由 Elon Musk 創立的人工智慧公司 xAI 宣布，旗下 AI 聊天機器人 Grok 將於 2025 年 7 月 10 日透過 X 平台舉行 Grok 4 全球直播發表會。Grok 4 採用 Colossus 超級電腦訓練，所使用的計算資源為前一代的 10 倍，主打推理與編碼能力強化，並新增多模態輸入、即時資料檢索（RAG 架構）與 API 存取支援，從原本的聊天助手進化為開發者導向的工具型模型。
本文主要內容
xAI 同步公開修改後的系統提示，強調「不迴避政治不正確」與「預設媒體可能有偏誤」，允許模型做出更直接、甚至具爭議性的回應，引發外界對 AI 言論邊界與倫理標準的關注與討論。本文將帶您快速掌握 Grok 4 的發表時程、技術升級、功能重點、定價模式與市場定位，一次看懂這場生成式 AI 焦點事件。
Grok 4 直播發表時間與平台為何？
Elon Musk 於 2025 年 6 月 27 日透過 X 平台發文，首次預告 Grok 4 將在「7 月 4 日之後不久」正式亮相。隨後在 7 月 8 日公布具體時程，確認直播將於美國太平洋時間 7 月 9 日晚間 8 點舉行，對應台灣時間為 7 月 10 日上午 11 點。
本次直播將在 X（原 Twitter）平台進行，觀眾可透過 @xAI 官方帳號免費收看，無須訂閱即可進入。根據官方說明，這場直播將首次展示 Grok 4 的實際運作畫面，觀眾也可透過貼文互動參與提問，呼應 xAI 在即時查詢與生成式回應上的核心功能。
Grok 4 有哪些主要功能升級？
Grok 4 對比前代模型，強化了多項核心能力，聚焦於程式設計、推理邏輯與多模態處理：
- 增強推理效能：在 AIME 數學、GPQA 等基準測試中表現優於 GPT-4o，強化長文本分析與複雜問題解構能力。
- 專用編碼模型：導入開發者導向設計，支援高階程式任務與 API 編輯整合，類似 Cursor 的輔助編碼體驗。
- 多模態輸入：支援文字、圖像與語音輸入，並具備圖像生成能力。
- 即時檢索能力：與 X 平台整合，支援類 RAG 架構，即時取得貼文與趨勢資訊。
- 訓練資源提升：透過 xAI 的 Colossus 超級電腦訓練，使用 25 萬顆 H100 GPU，訓練時間達 3 個月。
- 模型分級：提供 Lite（免費）、Standard（月費 10 美元）、Pro（月費 30 美元）三種版本。
Grok 4 是否具備即時檢索與 RAG 能力？
Grok 4 採用類似 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）的架構，能即時擷取 X 平台上的最新公開資訊作為回答依據。這代表使用者在提問時，Grok 4 不僅依賴訓練語料，還能動態存取包括新聞貼文、即時趨勢與熱門帳號發言等內容，進一步提升回應的時效性與準確度。
RAG 是一種結合外部知識檢索與語言模型生成的混合式 AI 技術，運作流程為：先透過檢索系統找出相關文本，再交由語言模型整合並生成自然語句。Grok 4 因與 X 平台深度整合，得以實現類似能力，使用者可在查詢時指定資料來源、引用特定帳號或加入關鍵字，提升語意連貫度與內容更新速度。
Grok 4 與 Grok 3 的功能與架構差異
Grok 4 相較於 Grok 3，無論在核心架構或應用導向上皆有明顯差異。Grok 3 雖已具備多模態輸入與基本推理能力，但仍以通用型聊天助手為主，回應風格偏向娛樂性與輕量級知識問答，並未針對開發者或進階商業場景進行強化。相較之下，Grok 4 明確轉型為「開發者導向工具」，支援 API 調用、提供專屬編碼模式，並採用 Hybrid Transformer-MoE 架構，提升在邏輯推理與大型任務處理上的效率。
| 項目 | Grok 3 | Grok 4 |
|---|---|---|
| 訓練資源 | 約 2 萬張 GPU | 25 萬個 H100 GPU，使用 Colossus 超級電腦 |
| 模型結構 | 單一 Transformer | Hybrid Transformer-MoE |
| 推理能力 | 中等、偏社會性回應 | 強化邏輯處理與計算題推導 |
| 編碼功能 | 提供基本建議 | 專用開發者模式，提供類似 Cursor 的 AI 輔助編碼體驗 |
| 多模態輸入 | 支援文字、圖像與語音，具有限圖像生成 | 支援圖像輸入，預告支援語音與生成圖像 |
| 即時資料存取 | 有限的外部檢索能力 | 結合 X 平台，具 RAG 式檢索整合能力 |
| 系統指令透明度 | 未公開 | 部分系統指令公開於 GitHub |
| 功能分級 | 單一通用版本 | Lite、Standard、Pro 三種版本 |
系統層面上，Grok 4 的透明度與即時性也有顯著進展。不僅整合 RAG 架構以支援即時資料檢索，亦開放部分系統提示內容供外界查閱，展現其「不迴避政治不正確」的設計理念。這些變化進一步擴展了使用者在特定社會議題與技術應用上的操作空間。整體而言，Grok 4 已不再只是娛樂型聊天 AI，而是更貼近專業知識工作與數位工具整合的生成式模型。
Grok 4 系統提示與「不避政治不正確」策略
xAI 為 Grok 4 設計了一套公開的系統提示邏輯，並已將部分內容上傳至 GitHub，展現其在 AI 訓練架構上的開放與透明。根據這套提示邏輯，Grok 4 在處理敏感議題時需具備批判性思維，預設主流媒體觀點可能存在偏誤，並應交叉參考多元資訊來源，避免因單一觀點影響模型輸出。這項設計讓 Grok 4 在面對政治、文化、經濟等具爭議性的主題時，能提供更多元的觀點，與一般傾向中立、謹慎的 AI 模型形成明顯對比。
此外，系統提示也明確指出，只要資訊具備事實基礎，模型不應因內容可能違背政治正確而進行自我審查或刻意淡化語氣。這使得 Grok 在實際應用中出現不少語氣直率、立場明確的回應，例如針對政府資源配置或產業結構失衡，曾提出具爭議性的觀察，引發外界關注。xAI 表示，這項設計體現對言論自由與透明溝通的重視，也反映 Elon Musk 強調 AI 應如實回應世界複雜現實的理念。
Grok 4 的 API 是否收費？定價模式為何？
截至目前（2025 年 7 月），Gro k 4 的 API 仍在 xAI Console 提供中，採「使用量計價」制，根據 token 數量計費。雖然 Grok 4 的正式 API 定價尚未公開，但可參照 Grok 3 與 grok-beta 的資料估算：Grok 3 API 定價為每 100 萬輸入 token 收費 3 美元、輸出 token 收 15 美元；grok-beta 模型則為輸入 5 美元、輸出 15 美元 。Elon Musk 表示，企業級用戶將享有優先使用權與差異化定價，但具體優惠方案尚待公布。
Grok 4 相較 GPT-4o 與 Gemini 有何不同？
Grok 4、GPT-4o 與 Gemini 均為 2025 年市場領先的多模態大型語言模型，但三者在平台整合、應用導向與回應策略上具明顯差異。
| 項目 | Grok 4（xAI） | GPT-4o（OpenAI） | Gemini 1.5（Google） |
|---|---|---|---|
| 整合平台 | 深度整合 X 平台與 xAI Console | 整合於 ChatGPT、API、桌機與手機 App | 整合於 Google 搜尋、Workspace、生態服務 |
| 資料來源 | 結合 RAG 架構，支援即時網路查詢 | 有限即時存取，部分支援 Bing 或插件 | 搭配搜尋引擎即時擷取網頁與文件資料 |
| 回應風格 | 容許政治不正確內容，語氣直接 | 偏中立安全，避免爭議話題 | 保守、企業導向，強調文件處理邏輯性 |
| 多模態能力 | 支援文字、圖像輸入，語音與生成功能預告 | 全面支援語音、圖像、影片與實體互動 | 支援圖文與 PDF 處理，語音支援仍待擴充 |
| 編碼能力 | 專用編碼模式，開發者功能細分 | 提供 Code Interpreter，整合自然語言命令 | 強調 API 調用與程式分析，整合 Google Colab |
| 模型透明度 | 系統指令開放公開，可供審閱與回饋 | Prompt 封閉，僅透過 OpenAI 控制 | 部分政策不透明，依賴 Google 審核流程 |
| 使用模式 | X Premium+ 用戶與 API 分開計費 | 免費／付費 ChatGPT，用量型 API | 結合帳戶登入，API 使用權限與資源配額受控 |
Grok 4 適合哪些使用者與應用場景？
Grok 4 由聊天機器人進化為開發者導向工具，功能涵蓋即時檢索、多模態輸入與高階推理，適用範圍亦大幅拓展。以下為主要使用族群與典型應用：
- 開發者與工程團隊：Grok 4 提供專用編碼模式與 API 存取，可嵌入應用程式、自動化流程或建立自有工具。
- 媒體與評論產業：結合即時資料與社群語境，適用於生成圖文摘要與時事評論。
- 教育與研究機構：支援多模態互動，可用於視覺理解、教學輔助與知識驗證應用。
- 高階用戶與創作者：重視回應多樣性與資料即時性的專業創作者與科技愛好者。
常見技術詞彙解釋：Grok 4 採用哪些 AI 架構與技術？
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）：結合檢索系統與語言模型，能即時引用外部內容以生成更具時效與上下文的回答。
- Mixture-of-Experts（MoE）：模型架構中的「專家」模組只在特定情境下被啟用，提升運算效率。
- Token（詞元）：模型運算與收費的基本單位，可為字、詞或子詞結構。
- Colossus 超級電腦：xAI 所採用的分散式訓練平台，由 25 萬顆 Nvidia H100 GPU 構成，是目前最具規模之一的 AI 訓練資源。
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