ข้อกำหนดทางเทคนิคของ Grok-4.20 Beta
| รายการ | Grok-4.20 Beta (ข้อมูลจำเพาะสาธารณะ) |
|---|---|
| ตระกูลโมเดล | ซีรีส์ Grok-4 |
| ผู้พัฒนา | xAI |
| สถานะการเผยแพร่ | เบต้า (เผยแพร่ครั้งแรก Feb 17, 2026) |
| ประเภทอินพุต | ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ |
| ประเภทเอาต์พุต | ผลลัพธ์เป็นข้อความ (รองรับผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างและการเรียกใช้ฟังก์ชัน/เครื่องมือ) |
| หน้าต่างบริบท | สูงสุด 2,000,000 โทเค็น |
| สถาปัตยกรรม | การให้เหตุผลแบบร่วมมือหลายเอเจนต์ |
| การรองรับเครื่องมือ | การเรียกใช้ฟังก์ชัน, ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง |
| ความสามารถด้านการให้เหตุผล | ความสามารถด้านการให้เหตุผลในตัว |
| โครงสร้างพื้นฐานการฝึก | ซูเปอร์คลัสเตอร์ Colossus (~200,000 GPUs) |
| รุ่นย่อยของโมเดล | grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning. |
Grok-4.20 Beta คืออะไร
Grok-4.20 Beta เป็นรุ่นทดลองล่าสุดในตระกูล Grok-4 ที่พัฒนาโดย xAI โดยมุ่งเน้นที่ การให้เหตุผลเชิงเอเจนต์ การจัดการบริบทที่ยาวเป็นพิเศษ และการอนุมานความเร็วสูง เพื่อมอบคำตอบที่แม่นยำพร้อมอัตรา “หลอน” ต่ำกว่ารุ่นก่อนของ Grok
ต่างจากรุ่นก่อนหน้าที่ใช้การอนุมานแบบโมเดลเดี่ยว Grok-4.20 นำเสนอ การทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์ ซึ่งเอเจนต์ภายในหลายตัวจะวิเคราะห์พรอมต์พร้อมกันและบรรจบสู่คำตอบสุดท้าย สถาปัตยกรรมนี้ออกแบบมาเพื่อยกระดับสมรรถนะในงานให้เหตุผลซับซ้อน การเขียนโค้ด และงานวิจัย
คุณสมบัติหลักของ Grok-4.20
- หน้าต่างบริบทแบบยาวพิเศษ (2M โทเค็น): ทำให้สามารถประมวลผลหนังสือทั้งเล่ม ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หรือคลังโค้ดที่ยาวได้ในพรอมต์เดียว
- สถาปัตยกรรมการให้เหตุผลแบบหลายเอเจนต์: มีเอเจนต์ภายในได้สูงสุดสี่ตัวที่วิเคราะห์พรอมต์แบบขนานและถกเถียงวิธีแก้ปัญหาก่อนให้คำตอบสุดท้าย
- การเรียกใช้เครื่องมือเชิงเอเจนต์และผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง: รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันและการตอบกลับแบบมีโครงสร้างเพื่อผสานกับแอปพลิเคชันและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
- ความเข้าใจแบบมัลติโหมด: รับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอภายในไปป์ไลน์โมเดลเดียวกัน
- การอนุมานความเร็วสูงโดยเน้นลดความหลอน: xAI วางตำแหน่งโมเดลว่าเหมาะกับคำตอบที่ตรงความจริงและยึดตามพรอมต์อย่างเคร่งครัด
ประสิทธิภาพตามเบนช์มาร์กของ Grok-4.20 Beta
ข้อมูลเบนช์มาร์กสาธารณะยังมีจำกัดในช่วงเบต้า แต่รายงานเบื้องต้นระบุว่า:
| เบนช์มาร์ก | ผลลัพธ์ / สถานะ |
|---|---|
| LMSYS Chatbot Arena | ELO โดยประมาณ ~1505–1535 |
| ForecastBench | อันดับที่ #2 ในการทดสอบช่วงต้น |
| Alpha Arena trading challenge | ทำผลตอบแทน +34.59% |
ตัวเลขเหล่านี้บ่งชี้ว่า Grok-4.20 สามารถแข่งขันกับโมเดลแนวหน้าในการให้เหตุผลเชิงปฏิบัติและงานขับเคลื่อนโดยเอเจนต์ในโลกจริง มากกว่าคำถามเบนช์มาร์กแบบเรียบง่าย
Grok-4.20 Beta เทียบกับโมเดลแนวหน้ารายอื่น
| โมเดล | ผู้พัฒนา | หน้าต่างบริบท | จุดเด่นหลัก |
|---|---|---|---|
| Grok-4.20 Beta | xAI | 2M โทเค็น | การให้เหตุผลแบบหลายเอเจนต์ |
| GPT-5.2 | OpenAI | ~400K โทเค็น | การให้เหตุผลขั้นสูง + การเขียนโค้ด |
| Gemini 3 Pro | ~1M โทเค็น | มัลติโหมดและระบบนิเวศของ Google | |
| Claude 4 Opus | Anthropic | ~200K+ โทเค็น | การให้เหตุผลที่เชื่อถือได้ |
ความแตกต่างสำคัญ
- Grok-4.20 เน้นการทำงานร่วมกันแบบหลายเอเจนต์สำหรับงานให้เหตุผล
- มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุดชุดหนึ่งใน LLM ที่ใช้งานจริง (2M โทเค็น)
- โมเดลคู่แข่งอาจเหนือกว่า Grok ในบางด้าน เช่น การให้เหตุผลแบบมีโครงสร้างหรือการเขียนเชิงสร้างสรรค์ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงานประเมิน
กรณีใช้งานตัวอย่าง
- การวิเคราะห์งานวิจัยบริบทยาว
ประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่ เอกสารทางกฎหมาย หรือผลงานวิชาการ - ระบบอัตโนมัติเชิงเอเจนต์
สร้างเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่โมเดลวางแผนและดำเนินงาน - การเขียนโค้ดขั้นสูงและการจำลอง
แก้ปัญหาวิศวกรรมหรือจำลองระบบด้วยสายโซ่การให้เหตุผลยาว - การวิเคราะห์ข้อมูลและระบบแดชบอร์ดอัตโนมัติ
ติดตามและวิเคราะห์สตรีมข้อมูลหลายชุดแบบขนาน - การประมวลผลความรู้แบบมัลติโหมด
ตีความรูปภาพ เฟรมวิดีโอ และข้อความในกระบวนการให้เหตุผลแบบรวม
วิธีเข้าถึงและใช้งาน Grok 4.2 API
ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนเพื่อขอรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com. หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน เข้าสู่ CometAPI console. รับ API key สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่ง
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง Grok 4.2 API
เลือกปลายทาง “grok-4.20-beta-0309-reasoning” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนดค่า request body วิธีการเรียกและรูปแบบ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ยังมีการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ ที่เรียกใช้งาน: รูปแบบ Chat
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณในช่อง content—ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์