Hacker News Digest

Grok 4.7 — это новая версия модели SpaceXAI, ориентированная на программирование и сложные задачи знаний. Она работает в два раза быстрее и стоит вдвое дешевле, чем сопоставимые модели, сохраняя цену и скорость Grok 4.6. Модель обучена на более длительном reinforcement learning с акцентом на многочасовые задачи, лучше проверяет свою работу и понимает контекст. Она нативно интегрирована с Grok Bot, что улучшает её способности в диалогах и общей работе с знаниями.

В тестах Grok 4.7 показывает лидерство в соотношении цена-производительность: на CursorBench 4.0 достигает 46.3% (против 40.4% у Grok 4.6), на DeepSWE v1.1 — 71.0% (высокий уровень усилий), на EEBench — 64.0%, на Terminal-Bench 4.0 — 38.0%. Цены: $2 за миллион входных токенов и $6 за выходные — вдвое дешевле, чем у GPT-5.6 Sol ($4/$20) и значительно ниже, чем у Fable 5.1 ($10/$50). Модель также улучшила результаты в создании документов и презентаций (GDPval, AA Briefcase), приближаясь к уровням frontier-моделей в профессиональной работе юристов, аналитиков и медсестёр.

Grok 4.7 не оправдывает заявленных улучшений: цена осталась прежней, но токен‐эффективность ухудшилась, скрытые расходы на кэш делают модель дороже, а сравнения с Astra и другими моделями показывают регресс, несмотря на отдельные плюсы в работе с изображениями и интеграцией. Участники (@moojacob, @notduckrabbit, @gslepak) подтверждают значительное падение токен‐эффективности Grok 4.7 по сравнению с 4.6 — данные Intelligence Index и Vals Index показывают почти тройное увеличение расхода токенов при минимальном росте качества. По мнению @jjcm, Grok 4.7 лучше генерирует HTML из изображений, но @saejox и @BoumTAC утверждают, что в целом модель хуже 4.6, отстает от Astra, дает более грубый вывод и упала в рейтинге Vals. Официальные цены $2/$6 за миллион токенов скрывают дополнительную плату за кэш‐чтения (0.5 $/M), что увеличивает реальную стоимость использования Grok выше, чем у конкурентов (@moojacob, @GodelNumbering, @simonw). Скептицизм выражают @simonw и @moojacob: различия в уровнях reasoning не приводят к заметной экономии токенов, а бенчмарки часто игнорируют реальное время выполнения. @gslepak советует сравнить стоимость подписки Grok с API‐тарифами, чтобы оценить экономию в длительных агентных воркфлоу. Задержка релиза и увеличение числа весов без изменения цены (@moojacob) трактуются как признак недовольства команды XAI результатами 4.7. @qwerpy отмечает, что Grok 4.6 (и частично 4.7) успешно решает узкоспециализированные задачи, например, генерацию SVG‐чек‐листа для редкой клавиатуры, оставаясь полезной в нишевых сценариях. @meerita и @johnfahey сравнивают Grok 4.7 с более дешёвыми альтернативами вроде DeepSeek 4.1 Flash: несмотря на высокую цену, качество Grok часто уступает конкурентам.

Grok 4.6 — новая версия ИИ-ассистента от x.ai — сосредоточена на выполнении сложных, многошаговых задач: от анализа кода и исследований до превращения абстрактных идей в рабочие приложения. Модель достигла уровня GPT-5.6 Sol на индексе Artificial Analysis Intelligence, показав лидирующие результаты на пяти ключевых бенчмарках, включая DeepSWE 1.1 и CursorBench 3.2. Особое внимание уделено агентным сценариям — Grok 4.6 способен удерживать контекст на протяжении длительных сессий, работая с репозиториями кода, документацией и инструментами проектирования.

Обучение прошло в два этапа: сначала использовалась продвинутая подборка синтетических данных по инженерии и STEM, затем — уточнение на основе отфильтрованных траекторий, сгенерированных Grok 4.5. Модель прошла RL-обучение на задачах в областях от оптимизации ядра до веб-разработки. Доступна уже сегодня в Cursor и Grok Build, причём в первую неделю пользователи получают вдвое больше лимита использования. Это делает её одним из первых ИИ, способных самостоятельно доводить идеи до рабочего продукта без постоянного вмешательства.

Grok 4.6 показывает хорошие результаты в сравнении с GPT-5.6 Sol и Fable, особенно в анализе кода и исследованиях — быстро и точно. Интерфейс считается более приятным. Однако есть скептицизм: сомнения в достоверности бенчмарков, ограничения модели, риски использования и репутационные опасения, связанные с её разработчиком, ассоциируемым с Илоном Маском. Рекомендуется применять для целевых задач, но с учётом ограничений.

Grok Bot — это ИИ-ассистент, который действует как настоящий коллега: входит в твои инструменты (Zendesk, Gmail, CRM), выполняет задачи от начала до конца и возвращается с готовым результатом. Он учится на твоих действиях — если ты один раз проведёшь отчёт или ответишь на письмо, бот сохранит это как шаблон и будет делать это самостоятельно в будущем. Он запоминает контекст: например, кто утверждает контракты, какие клиенты подписывают только годовые соглашения, и использует эти данные, чтобы работать точнее.

Можно запускать сразу несколько ботов — на продажи, поддержку, финансы, HR — и они будут работать параллельно, обмениваться задачами и даже переписываться между собой, как команда. Тебе не нужно одобрять каждый шаг: боты сами передают работу друг другу, пока не потребуется твоё решение. Они работают 24/7, не устают и не забывают детали. Всё это — без необходимости интегрировать API: бот просто использует интерфейс так, как это делал бы человек.

Grok Bot воспринимается как эволюционный шаг в развитии AI-ассистентов и потенциально полезен для автоматизации рутинных задач, однако вызывает опасения по поводу безопасности и масштабируемости. Пользователи рекомендуют использовать его с осторожностью, отслеживать деятельность и рассматривать альтернативы — OpenClaw и Claude Code.