GR
模型参数
未披露
上下文长度
2M
中文支持
不支持
推理能力
Grok 4.1 Fast 是由 xAI 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-11-19,定位为 推理大模型,上下文长度为 2M,采用 不开源 许可,在 τ²-Bench - Telecom 上取得 94.74 分。
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Grok 4.1 Fast
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
常规模式思考水平 · 扩展 (Extended)
上下文长度
2M tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2025-11-19
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Grok 4.1 Fast
开源和体验地址
代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
Grok 4.1 Fast
官方介绍与博客
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Grok 4.1 Fast
API接口信息
接口速度
3/5
暂无公开的 API 定价信息。
Grok 4.1 Fast
评测结果
Grok 4.1 Fast 当前已收录的代表性评测结果包括 MMLU Pro(25 / 126,得分 85)、LiveCodeBench(25 / 120,得分 82)、τ²-Bench(10 / 40,得分 82.71)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
综合评估
共 5 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
和其他模型对比
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Grok 4.1 Fast
发布机构
xAI
查看发布机构详情 Grok 4.1 Fast
模型解读
模型概览
Grok 4.1 Fast 是 xAI 发布的面向高性能工具调用与 Agent 工作流的前沿模型,提供最长 2,000,000 tokens 的上下文窗口,并与全新的 Agent Tools API 配合用于实时 X 数据检索、网页搜索与远程代码执行等场景。该版本同时提供 reasoning 与 non-reasoning 两种形态,用于在智能强度与响应时延之间进行权衡。
架构与技术要点
官方未披露参数规模与架构细节(如是否为 MoE)。该模型通过在模拟环境中的强化学习进行长期、多回合的工具使用训练,强调长程规划与多轮调用一致性,以确保在 2M tokens 的长上下文下仍保持稳定表现。
- 上下文窗口:2,000,000 tokens(新闻页与文档均明确)。
- 训练与优化:在包含多领域工具的模拟环境中进行强化学习,侧重多轮与长程任务。
核心能力与模态
- 工具与代理能力:原生函数调用/工具调用;可接入 Agent Tools API 实现实时 X 数据搜索、Web 浏览、代码执行、文件检索与 MCP 连接等。
- 推理模式:提供 reasoning 与 non-reasoning 两种模式;前者用于更高的智能与任务完成质量,后者用于更低时延的即时响应。
- 图像理解:xAI 文档提供图像理解指南,Grok 4.1 Fast 与同系列模型共用接口以支持图像输入;未提供与文本不同的单独计费项。
性能与评测
- τ²-bench Telecom(工具使用):在电信客服类真实世界工具使用场景中表现突出(官方页展示评分与成本对比,并注明由第三方 Artificial Analysis 验证)。
- Berkeley Function Calling v4:官方页列出总体准确率示例与成本对比,用于体现该模型在函数调用上的稳定性与成本效率。
- 长上下文多轮一致性:官方强调在多轮与长上下文场景下的性能稳定,不随上下文扩大而显著退化。
使用方式与定价
- API 访问:xAI API 直接提供
grok-4-1-fast-reasoning与grok-4-1-fast-non-reasoning两个变体;并在部分平台(如 OpenRouter)提供试用入口。 - 计费(按 tokens):输入 $0.20 / 1M tokens、缓存命中输入 $0.05 / 1M tokens、输出 $0.50 / 1M tokens;Live Search 单独计价为 $25 / 1K sources;部分工具调用按成功调用次数计价(起价 $5 / 1000 次)。若超 128K 上下文存在“高上下文定价”,但未公布具体数值。
限制与未披露信息
- 未公开参数量与(若为 MoE 时的)激活参数量。
- 未提供图像/音频/视频等模态的独立定价项,默认按 token 计费。
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