比較
Grok 4.7 與 4.6 区别在哪？同價之下，進步集中在代理任務
Grok 4.7 與 Grok 4.6 價格完全相同，差別出在底層模型。Terminal-Bench 分數約翻倍、AA-Briefcase 進步 111 Elo、幻覺率由 34% 降到 29%，但智慧指數只加 2 分，AA-LCR 與 AutomationBench 反而退步，詞元用量也多出一倍以上。
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Grok 4.7
xAI (SpaceXAI) · 程式設計 · 聊天機器人
Grok 4.7 是 xAI 針對程式開發與知識工作推出的旗艦模型。它沿用比 Grok 4.6 更大的基礎模型，能處理 500,000 token 的上下文視窗，並接受文字與圖片輸入。主打訴求很直接：速度約為同類 AI 程式開發模型的兩倍，價格卻只要它們的一半左右。開發者可透過 Grok API、Cursor 與 Grok Build 取用，費率與前代相同，每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 6 美元。如果你的工作是動輒數小時的漫長工程任務，這個組合就是值得一看的理由。它並不以通用聊天為目標。那麼，誰該試試看？
關於 Grok 4.7
Grok 4.7 是什麼
Grok 4.7 是 xAI 的閉源 AI 模型，這家公司由 Elon Musk 創立，目前以 SpaceXAI 之名對外經營。公司將它定位為程式開發與知識工作方面最強大的模型，發布說明也大力強調這個框架，而非聊天或多模態展示。它的任務是完成耗時數小時的困難工作。不是花十分鐘講笑話。
引擎蓋底下最大的改變，是全新且更大的基礎模型。Grok 4.6 倚重補充訓練與更佳的代理式強化學習，Grok 4.7 則從更龐大的基礎重新出發，並在更難的問題上訓練更久。這份訓練有相當比例鎖定需要數小時才能完成的任務，模型多數的進步也集中在此。這是一次重建，不是修補。它也原生學會了 Grok Bot 執行環境，因此能融入長時間運作的代理工作流程，而不是把這一層當成事後補丁。
誠實的限制在這裡。Artificial Analysis 的獨立測試者在智力指數上給了它 46 分，落在中段班，與 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 的 53 分並列。它的強項集中在軟體工程、電機工程與法律分析；最弱的公開成績是數小時的終端機工作，在這一項大幅落後 Fable 5.1。所以它是專才。成本表現好。但並非全面領先。
開始使用
- 在 console.x.ai 建立帳號，開啟 API 金鑰頁面。
- 產生一組金鑰並妥善保存，因為它只在建立時顯示一次。
- 將你的用戶端指向基礎網址 https://api.x.ai/v1，並呼叫模型 ID grok-4.7。既有的 OpenAI SDK 程式碼可直接沿用這個基礎網址，另外也有適用 Python 與 TypeScript 的 xai_sdk。
- 選擇推理強度等級。預設為高，你可以調低為低或中來換取速度，或調高為極高來處理最難的問題。推理無法完全關閉。
- 送出你的第一個請求。若想跳過程式碼，可直接在 Cursor 或 Grok Build 裡試用同一個模型。
產品資訊
快速了解 Grok 4.7 的定價、支援平台與效能。
免費方案是
付費方案$2 - $12/mo
平台Web, API, iOS, Android (via Grok app), Cursor, Grok Build
開發者xAI (SpaceXAI)
類別程式設計 · 聊天機器人
發布日期Sep 2025
最近更新Sep 2025
網站訪問量29.5M
網站全球排名1.7K
API 提供狀態是
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 軟體工程師：模型針對長時間的程式開發與代理式工具呼叫調校過，適合讓模型在大規模程式碼庫中重構或除錯的開發者。投入高負載前，先確認你方案的請求速率上限。
- 資料與財務分析師：文件與簡報生成能力更強，有助於定期報告，而長上下文視窗意味著你可以直接貼上大型資料集或申報文件，不必事先切碎。
- 在意 API 帳單的新創團隊：每百萬輸入 token 2 美元的價格遠低於西方前沿模型，如果你每天呼叫模型數千次，這一點很關鍵。
任務
- 數小時的程式開發任務：模型會持續處理困難問題並檢查自己的輸出，這正是短上下文模型容易放棄的地方。
- 程式碼移轉與重構：500K 上下文視窗讓它能一次掌握整套服務，而不是拼湊片段。
- 專業文件工作：法律與工程團隊可用於專門分析，它在 Harvey 法律與 EEBench 電機工程基準測試上表現不錯。
- 用長上下文 AI 模型做長上下文研究：視窗這麼寬時，為了單一問題讀遍大量文件會順暢得多。
情境
- 讓自主程式開發代理整夜執行：它為數小時的執行而生，你可以排入任務，早上再檢視結果。
- 稽核大型程式碼庫找問題：寬廣上下文加上自我檢查，能減少在小模型上耗掉時間的來回修正。
- 撰寫技術報告：改善後的文件生成省去把筆記手動整理成結構化檔案的手續。
- 為 API 整合做原型：可直接替換的 OpenAI 相容端點，讓你一個下午就能測試，不必重寫用戶端。
主要功能
更大的基礎模型與更長的訓練
Grok 4.7 立在全新且更大的基礎模型上，而非 Grok 4.6 的修補版。xAI 以強化學習訓練它，訓練時間更長、問題更難，許多題目設計成要花上數小時。實際結果是，當工作拖過小模型開始偷工減料的界線時，它仍能守在任務上。
500,000 token 上下文視窗
上下文視窗最多容納 500,000 token，因此能一次掌握龐大的文件集或錯綜的程式碼庫。空間很充裕。xAI 也強化了長上下文的處理，那正是工作階段拉長時通常會退化的部分。對同時處理多檔案專案或長逐字稿的人來說，這能減少重開對話的次數。
自我驗證與錯誤檢查
訓練投入的一大塊放在自我檢查上。模型被訓練成在完成前先檢視自己的輸出，這能削減困擾長時間代理執行的那種自信卻錯誤的回答。它不會抓到全部。重要工作你仍該親自檢視。話雖如此，在一個晚出現的錯誤就會毀掉一小時成果的任務上，這是實實在在的差別。
可調整的推理強度
你可以用推理強度等級決定模型思考多深：低、中、高或極高，預設為高。低能在簡單呼叫上維持緊湊延遲，極高則把更多運算投在最難的問題上。你無法完全關閉推理，在規劃延遲預算前值得先知道這一點。
原生 Grok Bot 執行環境訓練
模型從一開始就被訓練去理解 Grok Bot 的運作環境。這讓它更適合會呼叫工具、跨多輪保留上下文、長時間運行的代理工作流程，而不是得外掛額外管線的聊天模型。如果你在打造代理，這是最要緊的功能。
強勁的專業基準測試成績
在 xAI 公布的基準測試中，Grok 4.7 大幅領先 Grok 4.6，並在數個專業面向具競爭力。CursorBench 4.0 從 40.4% 升至 46.3%，Terminal-Bench 4.0 幾乎翻倍，從 20.3% 到 38.0%，EEBench 則由 53.0% 攀升到 64.0%。最後這個跳幅很大。在 Harvey 法律基準上它拿下 19.6%，遠高於 xAI 自家表格裡的對照模型。廠商數字照例要打點折扣，但方向是一致的。
具競爭力的 API 價格
標準 API 費率為每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 6 美元，與 Grok 4.6 相同。快取輸入降至每百萬 token 0.50 美元，若你重複使用固定提示詞會很有幫助。一旦提示詞超過 200,000 token，費率翻倍為輸入 4 美元、輸出 12 美元，所以超長請求較貴。更快的 Grok 4.7 Fast 版本把輸出速度翻倍，token 價格也翻倍，但目前僅在 Cursor 與 Grok Build 提供。
優缺點
優點
- 輸出快、每 token 成本低，讓它成為高用量 API 工作的強力選擇。
- 500,000 token 的上下文視窗能處理大型程式碼庫與文件集，不必不斷重啟。
- 自我檢查行為在長任務上很有幫助，因為晚出現的錯誤會浪費整段執行。
- 原生 Grok Bot 執行環境訓練，代表它一出廠就能融入代理工作流程。
- 可直接替換的 OpenAI 相容端點，讓你測試時不必重寫用戶端。
缺點
- 在數小時的終端機任務上比領先模型弱，而那正是 xAI 最力推的類別，所以投入前請拿你自己的工作量來對照。
- 推理無法關閉，即使是簡單呼叫也有延遲下限。
- 超過 200,000 token 的提示詞費用翻倍，可能讓以基礎費率編預算的團隊措手不及。
- 最快的版本綁定在 Cursor 與 Grok Build，未在公開 API 上。
常見問題
它為程式開發與知識工作而生，尤其是長達數小時的任務。想想大規模重構、在大倉庫裡做程式碼審查，以及專業文件或報告的生成。它也支援代理式工具呼叫，因此適合放在自動化工作流程裡。
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