GROK 4s verktøyaktiverte nøyaktighet på STEM-benchmarks kjennetegnes ved avansert ytelse som betydelig overgår mange moderne AI-modeller på tvers av forskjellige komplekse vitenskapelige, matematiske og resonnerende oppgaver.
kjernearkitektur og referansebane dominans
GROK 4 har en hybridarkitektur med et massivt nevralt nettverk på rundt 1,7 billioner parametere viet til spesialiserte funksjoner, inkludert matematisk resonnement, programmering og naturlig språkforståelse. Modellens distribuerte og parallelle prosessering muliggjør håndtering av komplekse flertrinnsproblemer effektivt. Opplæringen på et enormt, mangfoldig og stort sett verifiserbart datasett opp til 2025 styrker resonnementet og saklig nøyaktighet på tvers av STEM -domener.Denne designen manifesterer seg i eksepsjonelle referansesultater. For eksempel oppnår GROK 4 perfekte eller nesten perfekte score i utfordrende matematikkonkurranser som American Invitational Mathematics Examination (AIME) med en 100% poengsum i sin tunge variant, langt overgående tidligere versjoner og samtidige som GPT-4 og Claude-modeller. Tilsvarende scoret det 87-89% på fysikk/vitenskapens benchmark GPQA på graden på nivået, og fremhever dens dype vitenskapelige forståelse og anvendelsesevne.
Avansert resonnement og ytelse i den virkelige verden
På abstrakte resonnementtester som Arc-Agi, som vurderer kognitive evner utover fakta kunnskap, doblet GROK 4 ytelsen til sin nærmeste konkurranse med score rundt 16%. De multi-agent og verktøyaktiverte versjonene øker nøyaktigheten ytterligere på komplekse oppgaver, og viser betydelig forbedring med beregningsressurser og tilgang til sanntidsdata eller kodeutførelsesverktøy. På menneskehetens siste eksamen (HLE) nådde en tverrfaglig og høye vanskelighetsmessig benchmark, GROK 4 Heavy 44,4% nøyaktighet med verktøy og over 50% på de eneste undergruppene som er banebrytende i AI-vurderingshistorien.For benchmarks for programvareutvikling som Swe-Bench, oppnår GROK 4s spesialiserte kodegenereringsmodell 72-75%, og tilbyr avanserte muligheter i fullføring, feilsøking og optimalisering, og overgår mange eksisterende generalistspråkmodeller.
Sammenligninger med andre ledende modeller
Sammenlignet med andre populære AI-modeller fra 2025, som GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4, og andre, rangerer GROK 4 konsekvent høyere i STEM-relevante benchmarks. Mens noen modeller kan ha konkurransedyktige score i isolerte områder, plasserer GROK 4s samlede ytelse, spesielt i tverrfaglige eksamener og resonneringsfokuserte utfordringer, den i forkant. For eksempel overgår den GPT-4-varianter og Google Gemini på menneskehetens siste eksamen og abstrakte resonnementoppgaver med bemerkelsesverdige marginer.verktøyaktivert nøyaktighetseffekt
GROK 4s nøyaktighet drar fordel av verktøyets integrasjonsfunksjoner, inkludert utførelse av sanntidskode og funksjoner for nettsøk. Uten verktøy kan nøyaktigheten virke moderat (f.eks. Rundt 27%), men med aktiverte verktøy og fleragentkonfigurasjoner kan det overstige 50% på svært krevende benchmarks. Denne muligheten til å innlemme ekstern, bekreftet informasjon og beregne i sanntid gjør at GROK 4 kan håndtere flertrinns, komplekse resonnementoppgaver mer pålitelig enn mange statiske modeller.Oppsummert, GROK 4s verktøyaktiverte arkitektur og omfattende opplæring i mangfoldig, bekreftet datautbytte uovertruffen nøyaktighet på STEM-benchmarks i 2025. Det utmerker seg i matematikk, fysikk, avansert vitenskapelig resonnement, abstrakt problemløsning og kodingsoppgaver, betydelig overgår rivaliserende rivaliserende modeller på tvers av de fleste viktigste standardvurderinger i disse domene.