Модель · SpaceXAI
Grok 4.5
Бывшая флагманская модель SpaceXAI для программирования и агентных задач, обученная вместе с Cursor; её уже сменила Grok 4.6
вышла 8 июля
Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗
32 место из 266
индекс 154, вероятный разброс 152–156 · весь рейтинг →
| Бенчмарк | РезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию теста | УсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен |
|---|---|---|
| DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗ | 94,2% | высокое |
| LMCAНасколько оценки моделью доводов в философии, теории решений и безопасности ИИ совпадают с оценками экспертовБалл — корреляция с оценками экспертов, умноженная на 100; практический потолок около 85, а не 100.Подробнее на английском ↗ | 53,2% | высокое |
| Surface Evolver Bench16 задач: описать для физической программы Surface Evolver форму жидкости под действием поверхностного натяжения, гравитации и ограниченийЗасчитывается частичное выполнение: отдельные баллы за корректный файл, успешный прогон симуляции и совпадение объёма, площади и энергии с эталоном.Подробнее на английском ↗ | 74,4% | высокое |
| FrontierMath-Tier-4-v2-PrivateЗакрытый набор самых трудных задач FrontierMath: исследовательская математика, на которую у специалистов уходят часы и дниПодробнее на английском ↗ | 24,4% | высокое |
| FrontierMath-Tiers-1-3-v2-PrivateСотни новых задач исследовательской математики от профессиональных математиков; эксперту на задачу нужны часы или дниПодробнее на английском ↗ | 57,2% | высокое |
| FrontierCodeМодель исправляет проблему в открытом проекте, а правку оценивают по тому, приняли бы её сопровождающие проектаБалл выставляют по критериям сопровождающих и усредняют по пяти запускам; если нарушен хотя бы один обязательный критерий, за задачу ставят ноль.Подробнее на английском ↗ | 42,4% | |
| DeepSWE113 долгих задач по программированию в 91 открытом проекте на пяти языках; задачи написаны с нуля и не публиковалисьEpoch нашла, что примерно в 20% задач проверка отклоняет верные решения, поэтому реальный потолок заметно ниже 100%.Подробнее на английском ↗ | 53,8% | высокое |
| PostTrainBenchМожет ли ИИ-агент сам дообучить базовую языковую модель за 10 часов на одной видеокарте H100, без готового кода и данныхБалл — результат дообученной модели на нескольких тестах; официальные версии тех же моделей от разработчиков набирают около 51%.Подробнее на английском ↗ | 23,4% | высокое |
| ProofBench100 закрытых задач по математике уровня старших курсов и аспирантуры: модель пишет доказательство на Lean 4, его проверяет программаПодробнее на английском ↗ | 31,0% | высокое |
| APEX-Agents480 многошаговых рабочих задач из инвестбанкинга, консалтинга и корпоративного права: агент работает с файлами, почтой, таблицамиЗадача засчитывается, только если выполнены все пункты экспертного списка критериев; проверяет их другая модель.Подробнее на английском ↗ | 34,2% | |
| Chess Puzzles100 новых шахматных задач, позиция дана текстом: нужно найти единственный лучший ход по оценке движка StockfishПодробнее на английском ↗ | 32,7% | высокое |
| SimpleQA Verified1000 коротких вопросов на факты, на которые модель отвечает по памяти, без поиска в интернетеБалл — F1: учитываются и доля верных ответов, и точность там, где модель решилась ответить, так что честное «не знаю» лучше ошибки.Подробнее на английском ↗ | 48,3% | высокое |
| ARC-AGI-2Вторая, более трудная версия головоломок на клетках: по примерам найти скрытое правило и применить его к новой картинкеНа каждое задание даётся две попытки; люди в среднем решают около 60% заданий.Подробнее на английском ↗ | 52,6% | высокое |
| WeirdMLНеобычные задачи по машинному обучению: модель пишет код, который на выданных данных обучает классификатор, например для распознавания фигурБалл — средняя точность обученных моделью классификаторов, а не доля решённых задач.Подробнее на английском ↗ | 46,4% | |
| OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗ | 97,8% | высокое |
| SimpleBenchВопросы с подвохом на здравый смысл: пространство, время, поведение людей. 213 вопросов, у каждого шесть вариантов ответаЛюди в проверке авторов набрали около 84%, а балл модели — средняя точность по пяти прогонам.Подробнее на английском ↗ | 64,0% | |
| GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗ | 91,2% | высокое |
| ARC-AGIГоловоломки на цветных клетках: по паре примеров нужно понять правило преобразования картинки и применить его к новойПодробнее на английском ↗ | 87,2% | среднее |
Характеристики
- Вышла
- 8 июля
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 500 тыс. токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 500 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $2 за миллион токенов
- Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
- $0,30 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $6 за миллион токенов
- Понимает
- текст, изображения, PDF
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- закрытые
- Идентификатор в API
- grok-4.5
Что это за модель
Grok 4.5 — модель SpaceXAI, которую на момент выхода лаборатория назвала своей самой сильной. Она рассчитана на программирование, агентные задачи, где модель сама выполняет цепочку шагов с инструментами, и на интеллектуальный труд. Размер и архитектуру SpaceXAI не называет. Модель обучали на десятках тысяч ускорителей NVIDIA GB300 в дата-центрах в Мемфисе, на новых наборах данных по науке, инженерии и математике.
Главное отличие от прежних Grok — совместное обучение с Cursor, компанией-разработчиком редактора кода. По словам SpaceXAI, это первая её модель, которую учили на реальных данных о программировании из Cursor. На дообучении с подкреплением ей дали сотни тысяч задач, в основном многошаговую разработку программ, и отдельно учили тратить меньше токенов на ответ. По замерам лаборатории, на похожих задачах она выдаёт примерно в 4,2 раза меньше токенов, чем Claude Opus 4.8, и пишет со скоростью около 80 токенов в секунду.
В анонсе SpaceXAI приводит смешанные результаты. В Terminal Bench 2.1 у модели 83,3% — почти вровень с GPT 5.5. В SWE Marathon она решает 29% задач против 26% у Opus 4.8. Но в SWE Bench Pro у неё 64,7%, заметно меньше, чем у Opus 4.8 (69,2%) и Fable (80,4%). Среди сценариев компания называет сквозную разработку на Rust и C/C++, сложные таблицы и деловые документы, работу с Excel, PowerPoint и Word.
Глубину рассуждений можно выбрать из четырёх уровней, от низкого до сверхвысокого: чем глубже, тем дольше ответ. По документации, для модели нет пакетной обработки запросов, а у длинных запросов свыше 200 тысяч токенов цена вдвое выше. Через месяц после выхода её сменила Grok 4.6.
Источники: Анонс Grok 4.5, Документация SpaceXAI: Grok 4.5
Того же уровня по индексу Epoch
-
Qwen3.7 Max
Qwen33-е место в Epochконтекст 1 млн$2,50 / $7,50рассуждениядороже
-
Gemini 3.6 Flash
Google31-е место в Epochконтекст 1 млн$0,75 / $3,75рассуждениядешевле в 1,6 раза
-
Muse Spark 1.1
Meta29-е место в Epochконтекст 1 млн$1,25 / $4,25рассуждениядешевле
Другие модели семейства
-
Grok Imagine Video 1.5
SpaceXAIконтекст 1 тыс.
-
Grok Imagine Image Quality
SpaceXAIконтекст 16 тыс.
-
Grok 4.20 Multi-Agent
SpaceXAIконтекст 1 млн$1,25 / $2,50рассуждения
-
Grok Imagine Image
SpaceXAIконтекст 16 тыс.
Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).