Grok 4
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
- 9 July 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language, Multimodal, Vision
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering, Search, Visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning
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.
- parámetros
- 3T
- Datos de entrenamiento
- tokens
Rumored to be 2.4T params (https://x.com/kalomaze/status/1942996555088134592)
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
- 5 × 10²⁶ FLOP
- Cómo se estableció
- 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…
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Chips utilizados
- 200,000
- Costo de cómputo
- $387,842,678
- Centro de datos
- "we utilized Colossus, our 200,000 GPU cluster, to run reinforcement learning training that refines Grok's reasoning abilities at pretraining scale"
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
- Speculative
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Grok 4
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
De dónde vino
Grok 4 fue publicado por xAI, en el país registrado como United States of America, durante July 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Search, Visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Cómo fue entrenado
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 5 × 10²⁶ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: training cost.
Respuestas
Grok 4 — preguntas comunes
Grok 4— ¿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.
Grok 4— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Grok 4— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 3T. Rumored to be 2.4T params (https://x.com/kalomaze/status/1942996555088134592). Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Grok 4— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por xAI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Grok 4— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 2025.
Grok 4— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Search, Visual question answering, Character recognition (OCR), Image captioning, Quantitative reasoning. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Grok 4— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 5 × 10²⁶ FLOP. 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.
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.