Grok 4s værktøjsaktiverede nøjagtighed på STEM-benchmarks er kendetegnet ved avancerede ydelse, der markant overgår mange moderne AI-modeller på tværs af forskellige komplekse videnskabelige, matematiske og ræsonnementsopgaver.
Core Architecture and Benchmark Dominance
Grok 4 har en hybridarkitektur med et massivt neuralt netværk på ca. 1,7 billioner parametre, der er afsat til specialiserede funktioner, herunder matematisk ræsonnement, programmering og naturlig sprogforståelse. Modellens distribuerede og parallelle behandling muliggør håndtering af komplekse flertrinsproblemer effektivt. Dets træning på en enorm, forskelligartet og stort set verificerbart datasæt op til 2025 styrker sin ræsonnement og faktiske nøjagtighed på tværs af STEM -domæner.Dette design manifesterer sig i ekstraordinære benchmark -resultater. For eksempel opnår Grok 4 perfekte eller næsten perfekte scoringer i udfordrende matematikkonkurrencer som American Invitational Mathematics Examination (AIME) med en 100% score i sin tunge variant, langt overskridende tidligere versioner og samtidige som GPT-4 og Claude Models. Tilsvarende scorede det 87-89% på kandidatniveau fysik/videnskabs benchmark GPQA, hvilket fremhævede dens dybe videnskabelige forståelse og anvendelsesevne.
Advanced ræsonnement og virkelighedskodeydelse
I abstrakte ræsonnementstest som Arc-Agi, der vurderer kognitive evner ud over faktuel viden, fordoblede Grok 4 præstationen af sin nærmeste konkurrence med scoringer omkring 16%. Dens multi-agent- og værktøjsaktiverede versioner øger yderligere nøjagtighed på komplekse opgaver, der viser betydelig forbedring med beregningsressourcer og adgang til realtidsdata eller kodeudførelsesværktøjer. På menneskehedens sidste eksamen (HLE), en multidisciplinær og høj-vanskelig benchmark, nåede Grok 4 Heavy 44,4% nøjagtighed med værktøjer og over 50% på de kun undergruppe af tekstbane-undergrupper i AI-vurderingshistorien.For softwareudvikling af benchmarks som SWE-Bench opnår Grok 4's specialiserede kodegenereringsmodel 72-75%og tilbyder avancerede kapaciteter i kodeafslutning, fejlfinding og optimering, hvilket overgår mange eksisterende generalistiske sprogmodeller.
Sammenligninger med andre førende modeller
Sammenlignet med andre populære AI-modeller fra 2025, såsom GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 og andre, rangerer Grok 4 konsekvent højere i STEM-relevante benchmarks. Mens nogle modeller muligvis har konkurrencedygtige scoringer i isolerede områder, placerer Grok 4's samlede præstation, især i multidisciplinære eksamener og ræsonnement-fokuserede udfordringer, det i forkant. For eksempel overgår det GPT-4-varianter og Google Gemini på menneskehedens sidste eksamen og abstrakte ræsonnementsopgaver ved bemærkelsesværdige marginer.Værktøjsaktiveret nøjagtighedspåvirkning
Grok 4's nøjagtighed er markant for fordel af dets værktøjsintegrationsfunktioner, herunder udførelse af kode og web-søgningsevne i realtid. Uden værktøjer kan dens nøjagtighed forekomme moderat (f.eks. Omkring 27%), men med aktiverede værktøjer og multi-agentkonfigurationer kan det overstige 50% på meget krævende benchmarks. Denne evne til at inkorporere eksterne, verificerede oplysninger og beregne i realtid giver Grok 4 mulighed for at håndtere multi-trin, komplekse ræsonnementsopgaver mere pålideligt end mange statiske modeller.Sammenfattende giver Grok 4's værktøjsaktiveret arkitektur og omfattende træning på forskellige, verificerede data uovertruffen nøjagtighed på STEM-benchmarks i 2025. Det udmærker sig i matematik, fysik, avancerede videnskabelige ræsonnement, abstrakte problemløsning og kodningsopgaver, der markant overgår rivaliserende modeller på tværs af de fleste vigtige standardiserede vurderinger i disse dominer.