Grok-3和Grok-3 Mini的计算能力大不相同，反映了它们独特的设计目标和应用。
** Grok-3采用大量的计算基础设施设计，利用大量NVIDIA H100 GPU群，据报道约200,000 GPU，这使其比其前任Grok-2 [1] [1] [4]的处理能力高十倍。这种广泛的计算能力允许Grok-3处理复杂的任务，例如解决问题，深层推理和高级编码挑战，并具有很高的精度和细节[1] [4]。该模型支持诸如“思考”和“大脑”之类的高级模式，该模式分配了额外的计算资源以进行深入分析，使其非常适合科学研究和竞争性编码等专业应用[1] [2]。
相比之下，Grok-3 Mini设计为更有效和成本效益。它通过降低其神经网络体系结构的复杂性并优化其推理管道来实现这一目标[1] [2]。虽然它保留了Grok-3的核心推理能力，但Grok-3 Mini使用的GPU较少，并且对速度而不是分析深度进行了优化[1] [5]。这使其适用于快速响应至关重要的实时应用程序，例如客户支持聊天机器人和移动应用程序[2] [5]。
总体而言，Grok-3是针对需要深入分析和准确性的任务量身定制的，而Grok-3 Mini则优先考虑速度和效率，使其更适合于延迟是关键因素的应用[1] [2]。
引用：
[1] https://topmostads.com/comparing-grok-3-and-grok-3-mini/
[2] https://www.ultralalytics.com/blog/exploring-the-latest-features-features-of-grok-3-xais-chatbot
[3] https://blog.muhammad-ahmed.com/2025/02/02/18/grok-3-vs-o3-mini-a-comprehmiss-comprehiss-comparison-comparison-the-latest-ai-models/
[4] https://daily.dev/blog/grok-3-verything-you-need-need-to-new-about-this-new-llm-by-xai
[5] https://artaveranalysis.ai/models/grok-3-mini
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1iuyyy1/comparing_grok3_to_o3minihigh_for_machine/
[7] https://www.helicone.ai/blog/grok-3-benchmark-compalison
[8] https://llm-stats.com/models/grok-3-mini
[9] https://x.ai/news/grok-3