Кратко
Grok 4.7 — фронтирная модель SpaceXAI для программирования, агентных рабочих процессов и профессиональной интеллектуальной работы, выпущенная 21 сентября 2026 года. Она совмещает контекстное окно на 500,000 токенов, ввод текста и изображений, настраиваемые рассуждения, вызов функций, поиск в вебе и X, а также выполнение кода.
Для запросов с промптом менее 200,000 токенов официальный xAI API указывает $2 за миллион входных токенов, $0.50 за миллион кэшированных входных токенов и $6 за миллион выходных токенов. CometAPI в настоящее время указывает для Grok 4.7 $1.60 за вход, $0.40 за кэшированный вход и $4.80 за выход за миллион токенов для того же уровня — на 20% ниже официальных ставок, отображаемых на странице модели.
Практическая ценность — не универсальное лидерство в бенчмарках. Grok 4.7 наиболее убедителен там, где рабочая нагрузка сочетает инженерные задачи, длинные агентные циклы, использование инструментов, большие рабочие контексты и чувствительность к стоимости выходных токенов. Командам следует валидировать модель на своих репозиториях и процессах до маршрутизации в продакшне.
Основные выводы
- Grok 4.7 использует более крупную базовую модель, чем Grok 4.6, более длительное обучение с подкреплением на более сложных многочасовых задачах и усиленную самопроверку.
- API поддерживает контекстное окно на 500,000 токенов, ввод текста и изображений, текстовый вывод, четыре уровня рассуждений, структурированный вывод, вызов функций, поиск в вебе и X, а также выполнение кода.
- SpaceXAI сообщает 46.3% на CursorBench 4.0, 71.0% на DeepSWE v1.1 и 38.0% на Terminal-Bench 4.0. Это опубликованные поставщиком результаты, а не доказательство универсального лидерства.
- CometAPI указывает доступность Grok 4.7, с совместимой с OpenAI конечной точкой и ценами на 20% ниже официальных ставок xAI, указанных в его текущем каталоге.
- Выбирайте Grok 4.7 для чувствительных к стоимости инженерных агентов и длительного использования инструментов; выбирайте альтернативы, когда более важны очень длинный контекст или критически важный для вас бенчмарк-домен, чем цена за единицу.
Что такое Grok 4.7?
Grok 4.7 — последняя фронтирная крупная языковая модель SpaceXAI, ориентированная на программирование, автономные агентные задачи и профессиональную интеллектуальную работу. Релиз фокусируется на задачах, требующих устойчивого взаимодействия, использования инструментов, проверки и доработки, а не только одноразовых ответов.
SpaceXAI заявляет, что Grok 4.7 обучался с более длительным циклом RL на более сложной смеси задач, смещённой в сторону проблем, решение которых может занимать много часов. Это делает модель особенно уместной для задач уровня репозитория в разработке ПО, отладки, исследований, создания документов, инженерного анализа и многошаговой автоматизации.
Чем Grok 4.7 отличается от — и лучше — Grok 4.6?
Более крупная базовая модель
Grok 4.7 переходит на более крупную базовую модель по сравнению с Grok 4.6. SpaceXAI не раскрывает финальный публичный размер в параметрах, так что защищаемый вывод — увеличение ёмкости базовой модели, а не конкретная оценка параметров.
Более длительное обучение с подкреплением на более сложных задачах
Этап RL был расширён и смещён к более трудным, долгосрочным проблемам. SpaceXAI подчёркивает задачи, которые могут требовать часов работы, что согласуется с автономным кодингом, исследованиями и профессиональными агентными рабочими процессами.
Более сильная самопроверка
Grok 4.7 обучен тщательнее проверять собственную работу. Это важно в разработке ПО, поскольку надёжный агент должен многократно инспектировать, модифицировать, тестировать, диагностировать отказы, пересматривать и валидировать — а не просто генерировать первый ответ.
Измеренные улучшения по сравнению с Grok 4.6
| Показатель | Grok 4.6 | Grok 4.7 | Изменение |
|---|---|---|---|
| CursorBench 4.0 | 40.4% | 46.3% | +5.9 п. п. |
| DeepSWE v1.1 | 65.2% | 71.0% | +5.8 п. п. |
| EEBench | 53.0% | 64.0% | +11.0 п. п. |
| AA Briefcase v1.1 | 1,546 | 1,657 | +111 |
| Terminal-Bench 4.0 | 20.3% | 38.0% | +17.7 п. п. |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 15.8% | 19.6% | +3.8 п. п. |
| HealthBench Professional | 48.5% | 56.7% | +8.2 п. п. |
По всему опубликованному набору при запуске Grok 4.7 улучшает результаты Grok 4.6 по каждому показателю. Наибольший абсолютный рост — на Terminal-Bench 4.0, что соответствует упору релиза на длительные командные и инструментальные рабочие процессы. Эти числа остаются опубликованными поставщиком и должны быть проверены на реальных задачах до решения о миграции.
Насколько хорош Grok 4.7 на бенчмарках?
Запусковая оценка SpaceXAI охватывает разработку ПО, работу в терминале, профессиональные офисные задачи, юридическую работу, клиническое рассуждение и электротехнику. Эти результаты опубликованы поставщиком и должны быть валидированы на производственных рабочих нагрузках до принятия решений о закупке или маршрутизации.
| Бенчмарк | Grok 4.7 xHigh | Grok 4.6 High | GPT-5.6 Sol Max | Fable 5.1 Max |
|---|---|---|---|---|
| CursorBench 4.0 | 46.3% | 40.4% | 41.7% | 51.8% |
| DeepSWE v1.1 | 71.0%* | 65.2% | 72.7% | 70.0% |
| EEBench | 64.0% | 53.0% | 39.4% | 56.4% |
| AA Briefcase v1.1 | 1,657 | 1,546 | 1,487 | 1,678 |
| Terminal-Bench 4.0 | 38.0% | 20.3% | 37.3% | 57.9% |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 19.6% | 15.8% | 2.5% | 6.7% |
| HealthBench Professional | 56.7% | 48.5% | 60.5% | 62.1% |
В результатах запуска Grok 4.7 SpaceXAI отмечает, что показатель 71.0% на DeepSWE v1.1 получен при высоких усилиях на рассуждение.
В анонсе запуска не раскрыты все настройки по каждому бенчмарку, конфигурация инструментов, число прогонов или среда оценки. Рассматривайте эти значения как опубликованные поставщиком и проверяйте модель на собственных репозиториях, инструментах, целевых задержках и критериях отказов до маршрутизации продакшн-работ.
Что показывает бенчмарк-профиль Grok 4.7?
Разработка программного обеспечения
CursorBench 4.0 повышается с 40.4% у Grok 4.6 до 46.3% у Grok 4.7, а DeepSWE v1.1 — с 65.2% до 71.0%. Это поддерживает позиционирование Grok 4.7 как модели для кодовых агентов, а не только разговорной помощи в программировании.
Длительная работа в терминале
Terminal-Bench 4.0 демонстрирует одно из крупных поколенческих изменений: 20.3% для Grok 4.6 против 38.0% для Grok 4.7. Абсолютный прирост на 17.7 п. п. согласуется с упором SpaceXAI на более длительное RL и самопроверку.
Электротехника
На EEBench Grok 4.7 достигает 64.0% по сравнению с 53.0% у Grok 4.6. Среди опубликованных сравнений это один из самых сильных относительных результатов Grok 4.7.
Профессиональная интеллектуальная работа
AA Briefcase v1.1 повышается с 1,546 до 1,657. Эти задания спроектированы для отражения многочасовой профессиональной работы с артефактами, такими как документы, презентации, анализ и прочие структурированные результаты.
Grok 4.7 vs GPT-5.6 Sol vs Fable 5.1: как они сравнимы?
Проверка цен у провайдеров: OpenAI указывает для GPT-5.6 Sol $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных токенов, тогда как Anthropic указывает для Claude Fable 5.1 $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных токенов.
| Показатель | Grok 4.7 | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Основное позиционирование | Программирование, агентные задачи, интеллектуальная работа | Сложные профессиональные рассуждения и программирование | Длительные агенты, программирование и интеллектуальная работа |
| Окно контекста | 500,000 токенов | 1,050,000 токенов | 1,000,000 токенов |
| Модальности | Ввод текста и изображений; текстовый вывод | Ввод текста и изображений; текстовый вывод | Ввод текста и изображений; текстовый вывод |
| Управление рассуждением | Low, medium, high, xhigh | None through max | Adaptive thinking with configurable effort |
| Статус API провайдера | Доступно в публичном xAI API | Доступно через OpenAI Chat Completions и Responses | Доступно через Claude API и поддерживаемые облачные маркетплейсы |
| Цена входа / 1M токенов | $2 | $4 | $10 |
| Цена выхода / 1M токенов | $6 | $20 | $50 |
| CursorBench 4.0 | 46.3% | 41.7% | 51.8% |
| DeepSWE v1.1 | 71.0% | 72.7% | 70.0% |
| Наилучшее применение | Чувствительные к цене инженерные агенты и длительное ИИ-инструментарий | Широкие проф. рассуждения с очень длинным контекстом | Максимальная производительность долгоживущих агентов и знаниевых процессов |
Какую модель выбирать?
- Выбирайте Grok 4.7, когда приоритетом являются инженерные рабочие нагрузки, длительное использование инструментов, настраиваемые рассуждения и более низкая стоимость выходных токенов. Особенно привлекателен для репозиторных агентов, терминальных рабочих процессов и исследовательских задач с большим контекстом, остающимся ниже порога 200K по цене.
- Выбирайте GPT-5.6 Sol, когда задаче нужны более широкие профессиональные рассуждения, окно контекста свыше миллиона токенов, или когда более сильный результат на критически важной для бизнеса оценке (например, DeepSWE или клиническое рассуждение) подтверждён в вашей собственной инфраструктуре.
- Выбирайте Claude Fable 5.1, когда максимальная производительность длительных агентов, качество кода, выполнение в терминале или клиническое рассуждение оправдывают более высокую цену за токены.
- Используйте маршрутизацию моделей, когда рабочие нагрузки различаются. Направляйте рутинные инженерные и высокообъёмные агентные шаги в наиболее экономичную квалифицированную модель, а более дорогую модель резервируйте для задач, где измеряемые показатели успеха оправдывают премию.
Правильный выбор зависит от сквозной успешности задач, задержки, ретраев, точности вызовов инструментов и объёма ручной доработки, а не от одного бенчмарка или заголовочной цены на токены.
Сколько стоит API Grok 4.7?
Ниже — сравнение официальных ставок xAI с ценами, отображёнными на странице модели Grok 4.7 в CometAPI по состоянию на 22 сентября 2026 года. CometAPI заявляет о скидке 20%; перед продакшеном проверяйте актуальные цены, поскольку цены шлюза и промо-условия могут меняться.
| Уровень промпта | Тип цены | xAI official | CometAPI | Разница |
|---|---|---|---|---|
| Ниже 200K токенов промпта | Вход / 1M | $2.00 | $1.60 | Ниже на 20% |
| Кэшированный вход / 1M | $0.50 | $0.40 | Ниже на 20% | |
| Выход / 1M | $6.00 | $4.80 | Ниже на 20% | |
| Выше 200K токенов промпта | Вход / 1M | $4.00 | $3.20 | Ниже на 20% |
| Кэшированный вход / 1M | $1.00 | $0.80 | Ниже на 20% | |
| Выход / 1M | $12.00 | $9.60 | Ниже на 20% |
Стандартное ценообразование для контекста до 200,000 токенов в промпте
Для запросов, чей промпт не превышает 200,000 токенов, Grok 4.7 стоит $2 за миллион входных токенов, $0.50 за миллион кэшированных входных токенов и $6 за миллион выходных токенов. Кэшированный вход — самая дешёвая категория, поэтому приложения с повторяющимися системными инструкциями или повторно используемым контекстом могут снижать стоимость, если эти токены квалифицируются для кэширования.
Простой пример: запрос, использующий 100,000 некэшированных входных токенов и генерирующий 10,000 выходных токенов, будет стоить около $0.26 до учёта прочих платформенных сборов: $0.20 за вход плюс $0.06 за выход.
Ценообразование для длинного контекста свыше 200,000 токенов в промпте
Как только промпт превышает 200,000 токенов, ставки удваиваются до $4 за миллион входных токенов, $1 за миллион кэшированных входных токенов и $12 за миллион выходных токенов. Более высокий уровень применяется из-за длины промпта, поэтому командам следует мониторить накопленную историю диалога, следы инструментов, извлечённые документы и контекст репозитория перед отправкой каждого запроса.
Практическое решение по стоимости — это не только сколько токенов использует задача, но и пересекает ли промпт границу в 200,000 токенов. Подведение итогов по завершённой работе, удаление устаревшего вывода инструментов и извлечение только наиболее релевантных файлов помогут удержать подходящие нагрузки в стандартном уровне без жертвования необходимым контекстом.
Примечания к выпуску SpaceXAI документируют этот порог. Бюджеты продакшена также должны учитывать ретраи, агентные циклы, неудачные вызовы инструментов и длину выходов, а не сравнивать провайдеров только по заголовочной цене на входные токены.
Что делает Grok 4.7 полезным для ИИ-агентов?
- Контекстное окно 500K: умещает значительные объёмы исходного кода, спецификаций, вывода инструментов, логов и истории диалога в одном рабочем контексте. Полезно для задач масштаба репозитория и многодокументного анализа, хотя контекст всё ещё требует активной очистки.
- Настраиваемые рассуждения: приложения могут выбирать low, medium, high или xhigh, балансируя задержку и вычисления с глубиной рассуждений в зависимости от сложности задачи.
- Вызов функций и структурированный вывод: агенты могут запрашивать базы данных, запускать тесты, инспектировать документы, вызывать внутренние API и возвращать машинно-читаемые результаты.
- Поиск в вебе и X: инструменты поиска могут получать актуальную информацию, когда данных обучения модели недостаточно. Извлечённый контент следует рассматривать как недоверенный и проверять.
- Выполнение кода: модель может валидировать вычисления, преобразовывать данные и тестировать сгенерированные решения, а не полагаться только на языковое выводование.
- Фокус на долгих рабочих процессах: упор в обучении на многочасовые задачи, управление контекстом и самопроверку нацелен на агентные циклы, которые накапливают следы инструментов и требуют восстановления после сбоев.
Как Grok 4.7 улучшает безопасность?
SpaceXAI заявляет, что в Grok 4.7 введён совершенно новый стек средств защиты и усилена устойчивость к джейлбрейкам и двоякому использованию. В анонсе компания сообщает 62.4% на биобезопасном бенчмарке LatchBio и указывает, что только 3.3% рискованных dual-use промптов были пропущены на HackerBench v0.3.
Эти цифры — оценки, опубликованные поставщиком. Они полезны для понимания заявлений релиза, но не должны считаться универсальной мерой реальной безопасности.
Как разработчикам использовать API Grok 4.7?
Grok 4.7 доступен через CometAPI под идентификатором модели grok-4.7. CometAPI предоставляет совместимую с OpenAI конечную точку, один ключ API и биллинг для нескольких провайдеров моделей, более простой параллельный тест и маршрутизацию моделей, а также на текущий момент цены на токены на 20% ниже официальных ставок xAI. Перед продакшеном подтвердите актуальную страницу модели, здоровье конечной точки, поддерживаемые параметры, цены и требования к обработке данных.
Пример запроса CometAPI:
curl "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
-d '{
"model": "grok-4.7",
"input": "Explain how a distributed task queue handles worker failure."
}'
Стоит ли переходить на Grok 4.7?
Для существующих пользователей Grok 4.6, зависящих от кодовых агентов или длительных профессиональных рабочих процессов, Grok 4.7 — значимый кандидат на обновление, поскольку набор бенчмарков при запуске улучшен по каждому заявленному измерению, в то время как стандартные цены на токены ниже порога длинного контекста остаются на уровне $2/$6.
Для пользователей других фронтирных моделей решение зависит от рабочих нагрузок. Grok 4.7 особенно интересен, когда важны стоимость выходных токенов, инженерные рабочие нагрузки, большие контексты и длительное использование инструментов. Там, где другая модель сильнее в критичном домене, маршрутизация моделей может быть рациональнее, чем замена всех моделей одним провайдером.
Заключение
Grok 4.7 — это больше, чем рутинное числовое обновление Grok 4.6. Релиз явно ориентирован на длительную работу через инструменты, повторную проверку, большие контексты и несколько шагов исполнения.
Наиболее сильные поколенческие приросты там, где такая учебная направленность наиболее важна: Terminal-Bench 4.0 повышается с 20.3% до 38.0%, EEBench — с 53.0% до 64.0%, а CursorBench 4.0 — с 40.4% до 46.3%, при этом стандартное ценообразование ниже порога 200K по промпту остаётся $2/М за вход и $6/М за выход.
Практическое ценностное предложение — не «Grok 4.7 выигрывает каждый бенчмарк». Оно в том, что Grok 4.7 сокращает разрыв между фронтирной агентной способностью и более низкой стоимостью вычислений, что делает его особенно релевантным для кодовых агентов, исследовательских систем и профессиональных рабочих процессов, которым нужно работать много шагов, а не дать один ответ.