Aigest.
Newsy

xAI wprowadza Grok 4.5: Wysoka wydajność w niższej cenie, celując w zadania programistyczne

xAI zaprezentowało Grok 4.5, model AI szkolony na tysiącach procesorów graficznych Nvidia GB300, który wyróżnia się konkurencyjną ceną i specjalizacją w kodowaniu oraz zadaniach agentowych, mimo mieszanych wyników w benc

RA

Udostępnij
xAI wprowadza Grok 4.5: Wysoka wydajność w niższej cenie, celując w zadania programistyczne
Fot. The Decoder

xAI wprowadziło na rynek Grok 4.5, nowy model sztucznej inteligencji, który został wytrenowany na dziesiątkach tysięcy procesorów graficznych Nvidia GB300. Model ten jest ukierunkowany na wspomaganie w kodowaniu, wykonywanie zadań agentowych oraz prace wymagające przetwarzania wiedzy.

Wyniki benchmarków i specjalizacja

Wyniki testów porównawczych Groka 4.5 są zróżnicowane. W teście Terminal Bench 2.1, oceniającym złożone zadania wiersza poleceń, Grok 4.5 osiągnął wynik 83,3%, co jest niemal identyczne z GPT 5.5 (83,4%) i tylko o jeden punkt procentowy niższe niż Fable 5 firmy Anthropic (84,3%).

Jednak w innych obszarach różnice są bardziej widoczne. W teście DeepSWE 1.1, mierzącym zdolność do rozwiązywania rzeczywistych problemów z GitHub, Grok 4.5 uzyskał 53%, znacznie ustępując GPT-5.5 OpenAI (67%) i Fable 5 (70%). Na SWE Bench Pro, zbiorze trudniejszych problemów inżynierii oprogramowania, model osiągnął 64,7%. W niektórych konfiguracjach przewyższa to Opus 4.8 (69,2% z maksymalnymi ustawieniami), ale wciąż pozostaje w tyle za Fable 5, które osiągnęło 80,4%.

xAI podkreśla, że podczas szkolenia Groka 4.5 zastosowano intensywne filtrowanie danych, deduplikację i selekcję specyficzną dla domeny, aby zapewnić wysoką jakość danych. Etap uczenia ze wzmocnieniem obejmował setki tysięcy zadań, głównie z inżynierii oprogramowania, z automatycznym ocenianiem. xAI zbudowało infrastrukturę szkoleniową do asynchronicznego uczenia, co pozwoliło na wielogodzinne uruchamianie agentów równolegle z trwającym szkoleniem.

Agresywna strategia cenowa

Jednym z najbardziej wyróżniających się aspektów Groka 4.5 jest jego cena. Kosztuje on 2 dolary za milion tokenów wejściowych i 6 dolarów za milion tokenów wyjściowych. Jest to znacznie mniej niż u konkurencji:

  • Opus 4.8: 5 dolarów za wejście i 25 dolarów za wyjście za milion tokenów.
  • Fable 5: 10 dolarów za wejście i 50 dolarów za wyjście za milion tokenów.
  • GPT-5.5 i GPT-5.6: 5 dolarów za wejście i 30 dolarów za wyjście za milion tokenów.

xAI twierdzi również, że Grok 4.5 zużywa 4,2 razy mniej tokenów niż Opus 4.8 w zadaniach SWE Bench Pro i generuje wyniki z prędkością 80 tokenów na sekundę. Niższe ceny za token i mniejsze zużycie tokenów na zadanie sprawiają, że Grok 4.5 jest najtańszą opcją w swojej klasie wydajności, pod warunkiem, że deklarowane zyski w wydajności i efektywności sprawdzą się w praktyce.

Ta strategia cenowa przypomina podejście chińskich dostawców, takich jak Zhipu i DeepSeek, którzy dążą do osiągnięcia wystarczająco dobrej wydajności, a następnie konkurują ceną.

Dostępność i plany rozwoju

Grok 4.5 jest już dostępny za pośrednictwem Grok Build, Cursor oraz konsoli xAI. Dostępne są również wtyczki do programów Word, PowerPoint i Excel. Model nie jest jeszcze dostępny w Unii Europejskiej, gdzie xAI planuje uruchomienie w połowie lipca. Co ciekawe, xAI szkoliło Groka 4.5 równolegle z edytorem kodu Cursor, który został przejęty przez SpaceX w połowie czerwca za 60 miliardów dolarów w akcjach.

Strategia xAI, polegająca na oferowaniu konkurencyjnych cen przy jednoczesnym dążeniu do wysokiej wydajności w kluczowych obszarach, takich jak inżynieria oprogramowania, może znacząco wpłynąć na rynek modeli językowych. Niższe koszty operacyjne mogą zachęcić deweloperów i firmy do integracji Groka 4.5 w swoich procesach, co potencjalnie zniweluje niewielkie luki w benchmarkach w porównaniu do droższych konkurentów i przyspieszy adopcję AI w praktycznych zastosowaniach biznesowych.

Źródło: the-decoder.com

Udostępnij

Komentarze

Zaloguj się, aby dołączyć do dyskusji.

Nikt jeszcze nie skomentował. Bądź pierwszy!

Czytaj dalej

Harvey Tenet: Nowy model AI dla prawników, oparty na Kimi K3, rewolucjonizuje pracę agentów prawnych
Newsy

Harvey Tenet: Nowy model AI dla prawników, oparty na Kimi K3, rewolucjonizuje pracę agentów prawnych

Firma Harvey zaprezentowała Harvey Tenet, swój pierwszy post-trenowany model AI, który ma znacząco usprawnić długoterminowe zadania prawne. Model, bazujący na Kimi K3 i trenowany z wykorzystaniem Fireworks, wykazuje impo

Redakcja Aigest3 godz. temu

FreeToken: Przełomowy silnik MoE uruchamia 753B GLM-5.2 na pojedynczej karcie graficznej
Sztuczna inteligencja staje się największym konsumentem AI: 14-krotny wzrost użycia tokenów przez agentów
Sztuczna inteligencja może pogorszyć jakość badań naukowych, twierdzą naukowcy z Princeton i University of Washington
Newsy

Sztuczna inteligencja może pogorszyć jakość badań naukowych, twierdzą naukowcy z Princeton i University of Washington

Nowe badanie teoretyczne sugeruje, że choć AI oszczędza czas, może to prowadzić do powierzchownych badań, a nie do głębszej analizy, zwiększając obciążenie systemu publikacji.

Redakcja Aigest12 godz. temu

Orbitalne centra danych Starcloud to wizja, która zderza się z rzeczywistością
Kompleksowa analiza dokumentów z deepDoctection 1.2.x: od układu po ekstrakcję danych
Newsy

Kompleksowa analiza dokumentów z deepDoctection 1.2.x: od układu po ekstrakcję danych

Artykuł przedstawia szczegółowy przewodnik po tworzeniu kompleksowego potoku analizy dokumentów za pomocą biblioteki deepDoctection w wersji 1.2.x, obejmującego detekcję układu, rozpoznawanie tabel, OCR i ekstrakcję kluc

Redakcja Aigest13 godz. temu

Bądź na bieżąco ze światem AI

Najważniejsze newsy, recenzje i poradniki — raz w tygodniu, prosto na maila. Bez spamu.