Grok 4s oprindelige værktøjsbrug og realtid søgemuligheder betragtes som en betydelig udvikling i AI-forskningsværktøjer, hvilket demonstrerer både styrker og begrænsninger, der former dens samlede pålidelighed for forskningsopgaver.
Grok 4 introducerer indfødt værktøjsbrug, hvilket betyder, at selve modellen autonomt beslutter, hvornår og hvordan man påberåber sig eksterne værktøjer såsom websøgning og kodetolk som en del af dens ræsonnementsproces. Dette er en markant udvikling fra tidligere versioner, som kun integrerede sådanne værktøjer gennem platformen uden at modellen aktivt styrer dem. Uddannelsen omfattede forstærkningslæring, der lærte Grok 4 til at kalde værktøjer efter behov for at verificere fakta og køre beregninger med det formål at reducere hallucination og forbedre den faktiske nøjagtighed. F.eks. Kan Grok 4 autonomt udføre live websøgninger, sile gennem resultater og derefter resonere på denne information gennemsigtigt for brugeren, der viser hentningsprocesserne tydeligt. Denne indbyggede evne forbedrer GROK 4s forskningsevne markant ved at supplere sin allerede eksisterende viden med realtidsinformation fra Internettet, hvilket gør det bedre egnet til at håndtere aktuelle og udviklende emner, hvor statiske træningsdata ville være utilstrækkelige. Modelens skala er enorm med et kontekstvindue på op til 256.000 tokens via API, hvilket gør det muligt for den at huske og behandle store mængder information under en session. Det fungerer også med flere AI -agenter, der arbejder sammen parallelt for at producere robuste svar.
Benchmark -scoringer og ydeevne afslører, at Grok 4's nøjagtighed dramatisk forbedres, når værktøjsbrug er aktiveret. Uden værktøjer er Grok 4's score på visse benchmarks omkring 26,9%, men med kodeksudførelse og websøgning tændt, hopper dette til 41% og kan nå op til 50,7% i sin multi-agent  tunge version. I STEM og komplekse problemløsende benchmarks overgår Grok 4 ofte konkurrenter som Claude Opus, Gemini og endda visse GPT-4-varianter, der viser kraften i at kombinere indbygget værktøjsbrug med avanceret ræsonnement og ekspansive træningsdata. Dette antyder, at integrationen af indfødte værktøjsbrug er en central faktor i Grok 4's forbedrede ræsonnement og forskningsevner.
På trods af disse styrker bemærker nogle vurderinger begrænsninger i, hvordan Grok 4 håndterer dyb forskning. Selvom det kan give svar i realtid ved hjælp af websøgninger (ofte fra X/Twitter og undertiden Reddit), er dens web sourcing mindre grundig eller gennemsigtig sammenlignet med konkurrenter som Chatgpt eller Gemini. Grok 4 har en tendens til at købe flere indlæg, men med mindre detaljeret citat eller kontekst, og det integrerer ikke automatisk citater i teksten eller klikbare artikelsitler, hvilket gør det sværere at verificere dybden af forskning. I komparative tests for detaljerede forskningsopgaver er Grok 4's svar undertiden mindre omfattende og er afhængige af færre kilder, selvom de citerede kilder typisk er troværdige, som kendte wikier.
Desuden udviser Grok 4 undertiden langsommere responstider, når de bliver bedt om at "tænke hårdere" eller håndtere komplekse promp, da det tildeler yderligere behandling til grundige svar. Brugere kan opdage, at tålmodighed giver reaktioner af bedre kvalitet på grund af dens multi-agent-ræsonnement. Dette kan dog betyde en afvejning mellem hastighed og dybde af analyse. I modsætning til nogle rivaler demonstrerer Grok 4 endnu ikke fuldt ud iterativ eller agentens ræsonnement til dyb logisk problemløsning, men bruger i stedet parallelle agenter i samarbejde. Visse områder, såsom abstrakt ræsonnement eller opgaver designet til forsætligt at vildlede, udfordrer stadig AI's problemløsningskapacitet på trods af værktøjshjælp.
Sammenfattende repræsenterer Grok 4's oprindelige værktøjsbrug og realtids websøgningsintegration en teknologisk avanceret tilgang, der markant øger sine forskningsevne og reducerer hallucinationer markant ved at krydse verificerende information i realtid. Det udmærker sig især i ajourførte faktiske forespørgsler, STEM-problemløsning og flerdomæne-ræsonnement takket være dets massive træningsdata og multimodalt design. Alligevel, for meget dybe og omfattende forskningsopgaver, er dens sourcing og præsentation mindre sofistikerede sammenlignet med førende konkurrenter, og responshastighed kan variere afhængigt af opgavekompleksitet. Forskere, der bruger Grok 4, drager fordel af dets unikke selvstyrede værktøjsopkald og bred hukommelse, men ønsker måske at supplere sine indsigter med mere specialiserede værktøjer til udtømmende litteratur eller efterforskning af akademisk kvalitet.
Således er GROK 4 meget pålidelig for generelle og moderat komplekse forskningsopgaver, især hvor aktuelle oplysninger i realtid er kritisk, men med en forståelse af, at det muligvis ikke fuldt ud erstatter mere moden forskningsorienteret AIS med hensyn til dybde og citeringsrigor. Det er velegnet til brugere, der søger et kraftfuldt, integreret AI-værktøj med autonome søgefunktioner, der balanserer hastighed, nøjagtighed og bred ekspertise på en platform.