Grok 4.7'nin Teknik Özellikleri
| Özellik | Grok 4.7 |
|---|---|
| Sağlayıcı | xAI / SpaceXAI |
| Model Kimliği | grok-4.7 |
| Yayın tarihi | 21 Eylül 2026 |
| Birincil odak | Kodlama, ajan tabanlı görevler, bilgi işi |
| Girdi modaliteleri | Metin, görsel |
| Çıktı modalitesi | Metin |
| Bağlam penceresi | 500,000 belirteç |
| Çıktı sınırı | xAI tarafından belirtilmiş bir metin çıktısı sınırı yok |
| Akıl yürütme çabası | low, medium, high, xhigh; varsayılan high |
| API'ler | Responses API, Chat Completions |
| Araçlar | Fonksiyon çağırma, web araması, X araması, kod yürütme |
| Bilgi kesimi | Mayıs 2026 |
| Batch API | Desteklenmiyor |
Grok 4.7, xAI'nin kodlama, ajan tabanlı görevler ve bilgi işi için öncü modelidir. Resmi API model kimliği grok-4.7'dir. xAI, 500K-belirteçlik bir bağlam penceresi, metin ve görsel girdi ile metin çıktısı, yapılandırılabilir akıl yürütme çabası ve Responses API ile Chat Completions desteğini belgelemiştir.
Grok 4.7 nedir?
Grok 4.7, 21 Eylül 2026'da yayımlanan, uzun süreli kodlama, ajan iş akışları ve profesyonel bilgi işi etrafında konumlandırılan yeni bir xAI modelidir. xAI, Grok 4.6'ya göre daha büyük bir temel model ve saatler sürebilen görevlere odaklanan daha uzun bir pekiştirmeli öğrenme çalışması kullandığını söylüyor. Model ayrıca Grok Bot harness'i yerel olarak anlamak üzere eğitilmiş olup, kendi çalışmasını kontrol etmeye ve daha uzun bağlamları yönetmeye vurgu yapmaktadır.
Geliştiriciler için önemli değişiklik yalnızca daha yüksek bir benchmark puanı değildir. Grok 4.7; 500K bağlam penceresi, reasoning_effort aracılığıyla akıl yürütme denetimleri, araç desteği ve çok modlu girdi özelliklerini, genişletilmiş ajan döngüleri için tasarlanmış bir modelde birleştirir.
Grok 4.7'nin Başlıca Özellikleri
- 500K-belirteçlik bağlam: Geniş bağlam penceresi, uzun depolar, genişletilmiş ajan oturumları, büyük teknik belgeler ve çok adımlı bilgi işi görevleri için tasarlanmıştır.
- Yapılandırılabilir akıl yürütme: Geliştiriciler
low,medium,highveyaxhighakıl yürütme çabasını seçebilir; varsayılanhigh'dır. Bu, hesaplama tahsisini görev karmaşıklığına göre ayarlamayı sağlar. - Kodlama ve ajanik optimizasyon: xAI, Grok 4.7'yi özellikle yazılım mühendisliği, ajan tabanlı görevler ve uzun süreli profesyonel iş akışları için konumlandırmaktadır.
- Çoklu modalite girdi: API, metin ve görsel girdileri kabul eder ve metin çıktısı üretir; bu da modeli ekran görüntüsü analizi, görsel hata ayıklama ve belge anlama iş akışlarına uygun kılar.
- Yerel araç desteği: Belgelendirilmiş yetenek seti, fonksiyon çağırma, web araması, X araması ve kod yürütmeyi içerir.
- Uzun vadeli güvenilirlik odağı: xAI, Grok 4.6'ya kıyasla öz-doğrulama ve uzun bağlam yönetiminde iyileştirmeler bildirmektedir; bu da çok saatlik görevlere vurgu yaptığını yansıtır. citeturn0search0
Grok 4.7'nin Benchmark Performansı
xAI'nin lansman değerlendirmesi aşağıdaki sonuçları raporlamaktadır. Bunlar sağlayıcı tarafından raporlanan benchmark ölçümleridir; bu nedenle her benchmark'ın metodolojisi ve yapılandırması bağlamında yorumlanmalı, evrensel bir sıralama olarak görülmemelidir.
| Benchmark | Grok 4.7 | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol | Fable 5.1 |
|---|---|---|---|---|
| CursorBench 4.0 | 46.3% | 40.4% | 41.7% | 51.8% |
| DeepSWE v1.1 | 71.0%* | 65.2% | 72.7% | 70.0% |
| 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% |
| EEBench | 64.0% | 53.0% | 39.4% | 56.4% |
*Bildirilen Grok 4.7 DeepSWE sonucu high çabasını kullanır. xAI'nin tablosu bu ölçümleri lansman karşılaştırmasının bir parçası olarak raporlar.
Benchmark profili göreve bağlıdır. Grok 4.7, bildirilen kodlama, terminal, hukuk, klinik ve elektrik mühendisliği değerlendirmelerinde Grok 4.6'ya göre önemli kazanımlar gösterirken, aynı tablo bazı seçili benchmark'larda diğer öncü modellerin önde olduğunu göstermektedir. Bu nedenle belirli bir iş yükü için Grok 4.7'yi değerlendirirken benchmark seçimi önemlidir.
Grok 4.7, Grok 4.6 ve GPT-5.6 Sol Karşılaştırması
| Alan | Grok 4.7 | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|
| Bağlam | 500K | 500K | Sağlayıcı spesifikasyonuna bakın |
| Temel konumlandırma | Kodlama, ajanlar, bilgi işi | Kodlama, ajanlar, bilgi işi | Genel öncü muhakeme |
| Akıl yürütme denetimleri | Low / medium / high / xhigh | Low / medium / high / xhigh | Sağlayıcıya özgü |
| Girdi | Metin + görsel | Metin + görsel | Sağlayıcıya özgü |
| Araç desteği | Fonksiyon çağırma, web araması, X araması, kod yürütme | Benzer araç odaklı iş akışı | Sağlayıcıya özgü |
| xAI'nin atıfta bulunduğu kodlama benchmark'ı | 46.3% CursorBench 4.0 | 40.4% | 41.7% |
Grok 4.7 ve Grok 4.6, aynı 500K bağlam sınıfını ve akıl yürütme çabası seçeneklerini paylaşır; ancak xAI, Grok 4.7 için lansman benchmark paketinde iyileştirilmiş sonuçlar rapor eder. GPT-5.6 Sol ile karşılaştırıldığında pratik ayrım iş yüküne bağlıdır: xAI'nin yayımladığı tablo; kodlama, ofis çalışması, terminal çalışması, hukuk, klinik muhakeme ve elektrik mühendisliği gibi alanlarda farklı göreli performans göstermektedir.
Sınırlamalar ve Uygulama Hususları
Grok 4.7'nin geniş bir bağlam penceresi vardır; ancak daha büyük bağlam, her uzun belge veya ajan iş akışı için daha iyi sonuçları garanti etmez. Uzun süreli uygulamalar, özellikle konuşmalar araç çıktıları biriktirdiğinde, bağlamı bilinçli biçimde yönetmeye devam etmelidir. xAI, uzun ajan döngüleri için prompt-cache routing ve context compaction önermektedir.
Model ayrıca güncel belgelere göre herkese açık Batch API desteğine sahip değildir. Toplu iş yükü oluşturan geliştiriciler bu nedenle desteklenen senkron API kalıplarını veya başka bir dağıtım yolunu kullanmalıdır.
Benchmark sonuçları sağlayıcı tarafından raporlanmıştır ve benchmark yapılandırmasına ve akıl yürütme çabasına göre değişir. Bu sonuçlar, model kalitesinin tek ve evrensel bir ölçüsü olarak değil, göreve özgü kanıtlar olarak ele alınmalıdır.
Temsili Kullanım Senaryoları
- Depo ölçekli kodlama: Büyük kod tabanlarını analiz etme, birden çok dosyada değişiklik uygulama, hataları giderme ve uzun sorun geçmişleri üzerinde akıl yürütme.
- Ajan tabanlı yazılım mühendisliği: Çok adımlı mühendislik iş akışları için akıl yürütmeyi fonksiyon çağırma, kod yürütme ve harici araçlarla birleştirme.
- Teknik belge analizi: 500K-belirteçlik bağlam içinde uzun spesifikasyonlar, mimari belgeler, araştırma materyali veya proje kayıtlarını işleme.
- Görsel hata ayıklama: Metinsel mühendislik bağlamıyla birlikte ekran görüntülerini, diyagramları ve diğer görsel girdileri analiz etme.
- Profesyonel bilgi işi: Uzun çok adımlı akıl yürütme gerektiren belgeleri veya yapılandırılmış çıktıları taslaklama, analiz etme ve gözden geçirme.
- Araştırma ve bilgi iş akışları: Güncel dış bilgi gerektiğinde ve uygulamanın araç izinleri elverdiğinde web araması ve X araması araçlarını kullanma.
CometAPI Üzerinden Grok 4.7 API'sine Nasıl Erişilir
CometAPI şu anda grok-4.7 model kimliğine sahip özel bir Grok 4.7 model sayfasına ve belgelenmiş /v1/chat/completions ile /v1/responses yollarına sahiptir. Güncel CometAPI sayfası, Grok 4.7'nin kendi API katmanı üzerinden erişilebilir olduğunu doğrulamaktadır.
Adım 1: Bir CometAPI API Anahtarı Alın
Bir CometAPI hesabı oluşturun veya oturum açın ve API konsolundan bir API anahtarı edinin. CometAPI, tek bir hesapla birden çok model sağlayıcısına erişim sağlayan birleşik bir API katmanı sunar.
Adım 2: grok-4.7 seçin
Model kimliği olarak grok-4.7 kullanın ve uygulamayla eşleşen CometAPI yolunu seçin. Güncel model sayfası hem /v1/chat/completions hem de /v1/responses yollarını listeler. citeturn1search2
Adım 3: Yanıtı Gönderin ve İşleyin
Kullanıcının istemini seçilen uç noktadan gönderin ve ardından dönen yanıtı, CometAPI tarafından desteklenen diğer dil modelleri için kullanılan aynı uygulama iş akışında işleyin. Üretim dağıtımları için, uygulama ayrıntılarını sabitlemeden önce canlı CometAPI model kataloğunu ve yol belgelerini doğrulayın.