Grok 4.8: ИИ Илона Маска с 2,5 ТРИЛЛИОНАМИ параметров уже близко…

Попробуйте UNLIMITED SeeDance 2.5 на OpenArt: https://openart.ai/home?utm_source=yo... Илон Маск утверждает, что Grok 4.8 будет иметь 2,5 ТРИЛЛИОНА параметров, работать на совершенно новом стеке обучения C++ и будет «невероятно полезен». Но спустя более семи недель после того, как Маск заявил о почти завершенном предварительном обучении, следующая флагманская модель ИИ от xAI до сих пор не запущена. И теперь Маск говорит, что его не волнуют бенчмарки. Это любопытная позиция, учитывая, что OpenAI GPT-5.6, Anthropic Claude Fable 5.1 и Google Gemini 4 уже конкурируют за разработчиков. Особенно если учесть, что Grok 4.7, по сообщениям, набрал всего ДВА балла в Индексе интеллекта Artificial Analysis, при этом более чем удвоив среднее количество выходных токенов. Так что же, Grok 4.8 создается для того, чтобы превзойти конкурентов в реальных задачах? Или же xAI управляет ожиданиями модели, которая изо всех сил пытается догнать конкурентов? 13-14 сентября Маск описал Grok 4.8 как модель с 2,5 триллионами параметров, обученную с использованием совершенно нового программного стека на C и C++. Предварительное обучение должно было завершиться на той неделе, после чего последует обучение с подкреплением. Затем, 30 октября, Маск признал задержку и пообещал, что Grok 4.8 не разочарует. Но вот в чем проблема: до сих пор нет официальной карты модели Grok 4.8, цен на API, независимого бенчмарка, подтвержденной архитектуры или спецификации контекстного окна. А цифра в 2,5 триллиона параметров? Это утверждение Маска, а не независимо проверенная спецификация. Мы разберем, что подтверждено, что заявлено и что является предположением. Во-первых, есть проблема с Grok 4.7. Согласно опубликованным результатам анализа искусственного интеллекта, его индекс интеллекта улучшился с 44 до 46, а средняя длина выходных данных увеличилась примерно с 38 000 до 81 000 токенов. Это поднимает неудобный вопрос: если модель стоит меньше токенов, но использует вдвое больше токенов, сколько же на самом деле экономят разработчики? Затем возникает загадочная архитектура Grok 4.8. Модель с 2,5 триллионами параметров потребовала бы огромных вычислительных ресурсов. Архитектура «смешанных экспертов» (MoE) могла бы активировать лишь часть этих параметров на токен, потенциально повышая эффективность вывода. Но xAI не подтвердила, какую архитектуру использует Grok 4.8. Мы также рассматриваем заявленную Маском модернизацию обучения на C++, потенциальные преимущества по сравнению с инфраструктурой обучения более высокого уровня, а также проблемы отладки и масштабирования, которые могут возникнуть при перестройке критически важного программного обеспечения во время крупного цикла обучения. Может ли это объяснить задержку? Возможно. Может ли причиной быть обучение с подкреплением, особенно после сообщения об ошибке с штрафом за длину ответа в Grok 4.7? Это тоже возможно. Но ни одно из объяснений пока не подтверждено. Тем временем конкуренты не ждут. GPT-5.6 Sol, Terra и Luna нацелены на разные уровни соотношения цены и производительности. Claude Fable 5.1 усиливает конкуренцию среди флагманских решений. Gemini 4 Argon предлагает контекстное окно примерно в миллион токенов, а Google анонсировала Gemini 4 Carbon с ограниченным первоначальным доступом. Grok 4.7 предлагает 500 000 токенов контекста и ценообразование API в размере 2 доллара за миллион входных токенов и 6 долларов за миллион выходных токенов. Сможет ли Grok 4.8 сохранить эту ценность, обеспечив при этом существенное улучшение? И что на самом деле подразумевает Маск под «невероятно полезным»? Мы исследуем, как Grok Bot, Grok Build, рабочие процессы агентов, стоимость выполненной задачи, независимое тестирование и реальная производительность программирования могут дать более значимый ответ, чем один-единственный результат в таблице лидеров. Ведь главный вопрос не в том, есть ли у Grok 4.8 2,5 триллиона параметров. Вопрос в том, сможет ли xAI преобразовать эти параметры в лучшие результаты по конкурентоспособной цене, прежде чем рынок изменится. Подпишитесь на BitBiased, чтобы получать независимый анализ OpenAI, xAI, Anthropic, Google DeepMind, моделей ИИ и технологий, формирующих будущее. РАЗДЕЛЫ 00:00 Grok 4.8 задерживается — и Маску плевать на бенчмарки 01:40 Что на самом деле известно о Grok 4.8 05:22 Благодарность Seedance 2.5 от OpenArt 05:55 Прирост в два пункта в Grok 4.7 и цитата Маска 08:07 Веские аргументы Маска в пользу бенчмарков 09:17 Что на самом деле означают 2,5 триллиона параметров 11:04 Плотная выборка против смешанной выборки экспертов: критическая разница 12:23 Совершенно новый стек обучения C++ в Grok 4.8 13:45 Почему Grok 4.8 задерживается 15:37 Grok 4.8 против GPT-5.6, Claude Fable 5.1 и Gemini 4 18:21 Что Задержка обходится дорого xAI 19:44 Как бы на самом деле выглядело "невероятно полезное" #grok48 #elonmusk #xai #openai #artificialintelligence