Все нейросети

Что такое Grok: обзор возможностей, сравнение и перспективы развития

Что такое Grok? Как работает нейросеть от xAI и Илона Маска, чем она отличается от ChatGPT и других ИИ. Обзор функций, применение, плюсы и будущее Grok.
Доступные в GPTunneL модели:
Дата обновления:
April 16, 2025
Оглавление

На рынке больших языковых моделей (LLM) постоянно появляются новые игроки, и нейросеть Grok от компании xAI занимает среди них особое место. Основанная Илоном Маском компания xAI привлекла внимание амбициозными целями и уникальным подходом к разработке искусственного интеллекта. 

Пользователи GPTunneL уже могут работать с продвинутыми версиями Grok 2 и Grok 3. Тем не менее, возникает немало вопросов: что такое Grok на самом деле, каковы его реальные возможности и чем он отличается от конкурентов? В этой статье мы подробно разберёмся в ИИ Grok, его возможностях в GPTunneL, его сильных и слабых сторонах, а также перспектив развития.

Лучший способ разобраться, как работает нейросеть - протестировать ее самостоятельно. Попробуйте Grok 3 в GPTunneL без VPN и ограничений!

Что такое Grok?

Интерфейс чат-бота Grok 3 от компании xAI в GPTunneL. Экран приветствует пользователя по имени (George), предлагая варианты быстрых запросов: помощь с написанием промптов, идеи для программ лояльности, создание GPT-ассистентов или конструктора Telegram-ботов. Доступны функции ввода текста, веб-поиска и генерации изображений.

Grok — это большая языковая модель, созданная разработчиком xAI. Цель xAI, по словам Илона Маска, — «понять истинную природу Вселенной». Это отражает стремление компании к созданию общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) — ИИ, способного выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или превосходя его. 

В GPTunneL представлены две актуальные версии этой языковой модели Grok: Grok 2 и Grok 3. Они являются мощными инструментами для работы с текстом и изображениями, воплощая AGI-подход xAI на текущем этапе развития.

Ключевые характеристики и преимущества Grok в GPTunneL:

  • Большое контекстное окно: Обе модели поддерживают до 130 000 токенов во входном запросе. Это позволяет им анализировать очень большие объемы информации — например, целые книги, длинные научные статьи или объемные фрагменты кода — и сохранять контекст на протяжении длительных диалогов. 
  • Значительный объем генерируемого текста: Модели Grok способны генерировать до 4096 токенов в одном ответе, что позволяет создавать развернутые тексты, подробные отчеты или длинные фрагменты кода.
  • Уникальный стиль общения: Одной из заявленных особенностей Grok является его характер. Модель может общаться в менее формальном, иногда ироничном или саркастичном ключе, что отличает ее от большинства других ИИ, придерживающихся нейтрального тона. Этот стиль задуман как более честный и менее подверженный самоцензуре.
  • Доступ к актуальной информации: Встроенная функция поиска в интернете (веб-поиск) дает нейросети Grok возможность обращаться к самым свежим данным при подготовке ответа. Это позволяет ИИ работать практически в режиме real-time ИИ, комментируя последние события или используя новейшие данные. Grok является примером нейросети с доступом к актуальной информации.
  • Встроенная генерация изображений: И Grok 2, и Grok 3 могут создавать изображения по текстовому описанию пользователя прямо в интерфейсе GPTunneL, расширяя креативные задачи ИИ, которые можно решать с помощью модели. 

Модели Grok обучались на колоссальных массивах данных из различных источников, включая общедоступную информацию из интернета, научные статьи, код и публичные данные платформы X (ранее Twitter). 

Важно понимать: хотя данные X использовались при обучении, приватный AI-помощник Grok в GPTunneL не имеет прямой интеграции с функционалом платформы X. Доступ к актуальной информации обеспечивается исключительно через общую функцию веб-поиска.

Как работает Grok?

В основе нейросети Илона Маска лежат передовые достижения в области глубокого обучения и нейронных сетей, в частности, архитектура Трансформеров, которая стала стандартом для современных LLM. Хотя xAI упоминала разработку собственной архитектуры (xFormer), детали реализации в Grok 2 и 3 не раскрываются публично.

Первая версия, Grok-1, использовала архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), позволяющую активировать только необходимые части нейросети для обработки запроса, что повышает эффективность. Вероятно, схожие принципы оптимизации используются и в последующих версиях.

Ключевые механизмы работы Grok в GPTunneL:

  • Гигантская база знаний: Grok обучался на тысячах книгах строчек кода, научных статьях и других материалах. Нейросеть не запомнила их дословно, а выявила закономерности и связи между словами, понятиями и фактами, сохранив это в своей памяти.
  • Понимание запроса: Когда вы пишете запрос, Grok взвешивает важность каждого слова и понять, как они связаны, изучая основной смысл и нюансы вашего вопроса.
  • Генерация ответа шаг за шагом: Grok начинает создавать ответ, предсказывая наиболее вероятное следующее слово (или часть слова — токен), исходя из вашего запроса и уже написанной части ответа. 
  • Нейросеть повторяет этот процесс, токен за токеном, пока не сформируется полный и связный текст. Если нужен доступ к свежим данным, он может перед генерацией сделать запрос в веб-поиск. А если вы попросили картинку — активируется отдельный модуль для генерации изображений.

Основные возможности Grok

Возможности Grok, доступные пользователям GPTunneL, охватывают широкий спектр задач:

  • Генерация текстов и диалогов: Это базовая функция любой LLM, но Grok выделяется своим стилем и способностью обрабатывать сложные, многослойные запросы. Он может писать статьи, эссе, маркетинговые тексты, сценарии, стихи, отвечать на вопросы, требующие рассуждений и анализа информации из разных областей.
Скриншот интерфейса Grok 3 в GPTunneL: пользователь (аватар с буквой «G») отправил запрос «расскажи мне историю», а ИИ (лого xAI) ответил развёрнутым рассказом на русском языке под заголовком «Тайна заброшенного маяка». Видны поля ввода, кнопки веб-поиска и генерации картинки, а также текст первой части истории о смелой Лине, исследующей старый прибрежный маяк.
Источник: Чат с Grok 3 в GPTunneL
  • Работа с актуальной информацией: Функция веб-поиска делает Grok незаменимым инструментом для получения сводок новостей, анализа текущих событий, мониторинга трендов в реальном времени. Он может выступать как помощник для анализа данных в реальном времени.
Скриншот диалога с Grok 3: пользователь запросил «Найди последние данные (апрель 2025) о темпах роста рынка ИИ-ассистентов в сфере образования» и указал формат ответа (аналитический абзац, таблица ключевых игроков, объяснительный параграф). Grok под своим логотипом и меткой webSearch отвечает, что получит самые свежие данные и на их основе составит прогноз и материалы по заданной структуре. Видны кнопки веб-поиска и генерации картинки, а также поле ввода.
Источник: Чат с Grok 3 в GPTunneL
  • Создание визуального контента: Интегрированная генерация изображений позволяет использовать Grok для создания иллюстраций, концепт-артов, графики для презентаций или соцсетей, решая креативные задачи ИИ не только в текстовой, но и в визуальной форме.
Скриншот диалога с Grok 3: пользователь просит «Сгенерируй изображение в стиле концепт-арта: Город на Марсе в 2150 году…» с указанием стиля «Ghibli meets Brutalism» и разрешения 1024×1024. Grok отвечает, что отправляет запрос на генерацию («Here’s your concept art of a futuristic Martian city!») и показывает пример полученного концепт-арта: архитектура с куполами из органического стекла, зелёными садами на крышах и мягким светом заката.
Источник: Чат с Grok 3 в GPTunneL
  • Поддержка программирования: Grok обладает значительными способностями в области кодинга. Он может генерировать код на различных языках программирования (Python, JavaScript, C++, Java и др.), помогать в отладке, рефакторинге, объяснять сложные алгоритмы, переводить код с одного языка на другой и предлагать решения для технических задач. 
Скриншот интерфейса Grok 3 в GPTunneL: пользователь запросил скрипт на Python для обхода папки с документами (.pdf и .docx), извлечения текста и сохранения его в .txt-файлы с логированием ошибок. Под сообщением пользователя Grok отвечает: «Вот скрипт на Python…» и показывает начало кода (импорт Path из pathlib, Converter из pdf2docx), а под ним видны кнопки «Код» и «Просмотр» и поле ввода с кнопками веб-поиска и «Картинка».
Источник: Чат с Grok 3 в GPTunneL
  • Анализ и структурирование информации: Благодаря большому контекстному окну, Grok эффективно справляется с анализом объемных документов, извлечением ключевых данных, созданием резюме, структурированием информации и подготовкой отчетов.
Скриншот диалога с Grok 3 в GPTunneL: пользователь вставил неструктурированный текст внутреннего отчёта за Q1/2025 и попросил: 1) составить резюме до 300 слов, 2) выделить 3 проблемы и 3 точки роста, 3) подготовить bullet-план на Q2/2025, 4) сформулировать 3 слайда для презентации и 5) дать рекомендации по улучшению бизнес-процессов. Под сообщением видно начало ответа Grok: заголовок «1. Краткое резюме (до 300 слов)» и первый абзац резюме о результатах AgroFuture в первом квартале 2025 года (обсуждаются засуха в Южной Европе, рекордные урожаи в Нидерландах и меморандум с Greentech Systems). Внизу — поле ввода, кнопки «Web-поиск» и «Картинка» и иконка записи.
Источник: Чат с Grok 3 в GPTunneL

Применение AI Grok в различных сферах

Гибкость и мощность Grok открывают широкие возможности для его использования:

Бизнес и маркетинг:

  • Создание контента: написание статей для блогов, постов для социальных сетей (например, генерация твитов или постов для других платформ), рекламных текстов, email-рассылок.
  • Аналитика: мониторинг упоминаний бренда, анализ настроений аудитории (с использованием веб-поиска), исследование конкурентов, анализ рыночных трендов в реальном времени.
  • Коммуникации: помощь в составлении деловых писем, подготовка сообщений для продаж или поддержки, использование как ИИ для автоматизации общения (например, вы можете создать Телеграмм бот на основе Grok 3 прямо в GPTunneL).

Разработка и ИТ:

  • Кодинг: генерация кода, автодополнение, поиск ошибок, оптимизация, написание юнит-тестов.
  • Документация: автоматическое создание документации к коду, объяснение работы сложных систем.
  • Обучение: объяснение концепций программирования, помощь в изучении новых технологий.

Образование и наука:

  • Исследования: поиск и анализ релевантной информации (включая свежие публикации через веб-поиск), помощь в написании научных статей, обзоров литературы, аннотаций.
  • Обучение: объяснение сложных тем простым языком, генерация учебных материалов, тестов, помощь с домашними заданиями.
  • Генерация идей: мозговой штурм, формулирование гипотез, поиск нестандартных подходов к решению задач.

Персональные ассистенты и автоматизация:

  • Приватный AI-помощник: организация расписания, написание личных писем, управление информацией, ответы на бытовые вопросы.
  • Кастомизация под пользователя: со временем модель может лучше адаптироваться к стилю и потребностям конкретного пользователя (хотя глубокая персонализация требует специальных механизмов).
  • Творчество: написание стихов, рассказов, сценариев, генерация идей для хобби, создание изображений.

Преимущества и ограничения Grok (в GPTunneL)

Чтобы составить верное представление об ИИ Grok, важно подойти к этому объективно, рассмотрев его сильные стороны и те моменты, где он может уступать. Вот ключевые моменты.

Ключевые сильные стороны / Преимущества Grok:

  • Актуальность данных: Веб-поиск обеспечивает доступ к самой свежей информации.
  • Мультимодальность: Встроенная генерация изображений расширяет спектр решаемых задач.
  • Большой контекст: 130К токенов позволяют работать с очень объемными данными.
  • Большой объем вывода: До 4096 токенов для развернутых ответов.
  • Уникальный стиль: Возможность получить менее формальные, более «живые» ответы.
  • Высокая производительность: Grok 2 и особенно Grok 3 демонстрируют конкурентоспособные результаты в различных бенчмарках на задачи рассуждения, математики и кодирования. Читайте о них дальше.

Ограничения, слабые места и вызовы:

  • Галлюцинации: Как и все LLM, Grok может генерировать фактически неверную или выдуманную информацию. Необходима критическая оценка и проверка фактов, особенно при использовании информации из веб-поиска.
  • Предсказуемость стиля: «Бунтарский» характер не всегда уместен или желателен, особенно в формальных или деликатных контекстах. Управление стилем может быть сложным.
  • Отсутствие прямой интеграции с X: Пользователи GPTunneL не получают преимуществ экосистемы X, которые есть у подписчиков X Premium+ (например, специальный интерфейс внутри соцсети).

Grok в GPTunneL — отличный выбор для пользователей, которым нужен мощный ИИ с доступом к свежим данным, генерацией изображений, большим контекстом и возможностью получить ответы в неформальном стиле. 

Модель хорошо подходит для задач мониторинга, создания контента, программирования и творческих экспериментов. Однако рынок LLM очень динамичен, и сравнение нейросетей 2025 года покажет, как Grok будет выглядеть на фоне новых версий ChatGPT, Claude, Gemini и других моделей.

Grok vs другие нейросети

Понимание места Grok на рынке требует сравнения с основными конкурентами. Разработчики xAI и ИИ-исследователи из Artificial Analysis уже сделали это с помощью бенчмарков и различных тестирований. 

Например, по данным из своего официального анонса, модель Grok 3 Beta занимает лидирующие позиции в бенчмарках по математике (AIME’24), научному рассуждению (GPQA), мультимодальному понимаю языка (MMLU-pro), обходя модели Gemini, GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet.

Benchmark Grok 3 Beta Grok 3 mini Beta Gemini 2.0 DeepSeek-V3 GPT 4o Claude 3.5 Sonnet
AIME’24 52.2% 39.7% 39.2% 9.3% 16.0%
GPQA 75.4% 66.2% 64.7% 59.1% 53.6% 65.0%
LCB 57.0% 41.5% 36.0% 33.1% 32.3% 40.2%
MMLU-pro 79.9% 78.9% 79.1% 75.9% 72.6% 78.0%
LOFT (128k) 83.3% 83.1% 75.6% 78.0% 69.9%
SimpleQA 43.6% 21.7% 44.3% 24.9% 38.2% 28.4%
MMMU 73.2% 69.4% 72.7% 69.1% 70.4%
EgoSchema 74.5% 74.3% 71.9% 72.2%

Сравнение с ChatGPT (OpenAI):

  • Сходства: Обе модели (Grok 2/3 и GPT-4o) имеют большой контекст (130К vs 128К), веб-поиск, генерацию изображений, сильны в коде и рассуждениях.
  • Различия: GPT-4o более развит в мультимодальности (например, в отличие от Grok 2/3, в GPTunneL эта модель умеет обрабатывать изображения). Стиль Grok более характерен, ChatGPT обычно более нейтрален. 
  • Ключевые показатели бенчмарках: Grok хорошо себя показывает в бенчмарках на рассуждение и общие знания. Например, в бенчмарке MMLU-Pro, проведенном Artificial Analysis, который тестирует способности модели на понимание языка в разных форматах данных, модель Grok 3 собирает 80%, оставаясь на одном уровне с GPT-4o и на 3% уступая одной из флагманских моделей OpenAI - o4-mini-high.
Столбчатая диаграмма «MMLU-Pro (Reasoning & Knowledge)» сравнивает модели по результатам на бенчмарке MMLU-Pro (процент правильных ответов; выше — лучше).  * GPT-4 mini (high) — 83 % * GPT-4.1 — 81 % * Gemini 2.0 Pro Experimental — 81 % * GPT-4o (March 2025) — 80 % * Grok 3 — 80 % * Gemini 2.0 Flash Thinking exp. (Jan ’25) — 80 % * Claude 3.5 Sonnet (Oct) — 77 % * Grok 2 — 71 % * Claude 3 Opus — 70 %
Источник: Artificial Analysis

Сравнение с Claude (Anthropic):

  • Сходства: Обе компании декларируют фокус на безопасности и надежности (хотя подходы разные). Обе модели сильны в работе с длинными текстами.
  • Различия: Claude имеет еще большее контекстное окно (200K+), но не генерирует изображения. Claude известен своим акцентом на этику и избегание спорных тем, что делает его более консервативным. С другой стороны, Grok намного чаще допускает галлюцинации, чем Claude.
  • Ключевые показатели бенчмарках: Модели Claude давно считаются лидерами в сфере программирования, занимая высокие рейтинги в тестированиях. В бенчмарке HumanEval (Coding) Grok 3 набирает 91%, оставаясь на одном уровне с Claude 3.5 Sonnet (93%) и более новой Claude 3.7 Sonnet (95%). 
Столбчатая диаграмма «HumanEval (Coding)» сравнивает модели по точности решения задач программирования (процент успешных ответов; выше — лучше):  * GPT-4 mini (high) – 99 % * GPT-4o (March 2025) – 96 % * GPT-4.1 – 96 % * Gemini 2.0 Pro Experimental – 95 % * Claude 3.7 Sonnet – 95 % * Claude 3.5 Sonnet (Oct) – 93 % * Grok 3 – 91 % * Grok 2 – 86 % * Claude 3 Opus – 85 %
Источник: Artificial Analysis

Однако, в другом бенчмарке, LiveCodeBench, Grok 3 показывает рейтинг 43%. Этот показатель превосходит обе Claude 3.7 Sonnet (39%) и Claude 3.5 Sonnet (38%).

Столбчатая диаграмма «LiveCodeBench (Coding)» сравнивает модели по проценту успешно выполненных интерактивных кодовых задач (выше — лучше):  * GPT-4 mini (high) – 80 % * GPT-4.1 – 46 % * GPT-4o (March 2025) – 43 % * Grok 3 – 43 % * Claude 3.7 Sonnet – 39 % * Claude 3.5 Sonnet (Oct) – 38 % * Gemini 2.0 Pro Experimental – 35 % * Gemini 2.0 Flash Thinking exp. (Jan ’25) – 32 % * Claude 3 Opus – 28 % * Grok 2 – 27 %
Источник: Artificial Analysis

Сравнение с Gemini (Google):

  • Сходства: Обе линейки моделей (Grok и Gemini) включают мультимодальные возможности (Grok — текст+изображения, Gemini — текст, аудио, видео, изображения). Обе имеют доступ к веб-поиску.
  • Различия: Gemini предлагает потенциально гигантский контекст (до 2M токенов в продвинутых версиях) и глубокую интеграцию с экосистемой Google. Google делает упор на фактическую точность ответов.
  • Ключевые показатели бенчмарках: Модель Grok 3 превосходит Gemini 2.0 Pro в задачах на глубокое понимание контекста и генерацию ответов на его основе. Например, Grok 3 набирает 69% против 62% у своего конкурента в бенчмарке GPQA Diamond, который тестирует возможности ИИ в научных задачах уровня докторов. 
Столбчатая диаграмма «GPQA Diamond (Scientific Reasoning)» сравнивает модели по точности на научном бенчмарке GPQA Diamond (процент правильных ответов; выше — лучше):  * GPT-4 mini (high) — 78 % * Gemini 2.0 Flash Thinking exp. (Jan ’25) — 70 % * Grok 3 — 69 % * GPT-4.1 — 67 % * GPT-4o (March 2025) — 66 % * Gemini 2.0 Pro Experimental — 62 % * Claude 3.5 Sonnet (Oct) — 60 % * Grok 2 — 51 % * Claude 3 Opus — 49 %
Источник: Artificial Analysis

Однако, Grok уступает Gemini по объему контекстного окна (130к vs 1 млн) и скорости генерации ответов (52 токена в секунду у Grok против 218 у Gemini 2.0 Pro)

Столбчатая диаграмма «Output Speed» показывает скорость генерации (токенов в секунду; больше – лучше) для восьми моделей:  * **Gemini 2.0 Pro Experimental** (зелёный столбец) – 214 т/с * **GPT-4o (March 2025)** (чёрный) – 203 т/с * **GPT-4 mini (high)** (чёрный) – 135 т/с * **GPT-4.1** (чёрный) – 112 т/с * **Claude 3.5 Sonnet (Oct)** (коричневый) – 79 т/с * **Claude 3.7 Sonnet** (коричневый) – 78 т/с * **Grok 3** (чёрный) – 47 т/с * **Claude 3 Opus** (коричневый) – 29 т/с
Источник: Artificial Analysis

Будущее Grok и нейросетевых технологий

Будущее нейросети Grok тесно связано с глобальными планами xAI. В будущем, вероятно, можно ожидать следующее::

  • Улучшение производительности: Повышение точности, скорости, эффективности рассуждений и математических способностей.
  • Расширение мультимодальности: Совершенствование генерации изображений и, возможно, добавление понимания других типов данных, таких как видео.
  • Дальнейшее увеличение контекста: Хотя 130К уже много, тренд идет к миллионам токенов.
  • Улучшение управляемости и восприятия ваших промптов: Более высокая тонкая настройка стиля и поведения модели.

Интеграция с продуктами Илона Маска (Tesla, xOS и т.п.) — это пока больше видение компании. Если оно реализуется, это может создать уникальную экосистему, где ИИ Grok будет встроен в автомобили, операционные системы или другие устройства, предлагая бесшовный опыт приватного AI-помощника.

Роль Grok в будущем AGI и открытом ИИ остается ключевым вопросом. Реализация AGI-подхода xAI — долгосрочная цель. Выпуск Grok-1 как open-weight LLM был значимым шагом, но будет ли эта политика продолжена для будущих моделей — неизвестно. Дискуссия open-source против закрытых моделей продолжается, и позиция xAI может повлиять на всю индустрию.

Заключение

Нейросеть Grok от xAI, представленная в GPTunneL моделями Grok 2 и Grok 3, — это мощный и уникальный инструмент в арсенале современного пользователя ИИ. Сочетание большого контекстного окна, доступа к актуальной информации, встроенной генерации изображений и характерного стиля общения открывает широкие возможности. 

Попробуйте Grok 3 в GPTunneL, чтобы протестировать возможности современного искусственного интеллекта без VPN и ограничений!

Остались вопросы?

Чем Grok лучше ChatGPT?

Это разные инструменты со своими плюсами. Grok выделяется доступом к актуальной информации через веб-поиск (как и последние версии ChatGPT), большим контекстом, генерацией изображений и уникальным стилем. Выбор зависит от конкретной задачи и предпочтений пользователя.

Какие версии Grok доступны в GPTunneL?

В GPTunneL доступны продвинутые модели Grok 2 и Grok 3.

Насколько большой текст может обработать Grok?

Модели поддерживают до 130 000 токенов во входном контексте, что эквивалентно сотням страниц текста.

Имеет ли Grok в GPTunneL доступ к данным X (Twitter)?

Нет, прямой интеграции с платформой X нет. Grok использует веб-поиск для получения актуальной информации из интернета. Обучение модели включало общедоступные данные из X.

Может ли ИИ Grok создавать картинки?

Да, обе модели Grok (2 и 3) в GPTunneL имеют встроенную функцию генерации изображений по текстовому запросу.