Grok 3

Poids fermés xAI 3T Paramètres February 2025

Aucune estimation

Pas d'exigences matérielles pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à n'importe quelle taille. Il n'est accessible que par son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela..

Sur l'enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour évaluer combien de travail a été investi et comment il se compare aux modèles construits à une échelle différente..

Qui a construit ce modèle, où et quand a-t-il été publié ?

Organisation
xAI
Type d'organisation
Industry
Pays
United States of America
Publié
17 February 2025

Ce qu'il fait

Les zones problématiques pour lesquelles le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chaque.

Domaine
Language, Vision, Multimodal
Translation de tâche
Chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé ? Les paramètres sont la valeur qui détermine s'il s'adapte à une carte graphique donnée.

Paramètres
3T
Données d'entraînement
tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations à virgule flottante. C'est une mesure du coût de la course d'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle terminé vous répond.

Calcul de formation
3.5 × 10²⁶ FLOP

Estimate based on a cluster of 80,000 H100s per the xai website and an estimated training time of approximately three months. Full estimate here: https://docs.google.com/document/d/1MIUFviULJ3YI_XjyzL8cwG0cBRANKNxVEB4DrUcFiNs/edit?usp=sharing

Comment cela a été établi
Hardware,Comparison with other models
Plausible range
2.1 × 10²⁶ – 1.1 × 10²⁷ FLOP

L'entraînement en cours

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.

Matériel d'entraînement
NVIDIA H100 SXM5 80GB
Chips utilisés
80,000
Temps réel
2,160 hours (90 days)

Estimated to be approximately 3 months. See compute estimate notes for more details.

Consommation d'énergie
109.9 MW
Compute cost
$217,835,546
Data centre
xAI Memphis Colossus 1

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'une des spécifications de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Closed — provider access only
Accès au modèle
API access
Code d'entraînement
Unreleased

Comment c'est classé

Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Modèle Frontier
Yes
Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
Yes
Pourquoi c'est suivi
Training cost
Modèle/modèles ne correspond jamais à la mode. Exécuter / exécutant signifie exécuter un modèle d'IA. Si vous recevez seulement le mot exécuter, cela provient probablement d'une phrase fragmentée comme quel modèle d'IA le GPU peut exécuter. ne convient pas / ne conviendra pas signifie que le modèle d'IA ne s'intègre pas dans la VRAM du GPU. serré = à peine exécutable, confortable = s'exécute facilement avec de la marge. Les mots de connexion courts comme de, le, un, à, pour, avec apparaissent seuls car le texte est divisé - il faut simplement les traduire normalement. Conservez les termes techniques comme GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 en anglais (ou la forme courante dans cette langue). Toujours écrire GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA en majuscules. Si l'on vous demande de traduire un nom de langue (par exemple espagnol, anglais, langue), traduisez le mot correctement (espagnol → Spanisch, anglais → Deutsch, langue → Sprache). SORTIE UNIQUEMENT la traduction pure en français. AUCUN commentaire, AUCUNE question, RIEN D'AUTRE. Si vide, répondez par un espace : Record confidence
Likely

Sources

Où cet enregistrement provient-il et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents
Dernière mise à jour
3 June 2026

Que signifient les chiffres

À propos de ce modèle

Grok 3 was published by xAI, in United States of America, in February 2025. It comes out of industry.

It works in Language, Vision, Multimodal, and is recorded as doing chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering.

Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucun des chiffres matériels figurant ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.

Ce qui a contribué à sa création

The training run consumed about 3.5 × 10²⁶ FLOP, on NVIDIA H100 SXM5 80GB. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.

Its inclusion criterion is training cost.

Réponds

Grok 3 — Questions courantes

01

When was Grok 3 released?

Grok 3 was published in February 2025.

02

What is Grok 3 used for?

Grok 3 works in Language, Vision, Multimodal, and is recorded as handling chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

03

How much compute was used to train Grok 3?

Around 3.5 × 10²⁶ FLOP, on NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

04

What GPU do I need to run Grok 3?

None. Grok 3 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.

05

Is Grok 3 open source?

No. Grok 3 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

06

How many parameters does Grok 3 have?

Grok 3 has 3T parameters. 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.

07

Who created Grok 3?

Grok 3 was published by xAI, based in United States of America, categorised as industry.

Source

Publication originale

Modèle/modèles, exécuter/exécution, ne convient pas / ne sera pas compatible, serré = à peine exécuté, confortable = s'exécute facilement avec une marge. 3 June 2026

L'autre direction

Le regardant de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle pourra exécuter., Modèle/modèles ne s'adapte pas / ne va pas s'adapter à la VRAM du GPU. Exécution d'un modèle IA. Cela fonctionne bien / fonctionne avec un peu de marge. Ne fonctionne pas ou est trop serré..