马斯克旗下人工智能公司 xAI于2025年7月9日正式发布新一代旗舰模型Grok 4，并同步推出多智能体版本Grok 4 Heavy。这两款模型被官方称为 “全球最强大的 AI”，在多项权威基准测试中全面超越 OpenAI、Google 等竞品，同时公布了差异化的订阅定价策略。

1.核心特性：从学术到应用的跨越式突破

1、性能全面登顶 SOTA，Grok 4 在多项顶级基准测试中创下历史新高：

Humanity’s Last Exam（人类最后考试）：Grok 4 Heavy 在使用工具的情况下得分达44.4%，远超 Gemini 2.5 Pro 的 26.9% 和 OpenAI o3 的 21%。该测试涵盖数学、物理、工程、人文等 2500 道博士级难题，被视为检验 AGI 潜力的试金石。

ARC-AGI-2：Grok 4 得分为16.2%，几乎是第二名 Claude Opus 4 的两倍，在图形推理、模式识别等 “类人类直觉” 任务中表现惊艳。

数学与编程能力：Grok 4 Heavy 在美国数学邀请赛（AIME25）中满分夺冠，在编程测试 SWE-Bench 中与 Claude 4 并列第一（72-75%）。

2、多智能体协同与工具原生能力

Grok 4 Heavy 支持多智能体并行推理，类似 “虚拟研究小组” 协同解决复杂问题。例如，在预测 2025 年 MLB 世界大赛冠军概率时，模型通过信息检索、数据建模等流程，在 4.5 分钟内输出完整分析报告。此外，模型在训练阶段即引入工具使用机制，在 HLE 测试中启用工具后准确率提升超 50%。

3、多模态与实时数据整合
Grok 4 支持文本、图像交互，并计划在 2025 年底前推出视频生成能力。其语音功能端到端延迟降低 50%，支持 5 种音色（如英式口音的 “Eve”），可流畅完成对话、诗歌朗诵甚至即兴创作。模型深度整合 X 平台实时数据，例如在直播中实时抓取用户头像并分析 “最古怪” 设计。

4、推理与商业化能力

Grok 4 在模拟商业环境的Vending Bench 测试中实现净利润为人类运营的 5 倍，通过优化库存、定价策略等赚取 4700 美元。在生物医疗领域，其已被用于 CRISPR 研究的自动化假设筛选；游戏开发者仅用 4 小时即可通过 API 生成完整 FPS 游戏。

2.定价策略：史上最贵AI订阅服务

xAI 推出三级订阅体系，覆盖个人与企业用户：

基础版（免费）：仅开放 Grok 3 模型，功能与使用额度受限。

SuperGrok：月费 30 美元或年费 300 美元，解锁 Grok 4 完整功能，包括多模态交互、实时数据访问及优先体验新特性。API 定价为每百万输入 tokens 3 美元（约 21.5 元人民币），输出 tokens 15 美元（约 108 元人民币）。

SuperGrok Heavy：月费 300 美元或年费 3000 美元，可使用多智能体版本 Grok 4 Heavy，并提前体验视频生成等未来功能。

3.争议与挑战

1、测试真实性存疑

Grok 3 曾被质疑通过 “consensus@64” 策略（一题跑 64 次取最优结果）刷榜，而对比模型多采用 “单次运行” 标准流程。Grok 4 的实际能力需第三方独立评测验证。

2、多模态短板

当前版本在处理抽象图像（如手绘草图隐喻）和动态视觉信息时，准确率较文本任务低 40% 以上。xAI 计划通过升级架构和扩充训练集（含 10 亿张高分辨率图像）改进。

3、企业信任度不足

专业咨询公司评估认为 Grok 4 “尚未准备好用于企业”，快速迭代可能积累技术债务，且无审查的内容生成风格可能引发合规风险。

4.中国市场适配与用户反馈

中文支持：Grok 4 支持中文交互，自然流畅度接近真人对话，在数学推理（如 AIME25）和编程任务中表现优于部分国内模型。但中文 NLP 任务的具体准确率数据尚未公开。

访问与支付：国内用户可通过 xAI 官网或 X 平台访问，但需海外邮箱注册及绑定海外支付工具（如 Wildcard 虚拟卡）。目前无本地化支付方式，且 API 调用需科学上网。

用户争议：国内用户对 300 美元 / 月的 Heavy 版定价普遍持观望态度，认为 “性价比偏低”；普通版被反馈 “实际体验未达预期”。

5.写在最后

xAI 计划在 2025 年 Q3 推出Grok 4 Code（专用编程模型）和多模态智能体，并于 Q4 启动视频生成模型训练，目标实现 “像素进像素出” 的视频理解与生成能力。马斯克预测，Grok 4 将在 2026 年推动 AI 在游戏、影视等领域的突破，甚至可能发现新物理定律。

Grok 4 的发布标志着 AI 性能竞争进入新阶段，其在学术推理、工具使用和商业化场景的突破为行业树立了新标杆。尽管面临测试真实性、多模态短板和高定价争议，Grok 4 仍以 “博士级” 能力和差异化特性成为当前最受关注的 AI 模型之一。对于中国用户，其高门槛的访问与支付方式可能限制普及，但开发者可通过 API 探索其在编程、科研等领域的潜力。

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一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   大模型 AI 能干什么？
*   大模型是怎样获得「智能」的？
*   用好 AI 的核心心法
*   大模型应用业务架构
*   大模型应用技术架构
*   代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
*   提示工程的意义和核心思想
*   Prompt 典型构成
*   指令调优方法论
*   思维链和思维树
*   Prompt 攻击和防范
*   …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 ChatPDF
*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
*   向量数据库与向量检索
*   基于向量检索的 RAG
*   搭建 RAG 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
*   实验数据集的构建
*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
*   使用国产大模型服务
*   搭建 OpenAI 代理
*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
*   部署一套开源 LLM 项目
*   内容安全
*   互联网信息服务算法备案
*   …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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