A GROK 4 szerszám-kompatibilis pontosságát a STEM referenciaértékeknél a legmodernebb teljesítmény különbözik, amely jelentősen meghaladja a kortárs AI modelleket a különféle összetett tudományos, matematikai és érvelési feladatok során.
Alapvető építészet és benchmark dominancia
A Grok 4 hibrid architektúrával rendelkezik, amelynek hatalmas neurális hálózata van, körülbelül 1,7 trillió paraméter, amely speciális funkciókra szól, ideértve a matematikai érvelést, a programozást és a természetes nyelv megértését. A modell elosztott és párhuzamos feldolgozása lehetővé teszi a komplex többlépcsős problémák hatékony kezelését. A hatalmas, változatos és nagymértékben ellenőrizhető adatkészlettel történő képzése 2025 -ig megerősíti érvelését és ténybeli pontosságát a STEM tartományok között.Ez a kialakítás kivételes referencia -eredményekben nyilvánul meg. Például a GROK 4 tökéletes vagy közel tökéletes pontszámot ér el olyan kihívást jelentő matematikai versenyeken, mint például az American Invitational Mathematics Engine (AIME), 100% -os pontszámmal a nehéz változatban, messze meghaladva a korábbi verziókat és a kortársokat, mint például a GPT-4 és a Claude modellek. Hasonlóképpen, 87-89% -ot szerzett a GPQA posztgraduális fizika/tudományos referenciaértékén, kiemelve annak mély tudományos megértését és alkalmazási képességét.
Fejlett érvelés és valós kód teljesítmény
Az olyan absztrakt érvelési teszteknél, mint az ARC-AGI, amelyek a kognitív képességeket a ténybeli tudáson túlmutatják, a Grok 4 megduplázta a legközelebbi verseny teljesítményét, 16%-os pontszámmal. Multi-agent és szerszám-kompatibilis verziói tovább fokozzák a pontosságot az összetett feladatoknál, ami jelentős javulást mutat a számítási erőforrásokkal és a valós idejű adatokhoz vagy a kód végrehajtási eszközökhöz való hozzáféréshez. Az emberiség utolsó vizsga (HLE), a multidiszciplináris és nagyszámú referenciaérték, a GROK 4 Heavy elérte a 44,4% -os pontosságot az eszközökkel, és több mint 50% -kal a csak a szöveges részhalmazok úttörő eredményeiben az AI értékelési előzményeiben.A szoftverfejlesztési referenciaértékekhez, mint például a Swe-Sench, a GROK 4 speciális kódgenerációs modellje 72-75%-ot ér el, és fejlett képességeket kínál a kód befejezésében, hibakeresésében és optimalizálásában, felülmúlva számos meglévő általános nyelvi modellt.
Összehasonlítás más vezető modellekkel
Összehasonlítva a 2025-ös más népszerű AI modellekkel, mint például a GPT-4, a Gemini 2.5 Pro, a Claude 4 és mások, a Grok 4 következetesen magasabb a STEM releváns referenciaértékekben. Míg egyes modellek versenyképes pontszámokkal rendelkezhetnek az elszigetelt területeken, a GROK 4 általános teljesítménye, különösen a multidiszciplináris vizsgákban és az érvelés-központú kihívásokban, az élen jár. Például felülmúlja a GPT-4 variánsokat és a Google Gemini-t az emberiség utolsó vizsgáján és a figyelemreméltó margók absztrakt érvelési feladatait.Szerszám-kompatibilis pontossági hatás
A Grok 4 pontosságának előnyei az eszköz integrációs funkcióiból, beleértve a valós idejű kódok végrehajtását és a webes keresési képességeket. Eszközök nélkül annak pontossága mérsékeltnek tűnhet (például körülbelül 27%), de engedélyezett eszközökkel és több agent-konfigurációkkal meghaladhatja az 50% -ot az erősen igényes referenciaértékeknél. Ez a képesség a külső, ellenőrzött információk beépítésére és a valós időben történő kiszámításra lehetővé teszi a Grok 4 számára, hogy megbízhatóan kezelje a többlépcsős, összetett érvelési feladatokat, mint sok statikus modell.Összefoglalva: a Grok 4 szerszám-kompatibilis architektúrája és a változatos, ellenőrzött adatokkal kapcsolatos kiterjedt képzés páratlan pontosságot eredményez 2025-ben a STEM referenciaértékeken. Ez kitűnő a matematikában, a fizikában, a fejlett tudományos érvelésben, az absztrakt problémamegoldásban és a kódolási feladatokban, jelentősen felülmúlja a rivális modelleket ezen domainok legfontosabb standardizált értékeléseiben.