马斯克发布最快AI模型正式登场
刚刚,马斯克旗下的xAI再次放出大招——Grok 4 Fast正式发布。生成速度飙升至每秒75个token,比标准版快了整整10倍。虽然不敢说是最强的AI模型,但“最快”这个标签已经实至名归。
究竟有多快?看看下方动图就明白了:左侧的Grok 4还在慢悠悠地说“让我想一下”,右侧的Grok 4 Fast已经把下一句“下一个问题是什么”打了出来。AI领域,速度即王道?我们一起来实测一下它的实际表现。

先梳理几个关键信息:Grok 4 Fast的速度突破性表现、与标准版Grok 4及GPT-5的对比、当前版本存在的局限性,以及适合的应用场景。下面逐一解读。
网友实测表现
从众多网友的测试反馈来看,Grok 4 Fast的速度表现确实名不虚传。
例如,有网友让它用Python解决经典的LeetCode接雨水问题,结果不到2秒便给出了正确答案:
solve the trapping rain water leetcode problem using python,just give me the answer
换用C语言写链表,也只需8秒:
write a linked list in the C programming language
除了编程题,像“量子计算机什么时候取代传统计算机”这类开放式问答,它也能瞬间回应。有网友直接感叹:这是迄今最快、最强的思考模型。
当然,也有网友闲来无事,找Grok 4 Fast进行了一番激情对线——
(网友:你妈妈怎么样?Grok:她好着呢,除了让我在全世界面前现眼没别的,你妈呢?)
(Grok:只攻不防,你怎么说?)
速度快,答案准确吗?一位网友拿两道初中数学题测试,结果全对。
第一道:一列火车从A站以60英里/小时出发,另一列从B站以40英里/小时出发,相向而行,A、B相距200英里,多久相遇?(答案:2小时)
第二道:两列火车相距200英里相向而行,A车60mph,B车40mph。火车启动瞬间,一只鸟从A车以100mph飞向B车,到达后立刻掉头飞回,如此往返直到两车相撞。鸟飞了多远?(答案:200英里)
测试显示,Grok 4 Fast在基础推理方面确实有一定实力。不过它并非万能——有网友让它生成Xbox 360手柄的SVG代码,结果输出相当抽象。作为对比,用GPT-5尝试,效果也差不多,两者难分高下。
此外,在一些简单的自问自答场景中,Grok 4 Fast也会出现短路。例如问它“你是谁”,它的回答略显尴尬。
目前,Grok 4 Fast已正式上线,用户可在浏览器界面将模型切换为“Grok 4 Fast”直接使用。
速度与精度的权衡
不难看出,Grok 4 Fast在速度上令人惊艳,同时准确性也保持得不错。但与专家模式相比,它做出了一些让步。
专家模式注重深度,会调用工具进行验证,速度较慢但结果可靠。Fast模式则为了快速输出可能跳过某些检查环节,从而牺牲了一定的准确性和一致性。
这与GPT-mini的定位类似——适合追求即时结果的用户,尤其是处理简单查询或工具调用场景,例如生成基础代码、自动化操作、获取事实性答案。网友的评价也很到位:我很喜欢GPT-5 Thinking或GPT-5 Pro,但对大多数人来说,速度才是关键。他们更倾向于使用“即时”模式,因此快速的模型非常重要。如果Fast版本能达到预期目标,何必等待?在交互中,实时性有时比深度更重要。
回顾xAI近期的发布节奏,Grok似乎专注于速度:8月28日发布了擅长编码且速度极快的Grok Code Fast 1;两周多后又推出了主攻速度的Grok 4 Fast;值得一提的是,Grok 4 Imagine在图像生成速度上也表现出色。那么,接下来会是什么?
不过正如网友所说,Grok这几周一直在推出超酷的新功能,但始终未能火爆——原因何在?
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
同类文章
修Bug被Gemini追删代码致宕机修复报告现编
最近,一起堪称“教科书级别”的AI Agent IDE翻车事件在开发者社区引发热议。这起事故值得所有依赖AI编程工具的开发者,尤其是那些已经在生产环境中对AI Agent 授予较高权限的团队,进行深刻反思。 简单回顾:5月26日,一位开发者要求Gemini 3 5(运行在Agent IDE环境中)修
Notion AI运营指南:自动归纳用户反馈
其实,想在 Notion 中高效搞定用户反馈的自动归纳,并不复杂。下面这四种 AI 方法,基本覆盖了从单条处理到全局分析的常见场景。 如果你也在用 Notion 收集用户反馈——无论是问卷、邮件、客服记录,还是社群发言——但总觉得信息碎片化严重,难以提炼共性问题和核心诉求,那很可能是因为缺少一套结构
AI给出的答案为何总不符期望?原因解析
大模型能力强大,但提问方式不当会导致结果不理想。核心在于精准提问,通过角色设定、背景介绍、明确任务、实现路径和输出要求这五个关键步骤逐步细化问题,才能大幅提升AI回答的质量和精准度。
Anthropic新AI聊天机器人模型声称在多项测试中击败OpenAI GPT-4
2024年3月5日,人工智能领域迎来了一位重要参与者——由OpenAI前员工创立的Anthropic公司正式推出了Claude 3系列模型。这次发布极具分量:新模型不仅在性能上与Google和OpenAI的顶级产品并驾齐驱,部分指标甚至实现超越。要理解此次升级的真正价值,先关注几个关键变化。首先是多
Trae对Deno与Bun运行时的AI代码补全支持程度全面详解
如果你在使用 Trae 进行 AI 代码补全时发现,它对 Deno 或 Bun 运行时的提示不够精准——例如类型定义缺失、API 无法正确识别——那很可能不是代码本身有误,而是 Trae 的底层配置尚未适配。简而言之,Trae 对于非 Node js 运行时的标准库支持尚未实现“开箱即用”。下面我们
- 日榜
- 周榜
- 月榜
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
相关攻略
2015-03-10 11:25
2015-03-10 11:05
2021-08-04 13:30
2015-03-10 11:22
2015-03-10 12:39
2022-05-16 18:57
2025-05-23 13:43
2025-05-23 14:01
热门教程
- 游戏攻略
- 安卓教程
- 苹果教程
- 电脑教程
热门话题

