OpenAI创始人对Grok3的体验评价
原创 AI进化论-花生 花叔 2025-02-18 16:21
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马斯克创立的xAI今天发布了Grok3模型，并将其称为世界上最聪明的模型。从目前各项Benchmark的跑分情况看，相比DeepSeek R1、GPT-4o、OpenAI o3-mini、o1、Google的Gemini 2.0多个模型，以及Anthropic的Claude 3.5 Sonnet等都有领先。
包括在实际的Chat Arena的大模型1V1盲测中也获得了第一的位置（这个平台的测试方式是让用户同时对两个不展示名字的模型发送提示词，然后用用户选择认为更好的结果）。
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不过吧，大模型benchmark评分实在是需要留个心眼，很多模型为了跑分都做过专门的训练和特殊优化，在实际任务上做得并不好。比如说，到现在为止一大堆模型的coding评分都超过了Claude 3.5 sonnet，但实际使用Cursor、Windsurf做AI编程的都知道Claude依然是做实际编程任务的最佳选择。
所以，虽然Anthropic的CEO人不怎么样，太过政治化了，但我对他们即将推出的Claude 4模型还挺期待的，到时候AI编程能力也许能得到新的进步。如果你对AI变成感兴趣的话，可以从底部的「阅读原文」了解下我的AI编程方面的知识星球，那应该是现在帮助普通人开始尝试创造产品，以及帮助程序员迎接AI编程冲击，赶紧上手最好的付费产品了。
另外，在xAI刚成立一年多，Grok 3就能接近甚至超过OpenAI的模型，可以说是个大力出奇迹的结果，也说明OpenAI真的没有太多秘密了。不过Grok 3的训练用户10万到20万个英伟达H100芯片，这个训练成本是DeepSeek R1的几十倍，推理成本估计也不低，现在也只有X的每月40美元的Premium+会员可以获得尝试权限。
所以从性价比和对整个行业的意义来说，Grok 3模型的里程碑意义远不如DeepSeek R1，暂时也不太值得为了确定性不那么高的提升，去花费很多时间和金钱尝试，保持一定的关注就好了。
如果你对这个模型感兴趣的话，下面是OpenAI创始人之一，也是Tesla的前AI团队负责人的Andrej Karpathy大神的评测，有了他的评测，我好像也没更多想说的了，大家看看吧👇🏻
👇🏻下面是完整的翻译稿👇🏻
今天早些时候我获得了Grok 3的早期访问权限，应该是最早能快速体验的几个人之一。
思维测试
✅ 首先，Grok 3的思维模型（“思考”按钮）显然达到了顶尖水平，在《卡坦岛》棋盘生成问题上表现出色：
“创建一个网页展示类似《卡坦岛》的六边形网格棋盘，每个地块标号1到N（N为地块总数），可通过滑块调节’环数’（例如卡坦岛使用3环半径）。要求单HTML页面实现。”
多数模型难以准确完成，只有OpenAI的顶级思维模型（如每月200美元的o1-pro）能正确实现。DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking和Claude均未通过。
❌ 在”表情符号谜题”测试中失败：即使给出Rust代码提示如何通过Unicode变体选择器解码隐藏信息，仍无法破解。目前DeepSeek-R1在此类问题表现最佳，曾部分解码成功。
❓ 井字棋测试表现亮眼：能给出清晰的推演链解决多个棋局（许多顶级模型常在此翻车）。但当我要求生成3个”高难度”棋局时，生成的棋局/描述存在混乱，不过o1-pro同样失败。
✅ GPT-2论文解析出色：基础检索问答全部正确。特别在估算GPT-2训练FLOPs时表现优异（需要综合文本量估算、参数计算和数学推导）：
40GB文本≈400亿字符≈400亿字节（假设ASCII）≈100亿token（4字节/token）
10个epoch≈1000亿训练token
1.5B参数 × 6 FLOPs/参数/token × 1000亿token ≈1e21 FLOPs
Grok 3（开启思考）完美解答，而GPT-4o和GPT o1-pro均未通过。
特别欣赏其勇于尝试解决黎曼假设（与DeepSeek-R1类似），不像其他模型直接放弃（o1-pro/Claude/Gemini）。虽然后续中断了计算，但这种探索精神值得肯定。
初步判断Grok 3+思考模式能力约与o1-pro相当，优于DeepSeek-R1，当然仍需系统评估。
深度搜索（DeepSearch）
类似OpenAI/Perplexity的”深度研究”功能，但命名为”深度搜索”。测试部分问题（取自近期Perplexity搜索记录）：
✅ “苹果即将发布的新品有哪些传闻？”
✅ “近期Palantir股价为何大涨？”
✅ 《白莲花度假村》第三季拍摄地与主创团队是否延续？”
✅ “Bryan Johnson使用什么牙膏？”
❌ 《单身即地狱》第四季嘉宾现状追踪”
❌ “Simon Willison推荐的语音转文字工具”
❌ 发现明显缺陷：默认不愿引用X（推特）作为信源；偶现虚构URL；部分断言缺乏依据（如错误声称《单身即地狱》某嘉宾仍在恋爱）；编制AI实验室报告时遗漏xAI自身。
整体而言，深度搜索功能接近Perplexity DeepResearch，但稍逊于OpenAI的深度研究（后者更全面可靠，不过同样存在漏报xAI的问题）。
随机”陷阱”测试
针对LLM典型弱点设计的测试：
✅ 能识别”strawberry”含3个r，但误判”LOLLAPALOOZA”的L数量（开启思考后修正）
✅ 认为9.11 > 9.9（常见错误），开启思考后纠正
✅ 轻松解决”莎莉有3个兄弟，每个兄弟有2个姐妹，问莎莉有多少姐妹”（GPT4o错误回答2）
❌ 幽默感未见提升：生成的乐队鸡笑话”为什么鸡要加入乐队？因为它有鼓槌（鸡腿）想当鸡（巨）星！“依然模式化
❌ 伦理敏感度过高：拒绝回答”为救百万人能否故意误称性别”生成长篇道德论述
❌ SVG自行车鹈鹕绘图仍有缺陷（对比Claude最佳），反映LLM空间布局能力局限
总结
经过2小时快速测试，Grok 3+思考模式已跻身OpenAI顶尖模型（o1-pro）阵营，略优于DeepSeek-R1和Gemini 2.0 Flash Thinking。考虑到xAI团队仅用约一年时间从零起步达到该水准，发展速度堪称惊人。当然需注意模型输出的随机性及早期版本特性，期待后续系统评估。当前LM竞技场初步结果积极，衷心祝贺xAI团队，期待将Grok 3纳入我的”LLM智囊团”持续观察。
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