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Grok-4

Grok-4 par xAI est un frontier model doté d'une context window de 2M de tokens, d'une intégration en temps réel avec la plateforme X et de capacités de...

xai logoxaiGrok9 juillet 2025
Contexte
2.0Mtokens
Sortie max.
8Ktokens
Prix entrée
$3.00/ 1M
Prix sortie
$15.00/ 1M
Modalité:TextImage
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
87.5%
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-4 a obtenu 87.5% sur ce benchmark.
HLE
44.4%
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-4 a obtenu 44.4% sur ce benchmark.
MMLU
94%
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-4 a obtenu 94% sur ce benchmark.
MMLU Pro
81.2%
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-4 a obtenu 81.2% sur ce benchmark.
SimpleQA
48%
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-4 a obtenu 48% sur ce benchmark.
IFEval
89.2%
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-4 a obtenu 89.2% sur ce benchmark.
AIME 2025
100%
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-4 a obtenu 100% sur ce benchmark.
MATH
92%
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-4 a obtenu 92% sur ce benchmark.
GSM8k
98.4%
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-4 a obtenu 98.4% sur ce benchmark.
MGSM
92.1%
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-4 a obtenu 92.1% sur ce benchmark.
MathVista
72.4%
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-4 a obtenu 72.4% sur ce benchmark.
SWE-Bench
81%
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-4 a obtenu 81% sur ce benchmark.
HumanEval
88%
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-4 a obtenu 88% 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-4 a obtenu 79.4% sur ce benchmark.
MMMU
75%
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-4 a obtenu 75% sur ce benchmark.
MMMU Pro
59.2%
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-4 a obtenu 59.2% sur ce benchmark.
ChartQA
90.5%
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-4 a obtenu 90.5% sur ce benchmark.
DocVQA
93.2%
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-4 a obtenu 93.2% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
54.2%
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-4 a obtenu 54.2% sur ce benchmark.
ARC-AGI
15.9%
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-4 a obtenu 15.9% sur ce benchmark.

À propos de Grok-4

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Grok-4.

Présentation du modèle

Grok-4 est le frontier model multimodal de xAI. Il est conçu pour donner la priorité au reasoning par premiers principes et à la récupération d'informations en temps réel. Le modèle gagne un avantage concurrentiel significatif grâce à son intégration native avec la plateforme de médias sociaux X. Cela lui permet d'analyser les conversations et les nouvelles mondiales en direct dès qu'elles surviennent. Il utilise le superordinateur Colossus pour son entraînement, ce qui lui confère des performances de haut niveau dans les domaines mathématiques et techniques.

Capacités techniques

L'architecture prend en charge une context window de 2 millions de tokens dans ses variantes axées sur le reasoning. Cette capacité permet de traiter des bases de code massives et une documentation technique dense sans perte de données. Il dispose d'un système à double mode où les utilisateurs choisissent entre un mode haute vitesse pour les interactions rapides et un mode réflexion approfondie pour les tâches logiques en plusieurs étapes. Le modèle gère un taux d'hallucination d'environ 4 % en utilisant un mécanisme de consensus multi-agents dans sa configuration Heavy.

Intégration de l'écosystème

Au-delà de la simple génération de texte, Grok-4 est conçu pour l'utilisation native d'outils et le function calling complexe. Il prend en charge le traitement d'images et de l'audio, ce qui en fait un choix polyvalent pour les développeurs construisant des applications multimodales. Sa stratégie d'alignement se concentre sur la recherche de la vérité objective plutôt que sur les garde-fous de sécurité standards de l'industrie. Il en résulte moins de refus pour les sujets controversés par rapport aux autres frontier models.

Grok-4

Cas d'utilisation de Grok-4

Découvrez les différentes façons d'utiliser Grok-4 pour obtenir d'excellents résultats.

Analyse de sentiment en temps réel

Analyse les posts en direct sur X pour déterminer la réaction du public face aux dernières nouvelles ou aux lancements de produits.

Audit de dépôts de code à grande échelle

Évalue des dépôts de logiciels entiers en utilisant la context window de 2M de tokens pour identifier les failles architecturales.

Résolution de problèmes mathématiques de niveau olympiade

Fournit des solutions étape par étape pour des preuves mathématiques complexes et des problèmes de niveau AIME.

Contenu créatif non filtré

Génère des scripts centrés sur les personnages et de l'humour sans les filtres restrictifs des autres fournisseurs d'IA.

Synthèse de recherche scientifique

Résume simultanément plusieurs articles universitaires de niveau doctorat tout en maintenant une précision technique.

Débogage technique

Identifie les bugs obscurs dans le code de production et suggère des correctifs basés sur les meilleures pratiques actuelles.

Points forts

Limitations

Reasoning mathématique d'élite: A atteint un score parfait de 100 % sur le benchmark AIME 2025, surpassant la plupart des frontier models en logique.
Latence du mode Heavy: Le mode de reasoning multi-agents peut prendre plusieurs minutes pour produire une réponse d'une grande précision.
Context window de pointe: La fenêtre de 2M de tokens permet une profondeur sans précédent dans l'analyse de documents et les projets de développement à grande échelle.
Prise en charge vidéo incomplète: Bien que les capacités textuelles et d'image soient de premier ordre, le traitement vidéo natif image par image n'est pas encore disponible.
Intelligence sociale en direct: L'accès direct à la plateforme X fournit des informations en temps réel que les données d'entraînement statiques ne peuvent pas reproduire.
Accès régional restreint: Les fonctionnalités de mémoire persistante sont actuellement désactivées dans l'Union européenne en raison des exigences réglementaires.
Faible taux de refus: Une architecture de sécurité plus permissive permet un dialogue honnête et objectif sur des sujets controversés.
Limites de la précision de la vision: Les créateurs reconnaissent que le modèle reste partiellement aveugle lors de l'interprétation de détails visuels extrêmement précis.

Démarrage rapide API

xai/grok-4

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

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

async function main() {
  const completion = await grok.chat.completions.create({
    model: "grok-4",
    messages: [{ role: "user", content: "Recherche sur X les dernières nouvelles concernant SpaceX." }],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
  }
}

main();

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

Ce que les gens disent de Grok-4

Voyez ce que la communauté pense de Grok-4

Grok 4 fast a une context window de 2M de tokens !!! Pourquoi nous sommes-nous acharnés sur ChatGPT, je ne sais vraiment plus.
myfuturewifee
reddit
15,88 % sur le sous-ensemble privé ARC-AGI v2, c'est dingue. Grok 4 est le premier modèle à franchir cette barre des 10 % en des mois.
Greg (Responsable ARC-AGI)
twitter
L'approche de groupe d'étude multi-agents dans Grok 4 Heavy est la bonne façon d'utiliser le test-time compute. Il trouve vraiment l'astuce du problème.
Tony_xAI
twitter
Grok 4 : 79 sur LiveCodeBench... les benchmarks ne vous disent pas ce que l'on ressent en codant avec un modèle, mais celui-ci semble digne de confiance.
thankzr3ddit
reddit
Le modèle est de niveau post-universitaire, comme un doctorat en tout. Il est effrayant d'intelligence et apprend plus vite que n'importe quel humain.
Elon Musk
youtube
La recherche en temps réel ne se contente pas de scraper des titres ; elle analyse le contenu à travers de multiples sources.
BitBiasedAI
youtube

Vidéos sur Grok-4

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Grok-4

Grok 4 Heavy est destiné aux tâches intensives en logique et en reasoning, tandis que le Grok 4 classique gère les autres.

Il a suivi avec une précision totale ma main et mes doigts pour dessiner à l'écran.

Grok 4 a trouvé le mot de passe que j'avais caché au fond de la context window après seulement 15 secondes de réflexion.

La précision sur le test de l'aiguille dans la botte de foin avec 2 millions de tokens était de 100 %.

Ce modèle est enfin une véritable alternative pour ceux qui trouvaient la context window de Gemini peu fiable.

Grok 4 est de niveau post-universitaire, comme un doctorat en tout, meilleur que la plupart des titulaires de doctorat.

Grok 4 Heavy génère plusieurs agents en parallèle... c'est comme un groupe d'étude.

Il est disponible via API et possède une longueur de contexte de 256k, avec des projets pour beaucoup plus.

L'entraînement sur le cluster Colossus lui a conféré une capacité de reasoning que nous n'avions jamais vue.

Il est conçu pour être l'IA la plus axée sur la recherche de vérité qui existe actuellement.

Grok 4 Heavy exécute jusqu'à 32 modèles d'IA en parallèle sur votre simple prompt.

La recherche en temps réel ne se contente pas de scraper des titres ; elle analyse le contenu à travers de multiples sources.

Le mode Think consacre un temps de calcul supplémentaire à planifier et à détecter les erreurs potentielles avant de répondre.

Vous pouvez réellement voir les agents débattre entre eux dans les logs si vous avez accès à l'API.

Les performances multimodales avec l'audio sont nettement plus rapides que celles de la génération précédente.

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

Agents IA
Automatisation Web
Flux Intelligents

Conseils Pro pour Grok-4

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Grok-4.

Utilisez des mots-clés de recherche

Incluez des hashtags ou des comptes spécifiques dans votre prompt pour orienter la recherche X en temps réel du modèle.

Passez en mode Heavy

Activez Grok-4 Heavy pour les tâches où la précision est plus critique que la vitesse de réponse.

Fournissez des personas détaillés

Tirez parti de l'alignement de sécurité permissif en définissant des personas spécifiques et audacieux pour l'écriture créative.

Analysez des liens externes

Collez des URLs en direct directement dans le chat pour que le modèle récupère et résume le contenu web récent.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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Sarah Chen

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David Park

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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