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Grok 3: Fortgeschrittenes multimodales LLM von xAI

Grok 3 ist ein multimodales großes Sprachmodell der Grok-Familie, das von xAI, dem von Elon Musk gegründeten KI-Startup, entwickelt wurde. Es ist der Nachfolger von Grok 2 und wurde entwickelt, um den Grok-Chatbot zu betreiben und fortschrittliches logisches Denken, Echtzeit-Suchfunktionen und multimodales Verständnis zu betonen, wobei der Schwerpunkt auf der Lösung komplexer Probleme und dem Abrufen aktueller Informationen liegt.​

Kernzweck und Fähigkeiten von Grok 3

Grok 3 kombiniert Denkvermögen mit umfangreicher Vortrainierung und zielt darauf ab, viele bestehende konversationelle KIs bei Aufgaben zu übertreffen, die Logik, mehrstufige Problemlösung und Echtzeit-Informationsabruf erfordern. Es wird als direkter Konkurrent zu anderen High-End-Chatmodellen in Bezug auf logisches Denken und Suchintegration positioniert.​

Im Folgenden werden seine Hauptmerkmale im Detail erläutert:

• Denk- und DeepSearch-Modi: Grok 3 kann in zwei Hauptmodi betrieben werden. Der Denkmodus konzentriert sich auf strukturiertes, mehrstufiges logisches Denken und Erklärungen, während der DeepSearch-Modus die Internetsuche erweitert, um tiefere und vielfältigere Quellen für aktuelle Informationen zu sammeln. Dieser duale Ansatz hilft sowohl bei rigoroser Problemlösung als auch bei umfassenden Recherchezwecken.
• Riesiges Kontextfenster: Berichten zufolge kann die Kontextkapazität in einigen Konfigurationen bis zu 1 Million Tokens betragen, was es dem Modell ermöglicht, sehr lange Dokumente, große Datensätze und erweiterte Prompts zu verarbeiten, ohne den Überblick über vorherige Inhalte zu verlieren.
• Fortgeschrittenes logisches Denken und Problemlösung: Grok 3 zeichnet sich angeblich durch mehrstufige logische Denkaufgaben, Beweisführungen und komplexe wissenschaftliche oder mathematische Probleme aus, oft mit verstärkungsähnlichen Verfeinerungen während des Lösungsentwurfs.
• Multimodales Verständnis: Das Modell soll Text und Bilder (und manchmal auch andere Modalitäten) auf kohärente Weise verarbeiten können, was Aufgaben wie die Analyse von Diagrammen, Grafiken oder eingebetteten visuellen Elementen neben Texteingaben ermöglicht.

Training und Infrastruktur von Grok 3

xAI hat die Größenordnung des Trainings von Grok 3 hervorgehoben, einschließlich der Nutzung eines großen, spezialisierten Supercomputing-Clusters (Colossus) und erheblicher GPU-Leistung zur Ermöglichung seiner Fähigkeiten. Das Modell soll über substanziellere Rechenressourcen verfügen als sein Vorgänger.​

Leistung von Grok 3

Grok 3 zeigt branchenführende Leistung mit signifikanten Verbesserungen gegenüber seinen Vorgängern und vielen konkurrierenden KI-Modellen. Zu den wichtigsten Leistungsmerkmalen gehören:

• Genauigkeit: Grok 3 erreicht 92,7 % bei MMLU (Massive Multitask Language Understanding), 89,3 % bei GSM8K (Mathematical Reasoning) und 86,5 % bei HumanEval (Codierungsaufgaben) und zeigt starke Fähigkeiten in den Bereichen logisches Denken, Sprache und Codierung.
• Geschwindigkeit: Es verarbeitet Daten 30 % schneller als frühere Versionen und liefert 25 % schnellere Antwortzeiten im Vergleich zu konkurrierenden Modellen wie ChatGPT o1 pro.
• Effizienz: Grok 3 reduziert den Energieverbrauch um 30 %, was es effizienter macht und gleichzeitig die Leistung beibehält.
• Skalierung und Kapazität: Mit 2,7 Billionen Parametern, einem Trainingsdatensatz von 12,8 Billionen Tokens und einem massiven Kontextfenster von 128.000 Tokens ist Grok 3 hervorragend darin, umfangreiche und komplexe Prompts zu verarbeiten.
• Benchmark-Dominanz: Unabhängige Berichte bestätigen, dass Grok 3 etwa zehnmal leistungsfähiger ist als Grok 2, mit 20 % höherer Genauigkeit und überlegener Leistung bei Aufgaben des logischen Denkens und der faktischen Richtigkeit.

Vergleich von Grok 3 und anderen Modellen

Aspekt	Grok 3	GPT-5	Claude Sonnet 4
Veröffentlichungsdatum	Februar 2025 (Beta)	7. August 2025	22. Mai 2025 (Claude 4-Familie; Sonnet 4.5 wurde am 29. September 2025 veröffentlicht)
Parameter	Unbekannt (trainiert auf über 200.000 H100 GPUs; ~10x Rechenleistung über Grok 2)	Unbekannt (hybrides Multi-Modell; mehr als GPT-4s ~1,76 Billionen geschätzt)	Unbekannt (~400 Milliarden geschätzt für die Claude 4-Serie; MoE-ähnliche Effizienz)
Kontextfenster	1 Million Tokens	400.000 Tokens (128.000 Ausgabe)	200.000 Tokens (1 Million Beta für Sonnet 4; erweitert in 4.5)
MMLU-Pro (Allgemeines Wissen)	~80 % (stark im Weltwissen)	~90 % (Stand der Technik bei Veröffentlichung)	~85 % (verbessert in 4.5)
GPQA (Naturwissenschaften auf Graduiertenniveau)	75,4 % (84,6 % mit Denkmodus)	86,0 % (89,4 % mit Werkzeugen/Pro-Variante)	~83 % (83,4 % in 4.5 mit Denken)
AIME (Mathematikwettbewerb)	52,2 % (93,3 % mit Denkmodus; bis zu 100 % in Beta-Evaluierungen)	94,6 % (100 % mit Denken/Python)	~78 % (100 % mit Python in 4.5)
HumanEval/LiveCodeBench/SWE-bench (Codierung)	57,0 % LCB (79,4 % mit Denkmodus); ~70 % SWE-bench geschätzt	74,9 % SWE-bench Verified; 88 % Aider Polyglot	72,7 % SWE-bench (77,2 % in 4.5; 82 % mit paralleler Berechnung)
MMMU (Multimodales Verständnis)	~73 %	84,2 % (natives Multimodal-Training)	~70 % (stark in 4.5 für Agentenaufgaben)
Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)	~63 Ausgabe	~128 (optimiert für Produktion)	~100 (doppelt so schnell wie Claude 3.7; 30+ Stunden autonom in 4.5)
Zugang & Preise	Kostenlos mit Limits auf grok.com/X-Apps; SuperGrok/Premium+ für höhere Quoten (Details unter x.ai/grok); API über xAI	ChatGPT Pro (20 $/Monat); API: 1,25 $/M Eingabe, 10 $/M Ausgabe (günstigere Tarife für Mini/Nano)	Claude Pro (20 $/Monat); API: 3 $/M Eingabe, 15 $/M Ausgabe (erweitertes Kontext-Premium)

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