Точность с поддержкой инструментов GROK 4 на критериях STEM отличается современной производительности, которая значительно превосходит многие современные модели ИИ в различных сложных научных, математических и рассудительных задачах.
Основная архитектура и базовое доминирование
Grok 4 оснащен гибридной архитектурой с огромной нейронной сетью составляет около 1,7 триллиона параметров, посвященных специализированным функциям, включая математические рассуждения, программирование и понимание естественного языка. Распределенная и параллельная обработка модели позволяет эффективно выполнять сложные многоэтапные задачи. Его обучение по обширному, разнообразному и в значительной степени проверяемой набор данных до 2025 года усиливает его рассуждения и фактическую точность в области STEM.Этот дизайн проявляется в исключительных контрольных результатах. Например, Grok 4 достигает идеальных или почти идеальных результатов в сложных математических соревнованиях, таких как американский экзамен по математике American Invitational (AIME), со 100% баллом в его тяжелом варианте, гораздо более ранних версиях и современниках, таких как GPT-4 и модели Claude. Аналогичным образом, он набрал 87-89% на уровне физики/науки на уровне выпускника, подчеркивая его глубокое научное понимание и способность применения.
расширенные рассуждения и производительность кода в реальном мире
На абстрактных критериях рассуждений, таких как Arc-Agi, которые оценивают когнитивные способности за пределами фактических знаний, Grok 4 удвоил показатели своей ближайшей конкуренции с оценками около 16%. Его многоагентные версии с поддержкой инструментов дополнительно повышают точность сложных задач, демонстрируя существенное улучшение с помощью вычислительных ресурсов и доступ к инструментам данных в реальном времени или инструментах выполнения кода. На последнем экзамене Humanity (HLE), междисциплинарном и высоком этапе, Grok 4 Heavy достиг 44,4% точности с инструментами и более 50% на новаторских подмножествах.Для таких контрольных показателей разработки программного обеспечения, как Swe-Bench, модель специализированной генерации кода GROK 4 достигает 72-75%, предлагая расширенные возможности для завершения, отладки и оптимизации, превосходящих многие существующие языковые модели.
Сравнения с другими ведущими моделями
По сравнению с другими популярными моделями ИИ в 2025 году, такими как GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 и другие, Grok 4 неизменно оценивает более высокие показатели, связанные с STEM. В то время как некоторые модели могут иметь конкурентные оценки в изолированных областях, общая производительность GROK 4, особенно на междисциплинарных экзаменах и проблемах с рассуждениями, ставит его на первый план. Например, он превосходит варианты GPT-4 и Google Gemini на последнем экзамене человечества и задачах абстрактных рассуждений с заметными полями.Влияние точности с поддержкой инструмента
Точность GROK 4 заметно выгодно от функций интеграции инструментов, включая выполнение кода в реальном времени и возможности поиска в Интернете. Без инструментов его точность может показаться умеренной (например, около 27%), но с включенными инструментами и мультиагентными конфигурациями, он может превышать 50% на очень требовательных критериях. Эта способность включать внешнюю, проверенную информацию и вычислять в режиме реального времени позволяет GROK 4 выполнять многоэтапные сложные задачи рассуждений более надежно, чем многие статические модели.Таким образом, архитектура с поддержкой инструментов GROK 4 и обширная подготовка по разнообразным, проверенным данным дают непревзойденную точность на контрольных показателях STEM в 2025 году. Он превосходит в математике, физике, передовой научной мышлении, абстрактном решении проблем и задачах кодирования, значительно превосходя конкуренты в большинстве основных стандартизированных оценок в этих доменах.