Grok 4.7
Le modèle de pointe de SpaceXSI (ex-xAI) pour la programmation, les tâches agentiques et le travail intellectuel, proposé via la Grok API et l'agent de code Grok Build. Il est solide sur les benchmarks et en programmation, mais se classe bas dans les comparaisons de chat de LMArena.
SpaceXSI (formerly xAI)Modèle de langageSorti en septembre 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Son classement selon le public
Coder et créer des apps (égalité), 5 021 votes
D'après les votes à l'aveugle de LMArena, où le public choisit la meilleure de deux réponses anonymes. Voir les tableaux complets dans le classement IA.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Vitesse #10 (égalité), Rapport qualité-prix #11, Raisonnement #14 (égalité).
Points forts et points faibles
- Artificial Analysis Intelligence Index de 46.4, neuvième de cette liste
- Prix modéré ($2 / $6 par million de tokens pour les prompts de moins de 200K tokens)
- Score en milieu de tableau sur la LMArena Code Arena et 56.3 sur l'Artificial Analysis Coding Agent Index dans Grok Build
- Scores texte et écriture créative LMArena faibles par rapport aux autres modèles de pointe
- Fenêtre de contexte plus petite (500,000 tokens) que la plupart des concurrents ici, et prix doublés pour les prompts de 200K tokens ou plus
Idéal pour
- Programmer dans Grok Build
- Travail intellectuel à prix modéré
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 444Score Arena 1444.0 (IC à 95% de 1437.6 à 1450.4) ; 11,591 votes ; entrée "grok-4.7-xhigh"; position 89 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 423,8Score Arena 1423.8 (IC à 95% de 1411.1 à 1436.4) ; 2,589 votes ; entrée "grok-4.7-xhigh"; position 78 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 638,7Score Arena 1638.7 (IC à 95% de 1628.9 à 1648.5) ; 5,021 votes ; entrée "Grok 4.7 (xHigh)"; position 16 sur 144 au classement complet
- LMArena, vision1 247,5Score Arena 1247.5 (IC à 95% de 1235.8 à 1259.3) ; 2,942 votes ; entrée "grok-4.7-xhigh"; position 58 sur 165 au classement complet
- LMArena Agent Arena0,032Score IPS 0.0321 (IC à 95% de 0.0158 à 0.0484) ; 15,127 sessions ; entrée "Grok 4.7 (xHigh)"; position 16 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index46,446.4 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 46), réglage "Grok 4.7 (xhigh)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,1%43.1% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "Grok 4.7 (xhigh)"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)25,8%25.8% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "Grok 4.7 (xhigh)"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)76,7%76.7% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "Grok 4.7 (xhigh)"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations3232.0 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "Grok 4.7 (xhigh)"
- Vitesse de génération, tokens par seconde93 t/s93 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "Grok 4.7 (xhigh)"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$3.74$3.74 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "Grok 4.7 (xhigh)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index56,356.3 sur l'AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), meilleure configuration listée "Grok Build - Grok 4.7 (xhigh)"
- Classement Terminal-Bench 4.037,6%37.6% résolus sur Terminal-Bench 4.0 (plus ou moins 3.5, IC à 95%) avec Grok Build en effort xhigh
- Puzzles ARC-AGI-261,4%61.39% sur ARC-AGI-2 (ensemble semi-privé), meilleur réglage listé "Grok 4.7 (XHigh)", $2.01 par tâche
- Puzzles ARC-AGI-31,8%1.82% sur ARC-AGI-3 (semi-privé, harnais standard ; exécutions "provider adapter" exclues), meilleur réglage listé "Grok 4.7 (XHigh)"
Comparer avec
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Sonnet 5.5Le modèle de milieu de gamme d'Anthropic, présenté par Anthropic comme son meilleur équilibre entre vitesse et intelligence.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- GPT-6 AstraLe modèle le plus puissant d'OpenAI, conçu pour le raisonnement complexe, la programmation, la recherche et la création de documents.