马斯克的Grok模型重回牌桌

2026-07-17 14:30:21 [热点] 来源：盘星资讯网

2026年7月9日

本文字数：1746，马斯模型预计阅读时间：3分钟

作者 | 第一财经刘晓洁

在淡出主流大模型竞争视野两个月后，牌桌埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的马斯模型Grok模型正式回归牌桌。然而，牌桌此次回归的马斯模型策略发生了根本性转变：马斯克不再执着于在参数规模上与前沿模型进行“军备竞赛”，而是牌桌将核心卖点转向实用性与极致性价比。

北京时间7月9日，马斯模型SpaceX AI发布了最新旗舰模型Grok 4.5。牌桌官方博客宣称，马斯模型这是牌桌SpaceX AI目前最智能的模型，专为编程、马斯模型智能体（Agent）任务及知识工作打造，牌桌同时具备卓越的马斯模型速度与成本效率。

与过往AI公司竞相宣称拥有“最强模型”的牌桌叙事不同，马斯克此次展现出罕见的马斯模型务实态度。

模型发布后，马斯克在社交媒体上密集发布了数十条动态推广Grok 4.5，并积极回应网友讨论。其中，一位网友引用的测试数据显示，Grok 4.5仅以约1/17的成本，便实现了接近Claude Fable的性能表现。

对此，马斯克坦诚地指出了性能差距：“公平地说，Fable确实比Grok 4.5强得多，但绝大多数任务并不需要达到Fable级别的能力。”

马斯克进一步表示，内部评估认为Grok 4.5的能力大致相当于Claude的Opus 4.7，但推理速度显著更快。“能力、更快的速度和更低的成本三者结合，才是其核心竞争力。我们关注的是现实世界的实用性闭环，而非单纯的基准测试排名。”他认为，特斯拉和SpaceX的硬核工程师们证实Grok 4.5确实有用，这才是真正重要的指标。

从宣传策略来看，SpaceX AI旨在证明：在接近前沿模型能力的情况下，Grok 4.5能够以更少的Token（词元）消耗和更快的推理速度完成同等任务。

效率与成本的双重突破

在模型效率方面，博客指出，Grok 4.5以80 TPS（每秒生成Token数）的高速模型级别运行。与当前领先的同类模型相比，其Token效率提升了至少一倍。

在考察编程能力的SWE Bench Pro任务中，Grok 4.5平均仅需1.6万个输出Token即可解决任务，相比Opus 4.8 (max)所需的6.7万个输出量，减少了约四分之三。

在成本控制上，Grok 4.5采取了极具侵略性的定价策略：每百万输入Token 2美元，每百万输出Token 6美元。

根据AI基准测试机构Artificial Analysis的数据，Grok 4.5在考察真实职场知识工作场景的GDPval-AA v2榜单上排名第4，总分1543，仅次于Anthropic最新的Claude版本。值得注意的是，它成功进入了性能与成本的帕累托前沿（Pareto Frontier）。

在现实世界的代理知识工作任务中，Grok 4.5每项GDPval任务的成本仅为0.49美元，这一价格低于国内的智谱GLM-5.2和Kimi K2.6。

在Grok Build环境中，Grok 4.5的每任务成本约为2.5美元，相比之下，Claude Code中的Fable 5成本接近12美元，Codex中的GPT-5.5成本约为5美元。

评价体系转向：从“排行榜”到“单任务成本”

如果说过去两年行业关注的焦点是测试排名，那么随着模型加速落地，新的评价体系——完成一个真实任务究竟需要多少成本（Cost per Task）——正受到越来越多企业的重视。

一位开发者评价道：“每完成一个任务的成本正成为部署过程中唯一重要的基准数字。”他指出，以极低成本达到前沿能力95%的模型，将改变高容量工作的计算逻辑，因为大多数企业任务从未触及难度前沿。“工作负载实际需要哪个帕累托曲线的梯级，比谁在排行榜上名列前茅更重要。”

整合Cursor后的首个产品：补齐编程短板

除了成本优势，Grok 4.5的推出还具有另一层战略意义：这是SpaceX AI整合Cursor后的首个产品。

今年6月，SpaceX宣布以600亿美元全股票交易收购Cursor。马斯克此前承认，其AI业务在编程领域存在明显差距，并为此推动了一轮人员调整。此次与Cursor的合作，被视为SpaceX AI补足短板的关键一步。

Cursor透露，Grok 4.5的训练过程中引入了数万亿Token的Cursor真实开发数据。这些数据不仅覆盖大量代码库，还记录了开发者如何修改代码、如何调用工具，以及如何与AI智能体协同工作。这使得模型能够学习真实的软件开发流程，而不仅仅是静态的代码本身。

与此同时，Grok 4.5在数万块英伟达GB300 GPU上完成训练，并进一步扩大强化学习训练规模，围绕多步骤软件工程、智能体执行等数十万个真实任务进行持续优化。Grok 4.5的重点也开始从单纯的聊天机器人定位，转向真实办公场景，包括Excel、PowerPoint制作、Word文档处理以及复杂软件工程。