Grok 4: s verktygsaktiverade noggrannhet på STEM-riktmärken kännetecknas av modernaste prestanda som avsevärt överträffar många samtida AI-modeller över olika komplexa vetenskapliga, matematiska och resonemangsuppgifter.
Core Architecture och Benchmark Dominance
Grok 4 har en hybridarkitektur med ett massivt neuralt nätverk med cirka 1,7 biljoner parametrar som ägnas åt specialiserade funktioner inklusive matematisk resonemang, programmering och naturlig språkförståelse. Modellens distribuerade och parallella bearbetning möjliggör hantering av komplexa flerstegsproblem effektivt. Dess utbildning på en enorm, mångfaldig och till stor del verifierbar datasätt fram till 2025 stärker dess resonemang och faktiska noggrannhet över STEM -domäner.Denna design manifesteras i exceptionella referensresultat. Till exempel uppnår Grok 4 perfekta eller nästan perfekta poäng i utmanande matematiska tävlingar som American Invitational Mathematics Examination (AIME) med 100% poäng i sin tunga variant, långt övergripande tidigare versioner och samtida som GPT-4 och Claude-modeller. På liknande sätt fick den 87-89% på forskarnivå fysik/vetenskapsreenchmark GPQA, vilket belyser dess djupa vetenskapliga förståelse och tillämpningsförmåga.
Avancerad resonemang och verklig kodprestanda
På abstrakta resonemangstester som ARC-AGI, som bedömer kognitiva förmågor utöver faktisk kunskap, fördubblade Grok 4 prestandan för sin närmaste konkurrens med poäng cirka 16%. Dess multi-agent och verktygsaktiverade versioner ökar ytterligare noggrannhet på komplexa uppgifter, vilket visar betydande förbättringar med beräkningsresurser och tillgång till realtidsdata eller kodutförandeverktyg. På mänsklighetens sista tentamen (HLE), ett tvärvetenskapligt och hög-difficulty-benchmark, nådde Grok 4 Heavy 44,4% noggrannhet med verktyg och över 50% på de endast underlagsresultaten för text i AI-bedömningshistoriken.För mjukvaruutvecklingsreenchmarker som SWE-BENCH, uppnår GROK 4: s specialiserade kodgenereringsmodell 72-75%, vilket erbjuder avancerade kapaciteter i kodens slutförande, felsökning och optimering, överträffar många befintliga generalistiska modeller.
Jämförelser med andra ledande modeller
Jämfört med andra populära AI-modeller från 2025, såsom GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 och andra, rankas Grok 4 konsekvent högre i STEM-relevanta riktmärken. Medan vissa modeller kan ha konkurrenskraftiga poäng i isolerade områden, placerar Grok 4: s totala prestanda, särskilt i tvärvetenskapliga tentor och resonemangsfokuserade utmaningar, det i framkant. Till exempel överträffar det GPT-4-varianter och Google Gemini på mänsklighetens sista tentamen och abstrakta resonemang av anmärkningsvärda marginaler.verktygsaktiverad noggrannhetseffekt
Grok 4: s noggrannhet gynnas markant från sina verktygsintegrationsfunktioner, inklusive realtidskodutförande och webbsökningsfunktioner. Utan verktyg kan dess noggrannhet verka måttlig (t.ex. cirka 27%), men med aktiverade verktyg och multi-agent-konfigurationer kan den överstiga 50% på mycket krävande riktmärken. Denna förmåga att integrera extern, verifierad information och beräkna i realtid gör det möjligt för Grok 4 att hantera flerstegs, komplexa resonemangsuppgifter mer pålitligt än många statiska modeller.Sammanfattningsvis ger GROK 4: s verktygsaktiverade arkitektur och omfattande utbildning av olika, verifierade data oöverträffad noggrannhet på STEM-riktmärken 2025. Det är utmärker sig i matematik, fysik, avancerad vetenskaplig resonemang, abstrakt problemlösning och kodningsuppgifter, betydligt överträffar rivalmodeller över de flesta stora standardiserade bedömningar i dessa domäner.