Grok 4的本机工具使用和实时搜索研究任务的可靠性如何

Grok 4引入了本机工具的使用，这意味着模型本身自主决定何时以及如何调用外部工具，例如Web搜索和代码解释器，作为其推理过程的一部分。这是从先前版本中明显的演变，该版本仅通过平台整合了此类工具，而无需主动管理它们。培训包括强化学习，该学习教授Grok 4根据需要调用工具以验证事实并运行计算，旨在减少幻觉并提高事实准确性。例如，Grok 4可以自主执行实时Web搜索，筛选结果，然后将这些信息透明地推理给用户，并清楚地显示检索过程。这种内置能力可以通过从网络中的实时信息补充其先前存在的知识来显着增强Grok 4的研究技能，从而更适合处理静态培训数据不足的当前和不断发展的主题。该模型的规模是巨大的，上下文窗口通过API最高为256,000个令牌，使其能够在会话期间记住并处理大量信息。它还与多个AI代理人一起运行，并并行工作以产生强大的响应。

基准分数和性能表明，当启用工具使用时，Grok 4的准确性会显着提高。如果没有工具，Grok 4在某些基准测试中的得分约为26.9％，但是随着代码执行和Web搜索的打开，这会增加到41％，其多代理版本可以达到50.7％。在茎和复杂的解决问题的基准测试中，Grok 4通常优于Claude Opus，Gemini，甚至某些GPT-4变体等竞争对手，显示了将本机工具与先进的推理和广泛培训数据相结合的力量。这表明本机工具使用的整合是Grok 4增强的推理和研究能力的核心因素。

尽管有这些优势，但一些评估指出了Grok 4如何处理深入研究的限制。虽然它可以使用网络搜索(通常来自X/Twitter，有时是Reddit)提供实时答案，但与Chatgpt或Gemini等竞争对手相比，其网络采购不太彻底或透明。 Grok 4倾向于提供更多的帖子，但具有较少详细的引用或上下文，并且不会自动嵌入文本引用或可点击的文章标题，从而使验证研究深度变得更加困难。在详细研究任务的比较测试中，Grok 4的回答有时不那么全面，并且依赖较少的来源，尽管所引用的来源通常是可信的，例如著名的Wiki。

此外，当被要求“更难思考”或处理复杂提示时，Grok 4有时会表现出较慢的响应时间，因为它可以分配额外的处理以获取详尽的答案。用户可能会发现，由于其多代理推理方法，耐心会产生更好的质量响应。但是，这可能意味着速度和分析深度之间的权衡。与某些竞争对手不同，Grok 4尚未完全证明深层逻辑问题解决的迭代或代理推理，而是合作使用并行代理。尽管有工具的帮助，但某些领域(例如抽象推理或旨在故意误导的任务)仍然挑战AI解决问题的能力。

总而言之，Grok 4的本机工具使用和实时Web搜索集成代表了一种技术先进的方法，可显着提高其研究能力并通过实时交叉验证信息来降低幻觉。由于其庞大的训练数据和多模式设计，它尤其在最新的事实查询，STEM解决问题和多域推理方面表现出色。然而，对于非常深入且全面的研究任务，与领先竞争对手相比，其采购和演示文稿不那么复杂，并且响应速度可能会因任务复杂性而有所不同。使用Grok 4的研究人员受益于其独特的自我指导的工具调用和广泛的记忆力，但可能希望通过更专业的文献或学术级调查来补充其见解。