SpaceXAI 21 września 2026 roku wydało Grok 4.7, swój nowy model frontier przeznaczony przede wszystkim do programowania, knowledge work i długotrwałych zadań agentowych. W porównaniu z Grok 4.6 model korzysta z większej bazy, przeszedł dłuższy reinforcement learning na trudniejszych problemach i ma lepiej sprawdzać własną pracę. Cena podstawowa pozostaje bez zmian: od 2 USD za milion tokenów wejściowych i 6 USD za milion tokenów wyjściowych przy promptach poniżej 200 tys. tokenów.
Najważniejsza zmiana nie sprowadza się jednak do kilku punktów w benchmarkach. SpaceXAI trenowało Grok 4.7 pod zadania, które potrafią trwać wiele godzin, oraz pod lepszą współpracę z Grok Bot. Model ma nie tylko wygenerować odpowiedź, ale dłużej utrzymywać cel, kontrolować rezultat i poprawiać własne błędy podczas pracy.
- Co zmieniło się względem Grok 4.6?
- Grok 4.7 do codingu i wielogodzinnych zadań
- Cena tokena to nie cały koszt agenta
- Bezpieczeństwo i dostępność
Co zmieniło się względem Grok 4.6?
Grok 4.7 wykorzystuje nowy, większy model bazowy i dłuższy proces reinforcement learning. Zestaw treningowy został przesunięty w stronę zadań wymagających wielu kroków, pracy przez długi czas i kontroli wcześniejszych decyzji. SpaceXAI deklaruje również poprawę w zarządzaniu długim kontekstem oraz weryfikowaniu własnego rezultatu przed zakończeniem zadania.
Model obsługuje kontekst do 500 tys. tokenów oraz tekst i obrazy na wejściu. W API dostępne są poziomy reasoning effort: low, medium, high i xhigh. Dzięki temu developer może decydować, jak dużo obliczeń przeznaczyć na zadanie, zamiast używać maksymalnego reasoning przy każdej operacji.
Grok 4.7 do codingu i wielogodzinnych zadań
Największy nacisk w premierze położono na software engineering. W CursorBench 4.0, który sprawdza dłuższe zadania codingowe, SpaceXAI raportuje 46,3% dla Grok 4.7 xHigh wobec 40,4% dla Grok 4.6 High. W DeepSWE v1.1 wynik wynosi 71,0% przy high effort. Są to wyniki benchmarków publikowane przez producenta i należy je traktować jako punkt odniesienia, nie uniwersalny ranking wszystkich zastosowań.
| Obszar | Kierunek zmian |
|---|---|
| Coding | Lepsza praca nad dłuższymi zadaniami i repozytoriami. |
| Knowledge work | Dokumenty, prezentacje, analiza prawna, finansowa i techniczna. |
| Agenci | Lepsze utrzymywanie celu i współpraca z Grok Bot. |
| Reasoning | Cztery poziomy wysiłku obliczeniowego, łącznie z xhigh. |
| Kontekst | Do 500 tys. tokenów. |
Jeżeli porównujesz modele pod coding, warto patrzeć także na konkurencyjne systemy. W serwisie mamy już materiały o Qwen3.8-Max oraz DeepSeek V4 Pro, które również są projektowane pod pracę agentową i duże repozytoria.
Cena tokena to nie cały koszt agenta
Grok 4.7 zachowuje stawkę Grok 4.6: 2 USD za milion tokenów wejściowych i 6 USD za wyjściowych dla promptów poniżej 200 tys. tokenów. Powyżej tego progu ceny rosną odpowiednio do 4 i 12 USD. Dostępna jest też szybsza wersja Fast, która oferuje wyższą przepustowość kosztem podwojonej stawki.
Przy agentach sama cena tokena nie wystarcza jednak do oceny opłacalności. Model może być tańszy jednostkowo, a mimo to zużyć więcej tokenów podczas długiego reasoning i wielu prób wykonania zadania. Dlatego coraz ważniejszą miarą staje się koszt poprawnie zakończonego workflow, a nie koszt pojedynczej wiadomości.
Bezpieczeństwo i dostępność
SpaceXAI informuje również o nowym stosie zabezpieczeń. Grok 4.7 ma lepiej odróżniać legalne zastosowania cyberbezpieczeństwa od ryzykownych poleceń, a wybrani partnerzy otrzymują kontrolowany dostęp do bardziej zaawansowanych możliwości red-teamowych. W tej części szczególnie ważne są niezależne testy, ponieważ wyniki safety publikowane przy premierze pochodzą głównie od producenta.
Model jest dostępny w Grok API, Cursorze, Grok Build, wybranych coding harnessach i routerach modeli. Dla użytkownika oznacza to, że nowa wersja nie jest zamknięta w pojedynczym interfejsie Grok, lecz może pracować jako silnik istniejących narzędzi developerskich. Tematy do dalszej obserwacji to Grok 4.7 do programowania, AI do codingu, model AI do agentów, Grok vs Claude i koszt agentów AI.
Źródła
News przygotowano na podstawie oficjalnego ogłoszenia i dokumentacji SpaceXAI oraz niezależnej analizy VentureBeat dotyczącej benchmarków, cen i kosztu długotrwałych zadań agentowych.
