Grok 4在STEM基准上具有工具的精度是由最先进的性能区别的，这些性能在各种复杂的科学，数学和推理任务中都显着超过了许多当代AI模型。
##核心架构和基准优势
Grok 4具有混合体系结构，具有大约1.7万亿个参数的大规模神经网络，该参数致力于专门功能，包括数学推理，编程和自然语言理解。该模型的分布式和并行处理可以有效地处理复杂的多步问题。它在2025年的庞大，多样性且在很大程度上可验证的数据集进行了培训，可以增强其在STEM领域的推理和事实准确性。
该设计以非凡的基准结果表现出来。例如，Grok 4在具有挑战性的数学竞赛中取得了完美或近乎完美的分数，例如美国邀请赛数学考试(AIME)，其重型变体中的得分为100％，远远超过了早期版本，以及诸如GPT-4和Claude模型等同时代人。同样，它在研究生级的物理/科学基准GPQA上得分为87-89％，强调了其深厚的科学理解和应用能力。
##高级推理和实际代码性能
在诸如ARC-AGI之类的抽象推理测试中，评估了事实知识以外的认知能力，将其最接近的竞争表现增加了一倍，分数约为16％。它的多代理和启用工具的版本进一步提高了复杂任务的准确性，显示了计算资源和对实时数据或代码执行工具的实质性改进。在人类的最后考试(HLE)上，这是一种多学科和高难题的基准，Grok 4重4次使用工具的精度达到44.4％，而仅在文本范围的子集开创性的第一个超过50％的人AI评估历史上。
对于SWE-Bench等软件开发基准，Grok 4的专业代码生成模型可实现72-75％，提供代码完成，调试和优化的高级功能，表现优于许多现有的通才语言模型。
##与其他领先模型的比较
与其他2025年其他流行的AI模型相比，例如GPT-4，Gemini 2.5 Pro，Claude 4等，Grok 4在与STEM相关的基准测试中始终排名更高。尽管某些模型可能在孤立的地区具有竞争力分数，但Grok 4的总体表现，尤其是在多学科考试和以推理为重点的挑战中，将其置于最前沿。例如，它在人类的最后考试和抽象的推理任务上，优于GPT-4变体和Google Gemini，其优先级。
##启用工具的精度影响
Grok 4的精度从其工具集成功能(包括实时代码执行和Web搜索功能)中明显受益。没有工具，其准确性可能会显得中等(例如，约27％)，但是使用启用的工具和多代理配置，在高度要求的基准测试中可能会超过50％。这种实时合并外部验证的信息和计算的能力使GROK 4比许多静态模型更可靠地处理多步，复杂的推理任务。