„Grok 4“ įrankių pagrįstas tikslumas ant STEM etalonų išskiria moderniausius rezultatus, kurie žymiai pranoksta daugelį šiuolaikinių AI modelių įvairiose sudėtingose mokslinės, matematinės ir samprotavimo užduotyse.
Pagrindinė architektūra ir etaloninis dominavimas
4 „Grok 4“ yra hibridinė architektūra, turinti masyvų neuroninį tinklą, kuriame yra maždaug 1,7 trilijono parametrų, skirtų specializuotoms funkcijoms, įskaitant matematinius samprotavimus, programavimą ir natūralų kalbos supratimą. Paskirstytas modelio ir lygiagretus apdorojimas leidžia efektyviai tvarkyti sudėtingas daugiapakopes problemas. Jo mokymai apie didžiulį, įvairiapusį ir iš esmės patikrinamą duomenų rinkinį iki 2025 m. Stiprina savo samprotavimus ir faktinį tikslumą STEM srityse.Šis dizainas pasireiškia išskirtiniais etaloniniais rezultatais. Pavyzdžiui, „Grok 4“ pasiekia tobulus ar beveik tobulus balus sudėtingose matematikos varžybose, tokiose kaip Amerikos kvietimo matematikos egzaminas (AIME) su 100% balu savo sunkiajame variante, žymiai viršijančioje ankstesnėse versijose ir amžininkų, tokių kaip GPT-4 ir Claude modeliai. Panašiai jis surinko 87–89 proc. Absolvento lygio fizikos/mokslo etalono GPQA, pabrėždamas jos gilų mokslinį supratimą ir taikymo galimybes.
Išplėstiniai samprotavimai ir realaus pasaulio kodo našumas
Dėl abstrakčių samprotavimų testų, tokių kaip ARC-AGI, kurie vertina pažintinius sugebėjimus, ne tik faktines žinias, „Grok 4“ padvigubino artimiausios konkurencijos rezultatą su maždaug 16%balų. Jo kelių agentų ir įrankių įgalintos versijos dar labiau padidina sudėtingų užduočių tikslumą, parodant esminį skaičiavimo išteklių patobulinimą ir prieigą prie realaus laiko duomenų ar kodų vykdymo įrankių. Paskutiniame žmonijos egzamine (HLE), daugiadalykis ir aukšto lygio etalonas, „Grok 4 Heavy“ siekė 44,4% tikslumą su įrankiais ir daugiau nei 50%-tik teksto pogrupių novatoriškų rezultatų AI vertinimo istorijoje.Programinės įrangos kūrimo etalonams, tokiems kaip „SWE-Bench“, „Grok 4“ specializuotas kodų generavimo modelis pasiekia 72–75%, siūlant pažangias galimybes kodo užpildyme, derinimo ir optimizavime, pralenkdamas daugelį esamų bendrųjų kalbų modelių.
palyginimai su kitais pagrindiniais modeliais
Palyginti su kitais populiariais 2025 m. AI modeliais, tokiais kaip „GPT-4“, „Gemini 2.5 Pro“, „Claude 4“ ir kt., „GROK 4“ nuolat užima aukštesnę vietą STEM susijusiems etalonams. Nors kai kuriuose modeliuose gali būti konkurencingi balai izoliuotose vietose, bendrą „Grok 4“ rezultatą, ypač atliekant daugiadisciplininius egzaminus ir į samprotavimus orientuotus iššūkius, jis pateikia jį priešakyje. Pavyzdžiui, jis pralenkia GPT-4 variantus ir „Google Gemini“ paskutinįjį žmonijos egzaminą ir abstrakčias samprotavimo užduotis, kurias atliko pastebimos maržos.Įrankių įgyvendinamas tikslumo poveikis
„Grok 4“ tikslumas labai naudingas iš jo įrankių integracijos funkcijų, įskaitant realaus laiko kodo vykdymą ir žiniatinklio paieškos galimybes. Be įrankių, jo tikslumas gali pasirodyti vidutinio sunkumo (pvz., Maždaug 27%), tačiau naudojant įjungtus įrankius ir daugialypės terpės konfigūracijas, jis gali viršyti 50% labai reikalaujančiuose etalonuose. Šis gebėjimas įtraukti išorinę, patikrintą informaciją ir apskaičiuoti realiuoju laiku leidžia „Grok 4“ atlikti daugiapakopius, sudėtingas samprotavimo užduotis patikimiau nei daugelis statinių modelių.Apibendrinant galima pasakyti, kad „Grok 4“ į įrankių pagrįsta architektūra ir išsamūs mokymai apie įvairius, patikrintus duomenis suteikia neprilygstamą tikslumą STEM etalonuose 2025 m. Jis pasižymi matematikos, fizikos, pažengusiųjų mokslinių samprotavimų, abstrakčių problemų sprendimo ir kodavimo užduotimis, žymiai pralenkdamas varžybų modelius daugumoje pagrindinių standartinių šių sričių vertinimo srityse.