Microsoft ha colaborado estrechamente con Xai para transigir a Grok 4, su maniquí más renovador, a Azure AI Foundry, que entrega un poderoso razonamiento en el interior de una plataforma diseñada para la seguridad y el control listos para el negocio.
Las empresas de hoy están entrando en una nueva etapa de prohijamiento de IA: una donde la confianza, la flexibilidad y la preparación de la producción no son opcionales; Están fundamentales. Microsoft ha colaborado estrechamente con Xai para traer Grok 4su maniquí más renovador, para Azure ai fundición—Elvenciar un potente razonamiento en el interior de una plataforma diseñada para la seguridad y el control listos para el negocio.
Grok 4 innegablemente tiene un rendimiento inusual. Con una ventana de contexto de 128k-token, uso de herramientas nativas y búsqueda web integrada, empuja los límites de lo que es posible en el razonamiento contextual y la concepción de respuesta dinámica. Pero El rendimiento solo no es suficiente. La IA en la frontera todavía debe ser responsable. Durante el extremo mes, Xai y Microsoft han trabajado estrechamente para mejorar el diseño responsable. El equipo ha evaluado desde una perspectiva de IA responsable, colocando a Grok 4 a través de un conjunto de pruebas de seguridad y controles de cumplimiento. La seguridad del contenido de AI Azure está activado de forma predeterminada, agregando otra capa de protección para el uso empresarial. Por confianza vea el Polímero maniquí de fundición Para obtener más información sobre la seguridad del maniquí.
En este blog, exploraremos qué hace que Grok 4 se destaque, cómo se compara con otros modelos fronterizos y cómo los desarrolladores pueden aceptar a él a través de Azure Ai Foundry.
Grok 4: razonamiento mejorado, contexto ampliado y ideas en tiempo efectivo
Los modelos de Grok fueron entrenados en la supercomputadora Colosa de Xai, utilizando una masiva Calcule la infraestructura que afirma Xai ofrece un brinco de 10 veces en la escalera de entrenamiento en comparación con Grok 3. La edificio de Grok 4 marca un cambio significativo de sus predecesores, enfatizando el enseñanza de refuerzo (RL) y los sistemas de múltiples agentes. Según XAI, el maniquí prioriza el razonamiento sobre el pretraben tradicional, con un gran enfoque en RL para refinar sus capacidades de resolución de problemas.
Los aspectos más destacados arquitectónicos incluyen:
Razonamiento de los primeros principios: «Modo pensar»
Una de las características principales de Grok 4 es su Capacidad de razonamiento de los primeros principios. Esencialmente, el maniquí alcahuetería de «pensar» como un investigador o detective, rompiendo problemas paso a paso. En oficio de simplemente soltar una respuesta, Grok 4 puede trabajar a través de la deducción internamente y refinar su respuesta. Tiene una esforzado competencia en las matemáticas (resueltos de problemas a nivel de competencia), ciencias y preguntas de humanidades. Los primeros usuarios han notado que se destaca en los rompecabezas lógicos y el razonamiento matizado mejor que algunos modelos titulares, a menudo encontrando respuestas correctas donde otros se confunden. En pocas palabras, Grok 4 no solo rememorar Información: razona activamente a través de problemas. Este enfoque en la consistencia deducción lo hace especialmente atractivo si su caso de uso requiere respuestas paso a paso (piense en exploración de investigación, tutoría o escenarios de resolución de problemas complejos).
Ejemplo de aviso: Explique cómo generaría electricidad en Marte si no tuviera infraestructura existente. Comience desde los primeros principios: ¿Cuáles son los posibles fundamentales, las limitaciones y las leyes físicas que utilizaría?
Ventana de contexto extendido
Quizás una de las hazañas técnicas más impresionantes de Grok 4 es su manejo de contextos extremadamente grandes. El maniquí está creado para procesar y rememorar cantidades masivas de texto de una vez. En términos prácticos, esto significa que Grok 4 puede ingerir documentos extensos, largos trabajos de investigación o incluso una gran pulvínulo de código, y luego razonar sobre ellos sin pobreza de truncar o olvidar partes anteriores. Para casos de uso como:
- Exploración de documentos: Puede atizar cientos de páginas de un documento y pedirle a Grok que resume, encuentre inconsistencias o responda preguntas específicas. Grok 4 es mucho menos probable que se pierda los detalles simplemente porque se quedó fuera de la ventana de contexto, en comparación con otros modelos.
- Investigación y sociedad: Cargue un número completo de la revista académica o un texto histórico muy grande y haya grok analizarlo o contestar preguntas en todo el texto. Podría, por ejemplo, disfrutar de todas las obras de Shakespeare y contestar una pregunta que requiere conectar información de múltiples jugadas.
- Repositorios de código: Los desarrolladores podrían ingresar un repositorio de código completo o múltiples archivos (hasta millones de caracteres de código) y pedirle a Grok 4 que encuentre dónde se define una determinada función, o que detecte errores en la pulvínulo de código. Esto es enorme para comprender los grandes proyectos heredados.
Xai ha afirmado que esto no es solo «memoria» sino «memoria inteligente». Grok puede comprimir o priorizar de modo inteligente la información en entradas muy largas, recordando las piezas cruciales con más fuerza. Para el legatario final o desarrollador, la comida para transigir es: Grok 4 puede manejar textos de entrada muy grandes en una toma. Esto reduce la pobreza de cortar documentos o código y regir los fragmentos de contexto manualmente. Puede arrojarle una tonelada de información y puede ayudar todo «en mente» a medida que asegura.
Ejemplo de aviso: Lea esta pasatiempo de Shakespeare y busque mi contraseña (la contraseña está enterrada en el texto de contexto grande).
Respuestas conscientes de datos e información en tiempo efectivo
Otra fortaleza de Grok 4 es cómo puede integrar fuentes de datos externas e información de tendencia en sus respuestas, actuando de modo efectiva como analista de datos o investigador en tiempo efectivo cuando sea necesario. Entiende que a veces la mejor respuesta debe provenir de fuera Sus datos de entrenamiento, y tiene mecanismos para recuperar e incorporar esos datos externos. Convierte el chatbot en un asistente de investigación más autónomo. Usted hace una pregunta, podría descifrar algunas cosas en carrera y retornar con una respuesta enriquecida con datos reales. Por supuesto, se necesita precaución: los datos de vida a veces pueden ser incorrectos o el maniquí puede retomarse las fuentes sesgadas; Uno debe demostrar panorama críticas.
Ejemplo de aviso: Consulte las últimas noticiero sobre las regulaciones globales de IA (últimas 48 horas).
- Resume los 3 desarrollos principales.
- Destaca qué regiones o gobiernos están impulsando los cambios.
- Explique qué impacto podrían tener estas actualizaciones en las empresas que implementan modelos fundamentales.
- Proporcione las fuentes a las que hizo remisión.
Apilar Grok 4: cómo funciona contra los mejores modelos
Grok 4 muestra capacidades impresionantes en tareas de adhesión complejidad. Estos puntos de remisión subrayan las capacidades de vanguardia de Grok 4 en razonamiento de detención nivel, disciplinas STEM, compleja resolución de problemas y tareas específicas de la industria. Estos números de remisión se calculan utilizando nuestro propio servicio de evaluación comparativa de fundición interna Azure AI AI, que utilizamos para comparar modelos en un conjunto de puntos de remisión normalizado de la industria.
Tribu de modelos Grok
Encima de Grok 4, Azure Ai Foundry todavía tiene 3 modelos GROK adicionales ya disponibles.
- Grok 4 Razonamiento rápido está optimizado para tareas que requieren inferencia deducción, resolución de problemas y toma de decisiones complejas, lo que lo hace ideal para aplicaciones analíticas.
- Grok 4 no razonamiento rápido Se centra en la velocidad y la eficiencia para tareas sencillas como prontuario o clasificación, sin un procesamiento sensato profundo.
- Código Grok Fast 1 se adapta específicamente a la concepción y la depuración de código, sobresaliendo en tareas relacionadas con la programación en múltiples idiomas.
Si adecuadamente los tres modelos priorizan la velocidad, sus fortalezas centrales difieren: razonamiento para tareas lógicas pesadas, no condensación para operaciones livianas y código para flujos de trabajo de desarrolladores.
Precios, incluyendo Azure AI Content Safety:
| Maniquí | Tipo de implementación | Precio $/1M Tokens |
| Grok 4 | Norma mundial | Entrada- $ 5.5 Salida- $ 27.5 |
Comience con Grok 4 en Azure Ai Foundry
Liderar con Insight, construir con confianza. Grok 4 desbloquea el razonamiento a nivel de frontera y la inteligencia en tiempo efectivo, pero no es un maniquí de implementación y olvida. Empareje las barandillas de Azure con sus propias verificaciones de dominio, monitoree las panorama contra los estándares de proceso e itere de modo responsable, mientras continuamos endureciendo el maniquí y revelamos nuevos puntajes de seguridad. Por confianza vea el Azure Ai Foundry Grok 4 Maniquí Model Para obtener más información sobre la seguridad del maniquí.
Dirigirse a ai.azure.combusque «Grok» y comience a explorar lo que estos poderosos modelos pueden hacer.