Модель · SpaceXAI
Grok 4.7
Флагманская модель SpaceXAI для программирования, агентов и долгой офисной работы
вышла 21 сентября
Характеристики
- Вышла
- 21 сентября
- 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
- $0,50 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
- Знания до
- май 2026
- Идентификатор в API
- grok-4.7
Что это за модель
Grok 4.7 — главная модель SpaceXAI для программирования, агентных задач и интеллектуального труда. Агентными называют задачи, где модель сама выполняет цепочку шагов: запускает команды, правит файлы, проверяет результат. Архитектуру компания не описывает. Она сообщает лишь, что модель построена на новой, более крупной базовой модели, чем Grok 4.6, и дольше дообучалась с подкреплением на более трудных задачах.
От Grok 4.6 она отличается тем, что тщательнее проверяет собственную работу и лучше держит длинный контекст. Цена и скорость остались прежними. По замерам лаборатории, на Terminal-Bench 4.0 (работа в командной строке) результат вырос с 20,3% до 38%, на CursorBench 4.0 — с 40,4% до 46,3%, на EEBench (задачи по электротехнике) — с 53% до 64%. Заявленная сильная сторона модели — соотношение цены и качества, а не абсолютное первенство. В той же таблице SpaceXAI модель Fable 5.1 обходит Grok 4.7 на CursorBench, Terminal-Bench и HealthBench Professional, а GPT-5.6 Sol — на DeepSWE.
Модель берут для долгих задач в коде, для многочасовой работы с документами и презентациями, а также для юридических и медицинских задач. На юридическом тесте Harvey Legal Agent у неё 19,6% против 2,5% у GPT-5.6 Sol. Работает она в Cursor, в собственном агенте для программистов Grok Build и через Grok API. В API можно выбрать, сколько модель рассуждает: от низкого уровня до очень высокого, по умолчанию стоит высокий. Есть быстрый вариант: он выдаёт текст вдвое быстрее и стоит вдвое дороже.
Быстрый вариант доступен только в Cursor и Grok Build, через публичный API его не получить. Отвечает модель только текстом, хотя принимает и картинки. Когда запрос длиннее 200 тысяч токенов, цена удваивается. Ход рассуждений API всегда возвращает в зашифрованном виде, прочитать его нельзя.
Источники: Анонс Grok 4.7, Заметки к выпуску в документации API
Другие модели семейства
-
Grok Imagine Video 1.5
SpaceXAIконтекст 1 тыс.
-
-
-
Новости о модели
- 01
- 02
- 03
- 04
- 05
- 06
Данные: models.dev (MIT).