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Grok 4

Grok 4

MinWoo(Daniel) Park | Tech Blog

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Previous: Synergy Dilemma

Grok 4

  • Related Project: Private
  • Category: Paper Review
  • Date: 2025-07-13

Grok 4

xAI Grok 4: Breakthrough in Reinforcement Learning at Scale

xAI has released Grok 4, positioning it as “the most intelligent model in the world” with native tool use and real-time search integration. The model is available to SuperGrok and Premium+ subscribers through the xAI API, with a new SuperGrok Heavy tier providing access to Grok 4 Heavy.

Scaling Reinforcement Learning to Unprecedented Levels

Infrastructure Innovation

Colossus Cluster Utilization: Leveraged 200,000 GPU cluster for reinforcement learning training at pretraining scale, representing a fundamental shift from traditional approaches.

6x Compute Efficiency Gains: Achieved through comprehensive stack innovations including:

  • New infrastructure optimizations
  • Advanced algorithmic improvements
  • Massive data collection expansion beyond math/coding to multiple domains

Training Scale: Utilized over an order of magnitude more compute than previous RL training runs, with smooth performance gains throughout.

Evolution from Grok 3 to Grok 4

Grok 3 Foundation: Established unprecedented next-token prediction pretraining with unparalleled world knowledge, plus Grok 3 Reasoning trained via RL for extended problem-solving.

Scaling Trend Recognition: Identified patterns during Grok 3 Reasoning development suggesting significant RL training scalability potential.

Grok 4 Breakthrough: Successfully scaled RL training to refine reasoning abilities at pretraining scale, marking a paradigm shift in model training approaches.

Native Tool Use Integration

Reinforcement Learning for Tool Usage

Grok 4 was trained via RL to autonomously use tools, including:

  • Code Interpreter: For computational tasks
  • Web Browsing: For real-time information retrieval
  • Autonomous Search: Self-directed query formulation and deep web exploration

X Platform Integration

Advanced search capabilities within X ecosystem:

  • Keyword and semantic search tools
  • Media viewing capabilities
  • Deep information extraction from X content

Real-time Research Capabilities

Demonstrated through complex search tasks, showing ability to:

  • Formulate multiple search strategies
  • Cross-reference information sources
  • Provide comprehensive, contextualized responses

Grok 4 Heavy: Parallel Test-Time Compute

Multiple Hypothesis Processing

Parallel Test-Time Compute: Enables simultaneous consideration of multiple hypotheses, setting new standards for performance and reliability.

Benchmark Saturation: First model to achieve 50% on “Humanity’s Last Exam” - designed as the final closed-ended academic benchmark.

Processing Architecture

Multi-agent system with parallel processing capabilities:

  • Multiple concurrent reasoning agents
  • Extended processing time (up to 10 minutes)
  • Enhanced reliability through hypothesis comparison

Performance Achievements

Frontier Intelligence Metrics

ARC-AGI V2: 15.9% (nearly double Claude Opus 4’s ~8.6%) Vending-Bench: $4,694.15 net worth, 4,569 units sold (vs Claude Opus 4: $2,077.41, 1,412 units) USAMO’25: 61.9% leading performance Humanity’s Last Exam: 50.7% (text-only subset with tools)

Comprehensive Benchmark Results

Science & Reasoning:

  • GPQA: Grok 4 Heavy w/ Python 88.4%
  • USAMO 2025: Grok 4 Heavy w/ Python 61.9%
  • HMMT 2025: Grok 4 Heavy w/ Python 96.7%
  • AIME’25: Grok 4 Heavy w/ Python 100%

Coding Performance:

  • LiveCodeBench (Jan-May): Grok 4 Heavy w/ Python 79.4%

Abstract Reasoning:

  • ARC-AGI-2: Grok 4 15.9% (highest among compared models)

Technical Infrastructure

API Capabilities

Multimodal Understanding: Frontier-level text and vision processing Context Window: 256,000 tokens Live Search Integration: Real-time data from X, web, and news sources Enterprise Security: SOC 2 Type 2, GDPR, CCPA certifications

Voice Mode Enhancement

Advanced Voice Interface: Enhanced realism, responsiveness, and intelligence Visual Integration: Real-time camera input analysis during voice conversations In-house Training: Proprietary RL framework with state-of-the-art speech compression

Future Development Roadmap

Continued RL Scaling

Beyond Verifiable Rewards: Expanding from controlled domains to complex real-world problems Dynamic Environment Adaptation: Models learning and adapting in real-time scenarios

Multimodal Evolution

Enhanced Integration: Vision, audio, and additional modalities for intuitive interactions Performance Optimization: Focus on speed, efficiency, and intelligence improvements

Core Mission

Developing systems that “truly understand and assist humanity in profound ways” through continued advancement in model capabilities and real-world applicability.

Key Differentiators

Native Tool Integration: Built-in tool use capabilities rather than external API calls Scaled RL Training: Unprecedented compute allocation for reinforcement learning Real-time Search: Integrated live information retrieval across multiple platforms Parallel Processing: Multiple hypothesis consideration for enhanced reliability Enterprise Ready: Complete security and compliance framework for production deployment

Grok 4 represents a significant advancement in AI capabilities, particularly in reinforcement learning at scale, native tool use, and real-time information integration, positioning xAI as a major player in the frontier AI landscape.

xAI Grok 4: 대규모 강화학습의 새로운 패러다임

핵심 혁신: Reinforcement Learning at Scale

기존 한계와 돌파구

전통적 RL 훈련의 제약대규모 pretraining급 RL 실현

기존 강화학습(Reinforcement Learning)은 상대적으로 작은 규모에서만 적용되었습니다. xAI는 Grok 3 Reasoning 개발 과정에서 스케일링 트렌드를 발견했고, 이것이 대규모 RL 훈련 가능성을 시사한다는 것을 인식했습니다.

200,000 GPU Colossus 클러스터 활용pretraining 규모의 RL 훈련 달성

  • 10배 이상의 compute 사용: 기존 RL 훈련 대비 order of magnitude 증가
  • 6배 compute 효율성 달성: 인프라 혁신과 알고리즘 개선의 결합
  • verifiable 훈련 데이터 확장: 수학/코딩 → 다중 도메인으로 확장

Grok 시리즈

Grok 3: Next-token prediction pretrainingGrok 3 Reasoning: RL 도입Grok 4: 대규모 RL 실현

Grok 3는 전례 없는 world knowledge를 가진 기반 모델이었고, Grok 3 Reasoning은 문제에 대해 더 오래 사고하도록 RL로 훈련된 모델이었습니다. 이 과정에서 발견한 스케일링 패턴이 Grok 4의 혁신을 가능하게 했습니다.

Native Tool Use: 도구 사용의 내재화

강화학습 기반 도구 통합

외부 API 호출 방식RL로 학습된 native tool integration

기존 모델들이 외부 도구를 별도 API로 호출하는 방식과 달리, Grok 4는 강화학습을 통해 도구 사용 자체를 학습했습니다. 이는 모델이 상황에 따라 적절한 도구를 자율적으로 선택하고 활용할 수 있음을 의미합니다.

핵심 도구 카테고리:

  • Code Interpreter: 복잡한 계산 및 프로그래밍 작업 처리
  • Web Browsing: 실시간 정보 검색 및 딥다이브 분석
  • X Platform Integration: 고급 키워드/의미 검색, 미디어 분석

자율적 검색 전략

고정된 검색 패턴동적 쿼리 생성 및 adaptive 검색

Grok 4는 사용자 질문에 따라 자체적으로 검색 쿼리를 생성하고, 필요에 따라 웹 전반에서 깊이 있는 탐색을 수행합니다. 이는 단순한 키워드 매칭이 아닌 맥락적 이해를 기반한 지능적 정보 수집을 가능하게 합니다.

Grok 4 Heavy: Parallel Test-Time Compute

다중 가설 동시 처리

순차적 추론병렬 가설 검증 시스템

Grok 4 Heavy는 parallel test-time compute를 통해 여러 추론 경로를 동시에 탐색합니다. 이는 하나의 답을 찾기 위해 여러 접근법을 동시에 시도하고, 가장 신뢰할 만한 결과를 선택하는 방식입니다.

Multi-Agent Architecture:

  • Agent 1, 2, 3: 각각 독립적 추론 수행 (최대 10분 처리)
  • Hypothesis Comparison: 결과 비교 및 최적 답안 선택
  • Enhanced Reliability: 단일 추론 대비 높은 정확도와 신뢰성

Benchmark Breakthrough

Humanity’s Last Exam 50% 돌파: “인간 지식의 최전선에서 설계된 마지막 closed-ended academic benchmark”로 설명되는 극도로 어려운 평가에서 최초로 50% 달성

성능 지표

Frontier Intelligence

ARC-AGI V2: 15.9% (Claude Opus 4의 ~8.6% 대비 거의 2배)

  • Abstract Reasoning: 추상적 패턴 인식 및 논리적 추론 능력 측정
  • AGI 벤치마크: 인공지능의 일반화 능력을 평가하는 핵심 지표

Vending-Bench (Agentic Performance):

  • Grok 4: $4,694.15 순자산, 4,569개 판매
  • Claude Opus 4: $2,077.41 순자산, 1,412개 판매
  • Human baseline: $844.05 순자산, 344개 판매

수학적 추론 우수성

USAMO’25 (USA Mathematical Olympiad): 61.9% → 올림피아드급 수학 증명 능력 AIME’25 (American Invitational Mathematics Examination): 100% (Python 도구 사용) HMMT 2025 (Harvard-MIT Mathematics Tournament): 96.7%

이러한 성과는 복잡한 수학적 추론과 증명 작성 능력에서 인간 전문가 수준에 근접함을 보여줍니다.

기술 인프라 및 API

멀티모달 API 역량

Context Window: 256,000 토큰 → 장문 문서 및 복잡한 대화 처리 가능 Live Search API: X, 웹, 뉴스 소스에서 실시간 데이터 통합 Enterprise Security: SOC 2 Type 2, GDPR, CCPA 인증 → 기업급 보안 및 컴플라이언스

Voice Mode 혁신

기존 음성 인터페이스 한계비전-음성 통합 실시간 상호작용

새로운 Voice Mode는 단순한 음성 대화를 넘어 실시간 카메라 입력을 분석하면서 대화할 수 있습니다. 사용자가 카메라를 향하게 하고 바로 말하면, Grok이 실시간으로 장면을 분석하고 즉시 응답합니다.

In-house 모델: 자체 개발한 state-of-the-art RL frameworkspeech compression 기술 적용

미래 발전 방향

RL 확장 로드맵

Verifiable Rewards (검증 가능한 보상)Complex Real-world Problems (복잡한 실제 문제)

현재는 수학, 코딩 등 명확히 검증 가능한 영역에서 RL을 적용하고 있지만, 향후에는 동적 환경에서의 학습과 적응이 가능한 시스템으로 확장할 계획입니다.

멀티모달 진화

비전 + 오디오 + 추가 모달리티직관적이고 자연스러운 상호작용

현재의 텍스트-비전 통합을 넘어 오디오 및 기타 감각 모달리티를 포함한 종합적 이해 시스템 구축을 목표로 합니다.

차별화 요소

Native Tool Integration: API 호출이 아닌 모델 자체에 내장된 도구 사용 능력 Scaled RL Training: RL을 위한 전례 없는 200,000 GPU 규모 투입 Real-time Search Integration: 다중 플랫폼 실시간 정보 검색의 seamless 통합 Parallel Test-Time Compute: 신뢰성 향상을 위한 다중 가설 동시 고려

Grok 4는 대규모 강화학습, 네이티브 도구 사용, 실시간 정보 통합이라는 세 축을 통해 기존 AI 모델의 한계를 뛰어넘으며, xAI를 frontier AI 분야의 주요 플레이어로 확고히 자리매김시켰습니다. 특히 검증 가능한 영역에서의 대규모 RL 성공은 향후 AGI 개발의 중요한 이정표가 될 것으로 평가됩니다.

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