Grok 4
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es nicht heruntergeladen oder auf eigener Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufzeichnen
Vollständige Spezifikation
Alles, was für dieses Modell aufgezeichnet wurde. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft – nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in unterschiedlichem Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell erstellt, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- xAI
- Typ der Organisation
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 9 July 2025
Was es tut
Die Problembereiche, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Language, Multimodal, Vision
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering, Search, Visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Parameter sind die Werte, die entscheiden, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 3T
- Modell/Modelle können auf der GPU nicht passen. Eng = kaum auszuführen, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- tokens
Rumored to be 2.4T params (https://x.com/kalomaze/status/1942996555088134592)
Training-Berechnung
Die Berechnungen, die zum Trainieren des Modells durchgeführt werden, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Berechnung
- 5 × 10²⁶ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Comparison with other models
We think that RL relative to pre-compute is between our estimate for o3 (10% of pre-training) and the 100% implied by this slide in the launch ( https://archive.is/f0vJU ). Assuming the same pre-training as Grok 3 (also implied by that slide, and much more consistent) and that Grok 3 used a tenth as much RL, we get: 2 * (grok3/1.1) in the high case (rl is 10% of grok 3, so grok3/1.1 is grok3 precompute, and in this case twice that is grok 4) 1.1 * (grok3/1.01) in the low case The geometric mean…
Der Trainingslauf
Was es physisch benötigte, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Verwendete Chips
- 200,000
- Compute cost
- $387,842,678
- Data centre
- "we utilized Colossus, our 200,000 GPU cluster, to run reinforcement learning training that refines Grok's reasoning abilities at pretraining scale"
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, was entscheidet, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugriff
- API access
- Trainingscode
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die auf das Quell-Dataset angewendet werden, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Frontier model
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Training cost
- Modell/Modelle können auf der GPU ausgeführt werden. Es passt nicht / wird nicht passen. Eng = kaum ausführbar, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- Speculative
Model/Modelle laufen nicht / wird nicht passen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Grok 4
- Modell/Modelle können von der GPU nicht ausgeführt werden. Es passt nicht. Zu eng. Lauffähig. Bequem.
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Wo es herkam
Grok 4 was published by xAI, in United States of America, in July 2025. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, Multimodal, Vision, and is recorded as doing language modeling/generation, Question answering, Search, Visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning.
Seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarte ändert das.
Wie es trainiert wurde
Training it took roughly 5 × 10²⁶ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
The reason it appears in this catalogue at all is training cost.
Antworten
Grok 4 — Häufige Fragen
What GPU do I need to run Grok 4?
None. Grok 4 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Grok 4 open source?
No. Grok 4 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Grok 4 have?
Grok 4 has 3T parameters. Rumored to be 2.4T params (https://x.com/kalomaze/status/1942996555088134592). That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Grok 4?
Grok 4 was published by xAI, based in United States of America, categorised as industry.
When was Grok 4 released?
Grok 4 was published in July 2025.
What is Grok 4 used for?
Grok 4 works in Language, Multimodal, Vision, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering, Search, Visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Grok 4?
Around 5 × 10²⁶ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Die andere Richtung
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