Grok 3:xAI 的先進多模態大型語言模型
Grok 3 是由伊隆·馬斯克創立的 AI 新創公司 xAI 開發的 Grok 系列多模態大型語言模型。它是 Grok 2 的後繼者,旨在為 Grok 聊天機器人提供支援,並強調先進的推理、即時搜尋能力和多模態理解,重點在於解決複雜問題和檢索最新資訊。
Grok 3 的核心目的與能力
Grok 3 結合了推理實力與廣泛的預訓練,目標是在需要邏輯、多步驟問題解決和即時資訊檢索的任務上超越許多現有的對話式 AI。它被定位為在推理和搜尋整合方面,與其他高階聊天模型直接競爭。
以下是其主要功能的詳細說明:
- Think 和 DeepSearch 模式: Grok 3 可在兩種主要模式下運作。Think 模式專注於結構化、多步驟的推理和解釋,而 DeepSearch 模式則擴展了基於網路的檢索範圍,以收集更深入、更多樣化的來源,獲取最新資訊。這種雙模式方法有助於嚴謹的問題解決和廣泛的研究任務。
- 龐大的上下文視窗: 據報導,在某些配置下,其上下文容量高達一百萬個 token,這使得模型能夠處理非常長的文檔、大型數據集和擴展的提示,而不會丟失先前內容的軌跡。
- 先進的推理與問題解決: Grok 3 被描述為在多步驟推理任務、證明以及複雜的科學或數學問題方面表現出色,通常在解決方案草擬過程中進行類似於增強學習的改進。
- 多模態理解: 據說該模型能夠以協調一致的方式處理文字和圖像(有時還包括其他模態),從而能夠執行分析圖表、圖像或嵌入式視覺內容與文字輸入的任務。
Grok 3 的訓練與基礎設施
xAI 強調了 Grok 3 的訓練規模,包括使用大型專用超級運算叢集(Colossus)和龐大的 GPU 算力來實現其功能。據稱,該模型擁有的計算資源比其前代產品更為龐大。
Grok 3 的效能
Grok 3 展現了領先業界的效能,與其前代產品和許多競爭性 AI 模型相比有了顯著的進步。關鍵效能亮點包括:
- 準確性: Grok 3 在 MMLU(大規模多任務語言理解)上達到 92.7%、在 GSM8K(數學推理)上達到 89.3%、在 HumanEval(編碼任務)上達到 86.5%,展示了強大的推理、語言和編碼能力。
- 速度: 其資料處理速度比前代版本快 30%,回應時間比 ChatGPT o1 pro 等競爭模型快 25%。
- 效率: Grok 3 減少了 30% 的能源消耗,使其在保持效能的同時更具效率。
- 規模與容量: 擁有 2.7 兆個參數、12.8 兆個 token 的訓練數據集,以及 100 萬個 token 的龐大上下文視窗,Grok 3 在處理廣泛且複雜的提示方面表現出色。
- 基準測試主導地位: 獨立報告證實 Grok 3 的效能約為 Grok 2 的 10 倍,準確度高出 20%,在推理和事實準確性任務方面的表現更優越。
Grok 3 與其他模型的比較
| 方面 | Grok 3 | GPT-5 | Claude Sonnet 4 |
| 發布日期 | 2025 年 2 月(Beta 版) | 2025 年 8 月 7 日 | 2025 年 5 月 22 日(Claude 4 系列;Sonnet 4.5 於 2025 年 9 月 29 日發布) |
| 參數 | 未公開(使用 200K+ H100 GPU 訓練;計算量約為 Grok 2 的 10 倍) | 未公開(混合多模型;超過 GPT-4 約 1.76T 的估計值) | 未公開(Claude 4 系列約 400B 估計值;類似於 MoE 的效率) |
| 上下文視窗 | 1M token | 400K token(輸出 128K) | 200K token(Sonnet 4 的 1M Beta 版;4.5 版本已擴展) |
| MMLU-Pro(一般知識) | 約 80%(世界知識方面表現強勁) | 約 90%(發布時處於領先地位) | 約 85%(4.5 版本已改進) |
| GPQA(研究生級科學) | 75.4%(Think 模式下為 84.6%) | 86.0%(使用工具/Pro 版本為 89.4%) | 約 83%(4.5 版本在思考時為 83.4%) |
| AIME(數學競賽) | 52.2%(Think 模式下為 93.3%;Beta 測試中最高達 100%) | 94.6%(透過思考/Python 可達 100%) | 約 78%(4.5 版本透過 Python 可達 100%) |
| HumanEval/LiveCodeBench/SWE-bench(編碼) | 57.0% LCB(Think 模式下為 79.4%);約 70% SWE-bench 估計值 | 74.9% SWE-bench 驗證;88% Aider Polyglot | 72.7% SWE-bench(4.5 版本為 77.2%;平行計算下為 82%) |
| MMMU(多模態理解) | 約 73% | 84.2%(訓練時原生支援多模態) | 約 70%(4.5 版本在代理任務方面表現強勁) |
| 速度(Token/秒) | 約 63 輸出 | 約 128(針對生產環境優化) | 約 100(為 Claude 3.7 的兩倍;4.5 版本可進行 30+ 小時的自主運行) |
| 存取與定價 | 在 grok.com/X 應用程式上免費,有限制;SuperGrok/Premium+ 可享更高配額(詳情請見 x.ai/grok);透過 xAI 提供 API | ChatGPT Pro(20 美元/月起);API:輸入 1.25 美元/百萬,輸出 10 美元/百萬(mini/nano 有更便宜的級別) | Claude Pro(20 美元/月);API:輸入 3 美元/百萬,輸出 15 美元/百萬(擴展上下文需進階方案) |
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常見問題解答
Grok 3與 Grok 2 有何不同?
Grok 3強調更深層的推理、更大的上下文視窗、更強大的即時資料整合以及更高的效率。它還引入了增強的思路鏈處理、用於糾錯的回溯以及更廣泛的多模態輸入。與 Grok 2 相比,使用者通常會看到更快的推理週期和對長而複雜的提示的更好處理。
Grok 3最擅長執行哪些任務?
Grok 3擅長複雜的多步驟推理和問題解決、即時資料檢索和合成、多模式輸入(文字、圖像、音訊)和長上下文理解等許多任務。
Grok 3 的準確度如何?
Grok 3旨在在推理、事實性和編碼任務中實現高精度,並透過檢索增強功能來改進最新事實。基準測試結果因任務和版本而異,因此預計其在核心推理和檢索方面將表現強勁,部分任務的表現或與競爭對手不相上下,或在某些極端情況下有所提升。
Grok 3有多快?
報告顯示,與早期 Grok 版本和同類高端型號相比,新版本延遲更具競爭力或有所改善,性能經過優化,可在推理密集型交互和數據密集型提示中提供更快的響應速度。具體速度取決於部署、硬體和特定任務。


