STEMベンチマークのGrok 4のツール対応精度は、さまざまな複雑な科学的、数学的、推論的なタスクにわたって多くの現代的なAIモデルを大幅に上回る最先端のパフォーマンスによって区別されます。
##コアアーキテクチャとベンチマークの支配
Grok 4は、数学的推論、プログラミング、自然言語の理解などの特殊な機能に専念する約1.7兆パラメーターの大規模なニューラルネットワークを備えたハイブリッドアーキテクチャを備えています。モデルの分散および並列処理により、複雑なマルチステップの問題を効率的に処理できます。 2025年までの広大で多様で、非常に検証可能なデータセットに関するトレーニングは、STEMドメイン全体の推論と事実の正確性を強化します。
このデザインは、例外的なベンチマーク結果に現れます。たとえば、GROK 4は、American Invitational Mathematics Examination(AIME)などの挑戦的な数学競技で完璧なまたはほぼ完璧なスコアを達成し、その重いバリアントで100％スコアを獲得し、GPT-4やClaudeモデルなどの初期バージョンや同時代人をはるかに超えています。同様に、大学院レベルの物理学/科学ベンチマークGPQAで87-89％を獲得し、その深い科学的理解と応用能力を強調しました。
##高度な推論と現実世界のコードパフォーマンス
ARC-AGIのような抽象的な推論テストでは、事実の知識を超えて認知能力を評価しているため、Grok 4は、スコアで最も近い競争のパフォーマンスを約16％倍増しました。そのマルチエージェントおよびツール対応バージョンは、複雑なタスクの精度をさらに高め、計算リソースの大幅な改善とリアルタイムデータまたはコード実行ツールへのアクセスを示しています。学際的で高度なベンチマークであるHumanityの最後の試験(HLE)では、Grok 4 Heavyがツールで44.4％の精度に達し、AI評価履歴のテキストのみのサブセットの先駆的な結果で50％以上に達しました。
SWEベンチなどのソフトウェア開発ベンチマークの場合、Grok 4の専門コード生成モデルは72〜75％を達成し、コードの完了、デバッグ、最適化の高度な機能を提供し、多くの既存のジェネラリスト言語モデルを上回ります。
##他の主要なモデルとの比較
GPT-4、Gemini 2.5 Pro、Claude 4など、GPT-4、Gemini 2.5 Pro、Claude 4など、2025年の他の人気のあるAIモデルと比較すると、STEM関連ベンチマークでは一貫してランク付けされています。一部のモデルは、孤立したエリアで競争力のあるスコアを持っている可能性がありますが、Grok 4の全体的なパフォーマンス、特に学際的な試験と推論に焦点を当てた課題では、最前線に配置されます。たとえば、Humanityの最後の試験と顕著なマージンによる抽象的な推論タスクでGPT-4バリアントとGoogle Geminiよりも優れています。
##ツール対応精度の影響
Grok 4の精度は、リアルタイムコードの実行やWeb検索機能など、ツール統合機能から著しく利益をもたらします。ツールがなければ、その精度は中程度に見える場合があります(たとえば、約27％)が、有効なツールとマルチエージェント構成を使用すると、非常に要求の厳しいベンチマークで50％を超えることができます。外部の検証された情報を組み込み、リアルタイムで計算するこの機能により、GROK 4は多くの静的モデルよりも確実に複雑な推論タスクをより確実に処理できます。