xAI выпустила Grok 4.7 для программирования и интеллектуальной работы
xAI 21 сентября представила Grok 4.7 — новую модель для программирования и интеллектуальной работы. Компания открыла к ней доступ в Cursor и Grok Build, через Grok API, сторонние среды программирования, маршрутизаторы моделей и облачные платформы.
По данным xAI, Grok 4.7 построен на новой, более крупной базовой модели по сравнению с Grok 4.6. Для обучения компания провела более продолжительный этап обучения с подкреплением на усложнённом наборе заданий, уделив особое внимание задачам, выполнение которых занимает много часов. Заявленные улучшения включают более тщательную проверку собственной работы, управление длинным контекстом и встроенное понимание среды Grok Bot.
Цены начинаются с $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов — столько же, сколько для Grok 4.6. xAI также предлагает ускоренный вариант с удвоенной скоростью генерации и вдвое более высокой ценой. Конкретные тарифы и условия доступа через перечисленные сторонние облачные платформы на странице объявления не раскрыты.
В опубликованных xAI тестах Grok 4.7 набрал 46,3% в CursorBench 4.0 против 40,4% у Grok 4.6, а в тесте многочасовой работы с терминалом Terminal-Bench 4.0 — 38,0% против 20,3%. В DeepSWE v1.1 результат составил 71,0% при режиме повышенных вычислительных усилий. Эти показатели сообщены самим разработчиком и не представлены как независимо воспроизведённые результаты.
Компания отдельно заявляет об обновлённом комплексе защитных механизмов. По её оценке, модель допускает прохождение 3,3% рискованных запросов двойного назначения в HackerBench v0.3 и набирает 62,4% в тесте биобезопасности LatchBio. Избранным партнёрам по кибербезопасности xAI начала предоставлять доступ по приглашениям к возможностям Grok 4.7 для защитного тестирования.
Практический контекст: Практически это означает, что обновление ориентировано не только на короткое дополнение кода, но и на длительные агентные процессы: работу с терминалом, подготовку документов и проверку промежуточных результатов. При выборе модели важнее сопоставлять качество на собственных задачах с расходом выходных токенов, поскольку ускоренный режим одновременно удваивает цену.
| Модель | Вход, $/млн токенов | Выход, $/млн токенов | CursorBench 4.0 |
|---|---|---|---|
| Grok 4.7 xHigh | 2 | 6 | 46,3% |
| Grok 4.6 High | 2 | 6 | 40,4% |
| GPT-5.6 Sol Max | 4 | 20 | 41,7% |
| Fable 5.1 Max | 10 | 50 | 51,8% |
Источники
Дата события: 2026-09-21. Дата первоисточника: 2026-09-21.