马斯克果然兑现了承诺！

从2026年接下来的每个月，xAI都将推出一款新模型，而首款产品已经正式亮相。

就在刚刚，SpaceXAI正式发布了与Cursor联合训练的全新旗舰模型——Grok 4.5。这款模型在性能上直接对标Claude的Opus系列，主打更快响应、更省Token、更低成本，可谓正面交锋。

Grok 4.5是一款拥有1.5T参数的MoE架构模型，参数规模达到了前代Grok 4.3的3倍。它支持最高50万上下文（可配置），专为编程、Agent和知识工作场景设计，同时兼容视觉输入。在编程能力方面，整体已基本追平Opus 4.7，甚至在DeepSWE Bench 1.0基准测试中超越了Opus 4.8。

最新展示的Demo中，Grok 4.5生成的太阳系模型效果相当惊艳。

除了模型能力，Grok 4.5还主打“快、灵、省”三大特点。推理速度最高可达80 TPS，稳居行业第一梯队。同时，在完成相同任务时，Token效率显著提升，API价格为每百万输入tokens 2美元，每百万输出tokens 6美元，比Claude的Opus系列和GPT-5.5便宜60%以上。以SWE Bench Pro为例，完成相同任务时，Grok 4.5消耗的Token甚至不到Opus 4.8 Max的四分之一。

模型发布后，众多网友第一时间送上好评，称Grok 4.5的体验已经接近Fable，而成本仅为后者的约1/17。

对此，马斯克回应得颇为巧妙：“性能还没到（别尬吹），但其实大多数任务并不需要那么高的性能。” 紧接着又预告了一波：下周推出百万上下文版本，月底再发布2T参数版本。

下周推出百万上下文版本，月底再发布2T参数版本。

Grok终于迎来了自己的Opus 4.7时刻？

作为xAI融入SpaceX、收购AI编程工具Cursor后的首款旗舰模型，Grok 4.5从发布前就吊足了外界的胃口。早在今年5月底，马斯克就曾预告，这款1.5T参数的新模型将融合大量Cursor相关训练数据，重点提升编程和Agent能力。

如今，Grok 4.5已正式登陆SpaceXAI、Grok Build以及Cursor。马斯克声称其性能与Opus 4.7相当，但速度快得多。

从最新公布的成绩与网友反馈来看，马斯克所言非虚。在DeepSWE 1.0、DeepSWE 1.1、Terminal Bench 2.1和SWE Bench Pro等工程基准上，Grok 4.5分别取得了83.3%、78%、62%和64.7%的成绩，整体已逼近GPT-5.5和Claude Opus系列，而推理成本则明显更低。

在Artificial Analysis等第三方评测平台上，Grok 4.5在智能上限方面处于前沿第二梯队（接近Opus/GPT-5.5），但在速度、Token效率和性价比上表现尤为突出。

在法律Agent的测试榜单中，Grok 4.5甚至直接登顶！（Grok竟成了最守法的那个？）

在经济领域同样遥遥领先。

当然，LLM Arena目前尚未更新，静待一波～ 榜单之外，实测表现也很亮眼。在最新样例中，PPT制作效果相当有质感。

制作的一个天气APP也颇具专业水准。不少网友第一时间实测，并表示打破了以往对Grok模型的固有印象。

例如，有网友用Grok 4.5生成游戏UI，整体完成度已经相当不错。

另一位拿到内测资格的用户也反馈：Grok 4.5在游戏设计、画面表现和粒子效果上都有明显进步。更关键的是，响应速度极快，几乎达到Opus 4.8的两倍以上，同时成本也更低。

实际生成的游戏效果大致如下：

在代码审计方面，Grok的表现同样可圈可点。甚至已经有人开始尝试新的工作流：让Grok负责执行开发，再交给Fable做代码审计，充分发挥两者各自的优势。

此外，还有开发者用Grok 4.5生成了一款马里奥风格小游戏，以及带有Liquid Glass效果的交互式网页，整体效果都颇具质感。

就目前社区反馈来看，Grok 4.5的第一波口碑确实不错，期待后续更多的使用报告。

效率提升，背后是训练方式变了

正如开头所说，相比性能，这次Grok 4.5更大的卖点其实是效率。而这种效率，并不只是推理阶段的软件优化，更来自整个训练流程的重新设计。

最新介绍显示，Grok 4.5采用MoE架构，基于数万张NVIDIA GB300 GPU完成训练，并针对超大规模训练进行了稳定性优化。同时，Cursor和SpaceXAI还对训练数据进行了大规模去重、质量筛选和领域过滤，目的是提高数据密度，而不是单纯增加Token数量。

更重要的是，强化学习的重点也发生了变化。与不少模型主要围绕数学、代码等单项能力训练不同，Grok 4.5将强化学习扩展到了数十万个真实的软件工程和知识工作任务。模型需要完成多步推理、调用工具、从错误中恢复并验证结果，更接近Agent在真实环境中的工作方式。为了支撑这一过程，xAI还构建了一套高度异步的Agent训练系统，使模型能够在长时间执行复杂任务的同时持续完成训练，从而不断提升真实工程场景下的推理效率。

另一个值得关注的变化来自Cursor的数据。最新透露，Grok 4.5引入了数万亿Token规模的Cursor数据，其中不仅包含代码本身，还记录了开发者与代码库、开发工具乃至Agent之间的大量真实交互。换句话说，模型学习的不只是如何写代码，更是在学习开发者如何完成软件开发。这也解释了为什么Grok 4.5此次最突出的提升集中在软件工程和Agent任务——相比单纯学习代码，它开始学习完整的软件开发流程。可以说，马斯克这波收购Cursor，确实物有所值。

One more thing

值得一提的是，马斯克还透露了一个可能容易被忽略的信息：目前发布的Grok 4.5，还没有使用xAI内部针对GB300硬件深度优化的C/C++推理软件。按照马斯克的说法，这套推理栈上线后，Grok 4.5的运行速度还有望进一步翻倍，甚至更高。

某种程度上，这也让人想起了DeepSeek带起来的一条路线：当模型能力越来越接近，真正拉开差距的，开始不只是模型本身，而是底层工程能力。从训练框架、推理引擎到硬件协同，越来越多厂商开始把竞争延伸到系统层。而Grok 4.5，显然也准备加入这场工程战。

欢迎Grok重回牌桌！