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Grok 3: LLM Multimodal Avançado da xAI
Grok 3 é um modelo de linguagem grande multimodal da família Grok, desenvolvido pela xAI, a startup de IA fundada por Elon Musk. É o sucessor do Grok 2 e foi concebido para potenciar o chatbot Grok, enfatizando o raciocínio avançado, capacidades de pesquisa em tempo real e compreensão multimodal, com foco na resolução de problemas complexos e na recuperação de informações atualizadas.
Objetivo Principal e Capacidades do Grok 3
O Grok 3 combina capacidade de raciocínio com um pré-treinamento extensivo, visando superar muitas IAs conversacionais existentes em tarefas que exigem lógica, resolução de problemas em várias etapas e recuperação de informações em tempo real. É apresentado como um concorrente direto de outros modelos de chat de ponta em termos de raciocínio e integração de pesquisa.
As suas principais características são explicadas em detalhe:
- Modos Think e DeepSearch: O Grok 3 pode operar em dois modos principais. O modo Think foca-se em raciocínio estruturado em várias etapas e explicações, enquanto o modo DeepSearch expande a recuperação baseada na internet para recolher fontes mais profundas e diversas para informações atualizadas. Esta abordagem de modo duplo ajuda tanto na resolução rigorosa de problemas como em tarefas de pesquisa amplas.
- Janela de contexto massiva: Relatórios indicam uma capacidade de contexto na ordem de até 1 milhão de tokens em algumas configurações, permitindo ao modelo processar documentos muito longos, grandes conjuntos de dados e prompts estendidos sem perder o controlo do conteúdo anterior.
- Raciocínio e resolução de problemas avançados: O Grok 3 é descrito como a destacar-se em tarefas de raciocínio em várias etapas, provas e problemas científicos ou matemáticos complexos, muitas vezes com refinamentos semelhantes a reforço durante a elaboração da solução.
- Compreensão multimodal: O modelo é capaz de lidar com texto e imagens (e por vezes outras modalidades) de forma coesa, permitindo tarefas como a análise de diagramas, gráficos ou visuais incorporados juntamente com entrada textual.
Treino e Infraestrutura do Grok 3
A xAI destacou a escala do treino do Grok 3, incluindo a utilização de um cluster de supercomputação grande e especializado (Colossus) e uma potência substancial de GPUs para possibilitar as suas capacidades. O modelo é descrito como tendo recursos computacionais mais substanciais do que o seu predecessor.
Desempenho do Grok 3
O Grok 3 demonstra um desempenho líder na indústria com melhorias significativas sobre os seus predecessores e muitos modelos de IA concorrentes. Os principais destaques de desempenho incluem:
- Precisão: O Grok 3 atinge 92,7% no MMLU (Massive Multitask Language Understanding), 89,3% no GSM8K (Mathematical Reasoning) e 86,5% no HumanEval (tarefas de codificação), demonstrando fortes capacidades de raciocínio, linguagem e codificação.
- Velocidade: Processa dados 30% mais rapidamente do que versões anteriores e oferece tempos de resposta 25% mais rápidos em comparação com modelos concorrentes como o ChatGPT o1 pro.
- Eficiência: O Grok 3 reduz o consumo de energia em 30%, tornando-o mais eficiente, mantendo o desempenho.
- Escala e capacidade: Com 2,7 triliões de parâmetros, um conjunto de dados de treino de 12,8 triliões de tokens e uma janela de contexto massiva de 128.000 tokens, o Grok 3 destaca-se no manuseamento de prompts extensos e complexos.
- Domínio em benchmarks: Relatórios independentes confirmam que o Grok 3 é aproximadamente 10 vezes mais potente do que o Grok 2, com 20% mais precisão e desempenho superior em tarefas de raciocínio e precisão factual.
Comparação do Grok 3 com Outros Modelos
| Aspeto | Grok 3 | GPT-5 | Claude Sonnet 4 |
| Data de Lançamento | Fevereiro de 2025 (Beta) | 7 de agosto de 2025 | 22 de maio de 2025 (família Claude 4; Sonnet 4.5 foi lançado em 29 de setembro de 2025) |
| Parâmetros | Não divulgado (treinado em mais de 200 mil GPUs H100; ~10x computação sobre Grok 2) | Não divulgado (multimodelo híbrido; mais que os ~1,76T estimados do GPT-4) | Não divulgado (~400B estimados para a série Claude 4; eficiência semelhante a MoE) |
| Janela de Contexto | 1M tokens | 400K tokens (128K saída) | 200K tokens (1M beta para Sonnet 4; estendido em 4.5) |
| MMLU-Pro (Conhecimento Geral) | ~80% (forte em conhecimento mundial) | ~90% (estado da arte no lançamento) | ~85% (melhorado em 4.5) |
| GPQA (Ciências ao Nível de Pós-Graduação) | 75,4% (84,6% com modo Think) | 86,0% (89,4% com ferramentas/variante Pro) | ~83% (83,4% em 4.5 com pensamento) |
| AIME (Competição de Matemática) | 52,2% (93,3% com Think; até 100% em avaliações beta) | 94,6% (100% com pensamento/Python) | ~78% (100% com Python em 4.5) |
| HumanEval/LiveCodeBench/SWE-bench (Codificação) | 57,0% LCB (79,4% com Think); ~70% SWE-bench estimado | 74,9% SWE-bench Verificado; 88% Aider Polyglot | 72,7% SWE-bench (77,2% em 4.5; 82% com computação paralela) |
| MMMU (Compreensão Multimodal) | ~73% | 84,2% (multimodal nativo desde o treino) | ~70% (forte em 4.5 para tarefas de agente) |
| Velocidade (Tokens/Segundo) | ~63 saída | ~128 (otimizado para produção) | ~100 (duas vezes o Claude 3.7; 30+ horas autónomas em 4.5) |
| Acesso e Preços | Grátis com limites em grok.com/aplicações X; SuperGrok/Premium+ para quotas mais elevadas (detalhes em x.ai/grok); API via xAI | ChatGPT Pro (20 $/mês); API: 1,25 $/M entrada, 10 $/M saída (níveis mais baratos para mini/nano) | Claude Pro (20 $/mês); API: 3 $/M entrada, 15 $/M saída (contexto estendido premium) |
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- Selecione o modelo Grok 3.
- Pergunte o que quiser ao modelo e obtenha a resposta instantaneamente.
Perguntas Frequentes
Qual a diferença entre o Grok 3 e o Grok 2?
O Grok 3 enfatiza o raciocínio mais profundo, janelas de contexto maiores, integração de dados em tempo real mais robusta e maior eficiência. Introduz também um processamento melhorado da cadeia de pensamento, retrocesso para correção de erros e entradas multimodais mais abrangentes. Em comparação com o Grok 2, os utilizadores observam frequentemente ciclos de raciocínio mais rápidos e um melhor processamento de prompts longos e complexos.
Em que tarefas o Grok 3 é melhor?
O Grok 3 é bom em raciocínio complexo em várias etapas e resolução de problemas, recuperação e síntese de dados em tempo real, entradas multimodais (texto, imagens, áudio) e compreensão de contexto longo, além de muitas outras tarefas.
Quão preciso é o Grok 3?
O Grok 3 foi concebido para alcançar uma elevada precisão em tarefas de raciocínio, factualidade e codificação, com melhoria de recuperação para melhorar factos atualizados. Os resultados dos benchmarks variam de acordo com a tarefa e a edição, pelo que deve esperar um forte desempenho no raciocínio básico e na recuperação, com algumas tarefas a apresentarem paridade ou casos extremos em relação aos concorrentes.
Quão rápido é o Grok 3?
Os relatórios indicam uma latência competitiva ou melhorada em relação às versões anteriores do Grok e aos modelos de ponta comparáveis, com um desempenho ajustado para respostas mais rápidas em interações com um elevado nível de raciocínio e prompts ricos em dados. As velocidades exatas dependem da implementação, do hardware e da tarefa específica.