Grok 4.7
El modelo de frontera de SpaceXSI (antes xAI) para programación, tareas de agentes y trabajo de conocimiento, disponible a través de la Grok API y el agente de programación Grok Build. Es sólido en benchmarks y programación, pero queda bajo en las comparaciones de chat de LMArena.
SpaceXSI (formerly xAI)Modelo de lenguajeLanzado en septiembre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Dónde lo sitúa la gente
Programar y crear apps (empate), 5021 votos
Según los votos a ciegas de LMArena, donde la gente elige la mejor de dos respuestas anónimas. Mira las tablas completas en el ranking de IA.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Velocidad #10 (empate), Relación calidad-precio #11, Razonamiento #14 (empate).
Puntos fuertes y débiles
- Artificial Analysis Intelligence Index de 46.4, noveno en esta lista
- Precio moderado ($2 / $6 por millón de tokens para prompts de menos de 200K tokens)
- Puntaje de mitad de tabla en la LMArena Code Arena y 56.3 en el Artificial Analysis Coding Agent Index en Grok Build
- Puntajes bajos de texto y escritura creativa en LMArena comparado con otros modelos de frontera
- Ventana de contexto más chica (500,000 tokens) que la mayoría de sus rivales aquí, y los precios se duplican para prompts de 200K tokens o más
Ideal para
- Programar en Grok Build
- Trabajo de conocimiento a precio moderado
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1444Puntaje Arena 1444.0 (IC 95% 1437.6 a 1450.4); 11,591 votos; entrada "grok-4.7-xhigh"; puesto 89 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1423,8Puntaje Arena 1423.8 (IC 95% 1411.1 a 1436.4); 2,589 votos; entrada "grok-4.7-xhigh"; puesto 78 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1638,7Puntaje Arena 1638.7 (IC 95% 1628.9 a 1648.5); 5,021 votos; entrada "Grok 4.7 (xHigh)"; puesto 16 de 144 en la tabla completa
- LMArena, visión1247,5Puntaje Arena 1247.5 (IC 95% 1235.8 a 1259.3); 2,942 votos; entrada "grok-4.7-xhigh"; puesto 58 de 165 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,032Puntaje IPS 0.0321 (IC 95% 0.0158 a 0.0484); 15,127 sesiones; entrada "Grok 4.7 (xHigh)"; puesto 16 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index46,446.4 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 46), configuración "Grok 4.7 (xhigh)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,1%43.1% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Grok 4.7 (xhigh)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)25,8%25.8% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Grok 4.7 (xhigh)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)76,7%76.7% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Grok 4.7 (xhigh)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones3232.0 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Grok 4.7 (xhigh)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo93 t/s93 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "Grok 4.7 (xhigh)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$3.74$3.74 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Grok 4.7 (xhigh)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index56,356.3 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Grok Build - Grok 4.7 (xhigh)"
- Ranking de Terminal-Bench 4.037,6%37.6% resuelto en Terminal-Bench 4.0 (más o menos 3.5, IC 95%) con Grok Build en esfuerzo xhigh
- Puzles ARC-AGI-261,4%61.39% en ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), mejor configuración listada "Grok 4.7 (XHigh)", $2.01 por tarea
- Puzles ARC-AGI-31,8%1.82% en ARC-AGI-3 (semiprivado, harness estándar; se excluyen las ejecuciones "provider adapter"), mejor configuración listada "Grok 4.7 (XHigh)"
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Sonnet 5.5El modelo de precio medio de Anthropic, que Anthropic describe como su mejor equilibrio entre velocidad e inteligencia.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- GPT-6 AstraEl modelo más capaz de OpenAI, pensado para razonamiento complejo, programación, investigación y creación de documentos.