STEM 벤치 마크에 대한 Grok 4의 도구 가능 정확도는 다양한 복잡한 과학, 수학 및 추론 작업에서 많은 현대 AI 모델을 크게 능가하는 최첨단 성능으로 구별됩니다.
핵심 아키텍처 및 벤치 마크 지배
Grok 4는 수학적 추론, 프로그래밍 및 자연어 이해를 포함한 전문 기능에 전념하는 약 1.7 조 매개 변수의 거대한 신경망을 갖춘 하이브리드 아키텍처를 특징으로합니다. 모델의 분산 및 병렬 처리를 통해 복잡한 다중 단계 문제를 효율적으로 처리 할 수 있습니다. 최대 2025 년의 광대하고 다양하며 크게 검증 가능한 데이터 세트에 대한 교육은 STEM 영역에서 추론과 사실 정확도를 강화합니다.이 디자인은 탁월한 벤치 마크 결과에서 나타납니다. 예를 들어, Grok 4는 American Invitational Mathematics Examinations Examination (AIME)과 같은 도전적인 수학 대회에서 완벽하거나 거의 완벽한 점수를 얻었습니다. 마찬가지로, 대학원 수준의 물리학/과학 벤치 마크 GPQA에서 87-89%를 기록하여 과학적 이해력과 응용 능력을 강조했습니다.
고급 추론 및 실제 코드 성능
사실 지식을 넘어인지 능력을 평가하는 ARC-AGI와 같은 추상 추론 테스트에서 Grok 4는 약 16%의 점수와 가장 가까운 경쟁의 성능을 두 배로 늘 렸습니다. 다중 에이전트 및 도구 지원 버전은 복잡한 작업에 대한 정확도를 높이고 계산 리소스의 상당한 개선 및 실시간 데이터 또는 코드 실행 도구에 대한 액세스를 보여줍니다. 인류의 마지막 시험 (HLE)에서 여러 분야의 고도로 높은 벤치 마크 인 Grok 4 Heavy는 도구의 44.4% 정확도와 텍스트 전용 서브 세트의 선구자 결과에서 50% 이상에 도달했습니다.SWE-Bench와 같은 소프트웨어 개발 벤치 마크의 경우 Grok 4의 전문 코드 생성 모델은 72-75%를 달성하여 코드 완료, 디버깅 및 최적화에 고급 기능을 제공하여 기존의 많은 일반 언어 모델을 능가합니다.
다른 주요 모델과 비교
GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 등과 같은 2025 년의 다른 인기있는 AI 모델과 비교할 때 Grok 4는 STEM 관련 벤치 마크에서 지속적으로 더 높습니다. 일부 모델은 고립 된 지역에서 경쟁 점수를 가질 수 있지만, 특히 다 분야 시험 및 추론 중심의 과제에서 Grok 4의 전반적인 성능은 최전선에 있습니다. 예를 들어, 그것은 인류의 마지막 시험과 주목할만한 마진에 의한 추상 추론 과제에서 GPT-4 변형과 Google Gemini보다 성능이 우수합니다.도구 가능 정확도 영향
Grok 4의 정확도는 실시간 코드 실행 및 웹 검색 기능을 포함하여 도구 통합 기능에서 크게 이점을 얻습니다. 도구가 없으면 정확도가 보통으로 보일 수 있지만 (예 : 약 27%) 활성화 된 도구 및 다중 에이전트 구성을 사용하면 까다로운 벤치 마크에서 50%를 초과 할 수 있습니다. 외부, 검증 된 정보를 통합하고 실시간으로 컴퓨팅하는 기능을 통해 Grok 4는 많은 정적 모델보다 다단계의 복잡한 추론 작업을 더 안정적으로 처리 할 수 있습니다.요약하면, Grok 4의 도구 지원 아키텍처 및 다양한 검증 된 데이터에 대한 광범위한 교육은 2025 년 STEM 벤치 마크에서 타의 추종을 불허하는 정확도를 산출합니다. 수학, 물리, 고급 과학적 추론, 추상적 인 문제 해결 및 코딩 작업에서 탁월하며, 이들 도메인의 대부분의 주요 표준화 된 평가에 걸쳐 라이벌 모델을 훨씬 능가합니다.