Natančnost z orodjem Grok 4 na merilnih merilih STEM odlikuje najsodobnejša uspešnost, ki znatno presega številne sodobne modele AI pri različnih zapletenih znanstvenih, matematičnih in sklepajočih nalogah.
Core Architecture in Reference Preminance
GROK 4 ima hibridno arhitekturo z ogromno nevronsko mrežo približno 1,7 trilijona parametrov, namenjenih specializiranim funkcijam, vključno z matematičnim sklepanjem, programiranjem in razumevanjem naravnega jezika. Razdeljena in vzporedna obdelava modela omogoča učinkovito ravnanje s kompleksnimi težavami v več korakih. Njegovo usposabljanje na obsežnem, raznolikem in večinoma preverljivem naboru do leta 2025 krepi njegovo sklepanje in dejansko natančnost na področjih STEM.Ta dizajn se kaže v izjemnih rezultatih referenčnih vrednosti. Na primer, GROK 4 dosega popolne ali skoraj popolne ocene v zahtevnih tekmovanjih v matematiki, kot je American Invitational Mathematics Examination (AIME) s 100-odstotno oceno v svoji težki različici, ki presega zgodnejše različice in sodobnike, kot sta modeli GPT-4 in Claude. Podobno je dosegel 87-89% na diplomirani fiziki/znanosti GPQA, kar je poudarilo njegovo globoko znanstveno razumevanje in sposobnost uporabe.
Napredno sklepanje in uspešnost kode v resničnem svetu
Na abstraktnih preskusih sklepanja, kot je ARC-AGI, ki ocenjujejo kognitivne sposobnosti, ki presegajo dejansko znanje, je GROK 4 podvojil uspešnost svoje najbližje konkurence z ocenami okoli 16%. Njegove različice z več agenti in orodjem še dodatno povečajo natančnost zapletenih nalog, kar kaže na bistveno izboljšanje z računskimi viri in dostop do orodij za izvajanje podatkov v realnem času ali kode. Na zadnjem izpitu človeštva (HLE), multidisciplinarnega in velikega diodločnosti, je Grok 4 Heavy dosegel 44,4% natančnosti z orodji in več kot 50% na pionirskih rezultatih, ki so samo za besedilo, v zgodovini ocenjevanja AI.Za merila razvoja programske opreme, kot je SWE-BENCH, model specializiranega kode Grok 4 dosega 72-75%, kar ponuja napredne zmogljivosti pri dokončanju kode, odpravljanju napak in optimizacije, kar presega številne obstoječe modele splošnega jezika.
Primerjave z drugimi vodilnimi modeli
V primerjavi z drugimi priljubljenimi modeli AI iz leta 2025, kot so GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 in drugi, Grok 4 dosledno uvršča višje v merilnih vrednostih, ki so pomembni za STEM. Medtem ko imajo nekateri modeli lahko konkurenčne ocene na izoliranih območjih, skupno uspešnost Groka 4, zlasti pri večdisciplinarnih izpitih in izzivih, usmerjenih v sklepanje, ga postavlja v ospredje. Na primer, različice GPT-4 in Google Gemini presega na zadnjem izpitu človeštva in abstraktnih sklepov, ki jih poznajo pomembne marže.Vpliv natančnosti z orodjem
Natančnost Groka 4 je izrazito koristi od svojih funkcij integracije orodij, vključno z izvajanjem kode v realnem času in zmožnostmi spletnega iskanja. Brez orodij se lahko njegova natančnost zdi zmerna (npr. Približno 27%), vendar lahko z omogočenimi orodji in konfiguracijami z več agenti preseže 50% na zelo zahtevnih merilskih vrednostih. Ta sposobnost vključevanja zunanjih, preverjenih informacij in izračuna v realnem času omogoča Groku 4, da se z večstopenjskimi, zapletenimi nalogami obravnava zanesljiveje kot številni statični modeli.Če povzamemo, arhitektura z orodjem Grok 4 in obsežno usposabljanje o raznolikih, preverjenih podatkih prinaša neprimerljivo natančnost na merilnih vrednostih STEM leta 2025. Odlikuje se iz matematike, fizike, naprednega znanstvenega sklepanja, abstraktnega reševanja problemov in kodiranja, kar bistveno presegajo modele rivalskih modelov v večini večjih standardiziranih ocen v teh domenih.