Přesnost s podporou nástrojů Grok 4 na benchmarcích STEM se rozlišuje nejmodernějším výkonem, který výrazně překonává mnoho současných modelů AI napříč různými složitými vědeckými, matematickými a uvažovacími úkoly.
Core Architecture and Benchmark Dominance
Grok 4 obsahuje hybridní architekturu s masivní neuronovou sítí přibližně 1,7 bilionu parametrů věnovaných specializovaným funkcím, včetně matematického uvažování, programování a porozumění přirozenému jazyku. Distribuované a paralelní zpracování modelu umožňuje efektivní problémy s více kroky s více kroky. Její trénink na rozsáhlé, rozmanité a do značné míry ověřitelný datový soubor až do roku 2025 posiluje jeho zdůvodnění a faktickou přesnost napříč doménami STEM.Tento design se projevuje ve výjimečných výsledcích benchmarku. Například Grok 4 dosahuje dokonalých nebo téměř dokonalých skóre v náročných matematických soutěžích, jako je americká invitační matematická vyšetření (AIME) se 100% skóre ve své těžké varianty, což daleko přesahuje dřívější verze a současné modely GPT-4 a Claude. Podobně skóroval 87-89% na postgraduální fyzice/vědecké benchmarkové GPQA a zdůraznil jeho hluboké vědecké porozumění a aplikační schopnost.
Advanced Důvody a výkon kódu v reálném světě
Při abstraktních testech uvažování, jako je ARC-AGI, které hodnotí kognitivní schopnosti nad rámec faktických znalostí, Grok 4 zdvojnásobil výkon své nejbližší konkurence se skóre kolem 16%. Její verze s více agenturami a nástroji dále zvyšují přesnost složitých úkolů, které ukazují podstatné zlepšení výpočetních zdrojů a přístup k nástrojům pro provádění dat v reálném čase nebo kódu. Na poslední zkoušce lidstva (HLE), multidisciplinární a vysoce diffikultní benchmark, dosáhl Grok 4 Heavy 44,4% přesnost s nástroji a více než 50% na průkopnických průkopnických výsledcích pouze v historii hodnocení AI.Pro benchmarky pro vývoj softwaru, jako je SWE-Bench, dosahuje specializovaného modelu generování kódu Grok 4 72-75%a nabízí pokročilé schopnosti při dokončení kódu, ladění a optimalizaci a překonává mnoho stávajících modelů všeobecných jazyků.
Srovnání s jinými předními modely
Ve srovnání s jinými populárními modely AI z roku 2025, jako jsou GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 a další, se Grok 4 trvale řadí do benchmarků relevantních k STEM. Zatímco některé modely mohou mít konkurenční skóre v izolovaných oblastech, celkový výkon Grok 4, zejména v multidisciplinárních zkouškách a výzvách zaměřených na zdůvodnění, je umístí do popředí. Například překonává varianty GPT-4 a Google Gemini na poslední zkoušce lidstva a abstraktních důvodů zdůvodnění podle pozoruhodných marží.Tool-Enabled Accuracy Impact
Přesnost Grok 4 silně těží z funkcí integrace nástrojů, včetně provádění kódu v reálném čase a možností vyhledávání na webu. Bez nástrojů se může jeho přesnost zdát mírná (např. Přibližně 27%), ale s povolenými nástroji a konfigurací s více agenty může překročit 50% na vysoce náročných měřítcích. Tato schopnost začlenit externí, ověřené informace a výpočet v reálném čase umožňuje Grok 4 zvládnout vícestupňové, složité úkoly zdůvodnění spolehlivěji než mnoho statických modelů.Stručně řečeno, architektura s podporující nástroje Grok 4 a rozsáhlé školení o rozmanité, ověřené údaje poskytují bezkonkurenční přesnost na benchmarcích STEM v roce 2025. Vyniká v matematice, fyzice, pokročilém vědeckém odůvodnění, abstraktním řešení problémů a kódovacích úkolů, což je významně překonává konkurenční modely v těchto oblastech v těchto oblastech.