Grok-2
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- xAI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 13 August 2024
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language, Vision, Multimodal
- Tarea
- Chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 3 × 10²⁵ FLOP
- Cómo se estableció
- Comparison with other models,Reported
Estimate based on xAI statements comparing Grok-2 compute to GPT-4 and Grok-3. Full estimate here: https://docs.google.com/document/d/1C_dABuZrAqYE_ui4_GZ4bRLtq3TBjIGoBSktaPElhEU/edit?usp=sharing
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Costo de cómputo
- $31,602,311
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Modelo Frontier
- Yes
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Training cost
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Grok-2 Beta Release
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Grok-2 fue publicado por xAI, en el país registrado como United States of America, durante August 2024. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, Vision, Multimodal, y se registra como realizando la tarea de chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió alrededor de 3 × 10²⁵ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA H100 SXM5 80GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Su criterio de inclusión: training cost.
Respuestas
Grok-2 — preguntas comunes
Grok-2— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Grok-2— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Grok-2— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por xAI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Grok-2— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Grok-2— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, Vision, Multimodal, y se registra como manejando la tarea de chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
Grok-2— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 3 × 10²⁵ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA H100 SXM5 80GB. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
Grok-2— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.