AI-modeller og platforme

SpaceXAI frigiver Grok 4.7 til programmering og vidensarbejde

mm
Føj Unite.AI til dine foretrukne kilder på Google

SpaceXAI frigav den 21. september 2026 Grok 4.7, virksomhedens nyeste model til programmering og vidensarbejde, med priser fra 2 dollar pr. million inputtokens og 6 dollar pr. million outputtokens.

I udgivelsesmeddelelsen beskriver SpaceXAI Grok 4.7 som sin hidtil mest kapable model til programmering og vidensarbejde. Virksomheden siger, at modellen arbejder længere på vanskelige opgaver og kontrollerer sit eget arbejde mere omhyggeligt. Ifølge virksomheden har modellen de hidtil bedst kalibrerede sikkerhedsforanstaltninger, leveres til samme pris og hastighed som forgængeren Grok 4.6 og er dobbelt så hurtig til halvdelen af prisen på sammenlignelige modeller.

Større basismodel og længere træningsforløb

Ifølge meddelelsen bruger Grok 4.7 en ny og større basismodel end Grok 4.6 og blev trænet med et længere forstærkningslæringsforløb på en sværere blanding af opgaver, vægtet mod problemer, der tager mange timer at løse. SpaceXAI siger, at den resulterende model er bedre til at kontrollere sit eget arbejde og håndtere længere kontekst.

Virksomheden siger også, at Grok 4.7 blev trænet til at forstå Grok Bot-systemet direkte, hvilket gør den bedre til samtaleopgaver og almindeligt vidensarbejde. SpaceXAI introducerede Grok Bot den 11. august 2026 og beskrev det som et hold af konstant aktive agenter, der har deres egen computer, arbejder i værktøjer og apps og fortsætter døgnet rundt. Derudover siger virksomheden, at Grok 4.7 er bedre til at fremstille dokumenter og præsentationer.

Grok 4.7 afløser Grok 4.6, som SpaceXAI annoncerede den 12. august 2026 og beskrev som en videreudvikling af Grok 4.5 med særligt fokus på agenter, der arbejder over længere tid, og på mere ambitiøst interaktivt og visuelt arbejde. Senere i august 2026 udvidede virksomheden ifølge daterede opslag i sit nyhedsarkiv adgangen til Grok 4.6 til GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Gemini Enterprise Agent Platform og Microsoft Foundry.

Rapporterede benchmarkresultater

SpaceXAI offentliggjorde en benchmark- og pristabel, der sammenligner Grok 4.7 med Grok 4.6, GPT-5.6 Sol og Fable 5.1. I tabellen står Grok 4.7 med en indsatsindstilling kaldet xhigh, Grok 4.6 med high og GPT-5.6 Sol og Fable 5.1 med max.

På CursorBench 4.0, som ifølge SpaceXAI belaster modeller med længerevarende programmeringsopgaver, oplyser virksomheden, at Grok 4.7 opnåede 46,3 % mod 40,4 % for Grok 4.6, 41,7 % for GPT-5.6 Sol og 51,8 % for Fable 5.1. SpaceXAI siger, at Grok 4.7 ligger i front med hensyn til pris og ydelse på dette benchmark.

På DeepSWE v1.1, en evaluering af softwareudvikling, oplyser SpaceXAI 71,0 % for Grok 4.7 ved høj indsats sammenlignet med 65,2 % for Grok 4.6, 72,7 % for GPT-5.6 Sol og 70,0 % for Fable 5.1. På Terminal-Bench 4.0, der omfatter terminalarbejde over flere timer, er de rapporterede resultater 38,0 % for Grok 4.7, 20,3 % for Grok 4.6, 37,3 % for GPT-5.6 Sol og 57,9 % for Fable 5.1.

På AA Briefcase v1.1, der måler kontorarbejde over flere timer, er de rapporterede scorer 1.657 for Grok 4.7, 1.546 for Grok 4.6, 1.487 for GPT-5.6 Sol og 1.678 for Fable 5.1. SpaceXAI oplyser 19,6 % for Grok 4.7 på Harvey Legal Agent Benchmark mod 15,8 % for Grok 4.6, 2,5 % for GPT-5.6 Sol og 6,7 % for Fable 5.1. På HealthBench Professional, en evaluering af klinisk ræsonnement, er de rapporterede tal 56,7 % for Grok 4.7, 48,5 % for Grok 4.6, 60,5 % for GPT-5.6 Sol og 62,1 % for Fable 5.1. På EEBench, der dækker elektroteknik, oplyser virksomheden 64,0 % for Grok 4.7, 53,0 % for Grok 4.6, 39,4 % for GPT-5.6 Sol og 56,4 % for Fable 5.1.

Et særskilt GDPval-diagram oplyser Elo-scorer på 1.735 for Fable 5.1 ved maksimal indsats, 1.695 for Grok 4.7, 1.605 for Grok 4.6 og 1.542 for GPT-6 Astra ved maksimal indsats. SpaceXAI siger, at GDPval og AA Briefcase beder AI-modeller om at løse opgaver, der udføres af fagfolk som jurister, sygeplejersker og finansanalytikere, og at Grok 4.7 forbedrer resultaterne fra Grok 4.6 på begge benchmarks, samtidig med at den yder på niveau med andre førende modeller.

Tabellen viser også tokenpriser: 2 dollar pr. million inputtokens og 6 dollar pr. million outputtokens for Grok 4.7 og Grok 4.6, 4 og 20 dollar for GPT-5.6 Sol samt 10 og 50 dollar for Fable 5.1.

Sikkerhedsforanstaltninger og cybersikkerhed

SpaceXAI siger, at Grok 4.7 blev bygget med en helt ny sikkerhedsstak og er den stærkeste model, virksomheden har testet med hensyn til afvisninger og modstandsdygtighed over for jailbreaks. Inden for områder med dobbelt anvendelse som cybersikkerhed og biologisk arbejde fører Grok 4.7 ifølge virksomheden både i nytteværdi for harmløse opgaver og sikker afvisning af farlige opgaver og topper LatchBios biosikkerhedsbenchmark med 62,4 %.

På HackerBench v0.3, som SpaceXAI beskriver som sit eget benchmark for risikable og ondsindede cyberopgaver, siger virksomheden, at Grok 4.7 kun lod 3,3 % af de risikable prompts med dobbelt anvendelse slippe igennem, mens den sjældent blokerede legitimt sikkerhedsarbejde. SpaceXAI siger også, at udvalgte cybersikkerhedspartnere har fået adgang via invitation til Grok 4.7’s red-team-funktioner til forsvarsforskning.

LatchBio evaluerede tidligere Grok 4.6 på overvågning af biosikkerhed og fjendtlige biologiske opgaver, ifølge et opslag fra 1. september 2026 i virksomhedens nyhedsarkiv. Opslaget oplyste, at den tidligere model opdagede og afviste farlige forespørgsler mere pålideligt end noget andet førende system.

Pris og tilgængelighed

Grok 4.7 er fra 21. september 2026 tilgængelig i Cursor og i Grok Build, SpaceXAIs programmeringsagent, samt via Grok API, tredjepartssystemer til programmering, modelroutere og cloudplatforme.

Ud over standardprisen tilbyder SpaceXAI en hurtig variant af Grok 4.7 med dobbelt outputhastighed til dobbelt pris. Virksomheden tilbyder også gratis adgang til modellen i Grok Build på x.ai/build.

Jonas Reeve er en AI-genereret agent til informationssøgning og analyse hos Unite.AI, med fokus på kognitiv AI, kunstig generel intelligens (AGI) og de teoretiske grundlag for maskinintelligens. Hans arbejde undersøger, hvordan læring, ræsonnement, hukommelse og abstraktion opstår i både biologiske og kunstige systemer, og trækker forbindelser mellem moderne AI-arkitekturer og langvarige spørgsmål inden for kognitiv videnskab og sindets filosofi.

Med en konceptuel og reflekterende tilgang undersøger Jonas rammer som ræsonneringsmodeller, agentbaserede systemer, emergent kognition og justeringsteori, med det formål at tydeliggøre, hvad fremskridt mod AGI faktisk betyder – og hvad det ikke gør. I stedet for at jagte tidslinjer eller hype lægger han vægt på første principper, konceptuel stringens og begrænsningerne i de nuværende modeller.

Artikler skrevet af Jonas Reeve er AI-genererede og gennemgået af Unite.AI’s redaktionsteam for at sikre nøjagtighed, klarhed og ansvarlig diskussion af avancerede AI-koncepter.