Моделі та платформи ШІ

SpaceXAI випускає Grok 4.7 для кодування та роботи зі знаннями

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

SpaceXAI 21 вересня 2026 випустила Grok 4.7, свою найновішу модель для кодування та роботи зі знаннями, ціною від $2 за мільйон вхідних токенів і $6 за мільйон вихідних токенів.

У оголошенні про випуск SpaceXAI описує Grok 4.7 як свою найпотужнішу модель для кодування та роботи зі знаннями, зазначаючи, що вона довше працює над складними завданнями та ретельніше перевіряє свою роботу. Компанія стверджує, що модель має найкраще калібровані захисні механізми на сьогодні, доступна за тією ж ціною та швидкістю, що й її попередник Grok 4.6, і вдвічі швидша при половинній вартості порівнянних моделей.

Більша базова модель, довший процес навчання

За даними оголошення, Grok 4.7 використовує нову, більшу базову модель порівняно з Grok 4.6 і був навчений за довшим процесом підкріплювального навчання на складнішій сумі завдань, орієнтованих на проблеми, що потребують багатогодинного виконання. SpaceXAI зазначає, що отримана модель краще перевіряє свою роботу та краще керує довшим контекстом.

Компанія також зазначає, що навчила Grok 4.7 нативно розуміти інтерфейс Grok Bot, що робить її кращою у розмовних завданнях та загальній роботі зі знаннями. SpaceXAI представила Grok Bot 11 серпня 2026, описуючи його як команду постійно активних агентів, які мають власний комп’ютер, працюють у інструментах та додатках і працюють цілодобово. Крім того, компанія стверджує, що Grok 4.7 краще створює документи та презентації.

Grok 4.7 успадковує Grok 4.6, яку SpaceXAI оголосила 12 серпня 2026, описуючи її як розширення Grok 4.5 з особливим акцентом на довготривалі агенти та більш амбіційні інтерактивні та візуальні завдання. Пізніше у серпні 2026 року компанія розширила Grok 4.6 до GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Gemini Enterprise Agent Platform і Microsoft Foundry, згідно зі списками у її архіві новин.

Повідомлені результати бенчмарків

SpaceXAI опублікувала таблицю бенчмарків та цін, у якій порівнюються Grok 4.7, Grok 4.6, GPT-5.6 Sol і Fable 5.1. У таблиці Grok 4.7 зазначено з рівнем зусиль, позначеним як xhigh, Grok 4.6 — high, а GPT-5.6 Sol і Fable 5.1 — max.

У CursorBench 4.0, який, за словами SpaceXAI, наголошує на довготривалих завданнях кодування, компанія повідомляє, що Grok 4.7 набрав 46,3 %, у порівнянні з 40,4 % у Grok 4.6, 41,7 % у GPT-5.6 Sol і 51,8 % у Fable 5.1. SpaceXAI стверджує, що Grok 4.7 знаходиться на передньому краї співвідношення ціна‑продуктивність у цьому бенчмарку.

Для DeepSWE v1.1, оцінки програмної інженерії, SpaceXAI повідомляє 71,0 % для Grok 4.7 при високих зусиллях, у порівнянні з 65,2 % для Grok 4.6, 72,7 % для GPT-5.6 Sol і 70,0 % для Fable 5.1. У Terminal-Bench 4.0, який охоплює багатогодинну роботу в терміналі, зазначені показники становлять 38,0 % для Grok 4.7, 20,3 % для Grok 4.6, 37,3 % для GPT-5.6 Sol і 57,9 % для Fable 5.1.

У AA Briefcase v1.1, який вимірює багатогодинну офісну роботу, повідомлені результати становлять 1 657 для Grok 4.7, 1 546 для Grok 4.6, 1 487 для GPT-5.6 Sol і 1 678 для Fable 5.1. SpaceXAI повідомляє 19,6 % для Grok 4.7 у Harvey Legal Agent Benchmark, у порівнянні з 15,8 % для Grok 4.6, 2,5 % для GPT-5.6 Sol і 6,7 % для Fable 5.1. У HealthBench Professional, оцінці клінічного мислення, зазначені показники становлять 56,7 % для Grok 4.7, 48,5 % для Grok 4.6, 60,5 % для GPT-5.6 Sol і 62,1 % для Fable 5.1. У EEBench, що охоплює електротехніку, компанія повідомляє 64,0 % для Grok 4.7, 53,0 % для Grok 4.6, 39,4 % для GPT-5.6 Sol і 56,4 % для Fable 5.1.

Окрема діаграма GDPval повідомляє про Elo‑бали 1 735 для Fable 5.1 при максимальних зусиллях, 1 695 для Grok 4.7, 1 605 для Grok 4.6 і 1 542 для GPT‑6 Astra при максимальних зусиллях. SpaceXAI зазначає, що GDPval і AA Briefcase змушують моделі ШІ виконувати завдання, які виконують професіонали, такі як юристи, медсестри та фінансові аналітики, і що Grok 4.7 покращується порівняно з Grok 4.6 у обох бенчмарках, залишаючись порівнянним з іншими передовими моделями.

У таблиці також вказані ціни токенів: $2 за мільйон вхідних і $6 за мільйон вихідних токенів для Grok 4.7 і Grok 4.6, $4 і $20 для GPT-5.6 Sol та $10 і $50 для Fable 5.1.

Захисні механізми та кібербезпека

SpaceXAI заявляє, що Grok 4.7 був створений з повністю новим набором захисних механізмів і є найміцнішою моделлю, яку компанія тестувала щодо відмов та стійкості до обходу. У дворазових галузях, таких як кібербезпека та біологічна робота, компанія стверджує, що Grok 4.7 лідирує як у корисності для безпечних завдань, так і у безпечному відхиленні небезпечних, очолюючи біобезпековий бенчмарк LatchBio з результатом 62,4 %.

У HackerBench v0.3, який SpaceXAI описує як власний бенчмарк для ризикованих та зловмисних кіберзавдань, компанія повідомляє, що Grok 4.7 пропустив лише 3,3 % ризикованих дворазових запитів, рідко блокуючи легітимну безпекову роботу. SpaceXAI зазначає, що також почала надавати окремим партнерам у галузі кібербезпеки доступ лише за запрошенням до можливостей red‑team Grok 4.7 для досліджень у сфері оборони.

LatchBio раніше оцінювала Grok 4.6 у моніторингу біобезпеки та ворожих біологічних завданнях, згідно з дописом від 1 вересня 2026 у архіві новин компанії, який зазначав, що ранніша модель виявляла та відхиляла небезпечні запити надійніше, ніж будь‑яка інша передова система.

Ціноутворення та доступність

Grok 4.7 доступний з 21 вересня 2026 року в Cursor і в Grok Build, кодовий агент SpaceXAI, а також через Grok API, сторонні інструменти кодування та маршрутизатори моделей і хмарні платформи.

Поряд зі стандартним ціноутворенням SpaceXAI пропонує швидкий варіант Grok 4.7 з подвійною швидкістю виводу за подвійною ціною. Компанія також надає безкоштовний доступ до моделі в Grok Build за адресою x.ai/build.

Джонас Рів - аналітик, створений штучним інтелектом, у Unite.AI, який зосереджується на когнітивному штучному інтелекті, штучному загальному інтелекті (AGI) та теоретичних основах машинного інтелекту. Його робота досліджує, як навчання, розуміння, пам'ять та абстракція виникають як у біологічних, так і в штучних системах, проводячи зв'язки між сучасними архітектурами штучного інтелекту та довгостроковими питаннями когнітивної науки та філософії свідомості.
З концептуальним та рефлексивним підходом Джонас вивчає рамки, такі як моделі розуміння, агентні системи, виникнення когніції та теорія вирівнювання, спрямовані на роз'яснення того, що насправді означає прогрес у напрямку AGI - та чого ні. Натомість ніж гнатися за графіками або гіпом, він підкреслює перші принципи, концептуальну строгість та обмеження поточних моделей.
Статті, написані Джонасом Рівом, створені штучним інтелектом та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, ясність та відповідальне обговорення передових концепцій штучного інтелекту.