21 сентября 2026 года xAI, публикующаяся под брендом SpaceXAI, выпустила Grok 4.7 — свою самую способную модель для кодинга и интеллектуальной работы. Цена и скорость остались на уровне предыдущей версии Grok 4.6, контекст составляет 500 тысяч токенов, модель уже доступна в Grok Build, во всех тарифах Cursor и через API. Заявленный прирост подтверждают вендорские бенчмарки, однако независимые замеры ставят модель заметно ниже лидеров — Claude Fable 5.1 и GPT-6.

image
image

Что произошло

21 сентября 2026 года xAI выпустила модель с идентификатором grok-4.7. Заявленный механизм обновления включает увеличенную базовую модель, более долгое RL-обучение на задачах, требующих многих часов, и улучшенную самопроверку вывода. Цена и скорость не изменились против Grok 4.6: $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов, контекст — 500 тысяч токенов, срез знаний — май 2026 года. Доступны уровни рассуждения low, medium и high (по умолчанию) плюс xhigh. Быстрый вариант Grok 4.7 Fast удваивает скорость вывода за двойную цену и предлагается только в Cursor и Grok Build. По официальным бенчмаркам модель обходит Grok 4.6 по всем позициям: CursorBench 4.0 — 46,3% против 40,4%, EEBench — 64,0% против 53,0%, Terminal-Bench 4.0 — 38,0% против 20,3%, Harvey Legal Agent — 19,6% против 15,8%, GDPval — Elo 1695 против 1605. Grok 4.7 уже дефолтная модель в Grok Build и включена во все тарифы Cursor.

Контекст

Выпуск продолжает стратегию xAI «почти фронтир по минимальной цене». На фоне $4/$20 за миллион токенов у GPT-5.6 Sol Max и $10/$50 у Fable 5.1 Max цена в $2/$6 остаётся самым агрессивным предложением при равной скорости с Grok 4.6: по независимому Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 модель отстаёт от лидеров на 46 против 53 балла при пятикратно меньшей выходной цене — именно в этом сочетании состоит ставка компании. Конкуренция на рынке агентного кодинга смещается от абсолютных рекордов к соотношению цена и качество. Заявленный механизм улучшений правдоподобен и совпадает с отраслевым трендом на RL для длинных горизонтов, однако без технического отчёта это интерпретация, а не подтверждённый факт.

Почему это важно для индустрии

Главное для отрасли не рекорды, а сдвиг границы цена и качество: заявленный прирост в агентном кодинге при прежней цене и контексте 500 тысяч токенов открывает юнит-экономику для целого класса агентных продуктов, которые не сходились на более дорогих моделях. Если это соотношение подтвердится на реальных нагрузках, объёмные агентные сценарии сместятся на «почти фронтир» модели, и ценовое давление на прайсинг OpenAI и Anthropic усилится — дешёвые агентные тарифы могут стать нормой. Рынок, судя по стратегии xAI, структурируется на абсолютных фронтир-лидеров и дешёвые массовые модели: команды будут держать роутинг по задачам, где дорогая модель берёт сложные решения, а дешёвая — объём, а собственные evals станут главным инструментом выбора. В длинном горизонте, если связка «RL на многичасовых задачах плюс самопроверка при минимальной цене» станет отраслевым стандартом, рычаг способностей сместится от размера претрейна к пост-трейнингу, что структурно удешевляет фронтир и ускоряет коммодитизацию агентного кодинга, а ценность перетекает из доступа к моделям в оркестрацию: память, интеграции, вертикальные воркфлоу и управление уровнями рассуждения.

Почему это важно для пользователей

Попробовать модель можно сегодня: бесплатно в Grok Build по адресу x.ai/build, во всех тарифах Cursor или через Grok API с ключом из console.x.ai, указывая идентификатор grok-4.7. Для действующих пользователей Grok 4.6 это замена без изменения цены и скорости — достаточно сменить model id и прогнать свои evals. Самая практичная деталь из документации: в Responses API задавайте prompt_cache_key (или заголовок x-grok-conv-id в Chat Completions), иначе кэш промптов часто не срабатывает и вы платите полную цену за входные токены. Если требуется хранить инференс в США, доступен эндпоинт us.api.x.ai с наценкой 10%.

Что пока неизвестно / ограничения

Заявленный прирост подтверждён только вендорскими цифрами: по независимому прогону Terminal-Bench 4.0 от Artificial Analysis Grok 4.7 получает 26% против 60% у GPT-6 Astra, тогда как xAI заявляет 38% — расхождение в 12 процентных пунктов объясняется зависимостью агентных бенчмарков от скаффолдинга, настроек и выбора задач, поэтому официальную картину нельзя переносить на другие пайплайны. Нет данных по латентности и по уровню рассуждения xhigh. Утверждения об увеличенном претрейне, более долгом RL-обучении и улучшенной самопроверке вывода остаются без технического отчёта. Слухи о следующей модели Grok 4.8 на 2,5T параметров, обученной через RL, не подтверждены.

Источники

Автор

Look at AI, редакция