mã-grok-nhanh-1 là của xAI mô hình mã hóa tác nhân tập trung vào tốc độ, hiệu quả về chi phí được thiết kế để cung cấp năng lượng cho tích hợp IDE và các tác nhân mã hóa tự động. Nó nhấn mạnh độ trễ thấp, hành vi tác nhân (gọi công cụ, theo dõi lý luận từng bước) và hồ sơ chi phí nhỏ gọn cho quy trình làm việc hàng ngày của nhà phát triển.

Các tính năng chính (tổng quan)

Thông lượng cao / độ trễ thấp: tập trung vào việc xuất mã thông báo cực nhanh và hoàn thành nhanh chóng để sử dụng IDE.
Gọi hàm và công cụ của Agentic: hỗ trợ các lệnh gọi hàm và điều phối công cụ bên ngoài (chạy thử nghiệm, kiểm tra lỗi, tìm nạp tệp) để kích hoạt các tác nhân mã hóa nhiều bước.
Cửa sổ ngữ cảnh lớn: được thiết kế để xử lý các cơ sở mã lớn và ngữ cảnh nhiều tệp (các nhà cung cấp liệt kê 256k cửa sổ ngữ cảnh trong bộ điều hợp thị trường).
Lý luận / dấu vết có thể nhìn thấy: phản hồi có thể bao gồm các dấu vết lý luận từng bước nhằm mục đích giúp các quyết định của tác nhân có thể kiểm tra và gỡ lỗi được.

Chi tiết kỹ thuật

Kiến trúc và đào tạo: xAI cho biết grok-code-fast-1 được xây dựng từ đầu với kiến trúc mới và kho ngữ liệu tiền huấn luyện giàu nội dung lập trình; sau đó, mô hình được quản lý hậu huấn luyện trên các tập dữ liệu mã/yêu cầu kéo thực tế chất lượng cao. Quy trình kỹ thuật này được thiết kế để tạo ra mô hình thực tế bên trong quy trình làm việc của agentic (IDE + sử dụng công cụ).

Phục vụ & bối cảnh: grok-code-fast-1 và các mẫu sử dụng điển hình giả định đầu ra phát trực tuyến, lệnh gọi hàm và chèn ngữ cảnh phong phú (tải lên/thu thập tệp). Một số thị trường đám mây và bộ điều hợp nền tảng đã liệt kê nó với hỗ trợ ngữ cảnh lớn (256k ngữ cảnh trong một số bộ điều hợp).

Các tính năng sử dụng: Có thể nhìn thấy dấu vết lý luận (mô hình nêu rõ cách sử dụng công cụ/lập kế hoạch), hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng và tích hợp ví dụ, cũng như tích hợp đối tác ra mắt sớm (ví dụ: GitHub Copilot, Cursor).

Hiệu suất chuẩn (điểm số của nó)

SWE-Bench-Đã xác minh: xAI báo cáo một 70.8% điểm số trên dây nịt nội bộ của họ trên tập hợp con SWE-Bench-Verified — một chuẩn mực thường được sử dụng để so sánh mô hình kỹ thuật phần mềm. Một đánh giá thực hành gần đây đã báo cáo một đánh giá trung bình của con người ≈ 7.6 trên một bộ mã hóa hỗn hợp — cạnh tranh với một số mô hình giá trị cao (ví dụ: Gemini 2.5 Pro) nhưng vẫn kém hơn các mô hình đa phương thức/“lý luận tốt nhất” lớn hơn như Claude Opus 4 và Grok 4 của xAI trong các tác vụ suy luận có độ khó cao. Các điểm chuẩn cũng cho thấy sự khác biệt theo từng tác vụ: xuất sắc trong việc sửa lỗi phổ biến và tạo mã ngắn gọn, yếu hơn trong một số vấn đề chuyên biệt hoặc cụ thể của thư viện (ví dụ về Tailwind CSS).

API Grok-code-fast-1

So sánh:

so với Grok 4: Grok-code-fast-1 trao đổi một số tính chính xác tuyệt đối và lý luận sâu sắc hơn cho chi phí thấp hơn nhiều và thông lượng nhanh hơn; Grok 4 vẫn là lựa chọn có khả năng cao hơn.
so với Claude Opus / lớp GPT: Các mô hình đó thường hướng đến các nhiệm vụ phức tạp, sáng tạo hoặc lý luận khó; Grok-code-fast-1 đáp ứng tốt các nhiệm vụ thường xuyên, khối lượng lớn của nhà phát triển, trong đó độ trễ và chi phí là vấn đề quan trọng.

Hạn chế và rủi ro

Những hạn chế thực tế được quan sát cho đến nay:

Khoảng cách miền: hiệu suất giảm trên các thư viện chuyên biệt hoặc các vấn đề có khung bất thường (ví dụ bao gồm các trường hợp ngoại lệ của Tailwind CSS).
Sự đánh đổi về chi phí của lý luận và mã thông báo: vì mô hình có thể phát ra các mã thông báo suy luận nội bộ, nên lý luận mang tính tác nhân/dài dòng có thể làm tăng độ dài (và chi phí) đầu ra suy luận.
Độ chính xác / trường hợp ngoại lệ: trong khi mạnh mẽ trong các nhiệm vụ thường ngày, Grok-code-fast-1 có thể ảo giác hoặc tạo ra mã không chính xác cho các thuật toán mới hoặc các phát biểu vấn đề đối nghịch; nó có thể hoạt động kém hơn các mô hình tập trung vào lý luận hàng đầu trên các tiêu chuẩn thuật toán khắt khe.

Các trường hợp sử dụng điển hình

Hỗ trợ IDE và tạo mẫu nhanh: hoàn thành nhanh chóng, viết mã gia tăng và gỡ lỗi tương tác.
Các tác nhân tự động/quy trình làm việc của mã: các tác nhân điều phối các bài kiểm tra, chạy lệnh và chỉnh sửa tệp (ví dụ: trình trợ giúp CI, trình đánh giá bot).
Nhiệm vụ kỹ thuật hàng ngày: tạo ra bộ khung mã, tái cấu trúc, đề xuất phân loại lỗi và khung dự án nhiều tệp trong đó độ trễ thấp cải thiện đáng kể luồng phát triển.

Cách gọi API grok-code-fast-1 từ CometAPI

`grok-code-fast-1` Giá API trong CometAPI，giảm giá 20% so với giá chính thức:

Mã thông báo đầu vào: $0.16/M mã thông báo
Mã thông báo đầu ra: 2.0 đô la/M mã thông báo

Các bước cần thiết

Đăng nhập vào " cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước
Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, nhận khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.

Phương pháp sử dụng

Chọn hànggrok-code-fast-1” điểm cuối để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API của trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp thử nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.
Thay thế bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn.
Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường nội dung—đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi.
. Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo.

CometAPI cung cấp một API REST hoàn toàn tương thích—cho việc di chuyển liền mạch. Chi tiết chính để Tài liệu API:

URL cơ sở: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
Tên Model: "grok-code-fast-1"
Xác thực: Mã thông báo người mang qua Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY cú đội đầu
Loại-Nội dung: application/json .

Tích hợp API & Ví dụ

Đoạn mã Python cho một Trò chuyệnHoàn thành gọi qua CometAPI:

pythonimport openai

openai.api_key = "YOUR_CometAPI_API_KEY"
openai.api_base = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"

messages = [
    {"role": "system",  "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user",    "content": "Summarize grok-code-fast-1's main features."}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="grok-code-fast-1",
    messages=messages,
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices.message)

Xem thêm Grok 4