AWS lisää xAI:n Grok 4.7:n Amazon Bedrockiin 500 K tokenin kontekstialueella

Amazon Web Services ilmoitti 28. syyskuuta 2026, että xAI:n Grok 4.7 -malli on saatavilla Amazon Bedrockissa, lisäten sen Bedrockin mallikatalogiin 500 K tokenin kontekstialueella, teksti- ja kuva‑syötteellä sekä neljällä säädettävällä päättelyponnistustasolla. AWS Machine Learning Blog -julkaisu kuvaa Grok 4.7:n rajamallina, joka on rakennettu koodaukseen, pitkäkestoisiin agenteihin ja tiedonhallintaan.

xAI julkaisi Grok 4.7:n ensimmäisen kerran 21. syyskuuta 2026 julkaisuilmoituksessa, jossa malli tehtiin saataville Cursorissa ja Grok Buildissä sekä Grok‑API:n, kolmannen osapuolen koodausrajapintojen, mallireitittimien ja pilvialustojen kautta. Samassa ilmoituksessa xAI hinnoitteli mallin alkaen 2 $ per miljoona syötettävää tokenia ja 6 $ per miljoona tuotettua tokenia, ja kertoi tarjoavansa nopeamman variantin, jonka tuotantonopeus on kaksinkertainen kaksinkertaisella hinnalla.

Mitä xAI sanoo Grok 4.7:n on rakennettu varten

xAI:n mukaan, kuten AWS‑julkaisussa viitataan, Grok 4.7 on sen kyvykkäin malli koodaukseen ja tiedonhallintaan, korostaen kestävyyttä pelkän nopeuden sijaan: malli pystyy työskentelemään pidempään vaikeissa tehtävissä ja tarkistaa oman työnsä huolellisemmin ennen siirtymistään. xAI raportoi, että Grok 4.7 käyttää uutta, suurempaa perusmallia, joka on koulutettu pidemmällä vahvistusoppimiskierroksella vaikeammalla tehtäväyhdistelmällä, painottaen ongelmia, jotka kestävät useita tunteja. xAI antaa tälle koulutukselle kaksi kykyä: parempi oman työn tarkistus ja tehokkaampi 500 K tokenin kontekstialueen käyttö pitkissä tehtävissä. xAI myös kertoo kouluttaneensa mallin natiivisti ymmärtämään Grok Bot -kehystä, jonka se katsoo parantaneen keskustelutehtäviä ja yleistä tiedonhallintaa.

xAI raportoi lisäksi vahvemmasta asiakirja- ja esitysgeneroinnista ja kuvaa edistystä ammatillisessa tiedonhallinnassa, kuten juristit, sairaanhoitajat ja rahoitusanalyytikot tekevät. Sen julkaistut arvioinnit kattavat ohjelmistosuunnittelun CursorBenchillä ja DeepSWE:lla, monituntisen terminaali- ja toimistotyön Terminal-Benchillä ja AA Briefcase -testillä, sähkötekniikan EEBenchillä, oikeustyön Harvey Legal Agent Benchmarkilla sekä kliinisen päättelyn HealthBench Professionalilla.

Itsenäiset arviointiluvut

AWS‑julkaisu viittaa myös Artificial Analysisiin, jonka se kuvaa suorittavan omia arviointeja sen sijaan, että turvautuisiin kehittäjien raportoimiin lukuihin. Näissä tuloksissa Grok 4.7 saavuttaa Älykkyysindeksin 46 verrattuna Grok 4.6:n 44:ään, Koodausagentti-indeksin 56 verrattuna 47:ään, AA‑Briefcase Elo -pisteen 1 657 verrattuna 1 546:een, GDPval‑AA Elo -pisteen 1 695 verrattuna 1 605:een, sekä AA‑Omniscience -indeksin 32 verrattuna 30:een, ja harhautusprosentin 29 % verrattuna 34 %:iin. Artificial Analysis mittasi Grok 4.7:n xhigh‑päättelyponnistuksella ja Grok 4.6:n ilmoitetulla ponnistustasolla kullekin mittarille.

Julkaisu nostaa esiin kompromissin taulukon viimeisessä rivissä: Grok 4.7 käytti noin 81 000 tuotettua tokenia per Älykkyysindeksi‑tehtävä, verrattuna noin 38 000 tokeniin Grok 4.6:ssa, mikä julkaisu kuvaa suunnilleen kaksinkertaisena per tehtävä ja perusteluna asettaa ponnistustaso tarkoituksellisesti sen sijaan, että perättäisiin oletus.

Turvallisuus ja kyberturvallisuus

xAI:n mukaan Grok 4.7 rakennettiin täysin uudella suojauspinolla, ja se on vahvin malli, jonka se on testannut hylkäyksiin ja läpäisyyrityksiin. xAI asettaa tavoitteen kaksikäyttöisillä aloilla, kuten kyberturvallisuudessa ja biologisessa työssä, pysyä hyödyllisenä laillisissa tehtävissä samalla kun hylkää vaaralliset. Kyberturvallisuudessa xAI raportoi, että malli sallii vain pienen osan riskialttiista kaksikäyttöisistä kehoituksista läpäistä, samalla kun harvoin estää laillista turvallisuustyötä, ja se on alkanut antaa valikoiduille kyberturvallisuuskumppaneille kutsuvaan käyttöön Grok 4.7:n red‑team‑kykyjä puolustustutkimukseen.

Miten Grok 4.7 on paketoitu Amazon Bedrockissa

Bedrockissa Grok 4.7 hyväksyy teksti‑ ja kuva‑syötteen ja palauttaa tekstiä. Malli tarjotaan bedrock-runtime‑päätepisteessä raja‑alueiden välisten inferenssiprofiilien kautta, joten pyynnöt nimeävät profiilin sen sijaan, että käyttäisivät pelkkää mallin ID:tä: us.xai.grok-4.7 Yhdysvaltain maantieteelliseen profiiliin tai global.xai.grok-4.7 globaaliin profiiliin, molemmat /openai/v1‑polussa bedrock-runtime‑perus‑URL:ssä. Grok 4.7 tukee Responses‑API:a, Chat Completions‑API:a, InvokeModel‑rajapintaa ja Converse‑API:a.

Koska malli on OpenAI-yhteensopiva, OpenAI‑SDK toimii /openai/v1‑polkua vastaan käyttäen kantajapolkua, joka voi olla joko Amazon Bedrock API‑avain tai lyhytaikainen token, jonka AWS Identity and Access Management (IAM) -tunnistetiedot luovat. AWS‑SDK:t saavuttavat saman mallin Converse‑rajapinnan kautta allekirjoittaen pyynnöt tavallisilla AWS‑tunnistetiedoilla.

Malli yhdistyy myös tavallisiin Bedrock‑ominaisuuksiin. Implisiittinen kehotteiden välimuistitus sovelletaan automaattisesti toistuviin kehotteiden etuliitteisiin, joten agentit, jotka lähettävät suuren järjestelmäkehotteen tai viitedokumentin jokaisella vuorolla, maksavat välimuistihinnan kyseisestä etuliitteestä. Bedrock Guardrails liitetään ID:n ja version perusteella pyyntöön, soveltaen sisällönsuodattimia, kiellettyjä aiheita, henkilökohtaisesti tunnistettavien tietojen poistamista ja sanapolitiikkoja sekä kehotteeseen että vastaukseen. Rakenneelliset tuotokset rajoittavat vastauksen JSON‑skeemaan, jotta alijärjestelmän koodi voi jäsentää sen suoraan, ja kutsuloki tallentaa jokaisen kutsun Amazon CloudWatchiin pyynnön, vastauksen ja token‑määrien, mukaan lukien päättelytokenien, kanssa.

Reititysprofiilit, palvelutasot ja pääsy

Global-profiili ohjaa jokaisen pyynnön mihin tahansa tuettuun kaupalliseen AWS-alueeseen, jakamalla kuormaa laajemmalle kapasiteetille, ja sen hinta on alempi kuin maantieteellisellä profiililla. Julkaisussa todetaan, että kompromissi on vähemmän hallintaa siitä, missä tietty pyyntö käsitellään, mikä voi tarkoittaa epätasaisempaa viivettä. Yhdysvaltain maantieteellinen profiili pitää käsittelyn Yhdysvaltain alueella, täyttäen Yhdysvaltain tietojen säilytykseen liittyvät vaatimukset.

Tarjolla on kolme palvelutasoa. Standard on maksua per token ilman sitoumuksia; Priority tarjoaa nopeampaa, priorisoitua käsittelyä lisämaksusta; ja Flex tarjoaa edullisempaa pääsyä töihin, jotka eivät ole aikakriittisiä. Token-kohtainen hinnoittelu eri tasoilla on nähtävissä Amazon Bedrockin hinnoittelusivulla.

Ennen ensimmäistä kutsua käyttäjät varmistavat, että malli on heille saatavilla Bedrock-konsolissa suunnitellussa AWS-alueessa. Oikeuksien osalta bedrock:InvokeModel arvioidaan kolmea resurssia vastaan: tilin oletusprojekti, nimetty inference-profiili ja taustalla oleva perusmalli, jonka Amazon Resource Name on varustettu villikortilla eri alueilla, koska alueiden välisten profiilien reititys tapahtuu kutsuvaa aluetta ulkopuolelle. Bearer-token-todennus vaatii lisäksi bedrock:CallWithBearerToken, ja profiilit on määritelty erikseen, joten politiikka, joka nimeää US-profiilin, ei kata Global-profiilia.

Päätelmäkyky on aina aktiivinen Grok 4.7:ssä. Ponnistus asetetaan reasoning-parametrilla Responses API:ssa tai additionalModelRequestFields-parametrilla Converse-toiminnossa, oletuksena korkea. Päätelmä sisältö on salattu; se voidaan palauttaa lähettämällä include: \”reasoning.encrypted_content\” Responses API -pyynnössä ja sitten lähettämällä se takaisin myöhemmissä vuoroissa, jotta malli saa oman aikaisemman päätelmänsä kontekstina monivuoroinen keskusteluissa. Chat Completions API ei palauta päätelmätokeneita.

Julkaisu suosittelee käsittelemään pitkäaikaista Amazon Bedrock API -avainta vain tutkimuskäyttöön, käyttämään lyhytaikaisia bearer-tokeneita, jotka on luotu IAM-tunnuksista tuotantoon, sekä poistamaan tutkimusavaimen Bedrock-konsolista, kun sitä ei enää tarvita.