Grok 4.5 출시

Grok 4.5는 코딩, agentic 작업, 지식 업무를 위해 만든 SpaceXAI의 가장 똑똑한 모델입니다.

오늘 Grok 4.5를 출시합니다. Grok 4.5는 코딩, agentic 작업, 지식 업무에서 뛰어난 성능을 내도록 만든 SpaceXAI의 가장 똑똑한 모델입니다. 지금까지 만든 모델 중 가장 강력하며, Cursor와 함께 훈련했습니다.

실제 엔지니어링 작업에서의 우수한 성능

Grok 4.5는 코딩, 과학, 엔지니어링, 수학 지식을 아우르는 데이터셋으로 훈련했습니다. 지능적이면서도 효율적인 추론을 바탕으로 Grok 4.5는 실제 엔지니어링 작업에서 뛰어난 성능을 내며, 이 작업들에서 비교 가능한 주요 모델을 앞섭니다.

Grok 4.5 훈련

Grok 4.5는 수만 개의 NVIDIA GB300 GPU에서 훈련했으며, 대규모 실행을 위해 설계한 훈련 및 안정성 기법을 적용했습니다. 단순히 토큰 양을 늘리는 데 그치지 않고 데이터 필터링과 큐레이션에도 크게 투자했습니다. 중복 제거, 품질 점수화, 도메인 중심 선별을 통해 데이터 혼합이 넓은 범위를 다루면서도 신호 밀도를 높게 유지하도록 했습니다.

토큰당 지능에 강하게 초점을 맞춰 reinforcement learning을 확장했습니다. RL 훈련은 다단계 소프트웨어 엔지니어링과 기타 기술 작업을 중심으로 수십만 개 작업을 다루며, 자동 채점과 모델 기반 채점을 사용합니다. 저희 스택은 고도로 비동기적인 훈련에 맞춰 만들어졌기 때문에 agentic rollout이 여러 시간 동안 실행되는 동안에도 수만 개 GPU에서 학습이 계속 진행됩니다. 그 결과 실제 엔지니어링 및 agentic 작업에서 더 지능적이고 효율적인 추론이 가능해졌습니다.

프롬프트 하나로 구축

Grok 4.5는 까다로운 Rust와 C/C++ 작업부터 프롬프트에서 프로덕션까지 이어지는 end-to-end 앱 구축까지, 코딩에서 매우 뛰어난 역량을 보입니다. 아래는 모델이 프롬프트 하나로 만든 예시입니다. Grok 4.5는 최소한의 명세만으로도 디자인이 잘 갖춰진 end-to-end 기능 앱을 만드는 데 매우 능숙합니다.

Flash 모델보다 빠르게

Grok 4.5는 빠른 모델 수준인 80 TPS로 제공됩니다. 같은 작업에서 최신 주요 모델보다 토큰 효율이 2배 높아, 더 지능적인 결과를 더 빠르고 훨씬 낮은 비용으로 받을 수 있습니다.

Office 업무에서도 뛰어난 성능

Grok 4.5는 이제 Grok Build의 기본 모델입니다. 코딩 능력뿐 아니라 Grok Build는 웹 리서치, 여러 시트에 걸친 수식 사용이 필요한 복잡한 Excel 모델을 만들 수 있으며, 나중에 참고할 수 있도록 스티키나 노트를 남길 수도 있습니다.

PowerPoint와 Word에서도 Grok 4.5는 마찬가지로 꼼꼼합니다. 이 모델은 PowerPoint 기본 도형을 사용해 복잡한 다이어그램을 만들고, 직관적인 슬라이드 콘텐츠를 설계하며, Word에서 명확한 글을 작성할 수 있습니다.

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가격

• 입력 토큰 100만 / $2

• 출력 토큰 100만 / $6

시작하기

Grok 4.5는 오늘부터 Grok Build, 모든 플랜의 Cursor, 그리고 SpaceXAI console에서 사용할 수 있습니다. API key를 받아 몇 줄의 코드로 바로 시작하면 됩니다.

curl -s https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
  }'

참고: Grok 4.5는 아직 EU의 SpaceXAI 제품이나 API console에서 사용할 수 없습니다. EU 제공은 7월 중순으로 예상됩니다.

Grok Build에서 무료로 사용해보기

한정 기간 동안 Grok Build와 Cursor에서 Grok 4.5를 무료로 사용할 수 있습니다. x.ai/cli에서 오늘 바로 시작하세요.

$ curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh``| bash

^{source https://x.ai/news/grok-4-5}

HN에서는 Grok 4.5를 두고 성능보다 먼저 업무에 맡길 수 있는 공급자인지가 갈림길이 됐다. xAI가 답변 성향을 정치적으로 손본다는 불신, 회사와 소유주에 대한 거부감, 안전 정책에 대한 우려가 반복됐다. 반면 코딩 보조처럼 정치적 답변과 거리가 먼 용도에서는 결과물, 속도, 비용을 따져야 한다는 반론도 만만치 않았다. 모델 선택이 순수한 벤치마크 비교만으로 끝나지 않는다는 점이 드러난 셈이다.

기술 평가에서는 가격과 토큰 효율이 가장 강한 장점으로 거론됐다. 여러 사용자는 Opus급에 가까운 품질을 더 낮은 API 비용과 빠른 응답 속도로 쓸 수 있다는 점에 주목했다. Cursor와 함께 써본 사례에서는 테스트 개선, iOS 앱 작성, 법률 초안 작성처럼 맥락이 길고 단계가 많은 작업에서 기대 이상이었다는 경험도 나왔다. 다만 간단한 코드 수정 요청에서 필요 이상으로 파일을 많이 고치거나, 이전 Grok 모델에서 반복적으로 실망했다는 경험도 있어 안정성 평가는 아직 갈렸다.

벤치마크는 긍정과 경계가 함께 나왔다. DeepSWE나 Terminal Bench처럼 상대적으로 의미 있는 지표를 제시한 점은 호평을 받았지만, Cursor 데이터와 학습 데이터의 관계, 일부 벤치마크 누수 의혹, 시스템 카드와 문서 부족은 신뢰를 깎았다. 점수보다 중요한 것은 그 점수가 실제 업무에서 재현되는지, 그리고 실패했을 때 원인을 추적할 만큼 문서와 운영 조건이 갖춰졌는지였다.

시장 전략을 두고도 의문이 남았다. 막대한 비용을 들여 선두권이 아닌 모델을 만드는 일이 경제적으로 맞느냐는 질문이 있었고, 장기적으로 AI 토큰 수요가 커진다면 지금의 손실을 감수할 수 있다는 해석도 나왔다. 실무자는 Grok 4.5를 바로 표준 모델로 삼기보다 작은 실제 업무에 붙여 속도, 비용, 도구 호출 안정성, 데이터 보호 조건을 확인해야 한다. 회사 신뢰도, 지역 제공 여부, 문서 성숙도 역시 기준에서 빼기 어렵다.