AWS يضيف Grok 4.7 من xAI إلى Amazon Bedrock مع نافذة سياق 500K

أعلنت Amazon Web Services في 28 سبتمبر 2026 أن نموذج Grok 4.7 من xAI متاح على Amazon Bedrock، مضيفة إياه إلى كتالوج نماذج Bedrock مع نافذة سياق 500K رمز، وإدخال نص وصورة، وأربع مستويات قابلة للتكوين من جهد الاستدلال. يصف إعلان AWS Machine Learning Blog نموذج Grok 4.7 بأنه نموذج متقدم صُمم للبرمجة والوكالات طويلة الأمد والعمل المعرفي.

أصدرت xAI نموذج Grok 4.7 لأول مرة في 21 سبتمبر 2026 في إعلان إطلاق جعل النموذج متاحًا في Cursor وGrok Build وعبر Grok API، وأطر الترميز من أطراف ثالثة، وموجهات النماذج ومنصات السحابة. في ذلك الإعلان، حددت xAI سعر النموذج بدءًا من 2 دولار لكل مليون رمز إدخال و6 دولارات لكل مليون رمز إخراج، وأشارت إلى أنه يقدم نسخة سريعة بسرعة إخراج مضاعفة مقابل سعر مضاعف.

ما تقول xAI إن Grok 4.7 صُنع من أجله

وفقًا لـ xAI، كما أُشير في منشور AWS، يُعد Grok 4.7 أكثر نماذجها قدرةً على البرمجة والعمل المعرفي، مع تركيز على التحمل بدلاً من السرعة الخام: يعمل النموذج لفترة أطول على المهام الصعبة ويتحقق من عمله بدقة أكبر قبل المتابعة. تشير xAI إلى أن Grok 4.7 يستخدم نموذجًا أساسيًا جديدًا وأكبر تم تدريبه عبر دورة أطول من التعلم المعزز على مجموعة أصعب من المهام، مع وزن مائل نحو المشكلات التي تستغرق ساعات عديدة لإكمالها. تُنسب xAI إلى هذا التدريب ميزتين: تحسين التحقق من عمل النموذج نفسه، واستخدام أكثر فعالية لنافذة السياق التي تبلغ 500K رمز في المهام الطويلة. كما تقول xAI إنها دربت النموذج على فهم بنية Grok Bot بشكل أصلي، مما يُعزى إليه تحسينات في مهام المحادثة والعمل المعرفي العام.

تُبلغ xAI أيضًا عن تحسينات في إنشاء المستندات والعروض التقديمية وتصف مكاسب في العمل المعرفي المهني من نوع ما يقوم به المحامون والممرضات والمحللون الماليون. تشمل تقييماتها المنشورة هندسة البرمجيات باستخدام CursorBench وDeepSWE، والعمل المتعدد الساعات في الطرفية والمكتب باستخدام Terminal-Bench وAA Briefcase، والهندسة الكهربائية باستخدام EEBench، والعمل القانوني باستخدام معيار Harvey Legal Agent، والاستدلال السريري باستخدام HealthBench Professional.

أرقام التقييم المستقل

كما يذكر منشور AWS تحليل Artificial Analysis، الذي يصفه بأنه يجري تقييماته الخاصة بدلاً من الاعتماد على الأرقام التي يقدمها المطورون. في تلك النتائج، يسجل Grok 4.7 مؤشر الذكاء 46 مقابل 44 لنموذج Grok 4.6، ومؤشر وكيل البرمجة 56 مقابل 47، وElo لـ AA‑Briefcase 1,657 مقابل 1,546، وElo لـ GDPval‑AA 1,695 مقابل 1,605، ومؤشر AA‑Omniscience 32 مقابل 30، مع معدل هلوسة 29% مقابل 34%. قيّمت Artificial Analysis نموذج Grok 4.7 على مستوى جهد الاستدلال العالي (xhigh) ونموذج Grok 4.6 على مستوى الجهد الذي أُبلغ عنه لكل مقياس.

يشير المنشور إلى المقايضة في الصف الأخير من ذلك الجدول: استخدم Grok 4.7 نحو 81,000 رمز إخراج لكل مهمة مؤشر الذكاء، مقابل حوالي 38,000 رمز لنموذج Grok 4.6، وهو ما يصفه المنشور بأنه تقريبًا ضعف لكل مهمة وسبب لتحديد مستوى الجهد عمدًا بدلاً من الاعتماد على الإعداد الافتراضي.

الأمان والأمن السيبراني

وفقًا لـ xAI، تم بناء Grok 4.7 بواجهة أمان جديدة كليًا وهو أقوى نموذج اختُبر من قبلها في رفض الطلبات ومقاومة الاختراق. تصف xAI الهدف في المجالات ذات الاستخدام المزدوج مثل الأمن السيبراني والعمل البيولوجي بأنه يبقى مفيدًا للمهام المشروعة مع رفض المهام الخطرة. فيما يتعلق بالأمن السيبراني تحديدًا، تُفيد xAI أن النموذج يسمح بمرور نسبة صغيرة فقط من المطالبات ذات الاستخدام المزدوج الخطرة بينما نادراً ما يحجب الأعمال الأمنية المشروعة، وقد بدأت في منح شركاء الأمن السيبراني المختارين وصولًا بالدعوة فقط إلى قدرات فريق الأحمر في Grok 4.7 لأبحاث الدفاع.

كيف يتم حزم Grok 4.7 على Amazon Bedrock

على Bedrock، يقبل Grok 4.7 إدخال نص وصورة ويعيد نصًا. يُقدم النموذج عبر نقطة النهاية bedrock-runtime من خلال ملفات تعريف الاستدلال عبر المناطق، لذا تُسمى الطلبات بملف تعريف بدلاً من معرف نموذج مجرد: us.xai.grok-4.7 للملف الجغرافي الأمريكي، أو global.xai.grok-4.7 للملف العالمي، وكلاهما على المسار /openai/v1 لعنوان URL الأساسي لـ bedrock-runtime. يدعم Grok 4.7 واجهة Responses API، وChat Completions API، وInvokeModel، وConverse API.

نظرًا لأن النموذج متوافق مع OpenAI، يعمل SDK الخاص بـ OpenAI ضد المسار /openai/v1 باستخدام رمز حامل، يمكن أن يكون إما مفتاح API لـ Amazon Bedrock أو رمز قصير الأجل صُنع من بيانات اعتماد AWS Identity and Access Management (IAM). تصل SDKs الخاصة بـ AWS إلى نفس النموذج عبر Converse، موقّعةً الطلبات ببيانات اعتماد AWS العادية.

يتصل النموذج أيضًا بالميزات القياسية لـ Bedrock. يتم تطبيق التخزين المؤقت الضمني للمطالبات تلقائيًا على البادئات المتكررة للمطالبات، لذا تدفع الوكالات التي تعيد إرسال مطالبة نظامية كبيرة أو وثيقة مرجعية في كل دورة معدل التخزين المؤقت لتلك البادئة. تُرفق Bedrock Guardrails بالطلب عبر المعرف والإصدار، مطبقةً مرشحات المحتوى والمواضيع الممنوعة وحجب المعلومات الشخصية وسياسات الكلمات على كل من المطالبة والاستجابة. تُقيد المخرجات المهيكلة الاستجابة إلى مخطط JSON بحيث يمكن للرمز اللاحق تحليله مباشرةً، وتُسجل سجلات الاستدعاء كل نداء في Amazon CloudWatch مع الطلب والاستجابة وعدد الرموز بما في ذلك رموز الاستدلال.

ملفات تعريف التوجيه، مستويات الخدمة، والوصول

يُوجّه ملف التعريف العالمي كل طلب إلى أي منطقة تجارية مدعومة من AWS، مما يوزع الحمل عبر سعة أكبر، ويُسعر بأقل من ملف تعريف جغرافي. تُشير المشاركة إلى أن المقايضة هي تقليل السيطرة على مكان تقديم الطلب، ما قد يعني تأخيرًا متغيّرًا أكثر. يحتفظ ملف التعريف الجغرافي للولايات المتحدة بمعالجة البيانات داخل جغرافية الولايات المتحدة، مما يلبي متطلبات إقامة البيانات في الولايات المتحدة.

يُقدَّم ثلاث مستويات خدمة. المستوى القياسي هو الدفع حسب الرمز دون التزام؛ يقدم المستوى الأولوية معالجة أسرع ومُعَطاة أولوية مقابل رسوم إضافية؛ ويوفر مستوى Flex وصولًا منخفض التكلفة للأعمال غير الحساسة للوقت. تُظهر أسعار الدفع حسب الرمز عبر المستويات على صفحة تسعير Amazon Bedrock.

قبل إجراء أول مكالمة، يتأكد المستخدمون من توفر النموذج لهم في وحدة تحكم Bedrock للمنطقة AWS التي ينوون استخدامها. بالنسبة للأذونات، يتم تقييم bedrock:InvokeModel مقابل ثلاثة موارد: المشروع الافتراضي للحساب، ملف تعريف الاستدلال المُسمى، والنموذج الأساسي الأساسي، الذي يتم تعميم اسم المورد الخاص بـ Amazon (ARN) عبر المناطق لأن ملفات التعريف العابرة للمناطق تُوجّه خارج المنطقة المستدعية. يتطلب مصادقة رمز الحامل (Bearer-token) أيضًا bedrock:CallWithBearerToken، وتُحدَّد ملفات التعريف بشكل فردي، لذا فإن سياسة تُسمّي ملف تعريف الولايات المتحدة لا تغطي الملف العالمي.

يكون التفكير نشطًا دائمًا في Grok 4.7. يتم ضبط الجهد عبر معامل التفكير في واجهة Responses API أو من خلال additionalModelRequestFields في Converse، مع تعيين القيمة العالية كإعداد افتراضي. يُشفَّر محتوى التفكير؛ يمكن إرجاعه بتمرير include: \”reasoning.encrypted_content\” في طلب Responses API ثم إرساله مرة أخرى في الأدوار اللاحقة لتزويد النموذج بتفكيره السابق كسياق في محادثة متعددة الأدوار. لا تُعيد واجهة Chat Completions API رموز التفكير.

تنصح المشاركة بمعاملة مفتاح Amazon Bedrock API طويل الأمد كاعتماد مخصص للاستكشاف فقط، واستخدام رموز حامل قصيرة الأمد مُولَّدة من بيانات اعتماد IAM للإنتاج، وحذف مفتاح الاستكشاف من وحدة تحكم Bedrock عندما لا يُعدّ مطلوبًا.