Dokładność narzędzi Grok 4 w odniesieniu do testów porównawczych STEM wyróżnia się najnowocześniejszą wydajnością, która znacznie przewyższa wiele współczesnych modeli AI w różnych złożonych zadaniach naukowych, matematycznych i rozumujących.
podstawowa architektura i dominacja porównawcza
Grok 4 ma hybrydową architekturę z masową siecią neuronową około 1,7 biliona parametrów poświęconych specjalistycznym funkcjom, w tym rozumowaniu matematyczne, programowanie i zrozumienie języka naturalnego. Rozproszone i równoległe przetwarzanie modelu umożliwia efektywne obsługę złożonych problemów wieloetapowych. Szkolenie w zakresie rozległego, zróżnicowanego i w dużej mierze weryfikowalnego zestawu danych do 2025 r. Wzmacnia rozumowanie i dokładność faktyczną w domenach STEM.Ten projekt objawia się wyjątkowymi wynikami porównawczymi. Na przykład GROK 4 osiąga doskonałe lub prawie idealne wyniki w trudnych zawodach matematycznych, takich jak American Invitational Mathematics Examination (AIME) z 100% wynikiem w swoim ciężkim wariancie, znacznie przekraczając wcześniejsze wersje i współczesne, takie jak modele GPT-4 i Claude. Podobnie uzyskał 87–89% na poziomie fizyki/nauki GPQA, podkreślając jego głębokie naukowe zrozumienie i zdolność zastosowania.
Zaawansowane rozumowanie i wydajność kodu rzeczywistego
W przypadku abstrakcyjnych testów rozumowania, takich jak ARC-AGI, które oceniają zdolności poznawcze poza wiedzą faktyczną, Grok 4 podwoił wydajność swojej najbliższej konkurencji z wynikami około 16%. Wersje z wieloma agentami i narzędziami dodatkowo zwiększają dokładność złożonych zadań, wykazując znaczną poprawę dzięki zasobom obliczeniowym oraz dostępu do danych lub narzędzi do wykonywania danych w czasie rzeczywistym. Podczas ostatniego egzaminu ludzkości (HLE), multidyscyplinarnego i wysokiego poziomu odniesienia, Grok 4 Heavy osiągnął 44,4% dokładności narzędzi i ponad 50% w przypadku pionierskich wyników tylko w podgrupach tekstowych w historii oceny AI.W przypadku testów testowych tworzenia oprogramowania, takich jak SWE-Bench, specjalistyczny model generowania kodu GROK 4 osiąga 72-75%, oferując zaawansowane możliwości realizacji, debugowania i optymalizacji kodu, przewyższając wiele istniejących modeli języków ogólnych.
Porównania z innymi wiodącymi modelami
W porównaniu z innymi popularnymi modelami AI z 2025 r., Takim jak GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 i inni, Grok 4 konsekwentnie plasuje się w odniesieniu istotnym dla łodygi. Podczas gdy niektóre modele mogą mieć wyniki konkurencyjne w izolowanych obszarach, ogólna wydajność Grok 4, szczególnie w egzaminach multidyscyplinarnych i wyzwań ukierunkowanych na rozumowanie, stawia je na czele. Na przykład przewyższa warianty GPT-4 i Google Gemini w ostatnim egzaminie i abstrakcyjnym zadaniach rozumowania według znaczących marginesów.Wpływ dokładności z obsługą narzędzi
Dokładność Grok 4 wyraźnie korzysta z funkcji integracji narzędzi, w tym wykonywania kodu w czasie rzeczywistym i możliwości wyszukiwania sieci. Bez narzędzi jego dokładność może wydawać się umiarkowana (np. Około 27%), ale dzięki włączonym narzędziom i konfiguracjom wielu agentów może przekroczyć 50% na wysoce wymagających poziomach odniesienia. Ta zdolność do włączenia zewnętrznych, zweryfikowanych informacji i obliczenia w czasie rzeczywistym pozwala GROK 4 do obsługi wieloetapowych, złożonych zadań rozumowania bardziej niezawodnie niż wiele modeli statycznych.Podsumowując, architektura z narzędzi GROK 4 i szerokie szkolenie w zakresie zróżnicowanych, zweryfikowanych danych daje niezrównaną dokładność testów porównawczych STEM w 2025 r. Wyróżnia się w matematyce, fizyce, zaawansowane rozumowanie naukowe, abstrakcyjne rozwiązywanie problemów i kodowanie zadań, co znacząco przewyższając rywalizujące modele rywali w tych domenach.