马斯克说到做到！
在2026接下来的每个月，xAI都会发一款新模型，这第一弹，已经来了！
刚刚，SpaceXAI发布了与Cursor联合训练的全新旗舰模型Grok 4.5，性能对标Claude旗舰Opus系列，主打更快、更省Token、成本更低。
Grok 4.5是一款1.5T参数的MoE模型，参数规模较前代Grok 4.3提升至3倍，支持最高50万上下文（可配置），重点面向编程、Agent和知识工作场景，同时支持视觉输入。
编程能力方面，Grok 4.5总体已经基本追平Opus 4.7，甚至在DeepSWE Bench 1.0上超过了Opus 4.8。
官方展示的Demo中，Grok 4.5生成的太阳系，效果也相当不错。
除了模型能力，这次Grok 4.5还主打一个快、灵、省。
Grok 4.5推理速度最高可达80 TPS，跻身第一梯队。
同时，在完成相同任务时，Grok 4.5还拥有更高的Token效率，API价格为每百万个输入tokens 2 美元，每百万个输出tokens 6 美元，要比Claude的Opus系列和GPT-5.5便宜60%以上。
以SWE Bench Pro为例，完成相同任务时，Grok 4.5消耗的Token甚至不到Opus 4.8 Max的四分之一。
模型发布后，不少网友也第一时间送上彩虹屁，称Grok 4.5的体验已经接近Fable，而成本却只有后者的约1/17。
对此，马斯克也回应称：“性能还没到（别尬吹），但其实大多数任务并不需要那么高的性能。”
此外，在新模型发布之余，马斯克也是紧抓热度，又提前预告了一波：
下周推出百万上下文版本，月底再发布2T参数版本。
作为xAI融入SpaceX、收购AI编程工具Cursor后的首个旗舰模型，Grok 4.5从发布前就已经吊足了外界胃口。
早在上个月底，马斯克就曾预告，这款1.5T参数的新模型将融合大量Cursor相关训练数据，重点提升编程和Agent能力。
如今，Grok 4.5正式登陆SpaceXAI、Grok Build以及Cursor。
马斯克声称，Grok 4.5的性能与Opus4.7相当，但速度快得多。
从官方公布的成绩与网友的反应来看，马斯克可能还真所言不假。
在DeepSWE 1.0、DeepSWE 1.1、Terminal Bench 2.1和SWE Bench Pro等工程基准上，Grok 4.5分别取得83.3%、78%、62%和64.7%的成绩，整体已经逼近GPT-5.5和Claude Opus系列，而推理成本则明显更低。
而在像Artificial Analysis第三方的评测平台上，Grok 4.5在智能上限上处于前沿第二梯队（接近 Opus/GPT-5.5），但在速度、token效率和性价比上表现突出。
在法律Agent的测试榜单中，Grok 4.5甚至直接登顶！（Grok竟成最守法的那个？）
在经济领域也是遥遥领先。
当然，LLM Arena目前还没有更新，坐等一波～
榜单之外，grok的实测表现也还可以，在官方样例中，PPT制作也非常有质感。
制作的一个天气APP也挺有模有样。
而不少网友也是第一时间开测，并表示打破了自己对Grok模型的固有印象。
比如，有网友用Grok 4.5生成游戏UI，整体完成度已经相当不错。
另一位拿到内测资格的用户也反馈称，Grok 4.5在游戏设计、画面表现和粒子效果上都有明显进步。
更关键的是，它的响应速度非常快，几乎达到Opus 4.8的两倍以上，同时成本也更低。
实际生成的游戏效果大概是这样：
在代码审计方面，Grok的表现同样可圈可点。甚至已经有人开始尝试新的工作流：
让Grok负责执行开发，再交给Fable做代码审计，进一步发挥两者各自的优势。
此外，还有开发者用Grok 4.5生成了一款马里奥风格小游戏，以及带有Liquid Glass效果的交互式网页，整体效果都颇具质感。
就目前社区的反馈来看，Grok 4.5的第一波风评确实不错，期待后续更多的使用repo。
效率提升，背后是训练方式变了正如开头所说，相比性能，这次Grok 4.5更大的卖点其实是效率。
而这种效率，并不只是推理阶段的软件优化，更来自整个训练流程的重新设计。
官方介绍显示，Grok 4.5采用MoE架构，基于数万张NVIDIA GB300 GPU完成训练，并针对超大规模训练进行了稳定性优化。
同时，Cursor和SpaceXAI还对训练数据进行了大规模去重、质量筛选和领域过滤，以提高数据密度，而不是单纯增加Token数量。
更重要的是，强化学习的重点也发生了变化。
与不少模型主要围绕数学、代码等单项能力训练不同，Grok 4.5将强化学习扩展到了数十万个真实的软件工程和知识工作任务。
模型需要完成多步推理、调用工具、从错误中恢复并验证结果，更接近Agent在真实环境中的工作方式。
为了支撑这一过程，xAI还构建了一套高度异步的Agent训练系统，使模型能够在长时间执行复杂任务的同时持续完成训练，从而不断提升真实工程场景下的推理效率。
另一个值得关注的变化来自Cursor的数据。
官方透露，Grok 4.5引入了数万亿Token规模的Cursor数据，其中不仅包含代码本身，还记录了开发者与代码库、开发工具乃至Agent之间的大量真实交互。
换句话说，模型学习的不只是如何写代码，更是在学习开发者如何完成软件开发。
这也解释了为什么Grok 4.5此次最突出的提升集中在软件工程和Agent任务——相比单纯学习代码，它开始学习的是完整的软件开发流程。
可以说，马斯克这波收购Cursor，没白干。
One more thing值得一提的是，马斯克还透露了一个可能容易被忽略的信息。
目前发布的Grok 4.5，还没有使用xAI内部针对GB300硬件深度优化的C/C++推理软件。
按照马斯克的说法，这套推理栈上线后，Grok 4.5的运行速度还有望进一步翻倍，甚至更高。
某种程度上，这也让人想起了DeepSeek带起来的一条路线：
当模型能力越来越接近，真正拉开差距的，开始不只是模型本身，而是底层工程能力。
从训练框架、推理引擎到硬件协同，越来越多厂商开始把竞争延伸到系统层。
而Grok 4.5，显然也准备加入这场工程战。
欢迎Grok重回牌桌！
本文来源：量子位
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