AWS добавляет Grok 4.7 от xAI в Amazon Bedrock с контекстным окном 500K токенов

Amazon Web Services объявила 28 сентября 2026 года, что модель Grok 4.7 от xAI доступна в Amazon Bedrock, добавив её в каталог моделей Bedrock с контекстным окном в 500K токенов, вводом текста и изображений и четырьмя настраиваемыми уровнями усилий рассуждения. объявление AWS Machine Learning Blog описывает Grok 4.7 как передовую модель, созданную для программирования, длительно работающих агентов и интеллектуальной работы.

xAI впервые выпустила Grok 4.7 21 сентября 2026 года в объявлении о запуске, сделав модель доступной в Cursor и Grok Build, а также через Grok API, сторонние инструменты кодирования и маршрутизаторы моделей и облачные платформы. В этом объявлении xAI указала цену модели от 2 $ за млн входных токенов и 6 $ за млн выходных токенов, а также заявила о наличии быстрой версии с двойной скоростью вывода за двойную цену.

Что xAI говорит о том, для чего построен Grok 4.7

Согласно xAI, как указано в посте AWS, Grok 4.7 является их самой мощной моделью для программирования и интеллектуальной работы, с упором на выносливость, а не на чистую скорость: модель дольше справляется со сложными задачами и тщательнее проверяет свою работу перед переходом к следующему шагу. xAI сообщает, что Grok 4.7 использует новую, более крупную базовую модель, обученную в более длительном процессе обучения с подкреплением на более сложном наборе задач, ориентированном на проблемы, требующие многих часов для решения. xAI приписывает этой тренировке две возможности: лучшую проверку собственной работы модели и более эффективное использование её контекстного окна в 500K токенов при длительных задачах. xAI также заявляет, что обучила модель нативно понимать инфраструктуру Grok Bot, что, по их словам, привело к улучшениям в диалоговых задачах и общей интеллектуальной работе.

xAI дополнительно сообщает об улучшенной генерации документов и презентаций и описывает прирост в профессиональной интеллектуальной работе, такой как работа юристов, медсестер и финансовых аналитиков. Их опубликованные оценки охватывают программную инженерию с CursorBench и DeepSWE, многочасовую работу в терминале и офисе с Terminal‑Bench и AA Briefcase, электротехнику с EEBench, юридическую работу с Harvey Legal Agent Benchmark и клиническое рассуждение с HealthBench Professional.

Показатели независимой оценки

В посте AWS также упоминается Artificial Analysis, которую они описывают как проводящую собственные оценки, а не полагающуюся на данные, предоставленные разработчиками. В этих результатах Grok 4.7 показывает индекс интеллекта 46 против 44 у Grok 4.6, индекс кодирующего агента 56 против 47, рейтинг AA‑Briefcase Elo 1 657 против 1 546, рейтинг GDPval‑AA Elo 1 695 против 1 605 и индекс AA‑Omniscience 32 против 30, при уровне галлюцинаций 29 % против 34 %. Artificial Analysis измерила Grok 4.7 при высоком уровне рассуждения (xhigh) и Grok 4.6 на уровне усилий, указанном для каждой метрики.

В посте отмечается компромисс в последней строке таблицы: Grok 4.7 использовал примерно 81 000 выходных токенов на задачу индекса интеллекта, против около 38 000 у Grok 4.6, что, по их словам, примерно вдвое больше на задачу и служит причиной устанавливать уровень усилий сознательно, а не принимать значение по умолчанию.

Безопасность и кибербезопасность

Согласно xAI, Grok 4.7 была построена с полностью новым набором средств защиты и является самой сильной моделью, которую они тестировали на отказах и сопротивлении обходу ограничений. xAI формулирует цель в двойных областях применения, таких как кибербезопасность и биологическая работа, как сохранение полезности для законных задач при отказе от опасных. В частности в кибербезопасности xAI сообщает, что модель пропускает лишь небольшую долю рискованных двойных запросов, редко блокируя законную работу по безопасности, и начала предоставлять выбранным партнёрам по кибербезопасности доступ по приглашениям к возможностям red‑team модели Grok 4.7 для исследовательских целей в защите.

Как Grok 4.7 предлагается в Amazon Bedrock

В Bedrock Grok 4.7 принимает ввод текста и изображений и возвращает текст. Модель обслуживается через конечную точку bedrock-runtime с использованием профилей вывода, охватывающих несколько регионов, поэтому запросы указывают профиль, а не простой идентификатор модели: us.xai.grok-4.7 для географического профиля США или global.xai.grok-4.7 для глобального профиля, оба доступны по пути /openai/v1 базового URL bedrock-runtime. Grok 4.7 поддерживает Responses API, Chat Completions API, InvokeModel и Converse API.

Поскольку модель совместима с OpenAI, OpenAI SDK работает через путь /openai/v1 с токеном‑носителем, который может быть либо ключом API Amazon Bedrock, либо краткосрочным токеном, созданным из учётных данных AWS Identity and Access Management (IAM). SDK от AWS обращаются к той же модели через Converse, подписывая запросы обычными учётными данными AWS.

Модель также интегрируется со стандартными функциями Bedrock. Неявное кэширование подсказок автоматически применяется к повторяющимся префиксам подсказок, поэтому агенты, которые каждый раз отправляют большой системный запрос или справочный документ, платят кэшированную ставку за этот префикс. Bedrock Guardrails присоединяются к запросу по ID и версии, применяя фильтры контента, запрещённые темы, редактирование персонально идентифицируемой информации и политики слов как к подсказке, так и к ответу. Структурированные выводы ограничивают ответ JSON‑Schema, чтобы последующий код мог сразу его разобрать, а журнал вызовов фиксирует каждый запрос в Amazon CloudWatch вместе с запросом, ответом и подсчётом токенов, включая токены рассуждения.

Профили маршрутизации, уровни сервиса и доступ

Глобальный профиль направляет каждый запрос в любой поддерживаемый коммерческий регион AWS, распределяя нагрузку по большей ёмкости, и стоит дешевле, чем географический профиль. В посте отмечается, что компромисс заключается в меньшем контроле над тем, где обслуживается конкретный запрос, что может привести к более переменной задержке. Географический профиль США удерживает обработку внутри территории США, удовлетворяя требования к резидентности данных в США.

Предлагаются три уровня обслуживания. Standard — оплата за токен без обязательств; Priority обеспечивает более быструю, приоритетную обработку за дополнительную плату; а Flex предоставляет более дешёвый доступ для задач, не требующих срочности. Цены за токен для каждого уровня указаны на странице ценообразования Amazon Bedrock.

Перед первым вызовом пользователи проверяют, что модель доступна им в консоли Bedrock для выбранного ими региона AWS. Что касается разрешений, действие bedrock:InvokeModel оценивается относительно трёх ресурсов: проекта по умолчанию аккаунта, именованного профиля вывода и базовой модели, чьё Amazon Resource Name имеет подстановочный знак во всех регионах, поскольку профили, работающие между регионами, маршрутизируются за пределы вызывающего региона. Аутентификация по токену‑носителю дополнительно требует bedrock:CallWithBearerToken, и профили задаются индивидуально, поэтому политика, указывающая профиль США, не покрывает глобальный профиль.

Размышление всегда включено в Grok 4.7. Уровень усилий задаётся параметром reasoning в Responses API или через additionalModelRequestFields в Converse, при этом значение high используется по умолчанию. Содержимое размышлений зашифровано; его можно получить, указав include: \”reasoning.encrypted_content\” в запросе к Responses API, а затем передать обратно в последующих ходах, чтобы модель использовала своё предыдущее размышление в качестве контекста в многоходовой беседе. Chat Completions API не возвращает токены размышлений.

В посте рекомендуется рассматривать долгосрочный ключ Amazon Bedrock API как учётные данные только для исследования, использовать краткосрочные токены‑носители, созданные из IAM‑учётных данных, для продакшн‑окружения, а также удалять исследовательский ключ из консоли Bedrock, когда он более не нужен.