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

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
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
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
Nowy silnik FreeToken, opracowany przez badaczy z UC Berkeley i UT Austin, umożliwia uruchamianie zaawansowanych modeli językowych, takich jak 753B GLM-5.2, na pojedynczych, konsumenckich kartach graficznych, znacząco ob
Redakcja Aigest10 godz. temu

Sztuczna inteligencja staje się największym konsumentem AI: 14-krotny wzrost użycia tokenów przez agentów
Analiza OpenRouter wskazuje, że agenci AI zużywają znacznie więcej tokenów niż ludzie, co świadczy o rosnącej autonomii systemów sztucznej inteligencji.
Redakcja Aigest11 godz. temu

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
Inwestycja w Starcloud pokazuje, że rynek szuka innowacyjnych rozwiązań dla rosnącego zapotrzebowania na moc obliczeniową AI, ale koszty i wyzwania techniczne pozostają ogromne.
Michał Chmielarz13 godz. temu

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.