Grok 4.5任務(wù)成本優(yōu)勢(shì)，在反擊中國(guó)開源模型嗎

剛剛發(fā)布的Grok 4.5，顯示馬斯克迅速調(diào)整之后的更大野心，在中國(guó)開源模型對(duì)美國(guó)兩大閉源模型的挑戰(zhàn)中，塑造新的格局。

AI競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，目前就是token效率：更快的token，更便宜的token，以及用更少的token處理更復(fù)雜的任務(wù)。對(duì)于Grok 4.5來說，就是從token的定價(jià)、單位token智能、到單任務(wù)token成本的優(yōu)勢(shì)。

Grok 4.5 是一個(gè)MOE（混合專家）模型，由 SpaceXAI與Cursor 聯(lián)合訓(xùn)練。馬斯克宣稱是Opus級(jí)別的，像Opus 4.7一樣聰明，但價(jià)格更低，速度更快。

Grok 4.5 每百萬(wàn)token的輸入價(jià)格是2美元，輸出價(jià)格是6美元，在美國(guó)前沿模型中是最低的，仍高于中國(guó)的開源模型。但Artificial Analysis評(píng)測(cè)結(jié)果，Grok 4.5的單任務(wù)成本，已經(jīng)低于GLM 5.2與Kimi K 2.6。

如何實(shí)現(xiàn)的？SpaceXAI稱通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，提升了Grok 4.5單token智能，完成相同工作的token效率是其他前沿模型的兩倍，并展示完成一項(xiàng)軟件工程（SWE Bench Pro）任務(wù)，平均使用token數(shù)量，僅為Opus 4.8的四分之一。

近來由于美國(guó)政府管制和前沿閉源模型token較貴，一些企業(yè)和開發(fā)者紛紛轉(zhuǎn)用中國(guó)開源模型。SpaceXAI聯(lián)手Cursor訓(xùn)練，追求單token智能和單任務(wù)成本優(yōu)勢(shì)，接下來對(duì)于以低價(jià)策略為主的開源模型，是否會(huì)造成空間擠壓，值得關(guān)注。

Grok 4.5在發(fā)布之后，得到了業(yè)內(nèi)評(píng)價(jià)之高，超出了以往歷次Grok的發(fā)布，背后有數(shù)據(jù)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和算力的原因，也是相對(duì)于中國(guó)前沿開源模型的優(yōu)勢(shì)：

數(shù)據(jù)。馬斯克4月份曾在法庭上承認(rèn)xAI蒸餾了GPT模型的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練Grok，以加快追趕前沿。這一次，馬斯克強(qiáng)調(diào)了在數(shù)據(jù)過濾和整理方面投入了大量資源，用來去重、質(zhì)量評(píng)分和基于領(lǐng)域的選擇，以確保數(shù)據(jù)達(dá)到覆蓋廣泛和高信號(hào)強(qiáng)度的搭配。其中Cursor提供數(shù)萬(wàn)億 Token 的真實(shí)日常開發(fā)數(shù)據(jù)，以及極度成熟的沙盒、終端交互、自動(dòng)驗(yàn)證等 Rollout 生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施。

Cursor介紹說，這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)捕捉了用戶與代碼庫(kù)及軟件工具的廣泛交互。這個(gè)數(shù)據(jù)集讓模型既能從現(xiàn)有軟件中學(xué)習(xí)，也能從開發(fā)者與智能體之間的交互中學(xué)習(xí)開發(fā)者如何工作，以及智能體如何與其環(huán)境互動(dòng)。

Cursor有意讓訓(xùn)練數(shù)據(jù)的構(gòu)成更廣泛，強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練涵蓋數(shù)十萬(wàn)個(gè)任務(wù)，包括高質(zhì)量的 STEM 任務(wù)、研究論文以及其他知識(shí)工作內(nèi)容，從而讓模型在廣泛的領(lǐng)域中都具備了較強(qiáng)能力。

SpaceXAI工程師透露，Grok 4.5 只是“追加訓(xùn)練（Supplemental Training）”，而下一代模型將把 Cursor 數(shù)據(jù)直接融入最初的預(yù)訓(xùn)練。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)。Cursor在覆蓋軟件工程和更廣泛知識(shí)工作的真實(shí)環(huán)境中，針對(duì)難題開展了強(qiáng)化學(xué)習(xí)。這些環(huán)境會(huì)訓(xùn)練模型探索問題、使用工具、從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，并確認(rèn)結(jié)果。

Cursor介紹說，這些問題中有很多都必須被設(shè)計(jì)得足夠困難，難到即便是前沿模型也會(huì)失手。隨著模型不斷提升，現(xiàn)有任務(wù)就無法再教會(huì)它們新的東西，而那些曾經(jīng)需要大量推理的問題也會(huì)逐漸變成常規(guī)任務(wù)。

他們用了上一代模型加速下一代模型的方法。SpaceXAI和Cursor開發(fā)了一套分布式智能體系統(tǒng)，大規(guī)模構(gòu)建這些環(huán)境。工程師負(fù)責(zé)定義問題以及確認(rèn)解決方案，而大批智能體則負(fù)責(zé)構(gòu)建、測(cè)試并完善每個(gè)環(huán)境。其中一些環(huán)境，如果交給團(tuán)隊(duì)人工構(gòu)建，可能需要數(shù)百名工程師耗費(fèi)數(shù)月時(shí)間。

算力。訓(xùn)練Grok 4.5使用了數(shù)萬(wàn)張英偉達(dá)GB300。

Grok 4.5的交互速度達(dá)到了80 TPS。馬斯克表示，開發(fā)的 C/C++ 推理軟件能夠更精確地映射到 GB300 硬件上；如果完成這一步，Grok 4.5 的速度有望再提升一倍甚至更多。

隨著更多的工作流從人類閱讀token轉(zhuǎn)向機(jī)器消耗token，速度成為系統(tǒng)的核心要求，而不僅是用戶體驗(yàn)了。在智能體技術(shù)棧中，模型會(huì)：

? 調(diào)用工具 ? 寫下中間思考過程 ? 查詢其他模型 ? 運(yùn)行模擬 ? 在多個(gè)步驟中不斷優(yōu)化計(jì)劃

……而 token 吞吐量 決定了能力的上限。快速推理并不只是讓 AI “感覺更快”——它會(huì)解鎖一整類新的行為能力：

? 更深入的多步驟推理 ? 更豐富的規(guī)劃循環(huán) ? 實(shí)時(shí)決策流水線 ? 遞歸式自我改進(jìn)循環(huán) ? 大規(guī)模模型間對(duì)話

下一個(gè)前沿，并不是更大的模型，而是更快、更高效的認(rèn)知循環(huán)。

大模型日益趨同，Grok 4.5試圖建立新的差異性，從編程到工程，包括制造業(yè)。這位Tesla AI的高級(jí)技術(shù)人員說，把Grok 4.5說成為編程智能體，那就低估了。它要解決的真實(shí)世界的問題，包括制造流程。

想想看，過去的幾個(gè)月間，馬斯克所經(jīng)歷的這些：

xAI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)全部離職；

承認(rèn)xAI的方向性錯(cuò)誤；

決定推倒重來，從Cursor挖人；

xAI并入SpaceX；

宣布收購(gòu)Cursor的條件和600億美元報(bào)價(jià)；

向Anthropic和谷歌云出租算力；

SpaceX上市；

收購(gòu)Cursor；

推出Grok 4.5。

現(xiàn)在，馬斯克正在控制一個(gè)橫跨編程到工程的AI生態(tài)，包括SpaceXAI的Grok、Composer，還有與Tesla的FSD，Robotaxi，Optimus的控制系統(tǒng)。