Inteligência artificial

SpaceXAI revela o Grok 4.7 para programação e trabalho cognitivo pelo preço do modelo anterior

A SpaceXAI anunciou o Grok 4.7 como seu modelo mais poderoso para programação e trabalho cognitivo, mantendo o preço e a velocidade do Grok 4.6. O modelo supera alguns testes de programação, engenharia e direito, mas fica atrás de modelos concorrentes em tarefas de terminal e raciocínio clínico.

2026-09-22
4 min de leitura
77 visualizações
certi.news
SpaceXAI revela o Grok 4.7 para programação e trabalho cognitivo pelo preço do modelo anterior

A SpaceXAI anunciou, em 21 de setembro, no horário local, o modelo de inteligência artificial Grok 4.7, que apresenta a empresas e desenvolvedores como seu modelo mais poderoso voltado à programação e ao trabalho cognitivo. O modelo está disponível pelo mesmo preço e com a mesma velocidade do Grok 4.6, enquanto a empresa afirma que ele é duas vezes mais rápido e custa metade do preço de modelos da mesma categoria.

O que mudou no Grok 4.7?

O modelo baseia-se em um modelo fundamental maior, com treinamento mais longo por aprendizado por reforço e tarefas compostas projetadas para lidar com problemas que podem levar horas para serem concluídos. Segundo a SpaceXAI, isso melhorou a capacidade do modelo de revisar seu próprio trabalho e lidar com contextos longos. Ele também foi treinado para compreender nativamente o funcionamento do agente de software da empresa, o Grok Bot, com o objetivo de elevar seu desempenho em tarefas conversacionais e no trabalho cognitivo geral.

As melhorias incluem a criação de documentos e apresentações, além do desempenho em tarefas especializadas que simulam o trabalho de advogados, enfermeiros e analistas financeiros. No teste GDPval, o Grok 4.7 registrou uma pontuação Elo de 1695, à frente do Grok 4.6, com 1605, e do GPT-6 Astra, com 1542, mas permaneceu atrás do Fable 5.1, que registrou 1735.

Resultados avançados em alguns testes, mas não em todos

No CursorBench 4.0, para tarefas de programação longas, o Grok 4.7 registrou 46,3%, contra 40,4% do Grok 4.6 e 41,7% do GPT-5.6 Sol, enquanto o Fable 5.1 liderou com 51,8%. O modelo também obteve a maior pontuação entre os modelos comparados no EEBench de engenharia elétrica, com 64,0%, e no Harvey Legal Agent Benchmark para tarefas jurídicas, com 19,6%.

Mas a superioridade não foi abrangente: no Terminal-Bench 4.0, para tarefas longas de terminal, registrou 38,0%, contra 57,9% do Fable 5.1. No HealthBench Professional, para raciocínio clínico, alcançou 56,7%, atrás do GPT-5.6 Sol, com 60,5%, e do Fable 5.1, com 62,1%. Esses resultados significam que a escolha do modelo continuará vinculada ao tipo de tarefa, e não apenas à classificação geral ou ao preço.

Preço e disponibilidade

O preço da API do Grok começa em dois dólares por milhão de tokens de entrada e seis dólares por milhão de tokens de saída. Em comparação, o GPT-5.6 Sol custa quatro dólares pela entrada e 20 dólares pela saída, enquanto o Fable 5.1 custa dez dólares pela entrada e 50 dólares pela saída. A SpaceXAI oferece uma versão mais rápida, com o dobro da velocidade da versão básica, também com o dobro do preço.

O Grok 4.7 ficou disponível no mesmo dia por meio do Cursor e da ferramenta de programação Grok Build, além da API do Grok e de ferramentas de programação de terceiros, roteadores de modelos e plataformas de computação em nuvem.

Segurança e acesso a ferramentas de teste

A SpaceXAI afirmou que redesenhou completamente os mecanismos de proteção e melhorou a resistência a tentativas de contornar as restrições e a solicitações perigosas. O modelo registrou 62,4% no teste de segurança biológica da LatchBio, a maior pontuação entre os modelos comparados pela empresa. No HackerBench v0.3, o modelo aprovou apenas 3,3% das solicitações de uso duplo e com riscos cibernéticos, embora a empresa afirme que ele não bloqueia a maioria das tarefas legítimas de segurança.

A SpaceXAI também começou a conceder a alguns parceiros de cibersegurança acesso por convite às funções de equipe vermelha para fins de pesquisa defensiva. Essas alegações continuam vinculadas aos testes escolhidos pela empresa e às suas metodologias, e a variação dos resultados entre as áreas exige que as equipes de desenvolvimento e negócios avaliem o modelo de acordo com os casos de uso reais.

Fonte da notícia
ITmedia NEWS Japan
Abrir fonte original ↗
c
Autor

certi.news

Explore esta história

Tópicos e entidades relacionados

Na mesma categoria

Você também pode gostar

Ver todas as notícias