Grok 4.7 什么时候发布的？
xAI 于 2026 年 9 月 21 日正式发布 Grok 4.7，同日在 Grok API、Grok Build 和 Cursor 上线。
GR
Grok 4.7
编程大模型Grok别名：grok-4.7
发布时间: 2026-09-21更新于: 2026-09-22浏览量: 316
上下文长度
500K
Grok 4.7 是 xAI 于 2026 年 9 月 21 日发布的旗舰编程与知识工作模型，基于更大的基座模型和更长的强化学习训练，API 模型名 grok-4.7，支持 500K 上下文、文本与图像输入、函数调用与 low/medium/high/xhigh 四档推理，输入价格 $2/百万 tokens 起。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Grok 4.7
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 高 (High) (默认)思考水平 · 低 (Low)思考水平 · 中 (Medium)思考水平 · 极高 (Extra-High)
上下文长度
500K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
编程大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2026-09-21
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
未公布
总参数 / 激活参数
未公布 / 未公布
知识截止
暂无数据
Grok 4.7
开源和体验地址
Grok 4.7
官方介绍与博客
官方论文
DataLearnerAI博客
暂无
Grok 4.7
API接口信息
接口速度
4/5
💡默认单位：$/100万 tokens。若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 上下文长度 < 200000 | $2.00/ 1M tokens | $6.00/ 1M tokens |
| 文本 | 上下文长度 >= 200000, 上下文长度 <= 500000 | $4.00/ 1M tokens | $12.00/ 1M tokens |
缓存定价Prompt缓存
| 类型 | 有效期 | 写入 | 读取 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | — | $0.500/ 1M tokens 上下文长度 < 200000 |
| 文本 | - | — | $1.00/ 1M tokens 上下文长度 >= 200000, 上下文长度 <= 500000 |
表中「—」表示该模态在此方向不计费，或供应商未公开对应价格。
Grok 4.7
评测结果
Grok 4.7 当前已收录的代表性评测结果包括 Creative Writing（8 / 112，得分 2006.70）、MedScribe（5 / 68，得分 89.38）、GDPval-AA v2（1 / 7，得分 1695）。 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。
抽象归纳与泛化
共 16 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
跨能力聚合指数
共 2 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
法律
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
金融
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
数学
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
自主开发与终端任务
共 2 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
临床工作与医疗决策
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
和其他模型对比
Grok 4.7
发布机构
xAI
查看发布机构详情 Grok 4.7
模型解读
Grok 4.7 是 xAI 于 2026 年 9 月 21 日发布的旗舰模型，面向编程与知识工作。官方称其构建在比 Grok 4.6 更大的基座模型上，使用更长的强化学习训练覆盖更难、更长周期的任务，并在自我验证和长上下文管理上做了改进；模型还原生理解 Grok Bot harness 的运行方式。DataLearner 当前机构目录沿用 xAI 名称，本条目按该目录归档。
接口规格与推理档位
官方开发者文档显示 API 模型名为 grok-4.7，上下文窗口为 500,000 tokens，接受文本与图像输入并输出文本，支持函数调用与结构化输出。推理强度通过 reasoning_effort 配置，提供 low、medium、high、xhigh 四档，默认 high。官方文档未公布知识截止日期与最大输出长度。
官方评测成绩
xAI 公布的成绩包括：CursorBench 4.0 46.3%（Grok 4.6 为 40.4%）、DeepSWE v1.1 高推理档 71.0%（Grok 4.6 为 65.2%）、Terminal-Bench 4.0 38.0%、电气工程评测 EEBench 64.0%（Grok 4.6 为 53.0%）、Harvey Legal Agent Benchmark 19.6%、HealthBench Professional 56.7%、GDPval 1695 Elo，以及 Artificial Analysis Briefcase v1.1 1657。官方未公布参数规模与训练数据细节。
安全与防护
xAI 表示 Grok 4.7 采用全新的防护栈，是其测试过的在拒答与越狱抵抗上表现最强的模型，在 LatchBio 生物安全评测上为 62.4%，在 HackerBench v0.3 上高风险提示的放行率为 3.3%，同时保持较低的正常请求误拒率。
价格与获取方式
API 按提示长度分段计价：提示不足 200K tokens 时输入 $2/百万 tokens、缓存输入 $0.5/百万 tokens、输出 $6/百万 tokens；提示达到或超过 200K tokens 时全部 token 按双倍费率计价（输入 $4、缓存输入 $1、输出 $12）。模型已在 Grok API、Grok Build、Cursor，以及第三方编程 harness、模型路由和云平台上提供。模型权重未开源。
Grok 4.7
常见问题
Grok 4.7 的上下文窗口和模态是什么？
官方开发者文档显示 API 模型名为 grok-4.7，上下文窗口 500,000 tokens，支持文本与图像输入、文本输出，并支持函数调用与结构化输出。
Grok 4.7 的价格是多少？
提示不足 200K tokens 时，输入 $2/百万 tokens、缓存输入 $0.5/百万 tokens、输出 $6/百万 tokens；提示达到或超过 200K tokens 时全部 token 按双倍费率计价（$4/$1/$12）。
Grok 4.7 比 Grok 4.6 强多少？
官方给出的对比包括 CursorBench 4.0 从 40.4% 提升到 46.3%、DeepSWE v1.1 高档从 65.2% 提升到 71.0%、EEBench 从 53.0% 提升到 64.0%。
Grok 4.7 开源吗？
不开源。xAI 只通过 API 和合作平台提供该模型，未发布权重。
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