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SprachmodellAktiv

Grok 4.5

xAI

Veröffentlicht
16. Juli 2026
Datenstand
11. August 2026

Einordnung

Position in der Kategorie

Die Übersicht nutzt nur veröffentlichte, zusammenpassende Daten. Fehlende Werte verändern keinen Rang.

Der Index mittelt Rangperzentile aus 4 dokumentierten Vergleichskohorten. Nur Modelle mit vollständiger Abdeckung erhalten eine Position.

Position
Platz 15 von 26
Indexwert
46,2 / 100
Abdeckung
4 / 4

Bestenliste

1Claude Opus 588,9 / 100
2Gemini 3.8 Flash88,5 / 100
3Claude Fable 583,2 / 100
14GLM-5.354,8 / 100
15Grok 4.5, Aktuelles Modell46,2 / 100
16Gemini 3.1 Pro Preview41,3 / 100
25MiMo-V2.5-Pro12,5 / 100

Messreihen

Vergleichbare Benchmarkwerte

Jedes Diagramm zeigt ausschließlich eine Quelle, eine Messreihe und eine gespeicherte Vergleichskohorte. Die Balken ordnen die Position. Der Messwert steht rechts.

SimpleQA Verified v2

53,8 % · Platz 5 von 5

Aufgabe: Kaggle-Score · Vergleichskohorte: simpleqa-verified-v2:official:overall · Datenstand: 9. August 2026

1.Gemini 3.1 Pro Preview77,5 %
2.Gemini 3.5 Flash70,4 %
3.GPT-5.6 Sol69,2 %
4.Claude Opus 563,3 %
5.Grok 4.5, Aktuelles Modell53,8 %

5 von 5 Modellversionen im Diagramm. Ein höherer Wert liegt vorn.

1.000 verifizierte Prompts ohne Werkzeuge. Kaggle hat die Ergebnisse unabhängig reproduziert.

Quelle: KaggleTeilnehmer: 5

SWE-Marathon v1.0

29 % · Platz 1 von 4

Aufgabe: Binäre Lösung, Pass@1 · Vergleichskohorte: swe-marathon-v1-0:official:pass1 · Datenstand: 9. August 2026

1.Grok 4.5, Aktuelles Modell29 %
2.Claude Fable 524 %
3.GPT-5.512 %
4.Gemini 3.5 Flash7 %

4 von 4 Modellversionen im Diagramm. Ein höherer Wert liegt vorn.

20 mehrstündige Aufgaben. Der benannte Coding-Agent ist Teil jeder Ergebniszeile.

Steckbrief

Technische Daten und Zugang

Veröffentlichte Angaben zum Modell. Nicht bekannte Werte werden nicht geschätzt.

Modelltyp
ProprietärQuelle
Kontextfenster
500.000 TokenQuelle
Knowledge Cutoff
1. Februar 2026Quelle
Hinweise
Coding-/Agenten-Flaggschiff (erste Veröffentlichung unter SpaceXAI), 500K Kontext, Parameteranzahl nicht veröffentlichtQuelle

Kosten

Veröffentlichte Preise

Preise bleiben an die dokumentierte Einheit und Quelle gebunden.

API-Eingabe
2 $ pro 1 Mio. TokenQuelle
API-Eingabe
4 $ pro 1 Mio. Token (über 200.000 Kontext-Token)Quelle
API-Ausgabe
6 $ pro 1 Mio. TokenQuelle
API-Ausgabe
12 $ pro 1 Mio. Token (über 200.000 Kontext-Token)Quelle
Cache lesen
0,3 $ pro 1 Mio. TokenQuelle
Cache lesen
0,6 $ pro 1 Mio. Token (über 200.000 Kontext-Token)Quelle

Direkte Vergleiche

Dieses Modell im Vergleich

Jedes Duell vergleicht dieses Modell mit genau einem weiteren Modell aus derselben Kategorie.

Weitere Modelle

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Alle KI-Modelle

Nachweise

Primärquellen und Datenstand

Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.

  • ModellmetadatenQuelle
  • API-PreiseQuelle
  • Kaggle (abgerufen 9. August 2026)Quelle
  • SWE-Marathon (abgerufen 9. August 2026)Quelle