What makes Grok-4.20 different from previous Grok models?

Grok-4.20 wprowadza system rozumowania wieloagentowego, w którym kilku agentów jednocześnie analizuje polecenie i współpracuje nad ostateczną odpowiedzią, poprawiając złożone rozumowanie oraz wydajność w zakresie kodowania.

How large is the context window in the Grok-4.20 API?

Grok-4.20 obsługuje okno kontekstu do 2,000,000 tokenów, co pozwala deweloperom przetwarzać niezwykle długie dokumenty lub zbiory danych w jednym żądaniu.

Can Grok-4.20 handle multimodal inputs such as images or video?

Tak. Grok-4.20 obsługuje wejścia multimodalne, w tym tekst, obrazy i wideo, umożliwiając analizę treści mieszanych w ramach jednej rozmowy.

How does Grok-4.20 compare with GPT-5.2 or Gemini models?

Grok-4.20 koncentruje się na rozumowaniu wieloagentowym i bardzo długich oknach kontekstu, podczas gdy GPT-5.2 kładzie nacisk na rozumowanie o wysokiej dokładności, a modele Gemini skupiają się na integracji multimodalnej w ekosystemie Google.

Is Grok-4.20 available through an API for developers?

Tak. Grok-4.20 jest dostępny poprzez Come API.

What benchmarks show Grok-4.20 performance?

Wczesne raporty lokują Grok-4.20 na poziomie około 1505–1535 ELO na LMSYS Arena oraz wskazują na mocne wyniki w rzeczywistych zawodach, takich jak symulacje handlowe Alpha Arena.

Przystępne cenowo API Grok 4.20 | text-to-text

Specyfikacja techniczna Grok-4.20

Pozycja	Grok-4.20 (specyfikacje publiczne)
Rodzina modeli	seria Grok-4
Twórca	xAI
Status wydania	Beta (pierwsze wdrożenie 17 lutego 2026 r.)
Typy wejścia	Tekst, Obraz, Wideo
Typy wyjścia	Wyjścia tekstowe (obsługiwane ustrukturyzowane wyniki oraz wywoływanie funkcji/narzędzi).
Okno kontekstu	Do 2,000,000 tokenów
Architektura	Wieloagentowe współdziałające rozumowanie
Obsługa narzędzi	Wywoływanie funkcji, ustrukturyzowane wyniki
Rozumowanie	Wbudowane możliwości rozumowania
Infrastruktura treningowa	Superklaster Colossus (~200,000 GPUs)
Warianty modelu	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Czym jest Grok-4.20

Grok-4.20 to najnowsze eksperymentalne wydanie z rodziny Grok-4 opracowanej przez xAI. Koncentruje się na agentowym rozumowaniu, obsłudze niezwykle długiego kontekstu oraz szybkim wnioskowaniu, dążąc do dostarczania precyzyjnych odpowiedzi z niższym współczynnikiem halucynacji niż wcześniejsze modele Grok.

W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli Grok, które używały wnioskowania pojedynczego modelu, Grok-4.20 wprowadza współpracę wielu agentów, w której kilka wewnętrznych agentów jednocześnie analizuje prompt i dochodzi do wspólnej odpowiedzi. Ta architektura ma poprawić wydajność w złożonym rozumowaniu, kodowaniu i zadaniach badawczych.

Główne funkcje Grok-4.20

Ultradługie okno kontekstu (2M tokenów): Umożliwia przetwarzanie całych książek, dużych zbiorów danych lub długich repozytoriów kodu w jednym promptcie.
Wieloagentowa architektura rozumowania: Do czterech wewnętrznych agentów może równolegle analizować prompt i dyskutować nad rozwiązaniami przed wygenerowaniem końcowej odpowiedzi.
Agentowe wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyniki: Obsługuje wywoływanie funkcji oraz ustrukturyzowane odpowiedzi do integracji z aplikacjami i zautomatyzowanymi procesami.
Rozumienie multimodalne: Akceptuje wejścia tekstowe, obrazowe i wideo w tym samym potoku modelu.
Szybkie wnioskowanie z naciskiem na niską halucynację: xAI pozycjonuje model jako zoptymalizowany pod kątem prawdziwości odpowiedzi i silnego przestrzegania promptów.

Wydajność benchmarkowa Grok-4.20

Publiczne dane benchmarkowe są wciąż ograniczone w fazie beta, ale wczesne doniesienia wskazują:

Benchmark	Wynik / Status
LMSYS Chatbot Arena	Szacowany ELO ~1505–1535
ForecastBench	Na 2. miejscu w wczesnych testach
Alpha Arena trading challenge	Osiągnięto zwrot +34.59%

Te liczby sugerują, że Grok-4.20 konkuruje z modelami czołowymi w zadaniach realnego świata opartych na rozumowaniu i pracy agentów, a nie w prostych pytaniach benchmarkowych.

Grok-4.20 Beta vs inne modele czołowe

Model	Twórca	Okno kontekstu	Kluczowa mocna strona
Grok-4.20	xAI	2M tokens	Wieloagentowe rozumowanie
GPT-5.2	OpenAI	~400K tokens	Zaawansowane rozumowanie + kodowanie
Gemini 3 Pro	Google	~1M tokens	multimodalność i ekosystem Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ tokens	niezawodne rozumowanie

Kluczowe różnice

Grok-4.20 kładzie nacisk na współpracę wielu agentów przy zadaniach rozumowania.
Zapewnia jedno z największych okien kontekstu w produkcyjnych LLM (2M tokenów).
Modele konkurencyjne mogą przewyższać Groka w niektórych obszarach, takich jak ustrukturyzowane rozumowanie lub kreatywne pisanie, w zależności od zadań oceny.

Przykładowe zastosowania

Analiza badań z długim kontekstem
Przetwarzaj duże dokumenty, materiały prawne lub prace naukowe.
Agentowe systemy automatyzacji
Buduj wieloetapowe przepływy pracy, w których model planuje i wykonuje zadania.
Zaawansowane kodowanie i symulacje
Rozwiązuj problemy inżynierskie lub symuluj systemy z długimi łańcuchami rozumowania.
Analiza danych i automatyzacja pulpitów nawigacyjnych
Śledź i analizuj równolegle wiele strumieni danych.
Przetwarzanie wiedzy multimodalnej
Interpretuj obrazy, klatki wideo i tekst w jednym spójnym procesie rozumowania.

Jak uzyskać dostęp i korzystać z API Grok 4.2

Krok 1: Zarejestruj klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API dostępu do interfejsu. Kliknij “Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do `Grok 4.2` API

Wybierz punkt końcowy “grok-4.20-0309-reasoning”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są uzyskane z dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona zapewnia również test Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Where to call it: Chat format.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Odbierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API odpowiada statusem zadania i danymi wyjściowymi.

Cennik dla Grok 4.20

Poznaj konkurencyjne ceny dla Grok 4.20, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Grok 4.20 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

Cena Comet (USD / M Tokens)	Oficjalna cena (USD / M Tokens)	Zniżka
Wejście:$1/M Wyjście:$2/M	Wejście:$1.25/M Wyjście:$2.5/M	-20%

Przykładowy kod i API dla Grok 4.20

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Grok 4.20, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Grok 4.20 w Twoich projektach.

Python
JavaScript
Curl

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings.",
        }
    ],
    tools=[{"type": "web_search"}, {"type": "x_search"}],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings.",
        }
    ],
    tools=[{"type": "web_search"}, {"type": "x_search"}],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: baseUrl,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings.",
    },
  ],
  tools: [{ type: "web_search" }, { type: "x_search" }],
});

console.log(response.output_text ?? JSON.stringify(response.output, null, 2));

Curl Code Example

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings."
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "web_search"},
      {"type": "x_search"}
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Wersje modelu Grok 4.20

Powody, dla których Grok 4.20 posiada wiele migawek, mogą obejmować takie czynniki jak: różnice w wynikach po aktualizacjach wymagające starszych migawek dla zachowania spójności, zapewnienie programistom okresu przejściowego na adaptację i migrację, oraz różne migawki odpowiadające globalnym lub regionalnym punktom końcowym w celu optymalizacji doświadczenia użytkownika. Aby poznać szczegółowe różnice między wersjami, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją.

Identyfikator modelu	opis	Dostępność	Żądania
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Wariant wieloagentowy dostrojony do orkiestracji agentów w czasie rzeczywistym i wywoływania narzędzi (przydatny w zaawansowanych przepływach pracy badawczej, w których wiele podagentów wykonuje wyszukiwania w sieci, uruchamia kod i przeprowadza ocenę krytyczną).	✅	wywołania w formacie odpowiedzi.
grok-4.20-0309-reasoning	Wariant zoptymalizowany pod kątem rozumowania: priorytetem jest głębsze rozumowanie w stylu łańcucha myśli oraz wyższe wyniki w testach silnie opartych na rozumowaniu; oczekiwane są wyższe opóźnienia/koszt na token w porównaniu z wariantami bez rozumowania.	✅	wywołanie w formacie czatu oraz wywołania w formacie odpowiedzi.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Wariant o niższych opóźnieniach / niższych kosztach do zadań o wysokiej przepustowości, w których priorytetem są deterministyczne, krótkie odpowiedzi lub strumieniowe wyniki; kompromisem są niższe wyniki w benchmarkach rozumowania.	✅	wywołanie w formacie czatu oraz wywołania w formacie odpowiedzi.