了解 LLM（大型语言模型）Grok 3、其专用模式和基准。了解它如何与主流模型竞争，并学习如何使用它。
Grok 3 于 2025 年 2 月 17 日发布，是由埃隆-马斯克（Elon Musk）创办的 xAI 公司开发的大型语言模型（LLM）。在此之前，我们已经了解了 Grok 2.0 的发布及其FLUX.1 集成。在此基础上，Grok 3 提供了更好的推理能力、更快的响应速度和实时信息访问。与之前的版本类似，Grok 3 与 X（前 Twitter）集成。
在Grok 3 的发布会上，xAI 首席执行官埃隆-马斯克和他的团队解释了 Grok 背后的动机。他们强调，Grok 3 和 xAI 的使命是通过不懈的好奇心来揭示宇宙的真相，即使有时这意味着真相与政治正确相悖。
埃隆还阐述了这款车型名称背后的含义，他说："Grok这个词出自海因莱因的小说《异乡陌客》。它是一个在火星上长大的人使用的，Grok这个词的意思是充分而深刻地理解某件事情。"
在本文中，我们将探讨 Grok 3 的功能、性能基准以及各种人工智能模式。让我们开始吧！
在详细了解 Grok 3 之前，我们先来回顾一下 Grok 的发展历程。以下是 Grok 3 诞生前的重要里程碑：
随着每个版本的改进，Grok 的开发需要更强大的基础设施来支持其高级功能和实时学习。早期的迭代在速度和适应性方面存在局限性，因此 xAI 利用功能更强的系统来满足人工智能模型不断增长的需求。
此次升级的核心是由 xAI 设计的超级计算机 Colossus。xAI 安装了 10 万个NVIDIA H100GPU（图形处理器），创建了最大的人工智能数据中心之一。然后在 92 天内，GPU 的数量翻了一番。这使得 Grok 3 能够处理更多数据，学习速度更快，并在人们与它互动的过程中不断改进。
此外，为了保持速度和效率，Grok 3 采用了一种名为 "测试时间规模计算（TTCS）"的技术。它根据问题的复杂程度调整计算能力--简单的问题使用较少的计算能力，而较复杂的问题则需要额外的资源。这使得该模型在有效利用资源的同时，还能提供快速准确的响应。
Grok 3 的主要特点之一是它有专门的版本，可用于不同的任务。让我们来探讨一下每个版本是如何提高性能和改善用户体验的。
随着生成式人工智能成为日常生活的一部分，您可能遇到过回复时间过长的聊天机器人。Grok 3 Mini 是 Grok 3 的精简版，旨在以较低的计算需求提供快速回复，从而解决这一问题。
它仍然保留了 Grok 3 的核心功能，因此适用于需要在实时对话中实现流畅、经济高效性能的应用程序。例如，客户支持聊天机器人和交互式虚拟助理可以使用 Grok 3 Mini。
Grok 3 Mini 专为提高速度而设计，而 Grok 3 Think 则专为高级推理和深度分析而打造。通过大规模强化学习训练，Grok 3 Think 可仔细分析查询、通过回溯纠正错误并探索多种方法，从而解决复杂问题。
例如，在解决一个多步骤的数学问题时，Grok 3 Think 会将其分解为多个逻辑步骤。其独特的 "思考 "模式甚至能让用户检查最终答案背后的思维链。该模式适用于数学证明、编码挑战和逻辑问题等任务。
除 "思考 "模式外，Grok 3 还为不同任务设计了几种模式。接下来，让我们来了解一下 Grok 3 的这些模式，并探索它们提供的其他功能。
Grok 3 的 "大大脑 "模式可用于需要深入分析和结构化解决问题的任务。它通过使用额外的计算能力，以更高的准确性应对复杂的挑战，超越了标准的处理能力。
尤其是，这种模式将详细推理置于速度之上。它需要额外的时间来生成回复，但能提供结构清晰的见解，对研究、编码和多步骤人工智能任务非常有用。研究人员和开发人员可将此模式用于准确性优先的任务。
Grok 3 的 DeepSearch（深度搜索）模式通过检索实时数据并在做出反应前验证来源，帮助模型保持最新状态。许多人工智能模型仅依赖于存储的知识，而这些知识很快就会过时，与此不同，DeepSearch 可从网络上获取最新信息。这样，即使事实和事件迅速发展，也能确保响应的准确性。
无论您是关注突发新闻、跟踪市场趋势，还是验证新的科学发现，DeepSearch 都是获取最新见解的快速、可靠的途径。
DeepSearch 在静态训练数据和不断变化的真实事件流之间架起了一座桥梁，从而提高了 Grok 3 响应的准确性和相关性。
说到基准测试，Grok 3 在一系列任务中都取得了令人印象深刻的成绩。在推理能力方面，它在 2025 年美国数学邀请考试（AIME）中获得了 93.3% 的高分，显示了其处理复杂数学问题的强大能力。此外，它还在研究生级别的专家推理任务（GPQA）中取得了 84.6% 的成绩，在 LiveCodeBench 测评的编码挑战中取得了 79.4% 的成绩，显示了它在处理多步骤问题解决和代码生成方面的技能。
即使是其精简版 Grok 3 Mini 也表现出色，在 AIME 2024 中得分 95.8%，在 LiveCodeBench 中得分 80.4%，这表明它兼顾了效率和高性能。
随着 Grok 的发展，一些关于内容审核和信息准确性的问题引起了人们的关注。例如，其新的语音交互模式（高级用户可使用）提供了一系列个性，包括使用激烈语言和坦率语气的 "不正常 "设置。
虽然这种模式反映了 xAI 提供更无拘无束的对话体验的目标，但也引发了关于制定指导方针和减少错误信息传播的重要讨论。
同样，由于 Grok 3 可以利用来自 X 的实时数据，它可能会生成未经验证或有偏见的信息。与依赖静态数据的模型不同，不断更新的数据使控制更具挑战性。这些讨论凸显了开发负责任的人工智能所面临的持续挑战。
尽管有这些顾虑，Grok 3 还是得到了广泛应用。如果您有兴趣试用它，以下是如何使用其功能的方法：
Grok 3 是一款具有实时学习功能和专业模式的 LLM。它在研究、编码和问题解决等领域表现突出，通过调取实时数据获得更准确的答案。
虽然内容审核仍是围绕它的一个争论话题，但它的改进和适应能力已使它成为人工智能聊天机器人领域的有力竞争者。每一次更新，我们都能看到 Grok 变得越来越先进。
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