Grok 是 Elon Musk 成立的 xAI 所開發的大型語言模型,也是 X、grok.com 與 Grok Build 背後的 AI。它在 2023 年 11 月首次開放測試,2025 年 7 月進入 Grok 4 系列,到了 2026 年 8 月已經推出 Grok 4.6。從第一個 prototype 到第四代不到三年。

2026 年 8 月 12 日發布的 Grok 4.6,把重點放在長時間運行的 Agent、跨工具工作、程式開發,以及從需求一路做出可操作介面的能力。它與 Grok 4.5 的公開日期相隔不到一個月,背後原因是模型訓練重疊進行,而且 4.6 延續 4.5 做 supplemental training 與 post-training,並非重新跑一次 foundation pretraining。

Grok 是什麼

Grok 同時指 xAI 的模型家族與一般使用者看到的聊天產品。Grok Chat 可以從 grok.com、X、iOS 與 Android 使用;Grok Build 是能讀取 codebase、修改檔案和執行工具的 coding agent;開發者則能透過 xAI API 呼叫模型。圖片與影片生成由 Grok Imagine 負責,語音另外有 Grok Voice。

「grok」不是縮寫。這個字來自 Robert A. Heinlein 在 1961 年出版的科幻小說《Stranger in a Strange Land》,Merriam-Webster 將它解釋為深刻且直覺地理解。這個名稱也呼應 xAI「理解宇宙真實本質」的創立目標。

早期 Grok 還有另一個刻意做出的差異:它透過 X 取得即時資訊,回答風格也比當時的 ChatGPT、Claude 更直接。現在 API 模型本身並不會自動知道即時事件,必須啟用 Web Search 或 X Search;即時搜尋是工具能力,不是把網路內容永久塞進模型參數。



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xAI 從十二人團隊走到 SpaceXAI

Musk 在 2023 年 7 月 12 日對外宣布 xAI。當時創始團隊共 12 人,成員經歷包含 DeepMind、OpenAI、Google Research、Microsoft Research、Tesla 與 University of Toronto。xAI 當時是獨立公司,成立公告寫明將與 X、Tesla 等 Musk 旗下公司合作。

xAI 公告成立後先訓練 330 億參數的 Grok-0。接著用兩個月改善 reasoning 與 coding,形成 2023 年 11 月公開測試的 Grok-1。2024 年 3 月,xAI 又以 Apache 2.0 公開 Grok-1 的 base model 權重與架構。這是一個 3140 億參數的 Mixture-of-Experts 模型,每個 token 約啟用四分之一權重,不過公開的是 pretraining checkpoint,不是 X 上經過對話調校的完整產品。

後續更新很密集。Grok-1.5 在 2024 年 3 月把 context window 擴大到 128K,Grok-1.5V 在同年 4 月加入圖像理解;Grok-2 則於 8 月強化文字、視覺、reasoning 與即時 X 資訊。當時的圖片生成功能使用 Black Forest Labs 的 FLUX.1,到了 12 月才換成 xAI 自己訓練的 Aurora。

Grok 3 的轉折來自 Colossus。xAI 在 Memphis 用 122 天建成 10 萬張 NVIDIA H100 組成的 cluster,再花 92 天擴到 20 萬張。2025 年 2 月發布的 Grok 3 使用約前一代 10 倍的 compute,加入 Think reasoning mode 與能搜尋網路、整理資料的 DeepSearch,產品定位開始從聊天機器人轉向 Agent。

Grok 從 2023 年 xAI 成立、Grok-0 與 Grok-1,到 2026 年 Grok 4.6 的演進時間軸
Grok 從 33B prototype 出發,在不到三年內加入圖像理解、即時搜尋、reasoning 與長時間 Agent。

公司結構也一路改變。xAI 在 2025 年 3 月收購 X,把資料、模型、算力與產品入口放進同一家公司;2026 年 2 月 SpaceX 再收購 xAI。目前官方網站使用 SpaceXAI 品牌,但模型與 API 文件仍大量沿用 xAI 名稱,因此兩種稱呼會同時出現。

「砍掉重練」來自 Musk 的語料重寫計畫

2025 年 6 月,Musk 公開表示將使用 Grok 3.5 的進階 reasoning 重寫「整個人類知識語料」,補上缺漏、移除錯誤,再以修改後的資料重新訓練。他在同一段文字裡還補了一句「也許應該叫它 Grok 4」。大約一個月後,xAI 發布的模型名稱是 Grok 4,而不是 Grok 3.5。

這段話常被縮寫成「Grok 砍掉重練」,不過精確意思是重做資料集,再跑一輪訓練,不能直接推論 xAI 丟棄了某個已完成的 Grok 模型。xAI 的 Grok 4 model card 只確認模型經過 pretraining、supervised fine-tuning(SFT)與 reinforcement learning(RL),沒有證實網路上所有資料都被 Grok 3.5 重寫,也沒有公開一個遭丟棄模型的完整紀錄。

Grok 語料重寫計畫從原始資料、去重、模型輔助重寫、人工檢查到重新訓練的流程
重寫語料是重新整理訓練資料,不等於丟棄一個已完成的模型。

讓模型改寫訓練資料也不是自動把資料變成真相。模型可能保留原始偏誤、加入新的錯誤,或把少數觀點改成單一答案,因此仍需要來源追蹤、人工審查、去重與品質評分。Grok 4.5 的官方訓練說明列出的做法,正是 deduplication、quality scoring、domain-focused selection,再搭配大量 SFT 與 RL,而不是只讓上一代模型自行重寫所有內容。

不到三年進入第四代的原因

Grok 的公開版號容易讓人以為 xAI 每隔幾個月就從頭訓練一代模型。實際上,模型研發是重疊進行。xAI 的 Frontier Artificial Intelligence Framework 記錄 Grok 4 約在 2024 年 9 月開始訓練,比 Grok 3 在 2025 年 2 月公開還早;Grok 4.1 也約在 2025 年 5 月開始訓練,當時 Grok 4 尚未發布。

Grok 4 與 Grok 4.1 開始訓練的時間早於前一個公開版本,呈現模型研發與發布交錯進行的時間軸
公開日期不是訓練起點,下一個版本可能在前一個版本發布前便已開始研發。

因此公開日期不是訓練起點,版本號也不等於完整 pretraining 的次數。xAI 沒有逐一公開 Grok 4、4.1、4.1 Fast、4.3、4.5 與 4.6 是否使用新的 foundation checkpoint;可確認的變化還包含 post-training、工具使用、回覆風格、速度與成本。小數點快速增加,比較接近同一模型家族持續部署多條產品線。

另一個原因是算力建設。xAI 沒有等待既有雲端資源慢慢擴充,而是自己建置 Colossus,並在幾個月內把 H100 數量從 10 萬擴到 20 萬。到了 2026 年,Grok 4.5 已改用數萬張 GB300 訓練。算力不會自動保證模型品質,但它讓多個 pretraining、SFT、RL 與 Agent rollout 可以交錯進行,縮短公開版本之間的時間。

Grok 4.6 的核心是長時間 Agent

Grok 4.6 建立在 Grok 4.5 上,不是另一輪從零開始的 foundation pretraining。xAI 先延長 supplemental training,再用 Grok 4.5 重新產生不同 reasoning effort、Agent 執行框架與專業領域的 SFT trajectories,過濾有問題的推理路徑後,再進行涵蓋 knowledge work、一般 coding、kernel optimization、網頁開發與 CAD 的 agentic RL。

這套訓練的目標是讓模型在多步驟任務中維持方向。它能先研究陌生領域、規劃應用程式結構、實作核心互動,再根據回饋繼續修改。xAI 也表示,在較長的執行軌跡中觀察到更多 self-testing 與 verification,模型會在進入下一階段前檢查自己的成果。

Grok 4.6 使用 500K context 與搜尋、程式執行、function calling 工具完成研究、規劃、自我測試及修正的 Agent 迴圈
Grok 4.6 的訓練重點是讓 Agent 在長流程裡持續操作、檢查與修正成果。
項目Grok 4.6實際意義
Context window500K tokens能放入大型 codebase、長文件與多輪工具紀錄,但 prompt 達到 200K 後 API 單價提高
輸入/輸出文字與圖片輸入、文字輸出能讀 screenshot、圖表與文件,並非 Grok Imagine 的圖片生成模型
Reasoning effortlow、medium、high、xhigh可依任務難度調整推理時間;high 是 API 預設值
工具Function calling、Web Search、X Search、code execution即時資料需要明確啟用搜尋工具
Knowledge cutoff2026 年 2 月 1 日沒有搜尋工具時,不應假設模型知道之後發生的事件
主要平台Grok Build、Cursor、xAI API 與模型 gatewayOpenRouter、Vercel、Cloudflare 也已提供
長流程需要同時管理 context 長度與 API 成本。

標準 API 定價為 2/6 美元

Grok 4.6 在 prompt 少於 200K tokens 時,每百萬 input tokens 為 2 美元、output 為 6 美元。prompt 達到 200K tokens 後,long-context 費率會套用到整次 request,每百萬 input 與 output tokens 分別提高到 4 與 12 美元。需要較低 latency 時可設定 service_tier: "priority",這是以兩倍 token 單價取得較高排程優先權的 Priority Processing,不是另一個 Grok 4.6 模型。

500K context 不代表每次都應塞滿。長 Agent loop 若反覆帶入完整工具輸出,不只單價跨級,舊資訊也會干擾後續判斷。xAI 建議長流程搭配 context compaction,並使用 prompt_cache_keyx-grok-conv-id 把同一段對話路由到相同 server,提高 prompt cache 命中率。

Benchmark 有進步,但不是每項第一

xAI 公布的 AA Intelligence Index 中,Grok 4.6 從 Grok 4.5 的 56 分提高到 61 分,與 GPT-5.6 Sol Max 同分,低於 Fable 5 Max 的 62 分。GDPVal-AA v2、APEX-Agents 與 AA-Briefcase 則高於官方表中的兩個對手,顯示知識工作與 Agent 任務是這次改版的主要進步。

評測Grok 4.6Grok 4.5GPT-5.6 Sol MaxFable 5 Max
AA Intelligence Index61566162
GDPVal-AA v21753152617281741
CursorBench 3.269.9%66.7%67.2%70.5%
DeepSWE 1.165.9%54%73%70%
FrontierCode 1.161.3%56.6%60.6%63.6%
Terminal-Bench 3.026%15.7%34.6%34.1%
Grok 4.6 的提升集中在 Agent 與知識工作,coding 評測仍各有勝負。

這些數字適合用來看同一版本的進步方向,不適合直接當成所有使用情境的排名。xAI 表中的第三方模型成績取自各廠商 system card 或公開 leaderboard,執行框架、reasoning effort 與工具設定未必完全相同。尤其 Terminal-Bench 中 Grok 4.6 仍落後兩個對手,不能概括成全面超越。

Grok 4.6 從哪裡使用

只想聊天、搜尋 X 或處理文件,可以從 grok.com、iOS 與 Android app 開始。Grok 免費版能使用聊天、即時 Web/X Search、Voice 與 Connectors,付費 SuperGrok 提高用量並開放更多 frontier models。官方 方案頁 在本文撰寫時列出的 SuperGrok 月費是 30 美元,實際價格可能因地區、稅金與 App Store 計價而不同。

入口適合用途Grok 4.6 的供應方式計費方式
grok.com/Grok app聊天、搜尋、檔案分析、Voice、Imaginemodel picker 可能依帳號與地區分批更新免費額度或 SuperGrok 訂閱
X 內的 Grok理解貼文、搜尋 X 即時資訊依 X 帳號方案與 rollout 決定依 X 方案與使用限制
Grok Build/Cursor修改 codebase、執行 terminal task、建立應用程式Grok 4.6 首波開放入口訂閱內額度或平台方案
xAI API/model gateway自建 Agent、後端整合與批次流程直接指定 Grok 4.6 模型依 input、output tokens 計費
一般使用者從 Grok 產品開始,只有自建流程才需要處理 API token 費率。

Grok 4.6 首波明確開放的重點是 Grok Build、Cursor、xAI API、OpenRouter、Vercel 與 Cloudflare。一般聊天介面的 model picker 可能依帳號與平台分批更新,因此看不到 4.6 不代表地區不能使用 Grok。需要修改 codebase 或長時間執行 terminal task 時,Grok Build 與 Cursor 更符合 4.6 的訓練方向;自建 Agent 才需要設定 reasoning effort、搜尋工具、context compaction 與 cache routing。

Grok Build 是 xAI 的 coding agent

有,xAI 提供的對應產品叫做 Grok Build。定位上相當於 Grok 生態裡的 Codex 或 Claude Code,可以從 terminal 讀取 repository、搜尋與修改檔案、執行指令並檢查 diff。它不是把一般 Grok Chat 換成 coding prompt,而是包含 Agent loop、工具、權限控制與 terminal UI 的完整 coding agent。

# 安裝 Grok Build
curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash

# 在專案目錄啟動互動式介面
cd my-project
grok

# 不進入互動介面,直接交付單次任務
grok -p "檢查這個 repository 的測試失敗原因"
能力Grok Build 的做法對應用途
互動與自動化全螢幕 TUI、headless -p、Agent Client Protocol在 terminal 操作,或接進 script、bot 與其他開發工具
計畫與權限Plan mode、Ask/Auto/Always-approve、allow/deny 規則與 sandbox先審查計畫與 diff,再決定哪些工具可以執行
平行工作Subagents 與獨立 worktrees把大型任務拆給多個 Agent,同時避免修改同一份工作目錄
長時間任務/goal 持續執行、驗證、暫停與恢復適合 migration、跨檔案修改與需要反覆測試的工作
擴充方式AGENTS.md、CLAUDE.md、skills、plugins、hooks 與 MCP servers沿用 repository 規範,連接外部工具與資料
Grok Build 的操作範圍已接近完整 coding agent,不只是程式碼補全工具。

Grok Build 與 Grok 4.6 也要分開看:前者是 coding agent 與執行框架,後者是目前驅動它的模型。xAI 文件寫明 Grok Build 目前使用 Grok 4.6,也允許在 ~/.grok/config.toml 設定其他模型或本機推論端點。因此同層級的比較應該是 Grok Build、Codex 與 Claude Code,而不是直接拿 Grok 4.6 模型名稱和兩個 coding agent 產品比較。

xAI 還特別做了 Claude Code 相容層。官方文件表示,Grok Build 會自動讀取 CLAUDE.md.claude/rules/、Claude Code 的 skills、plugins、agents、hooks 與 MCP 設定,也支援通用的 AGENTS.md。已經把專案規範整理在這些檔案裡,不必為測試 Grok Build 重新寫一套。Grok Build 的 agent harness 也已於 2026 年 7 月開源,可以檢查它如何組裝 context、呼叫工具與載入擴充功能。

Grok、ChatGPT 與 Claude 的差別

Grok、ChatGPT 與 Claude 都能處理一般問答、檔案、網頁搜尋與程式工作,差異主要出現在資料來源、產品入口和 coding agent。模型名稱更新很快,直接比較聊天產品的工作流程,比只看某一版 benchmark 更接近實際使用情況。

比較項目GrokChatGPT/CodexClaude/Claude Code
即時資訊Web Search 加上獨立的 X Search,適合追蹤 X 公開貼文ChatGPT Search 提供即時網頁來源Claude web search 提供即時網頁來源
程式開發Grok Build 與 Cursor,4.6 強調長時間 AgentCodex 提供 app、CLI、IDE 與 cloud agentClaude Code 提供 terminal、IDE、subagents、hooks 與 SDK
產品整合與 X、Grok Imagine、Voice、Connectors 共用產品入口ChatGPT 與 Codex 使用同一帳號,能在多種工作介面接續任務Claude 與 Claude Code 分別對應對話、文件工作與 codebase 操作
選擇方式重視 X 即時內容或想試 Grok Build,可以優先測試已在 ChatGPT、Codex 生態工作,轉換成本較低已用 Claude 或 Claude Code 處理文件與程式,延續原流程較直接
三者沒有脫離使用情境的固定排名,既有工具、資料來源與工作入口更容易影響選擇。

Grok 最明確的產品差異是 X Search,ChatGPT 與 Claude 雖然都能搜尋網頁,沒有獨立的 X 公開貼文搜尋工具。程式開發端則分別對應 Grok Build、Codex 與 Claude Code;其中 Anthropic 與 Claude 的模型歷史 已有另一篇完整整理,這裡只比較和 Grok 選擇直接相關的差異。

Grok 的資料隱私與訓練設定

xAI 的 Consumer FAQs 寫明,Grok 的 prompts、搜尋內容、上傳資料與回答可能用來改善及訓練模型,但登入後可以關閉。grok.com 的路徑是「Settings → Data → Improve the Model」,Grok app 則是「Settings → Data Controls → Improve the model」;關閉後,新對話不會用於模型訓練。

Private Chat 不加入模型訓練

不希望對話保存在歷史紀錄時,可以開啟 Private Chat。xAI 表示 Private Chat 不會用於模型訓練,內容會在 30 天內從系統移除;安全、法律或已去識別化資料等例外仍以隱私政策為準。即使關閉訓練,主動送出的 thumbs up/down feedback 仍可能連同相關對話用於改善模型。

X 內的 Grok 使用不同設定

從 X 使用 Grok 時,資料受 X 的條款與隱私設定管理。路徑是「Settings and privacy → Privacy and safety → Data sharing and personalization → Grok & Third-party Collaborators」,關閉 Data Sharing 後仍能使用 Grok,但公開資料、輸入與回答不再交給 xAI 做模型訓練。把 X 帳號改為非公開,也能避免貼文被拿來訓練或出現在其他人的 Grok 搜尋結果。

API 與企業資料不拿來訓練模型

xAI 表示 Business、Enterprise 與 API 客戶內容不會用來訓練模型。API requests 與 responses 預設會加密保存 30 天,用於調查可能的濫用,之後自動刪除;符合資格的企業可以申請 Zero Data Retention。這不代表敏感資料可以不經評估直接上傳,企業仍要確認 retention、權限、connector 與所在區域的法規要求;一般消費者方案和 API 的資料規則不能混用。

xAI 同時掌握 X 即時資料、Colossus 算力、Grok Build 執行環境與模型 post-training。Grok 4.6 把這些資源集中在長流程:評估重點不再只有單次問答,也包含模型能否持續操作、檢查並交付成果。

常見問答

Grok 4.6 免費嗎

Grok 聊天產品可以免費開始使用,但免費版有用量與模型限制,Grok 4.6 是否出現在 model picker 也會依 rollout 改變。SuperGrok 提高使用額度並開放更多模型;xAI API 則不包含在聊天訂閱內,要按 input 與 output tokens 另外計費。

Grok 4.6 和 ChatGPT、Claude 差在哪

Grok 能直接使用 X Search,並把 Grok Build、Imagine、Voice 與 X 放在同一個產品生態;ChatGPT 對應 Codex,Claude 則對應 Claude Code。三者都能搜尋網頁和處理程式,實際差異取決於帳號方案、當下模型、工具權限與既有工作流程,沒有固定適用所有任務的排名。

Grok 4.6 可以生成圖片與影片嗎

Grok 4.6 本身是文字輸出模型,可以讀取圖片,但圖片與影片生成由 Grok Imagine 模型負責。在 grok.com 或 app 裡看起來都叫 Grok,是因為產品介面會依任務呼叫不同模型;直接使用 API 時要選擇對應的 Imagine endpoint。

Grok 現在屬於 xAI 還是 SpaceX

SpaceX 在 2026 年 2 月收購 xAI,目前官網品牌使用 SpaceXAI。Grok 的產品名稱不變,API endpoint、SDK 與多數文件仍沿用 xAI,因此 api.x.ai、xAI API 與 SpaceXAI 會同時看到。

Grok 4.6 為什麼不是 Grok 5

Grok 4.6 是建立在 Grok 4.5 上的 supplemental training、SFT 與 agentic RL,重點是長任務、工具操作和互動式成果,不是官方定義的下一代 foundation model。版本號代表公開產品系列,無法只靠數字判斷是否重新做了 foundation pretraining。

Grok 是開源模型嗎

只有部分舊版本開放權重。Grok-1 的 314B base model 以 Apache 2.0 公開;Grok 4.6 則是透過 Grok 產品、合作平台與 API 提供的閉源模型,不能下載到本機自行執行。

Grok 4.6 會自動搜尋 X 與網路嗎

在 Grok 產品中,系統可以依模式替模型提供搜尋工具;直接呼叫 API 時則要啟用 Web Search 或 X Search。沒有搜尋工具時,Grok 4.6 的 knowledge cutoff 是 2026 年 2 月 1 日,不能把 500K context 與即時知識混為一談。

參考來源


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