xAI (SpaceXAI) · Programación · Chatbot
Grok 4.7 es el modelo insignia de xAI para programar y para trabajo de conocimiento. Parte de un modelo base más grande que Grok 4.6, maneja una ventana de contexto de 500.000 tokens y acepta entradas de texto e imagen. La propuesta es directa: cerca del doble de velocidad que modelos de programación comparables y a la mitad de su precio. Los desarrolladores acceden a él a través de la API de Grok, Cursor y Grok Build, y mantiene la misma tarifa que su predecesor, 2 dólares por millón de tokens de entrada y 6 por millón de salida. Si tu trabajo son tareas de ingeniería largas, de varias horas, esa combinación es la razón para mirarlo. No apunta al chat generalista. Entonces, ¿quién debería probarlo?
Grok 4.7 es un modelo de IA de código cerrado de xAI, la empresa que fundó Elon Musk y que ahora comercializa bajo el nombre SpaceXAI. La compañía lo presenta como su modelo más capaz para programar y para trabajo de conocimiento, y las notas de la versión insisten en ese enfoque, no en el chat ni en las demostraciones multimodales. Su trabajo es terminar tareas difíciles que llevan horas. No intercambiar chistes durante diez minutos.
El cambio más grande bajo el capó es un modelo base nuevo y más grande. Donde Grok 4.6 se apoyaba en entrenamiento complementario y en mejor aprendizaje por refuerzo agéntico, Grok 4.7 arranca de una base mayor y entrena durante más tiempo con problemas más duros. Una buena parte de ese entrenamiento apunta a tareas que tardan horas en completarse, y ahí es donde el modelo concentra casi todas sus mejoras. Es una reconstrucción, no un parche. También aprendió el entorno de ejecución de Grok Bot de forma nativa, así que encaja en flujos de trabajo agénticos de larga duración en lugar de tratar esa capa como algo secundario.
Aquí está el límite honesto. Los evaluadores independientes de Artificial Analysis le dieron un 46 en su índice de inteligencia, que lo coloca en la mitad de la tabla, junto a modelos como Claude Fable 5.1 y GPT-6, con 53. Sus victorias se agrupan en ingeniería de software, ingeniería eléctrica y análisis legal; su resultado público más flojo es el trabajo de terminal de varias horas, donde queda por detrás de Fable 5.1 por un margen amplio. Así que es un especialista. Bueno en coste. No es un líder claro en todos los frentes.
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Grok 4.7.
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Grok 4.7 se apoya en un modelo de base nuevo y más grande, no en una versión parcheada de Grok 4.6. xAI lo entrenó con aprendizaje por refuerzo que dura más y trabaja problemas más duros, muchos diseñados para llevar horas. El resultado práctico es un modelo que se mantiene en la tarea cuando un trabajo se alarga más allá del punto en que los modelos más pequeños empiezan a recortar camino.
La ventana de contexto admite hasta 500.000 tokens, así que puede mantener a la vista un conjunto grande de documentos o una base de código extensa de una sola vez. Es mucho espacio. xAI también reforzó la gestión del contexto largo, que es la parte que suele degradarse según crece una sesión. Para quien maneja proyectos con muchos archivos o transcripciones largas, eso reduce cuántas veces tiene que reiniciar una conversación.
Una buena parte del esfuerzo de entrenamiento se fue a la autocomprobación. El modelo está entrenado para revisar su propia salida antes de terminar, lo que recorta las respuestas seguras pero equivocadas que aquejan a las ejecuciones agénticas largas. No lo pillará todo. Aun así deberías revisar el trabajo importante. Y aun así, marca una diferencia real en tareas donde un error tardío invalida una hora de salida.
Tú decides cuánto piensa el modelo con un nivel de esfuerzo de razonamiento: bajo, medio, alto o muy alto, con alto como valor por defecto. El bajo mantiene la latencia ajustada para llamadas simples, mientras que el muy alto lanza más cómputo a los problemas más duros. No puedes apagar el razonamiento del todo, algo que conviene saber antes de planificar un presupuesto de latencia.
El modelo fue entrenado para entender el entorno operativo de Grok Bot desde el principio. Eso lo hace más apto para flujos agénticos que llaman a herramientas, mantienen contexto entre turnos y se ejecutan durante mucho tiempo, en lugar de un modelo de chat al que hay que atornillarle fontanería extra. Si construyes agentes, esta es la función que más importa.
En los benchmarks que publicó xAI, Grok 4.7 queda muy por delante de Grok 4.6 y competitivo en varios ejes profesionales. CursorBench 4.0 pasó del 40,4 % al 46,3 %, Terminal-Bench 4.0 casi se duplicó del 20,3 % al 38,0 %, y EEBench subió del 53,0 % al 64,0 %. Ese último salto es grande. En el benchmark legal Harvey obtuvo un 19,6 %, muy por encima de los modelos de comparación en la propia tabla de xAI. Toma los números del fabricante con la habitual reserva, pero la dirección es coherente.
La tarifa estándar de la API es de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 6 por millón de salida, igual que en Grok 4.6. La entrada en caché baja a 0,50 dólares por millón de tokens, lo que ayuda si reutilizas un prompt fijo. Si superas un prompt de 200.000 tokens, la tarifa se duplica a 4 dólares de entrada y 12 de salida, así que las peticiones muy largas cuestan más. Una variante más rápida, Grok 4.7 Fast, duplica la velocidad de salida y también el precio por token, pero por ahora solo está disponible en Cursor y Grok Build.
Está construido para programar y para trabajo de conocimiento, sobre todo tareas largas que duran horas. Piensa en refactorizaciones a gran escala, revisión de código en un repositorio grande y generación de documentos o informes profesionales. También admite llamadas agénticas a herramientas, así que funciona bien dentro de flujos automatizados.
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