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

OpenAI wycofuje się z rekomendacji popularnego testu SWE-Bench Pro dla modeli AI, wskazując na 30% błędów
OpenAI odkryło, że około 30% zadań w powszechnie używanym teście SWE-Bench Pro, służącym do oceny umiejętności programistycznych modeli AI, jest wadliwych. Firma wycofuje swoje wcześniejsze poparcie dla tego benchmarku.
Redakcja Aigest5 godz. temu

Profesor z Ligi Bluszczowej podejrzewał oszustwa AI – wyniki spadły o 50% po egzaminie stacjonarnym
Profesor ekonomii z Uniwersytetu Browna, Roberto Serrano, odkrył masowe oszustwa z użyciem AI po tym, jak średnie wyniki na egzaminie spadły o 50% po zmianie formatu z domowego na stacjonarny.
Redakcja Aigest20 godz. temu

OpenAI wprowadza GPT-Live: ChatGPT rozmawia jak człowiek i korzysta z GPT-5.5 w tle
OpenAI zaprezentowało GPT-Live, nową generację modeli głosowych z architekturą pełnego dupleksu, która umożliwia jednoczesne słuchanie i mówienie, a także delegowanie złożonych zadań do GPT-5.5.
Redakcja Aigestwczoraj

OpenAI wprowadza GPT-Live: Nowa generacja modeli głosowych z pełnym dupleksem i delegowaniem zadań do GPT-5.5
OpenAI zaprezentowało GPT-Live, nową generację modeli głosowych, które zasilają teraz doświadczenie ChatGPT Voice. Umożliwiają one naturalną, konwersację w czasie rzeczywistym dzięki architekturze pełnego dupleksu i dele
Redakcja Aigestwczoraj

Hugging Face i NVIDIA udostępniają dane do trenowania agentów AI
Hugging Face we współpracy z NVIDIĄ udostępniło obszerny zbiór danych do trenowania agentów AI, mający na celu przyspieszenie rozwoju tej technologii. Inicjatywa ta ma kluczowe znaczenie dla przyszłości sztucznej intelig
Redakcja Aigestwczoraj

Google DeepMind rozszerza możliwości zarządzanych agentów Gemini API o cztery nowe funkcje
Google DeepMind wprowadza cztery nowe funkcje do zarządzanych agentów w Gemini API, w tym asynchroniczne wykonywanie w tle i wsparcie dla protokołu MCP, zwiększając elastyczność i integrację dla deweloperów.
Redakcja Aigestwczoraj
Bądź na bieżąco ze światem AI
Najważniejsze newsy, recenzje i poradniki — raz w tygodniu, prosto na maila. Bez spamu.