CONFIRMÉCertitude de la date: CONFIRMÉAnnoncé comme fermeAvec quelle fermeté la source formule la date : confirmée, programmée, estimée, reportée ou non vérifiée.Voir toutes les épingles CONFIRMÉCONFIANCE 84 %Confiance globale: 84%Dans quelle mesure la source et les références du pin étayent ses dates.Moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle 6 références, source comprise, étayent les heures de début et de fin de l’épingle ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récenteAfficher toutes les épingles à 75 % de confiance ou plus
L'annonce est datée du '21 sept. 2026' et dit 'Grok 4.7 est disponible aujourd'hui dans Cursor et Grok Build' ; les notes de version de l'API xAI le répertorient au 21 septembre, et Decrypt[4] dit 'xAI a lancé Grok 4.7 lundi' (21 septembre).- Début
- 21 sept. 2026CONFIANCE 90 %source
Sortie de Grok 4.7
Traduit automatiquement de l’original
Titre original: Grok 4.7 Released
SpaceXAI, anciennement xAI, lance Grok 4.7, son modèle le plus performant pour le codage et le travail de connaissance, construit sur un modèle de base plus grand et facturé comme Grok 4.6 à 2 $ par million de jetons en entrée ; des tests indépendants le placent toujours nettement derrière Claude Fable 5.1 et GPT-6.
- SpaceXAI a lancé Grok 4.7 le 21 septembre 2026, le qualifiant de « notre modèle le plus performant pour le codage et le travail de connaissance », proposé « au même prix et à la même vitesse que Grok 4.6 »[1]
- Il utilise un nouveau modèle de base plus grand, une phase d'apprentissage par renforcement plus longue axée sur des problèmes qui prennent de nombreuses heures, une meilleure autovérification et une meilleure gestion du contexte long, et a été entraîné pour fonctionner nativement dans le harnais Grok Bot[1]
- Decrypt rapporte qu'il compte 2,1 billions de paramètres, en hausse de 40 % par rapport aux 1,5 billion de Grok 4.6, avec des données d'entraînement supplémentaires issues de SpaceX : la télémétrie des satellites Starlink, des registres de fabrication et des journaux d'incidents techniques[4]
- Il arrive après qu'Elon Musk a repoussé le calendrier au moins cinq fois depuis fin juillet, passant de « encore quatre semaines » à « a encore besoin de quelques jours de mijotage » le 11 septembre ; quelques jours avant le lancement, il a déclaré qu'il devrait se situer « à peu près au niveau » de Claude Opus 5.0[4]
- Des tests indépendants le placent dans la moyenne : 46 points à l'Artificial Analysis Intelligence Index contre 53 pour Claude Fable 5.1 et GPT-6, et 26 % sur le test Terminal-Bench 4.0 d'Artificial Analysis contre 60 % pour GPT-6 Astra[5]
- Il est devenu disponible dans l'application Grok, Cursor, Grok Build et l'API, et GitHub a commencé à le déployer dans Copilot le même jour[1][4][6]
Caractéristiques notables
- Tarifs par million de jetons : 2 $ en entrée, 0,50 $ en entrée mise en cache et 6 $ en sortie sous 200 000 jetons d'invite, puis 4 $, 1 $ et 12 $ au-delà ; une variante Grok 4.7 Fast, deux fois plus rapide en sortie, coûte deux fois plus cher et n'est proposée que dans Cursor et Grok Build[1][2]
- Une fenêtre de contexte de 500 000 jetons, une entrée texte et image avec une sortie uniquement en texte, aucune limite de sortie, et un effort de raisonnement de low à xhigh, high étant le réglage par défaut[2]
- Scores rapportés par SpaceXAI (xhigh) : CursorBench 4.0, 46,3 % contre 40,4 % pour Grok 4.6 et 51,8 % pour Fable 5.1 ; DeepSWE v1.1, 71,0 % (effort high) ; EEBench, 64,0 % ; Terminal-Bench 4.0, 37,6 % ; et GDPval, 1 695 Elo contre 1 735 pour Fable 5.1[1]
- Une toute nouvelle pile de garde-fous : il arrive en tête du benchmark de biosécurité de LatchBio avec 62,4 %, et ne laisse passer que 3,3 % des invites à double usage risquées sur le HackerBench v0.3 de SpaceXAI[1]
- Des partenaires de cybersécurité sélectionnés obtiennent un accès sur invitation à ses capacités de red team pour la recherche défensive[1]
Training
SourceParameters
2.1T
model weights
Training compute
Unknown
not published
Training hardware
Unknown
not published
Training time
Unknown
not published
Training dataset size
Unknown
not published
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