GROK 4: s Native Tool-användning och sökfunktioner i realtid anses vara ett betydande framsteg i AI-forskningsverktyg, vilket visar både styrkor och begränsningar som formar dess övergripande tillförlitlighet för forskningsuppgifter.
Grok 4 introducerar Native Tool -användning, vilket innebär att modellen själv autonomt bestämmer när och hur man åberopar externa verktyg som webbsökning och kodtolkar som en del av dess resonemangsprocess. Detta är en markant utveckling från tidigare versioner, som bara integrerade sådana verktyg genom plattformen utan att modellen aktivt hanterar dem. Utbildningen inkluderade förstärkningslärande som lärde Grok 4 att ringa verktyg efter behov för att verifiera fakta och köra beräkningar, syftar till att minska hallucination och förbättra faktisk noggrannhet. Till exempel kan GROK 4 autonomt utföra live -webbsökningar, söka genom resultat och sedan resonera på den informationen transparent till användaren, vilket visar hämtningsprocesserna tydligt. Denna inbyggda förmåga förbättrar Grok 4: s forskningsförmåga genom att komplettera sin befintliga kunskap med realtidsinformation från webben, vilket gör det bättre att hantera aktuella och utvecklande ämnen där statiska träningsdata skulle vara otillräckliga. Modellens skala är enorm, med ett sammanhangsfönster på upp till 256 000 tokens via API, vilket gör att den kan komma ihåg och bearbeta stora mängder information under en session. Det fungerar också med flera AI -agenter som arbetar tillsammans parallellt för att producera robusta svar.
Benchmark -poäng och prestanda avslöjar att Grok 4: s noggrannhet dramatiskt förbättras när verktygsanvändningen är aktiverad. Utan verktyg är Grok 4: s poäng på vissa riktmärken cirka 26,9%, men med kodutförande och webbsökning aktiverad, hoppar detta till 41% och kan nå upp till 50,7% i sin multi-agent-tunga version. I STEM och komplexa problemlösande riktmärken överträffar Grok 4 ofta konkurrenter som Claude Opus, Gemini och till och med vissa GPT-4-varianter, vilket visar kraften att kombinera inbyggda verktygsanvändning med avancerad resonemang och expansiv träningsdata. Detta antyder att integrationen av Native Tool -användning är en central faktor i Grok 4: s förbättrade resonemang och forskningsförmåga.
Trots dessa styrkor noterar vissa bedömningar begränsningar i hur Grok 4 hanterar djup forskning. Även om det kan ge realtidssvar med hjälp av webbsökningar (ofta från X/Twitter och ibland reddit), är dess webb sourcing mindre grundlig eller transparent jämfört med konkurrenter som chatgpt eller gemini. Grok 4 tenderar att källa till fler inlägg men med mindre detaljerad citationstecken eller sammanhang, och det bädda inte automatiskt in textcitationer eller klickbara artikeltitlar, vilket gör det svårare att verifiera forskningsdjupet. I jämförande tester för detaljerade forskningsuppgifter är Grok 4: s svar ibland mindre omfattande och förlitar sig på färre källor, även om de citerade källorna vanligtvis är trovärdiga, som välkända wikier.
Dessutom uppvisar Grok 4 ibland långsammare responstider när de blir ombedda att "tänka hårdare" eller hantera komplexa anvisningar, eftersom det tilldelar ytterligare bearbetning för grundliga svar. Användare kan upptäcka att tålamod ger bättre kvalitetssvar på grund av dess multi-agent resonemang. Detta kan emellertid innebära en avvägning mellan hastighet och analysdjup. Till skillnad från vissa rivaler visar Grok 4 ännu inte helt iterativt eller agentiskt resonemang för djup logisk problemlösning utan använder istället parallella agenter i samarbete. Vissa områden, såsom abstrakt resonemang eller uppgifter utformade för att avsiktligt vilseleda, utmanar fortfarande AI: s problemlösningskapacitet trots verktygshjälp.
Sammanfattningsvis representerar GROK 4: s Native Tool Use och Realt-Time Web Search Integration ett tekniskt avancerat tillvägagångssätt som avsevärt ökar sina forskningsfunktioner och minskar hallucinationer genom att korsa verifierande information i realtid. Det utmärker sig särskilt i aktuella faktiska frågor, STEM-problemlösning och resonemang med flera domäner tack vare dess enorma träningsdata och multimodal design. Men för mycket djupa och omfattande forskningsuppgifter är dess inköp och presentation mindre sofistikerade jämfört med ledande konkurrenter, och svarshastigheten kan variera beroende på uppgiftskomplexitet. Forskare som använder GROK 4 drar nytta av dess unika självstyrda verktygsinvokation och brett minne men kanske vill komplettera sina insikter med mer specialiserade verktyg för uttömmande litteratur eller utredningar av akademisk kvalitet.
Således är GROK 4 mycket tillförlitlig för allmänna och måttligt komplexa forskningsuppgifter, särskilt när aktuell information i realtid är kritisk, men med en förståelse för att den kanske inte helt ersätter mer mogna forskningsorienterade AIS i termer av djup och citeringsstrålning. Det är väl lämpat för användare som söker ett kraftfullt, integrerat AI-verktyg med autonoma sökfunktioner som balanserar hastighet, noggrannhet och bred expertis på en plattform.