(C) unter Verwendung eines Motivs von Andrei Suslov / 123RF.com
Elon Musks xAI hat mit einem neuen, kleineren Modell Grok 4 Fast, das Schlussfolgerungen integriert, statt sie in ein eigenes Modell auszulagern, ein LLM vorgestellt, das besonders effizient sein soll.
Nach eigenen Messungen soll Grok 4 Fast ungefähr dieselben Resultate erzielen wie Grok 4, dabei aber im Durchschnitt 40 Prozent weniger Tokens verbrauchen. Dieser Umstand, verbunden mit geringeren Kosten pro Token, soll den Preis gegenüber Grok 4 für Spitzenresultate um bis zu 98 Prozent senken können. Auch unabhängige Studien sollen ein sehr attraktives Preis-Intelligenz-Verhältnis bestätigt haben.
Grok 4 Fast wurde durchgängig mit Tool-Use Reinforcement Learning (RL) trainiert. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es entscheiden kann, wann es Tools wie Codeausführung oder Webbrowsing aufruft. Grok 4 Fast verfügt beispielsweise über grenzüberschreitende agentengestützte Suchfunktionen und durchsucht nahtlos das Internet und X, um Abfragen mit Echtzeitdaten zu ergänzen. Es arbeitet sich durch Links, visitiert Medien (einschließlich Bilder und Videos auf X) und fasst Ergebnisse sehr schnell zusammen.
Bei den Suchfunktionen im oft benutzen Benchmark LMArena, einem öffentlichen, webbasierten Benchmark für große Sprachmodelle (LLMs), der auf anonymen, von der Community durchgeführten Paarvergleichen basiert, erlangte Grok 4 Fast den ersten Platz vor OpenAIs o3-search und Googles gGemini-2.5.-Pro-Grounding.
Die Preise für APIs beginnen bei 0,20 $/M Input und 0,50 $/M Output, mit gecachetem Input bei 0,05 $/M. Teurere Tarife werden erst ab 128K Kontext fällig.
