Natywne użycie narzędzi Grok 4 i możliwości wyszukiwania w czasie rzeczywistym są uważane za znaczący postęp w narzędziach badawczych AI, wykazując zarówno mocne i ograniczenia, które kształtują jego ogólną niezawodność zadań badawczych.
Grok 4 wprowadza natywne użycie narzędzia, co oznacza, że sam model autonomicznie decyduje, kiedy i jak wywoływać zewnętrzne narzędzia, takie jak wyszukiwanie stron internetowych i tłumaczy kodów w ramach procesu rozumowania. Jest to wyraźna ewolucja z wcześniejszych wersji, która zintegrowała takie narzędzia za pośrednictwem platformy bez aktywnego zarządzania modelem. Szkolenie obejmowało uczenie się wzmocnienia, które nauczyło GROK 4, aby w razie potrzeby wywoływać narzędzia do weryfikacji faktów i prowadzenia obliczeń, mającym na celu ograniczenie halucynacji i poprawę dokładności faktycznej. Na przykład GROK 4 może autonomicznie wykonywać wyszukiwanie na żywo, przesiewać wyniki, a następnie uzasadnić te informacje przejrzysty dla użytkownika, pokazując wyraźnie procesy pobierania. Ta wbudowana zdolność znacznie zwiększa umiejętności badawcze Grok 4, uzupełniając wcześniej istniejącą wiedzę z informacjami w czasie rzeczywistym z Internetu, dzięki czemu lepiej jest obsługiwać aktualne i ewoluujące tematy, w których dane dotyczące szkolenia statycznego byłyby niewystarczające. Skala modelu jest ogromna, z oknem kontekstowym do 256 000 tokenów za pośrednictwem interfejsu API, umożliwiając mu zapamiętywanie i przetwarzanie ogromnych ilości informacji podczas sesji. Działa również z wieloma agentami AI współpracującymi równolegle w celu uzyskania solidnych odpowiedzi.
Wyniki i wydajność Benchmark pokazują, że dokładność Grok 4 dramatycznie poprawia się po włączeniu użycia narzędzia. Bez narzędzi ocena Grok 4 na niektórych punktach odniesienia wynosi około 26,9%, ale wraz z włączonym wykonywaniem kodu i wyszukiwaniem sieci wzrośnie do 41% i może osiągnąć do 50,7% w wersji wielu agentów. W STEM i złożonych testach testowych rozwiązywania problemów GROK 4 często przewyższa konkurentów, takich jak Claude Opus, Gemini, a nawet niektóre warianty GPT-4, pokazujące moc łączenia natywnego wykorzystania narzędzia z zaawansowanym rozumowaniem i ekspansywnymi danymi szkoleniowymi. Sugeruje to, że integracja natywnego użycia narzędzi jest centralnym czynnikiem ulepszonego rozumowania i badań GROK 4.
Pomimo tych mocnych stron niektóre oceny odnotowują ograniczenia w tym, jak GROK 4 obsługuje głębokie badania. Chociaż może zapewniać odpowiedzi w czasie rzeczywistym za pomocą wyszukiwania stron internetowych (często z X/Twitter, a czasem Reddit), jego pozyskiwanie stron internetowych jest mniej dokładne lub przejrzyste w porównaniu z konkurentami, takimi jak Chatgpt lub Gemini. Grok 4 ma tendencję do pozyskiwania większej liczby postów, ale z mniej szczegółowym cytatem lub kontekstem, i nie osadza automatycznie cytatów w tekście ani tytułów artykułów, co utrudnia zweryfikowanie głębokości badań. W testach porównawczych szczegółowych zadań badawczych odpowiedzi Grok 4 są czasami mniej kompleksowe i polegają na mniejszej liczbie źródeł, chociaż cytowane źródła są zwykle wiarygodne, podobnie jak znane wiki.
Ponadto Grok 4 czasami wykazuje wolniejsze czasy reakcji, gdy poproszono o „myślenie mocniej” lub obsługę złożonych podpowiedzi, ponieważ przydziela dodatkowe przetwarzanie dla dokładnych odpowiedzi. Użytkownicy mogą stwierdzić, że cierpliwość daje lepszą jakość odpowiedzi ze względu na podejście wielopoziomowego rozumowania. Może to jednak oznaczać kompromis między prędkością a głębokością analizy. W przeciwieństwie do niektórych rywali, GROK 4 nie w pełni wykazuje iteracyjne lub agencyjne rozumowanie głębokiego logicznego rozwiązywania problemów, ale zamiast tego używa równoległych agentów wspólnie. Niektóre obszary, takie jak abstrakcyjne rozumowanie lub zadania mające na celu celowe wprowadzanie w błąd, nadal kwestionują zdolność rozwiązywania problemów AI pomimo pomocy narzędzi.
Podsumowując, natywne wykorzystanie narzędzi Grok 4 i integracja wyszukiwania sieci w czasie rzeczywistym reprezentują zaawansowane technologicznie podejście, które znacznie zwiększa jego możliwości badań i zmniejsza halucynacje poprzez informacje krzyżowe w czasie rzeczywistym. Wyróżnia się szczególnie w aktualnych zapytaniach faktycznych, rozwiązywaniu problemów STEM i rozumowaniu wielu domen dzięki ogromnym danemu treningowi i projektowaniu multimodalnym. Jednak w przypadku bardzo głębokich i kompleksowych zadań badawczych jego pozyskiwanie i prezentacja są mniej wyrafinowane w porównaniu z wiodącymi konkurentami, a szybkość reakcji może się różnić w zależności od złożoności zadań. Naukowcy korzystający z GROK 4 korzystają z unikalnego wywołania narzędzia i szerokiej pamięci, ale mogą chcieć uzupełnić swoje spostrzeżenia o bardziej wyspecjalizowanych narzędzi do wyczerpującej literatury lub badań akademickich.
Zatem GROK 4 jest wysoce wiarygodne w przypadku ogólnych i umiarkowanie złożonych zadań badawczych, szczególnie tam, gdzie aktualne informacje w czasie rzeczywistym są krytyczne, ale ze zrozumieniem, że nie może w pełni zastąpić bardziej dojrzałego AIS zorientowanego na badania pod względem rygorystycznej głębokości i cytowania. Jest odpowiedni dla użytkowników poszukujących potężnego, zintegrowanego narzędzia AI z autonomicznymi możliwościami wyszukiwania, które równoważą szybkość, dokładność i szeroką wiedzę specjalistyczną na jednej platformie.