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Grok-3

Grok-3 est le modèle de reasoning flagship de xAI, doté d'une déduction logique approfondie, d'une context window de 128k et d'une intégration en temps réel...

xai logoxaiGrok17 février 2025
Contexte
128Ktokens
Sortie max.
8Ktokens
Prix entrée
$3.00/ 1M
Prix sortie
$15.00/ 1M
Modalité:TextImage
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
84.6%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). Grok-3 a obtenu 84.6% sur ce benchmark.
HLE
36%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. Grok-3 a obtenu 36% sur ce benchmark.
MMLU
87.5%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. Grok-3 a obtenu 87.5% sur ce benchmark.
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. Grok-3 a obtenu 76.5% sur ce benchmark.
SimpleQA
42%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. Grok-3 a obtenu 42% sur ce benchmark.
IFEval
91.2%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. Grok-3 a obtenu 91.2% sur ce benchmark.
AIME 2025
93.3%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. Grok-3 a obtenu 93.3% sur ce benchmark.
MATH
94.4%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. Grok-3 a obtenu 94.4% sur ce benchmark.
GSM8k
98.7%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. Grok-3 a obtenu 98.7% sur ce benchmark.
MGSM
92.4%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. Grok-3 a obtenu 92.4% sur ce benchmark.
MathVista
71.3%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. Grok-3 a obtenu 71.3% sur ce benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. Grok-3 a obtenu 49% sur ce benchmark.
HumanEval
94.5%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. Grok-3 a obtenu 94.5% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
79.4%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. Grok-3 a obtenu 79.4% sur ce benchmark.
MMMU
78%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. Grok-3 a obtenu 78% sur ce benchmark.
MMMU Pro
58.5%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. Grok-3 a obtenu 58.5% sur ce benchmark.
ChartQA
89.2%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. Grok-3 a obtenu 89.2% sur ce benchmark.
DocVQA
92.4%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. Grok-3 a obtenu 92.4% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
52%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. Grok-3 a obtenu 52% sur ce benchmark.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. Grok-3 a obtenu 12.5% sur ce benchmark.

À propos de Grok-3

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Grok-3.

Reasoning et intelligence de pointe

Grok-3 est le frontier model flagship de xAI, représentant un bond significatif en termes d'échelle de calcul et de logique. Entraîné sur le cluster de supercalculateurs Colossus avec plus de 100 000 GPU NVIDIA H100, il gère des défis mathématiques et scientifiques complexes. Le modèle propose un mode de reasoning spécialisé qui utilise une puissance de calcul additionnelle pour vérifier sa propre logique avant de fournir une réponse finale.

Intégration des connaissances en temps réel

Son principal élément différenciateur est son intégration native avec la plateforme X. Cela permet à Grok-3 d'accéder aux dernières actualités, aux mouvements financiers et aux tendances mondiales avec une latence inférieure à celle des modèles dépendant du crawling web standard. Associé à une context window de 1 million de tokens, il permet aux chercheurs de synthétiser des quantités massives de données en temps réel.

Capacités multimodales et agentiques

Au-delà du texte, Grok-3 est un modèle de vision puissant capable d'interpréter des schémas techniques, des plans et des données visuelles. Il prend en charge l'appel de fonctions avancé pour une utilisation dans des agents autonomes. Avec un score de 83,9 % sur SWE-Bench Verified, c'est l'un des modèles les plus capables pour résoudre des problèmes d'ingénierie logicielle concrets.

Grok-3

Cas d'utilisation de Grok-3

Découvrez les différentes façons d'utiliser Grok-3 pour obtenir d'excellents résultats.

Analyse de marché en temps réel

Utilise les données en direct de X pour analyser le sentiment financier et les dernières nouvelles pour les investisseurs.

Recherche scientifique de niveau doctorat

Résout des problèmes STEM de niveau universitaire et analyse une littérature dense grâce aux modes de reasoning.

Génie logiciel compétitif

Génère du code de qualité production et résout des problèmes GitHub avec une grande précision.

Preuves mathématiques complexes

Utilise une puissance de calcul pendant le test pour résoudre des problèmes mathématiques de niveau olympiade nécessitant une déduction en plusieurs étapes.

Interprétation de documents techniques

Analyse des plans et des manuels techniques grâce à son système de vision multimodal.

Logique d'agent autonome

Sert de cœur cognitif aux agents nécessitant une planification haute fidélité et l'utilisation d'outils.

Points forts

Limitations

Reasoning de niveau olympiade: A obtenu un score parfait de 100 % au benchmark de mathématiques AIME 2025 en utilisant son mode Deep Thinking.
Empreinte environnementale élevée: L'entraînement a nécessité 200 000 GPU et consomme environ 150 MW d'énergie, soulevant des préoccupations en matière de durabilité.
Capacité de contexte massive: Offre une context window de 1 million de tokens, permettant l'ingestion de bibliothèques entières ou de projets logiciels complets.
Tarification API premium: À 15 $ par million de tokens en sortie, il est nettement plus coûteux que les alternatives frontier model plus petites.
Données en temps réel inégalées: L'intégration directe avec X fournit le flux de données le plus récent de tous les modèles d'IA actuellement disponibles.
Limites de tokens en sortie: Les réponses sont généralement limitées à 4 096 tokens, ce qui peut tronquer les rapports ou fichiers de code extrêmement longs.
Haute précision de codage: A obtenu 83,9 % sur SWE-Bench Verified, surpassant ses principaux concurrents dans la résolution de problèmes GitHub complexes.
Restrictions d'accès: Les capacités complètes du modèle et les clés API sont souvent réservées aux abonnés X Premium Plus ou à des régions spécifiques.

Démarrage rapide API

xai/grok-3

Voir la documentation
xai SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.XAI_API_KEY,
  baseURL: "https://api.x.ai/v1",
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "grok-3",
    messages: [{ role: "user", content: "Analyze the current market sentiment for Nvidia on X." }],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de Grok-3

Voyez ce que la communauté pense de Grok-3

Grok-3 est le meilleur modèle d'IA pour les traders et les investisseurs grâce à son analyse de sentiment en temps réel.
Austin Starks
reddit
Il a réussi à résoudre des prompts de complétion de code HVM difficiles sur lesquels Gemini et Sonnet ont échoué. Je ressens un niveau de « qualité » supérieur à Sonnet-3.5.
Victor Taelin
twitter
La vitesse est incroyablement rapide. Reasoning, informations en temps réel, il semble être le modèle flagship le plus rapide actuellement disponible.
Matthew Berman
youtube
Grok a un accès aux données en temps réel et une volonté d'aller là où les autres modèles ne vont pas, ce qui en fait le choix « audacieux » pour les power users.
Beginning-Willow-801
reddit
La performance de Grok-3 sur GPQA est remarquable. Il est définitivement en lice pour la première place en matière de reasoning.
EpochAIResearch
twitter
La context window de 1M fonctionne réellement. Il a géré l'intégralité de mon codebase legacy sans perdre le fil lors des prompts initiaux.
DevGuru42
hackernews

Vidéos sur Grok-3

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Grok-3

Introduction à Grok-3 et à l'échelle de son entraînement.

Le modèle est conçu pour l'intelligence et la recherche de vérité.

Le reasoning de Grok 3 semble surpasser à la fois le modèle o1 d'OpenAI et DeepSeek R1 sur les benchmarks scientifiques.

La performance sur le benchmark MMLU montre qu'il s'agit d'un modèle de premier plan.

Grok 3 tentera également de résoudre des problèmes non résolus, là où d'autres modèles déclareront simplement qu'ils sont insolubles.

Elon Musk affirme qu'il s'agit de l'IA la plus puissante à ce jour.

Grok 3 a désormais pris la première place dans ce test à l'aveugle, devenant le champion incontesté de l'arène des chatbots.

L'intégration avec X offre un avantage distinct en termes de fraîcheur des données.

Les capacités multimodales sont significativement améliorées par rapport à Grok-2.

La version la plus puissante et la plus récente de Grok sera la version web disponible sur grok.com.

Exploration de l'architecture technique du cluster Colossus.

Discussion sur l'entraînement massif utilisant 100 000 GPU H100.

« Big Brain » est une fonctionnalité vraiment unique à Grok 3 ; elle permet aux utilisateurs d'utiliser plusieurs agents de reasoning pour résoudre des problèmes complexes.

Le développement de Grok 3 a été accéléré par le supercalculateur Colossus de X, qui a utilisé 100 000 GPU Nvidia H100 lors de la phase 1.

Réflexions finales sur les raisons pour lesquelles Grok-3 est une avancée majeure pour la transparence de type open-weights.

Plus que de simples prompts

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Automatisation Web
Flux Intelligents

Conseils Pro pour Grok-3

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Grok-3.

Exploitez le Deep Search

Utilisez le deep search pour les requêtes concernant les actualités de la dernière heure afin d'obtenir les résultats les plus précis.

Activez le High Reasoning

Spécifiez le niveau de reasoning sur « high » pour les problèmes mathématiques afin de déclencher les étapes d'auto-vérification.

Utilisez l'API Collections

Téléchargez vos documents sensibles vers l'API Collections pour éviter que vos données ne soient intégrées aux boucles d'entraînement.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

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Jonathan Kogan

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Jonathan Kogan

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Kimi K2 Thinking is Moonshot AI's trillion-parameter reasoning model. It outperforms GPT-5 on HLE and supports 300 sequential tool calls autonomously for...

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openai

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