К результатам поиска

xAI

Grok Latest

Grok для программирования, анализа информации и научно-технических задач.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 500 000 токенов500 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
Вход
253,20 ₽
Выход
759,60 ₽
Кэш
63,30 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
46,3
Код
76,8
API ID
xai/grok-latest

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
253,20 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
759,60 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
63,30 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Grok Latest относится к семейству для работы с кодом, знаниями и научно-техническими запросами. В этой записи указаны текст и изображения на входе и текстовый ответ. В каталоге указан контекст 500000 токенов.

Характеристики

ДоступностьНет данныхНет данных за 24 часа: AIHubMix не публикует статистику успешных запросов для этой модели
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
500 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные файлы, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

19 показателей

Источник ↗

Latest — обновляемое имя модели: здесь оценки, опубликованные для него на дату проверки.

Индекс интеллекта
46,3 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестамПроверено
Индекс программирования
76,8 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированиюПроверено
Индекс агентных задач
53 индексСводная оценка Artificial Analysis по агентным задачамПроверено

Агентная работа

  • AA-Briefcase1 637 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

    Проверено

  • AutomationBench-AA63,5 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

    Проверено

  • AutomationBench-AA · полностью выполненные задачи32,7 %

    Процессы, выполненные полностью и без нарушений

    Проверено

  • GDPval-AA v21 694 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

    Проверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.177 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

  • GDP.pdf23,2 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)77 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)59,8 %

    Задачи с экономической ценностью

    Проверено

Знания

  • AA-Omniscience · точность47,4 %

    Доля вопросов с правильным ответом

    Проверено

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)29,3 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

    Проверено

Рассуждение

  • CritPt17,7 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

    Проверено

Архивные методики

  • GPQA Diamond (архивный)94,9 %

    Научные вопросы уровня аспирантуры

    Проверено

Рассуждения

  • HLE42,3 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

Работа с документами

  • MLCR-AA12,2 %

    Медицинские рассуждения в длинном контексте

    Проверено

Программирование

  • SciCode57,8 %

    Программирование на Python для научных вычислений

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.024,7 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

    Проверено

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "xai/grok-latest",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ