Grok 4.8 vs Grok 4.7：2.5T、C++ 训练栈与五大预期变化

Grok 4.8 相比 Grok 4.7 可能提升什么？结合马斯克原帖，分析 2.5T、C++ 训练栈、多模态短板、编程与推理，附官方 4.7 跑分、三个测试案例和实时 API 价格。

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发布于 2026-10-29

快速结论

最有价值的变化方向，是更难的推理与编程、多模态补短板，以及长任务执行的可靠性。这些属于预期，不是 Grok 4.8 实测结论。截至 2026-10-29，官方模型目录仍以 Grok 4.7 为旗舰，4.8 尚无可核实的公开 API、完整跑分或价格。马斯克已经提到 2.5T 模型、新 C++ 训练栈，并预计会有“明显提升”。

模型 ID	官方价格¹	APIMaster 当前价格¹	活跃路由	折扣	模型卡
`grok-4.8`	尚未公布	暂无公开路由	0	—	查看可用状态
`grok-4.7`	$2 / $6	$0.1191 / $0.3574	10	低至约 0.6 折	grok-4.7
`grok-4.6`	$2 / $6	$0.1191 / $0.3574	11	低至约 0.6 折	grok-4.6

¹ 单位：美元 / 百万输入、输出 token。核查日期 2026-10-29，仅统计在售公开路由：Grok 4.7 10 条、Grok 4.6 11 条，均低至 $0.1191 / $0.3574，以市场卡片为准。grok-4.8 只是可用性查询条件，不代表已确认的可调用 ID。公开 API 一旦开放，APIMaster 会第一时间集成，并争取提供最优惠的价格。

Grok 4.8 预期会有哪些变化？五个值得比较的方向

1. 2.5T 底座：能力上限可能提高，具体增幅尚未公布

马斯克在 2026-09-14 原帖中称，Grok 4.8 是使用新 C++ 软件栈训练的 2.5T 模型，计划当周完成训练并开始 RL。这是当时的计划，实际完成进度与上线日期仍待后续公告。原帖没有说明激活参数量、稠密或 MoE 架构，也没有给出可直接对照的 4.7 参数量，因此目前无法计算参数增幅。

2. 复杂推理与编程：最值得看的是少走多少弯路

Grok 4.7 官方介绍已强调更长的强化学习训练、多小时任务和自我验证。我们对 4.8 的预期，是多文件修复与约束推理的完成率继续提高：定位原因、改代码、验证结果、失败后调整，能否一口气做完。这是基于既有演进方向和马斯克预期的分析，目前没有 4.8 编程跑分支持具体增幅。

3. 多模态：马斯克明确点名的短板

在另一条 2026-09-14 原帖中，马斯克写道：“We need to fix multimodal performance”，随后表示“Grok 4.8 will be a noticeable improvement”。因此，读图表、界面截图和文档版式是很有价值的对比方向。但他没有承诺 4.8 的特定视觉跑分或原生音视频 API；对标 Opus 5.0 是个人判断，不是同条件评测，Astra/Fable 的说法指向的是 4.9。

4. C++ 训练栈：可能提高训练效率，不能直接推导 API 更快

训练软件决定模型如何训练，与线上推理服务的软件栈属于不同环节。效率提升可能让同样预算支持更多实验或训练工作，但开发者最终能否拿到更快、更便宜的 API，还要看部署与定价。4.8 的首 token 延迟和输出速度仍待公布。

5. 长任务：上下文用得好，比单纯扩容更有意义

Grok 4.7 已公开的上下文是 500K token，4.8 尚未公布。即使窗口相同，如果模型能在长流程中记住限制、回溯证据、减少人工纠偏，就已经是实用升级。新模型也不会自动获取实时消息：最新网页或 X 信息仍依赖相应搜索工具，且要核对所选 API 路由是否支持。

Grok 4.7 官方跑分：4.8 应该超越什么基线？

下表来自 2026-09-21 官方发布页。4.7 除注明项外使用 xHigh，4.6 使用 High；这是厂商在其公开测试配置下的成绩，不是独立的 4.8 对比评测。4.8 的同项成绩尚待公布。

基准	Grok 4.6	Grok 4.7	Grok 4.8
CursorBench 4.0	40.4%	46.3%	尚未公布
DeepSWE v1.1	65.2%	71.0%*	尚未公布
Terminal-Bench 4.0	20.3%	37.6%	尚未公布
GDPval	1605 Elo	1695 Elo	尚未公布

*DeepSWE: Grok 4.7 High.

三个能直观看出差距的对比测试

以下是发布后可以复现的测试设计，不是未发布模型的演示。两边使用相同输入、工具权限、时间与 token 预算、评分规则；重复测试，同时记录失败样本。

多文件编程： 给同一份仓库提交和失败用例：“修复请求超时后重试导致的重复扣费，保留成功重试能力，补回归用例。”比较隐藏测试通过情况、修改范围、工具调用、人工介入和总费用。能交付一份通过验证的补丁，才是看得见的提升。

可验证推理： 给出 12 个作业的依赖、耗时、截止时间和两台机器，要求输出机器可读的排程及校验器。用已知可行解检查约束违规和完成时间，比较答案的正确性与执行效率。

文档与图像： 提供同一份财报、图表图片，以及一张包含矛盾数字的修订表，要求找出正确数字、标注页码或行号并解释差异。比较数字准确率和引用依据；文本长度控制在 4.7 支持范围内，两边路由须接受相同的图像输入。

Grok 4.8 vs Grok 4.7 API 价格：看完成一项任务花多少钱

4.8 的价格尚未公布。官方 输入 $2 / 输出 $6 属于 4.7，其发布时与 4.6 的标价相同。2026-10-29，4.7 模型卡和 4.6 模型卡的公开在售区间均为每百万 token 输入 $0.1191–$1.1212 / 输出 $0.3574–$3.3636。按 10 万输入加 2 万输出估算，4.7 官方价为 $0.32，最低实测路由约 $0.0191，不含工具、缓存和重试。更强的模型如果少重试，完成一项合格任务可能更便宜；如果消耗更多推理 token，也可能更贵。现在还无法计算 4.8 的节省幅度。

先建立 Grok 4.7 的真实测试基线

注册 APIMaster → 创建 API Key → 通过 https://apimaster.ai/v1 调用 grok-4.7。把模型 ID 留作配置项，方便以后做同条件比较。下面调用的是已有模型，图像与工具能力以所选路由为准。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["APIMASTER_API_KEY"], base_url="https://apimaster.ai/v1")
response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain how to test duplicate billing when a timed-out request is retried. Return concrete regression cases."}],
)
print(response.choices[0].message.content)

常见问题

Grok 4.8 发布了吗？

截至 2026-10-29，官方目录与发布说明中尚未核实到公开发布。9 月的训练计划不是上线公告。

Grok 4.8 会比 Grok 4.7 强多少？

马斯克预计会有明显提升，但没有公开的同条件对比成绩。复杂编程、推理、多模态是值得优先验证的方向。

Grok 4.8 会更快、上下文更长吗？

两项均未确认。C++ 的原始说法涉及训练；500K 是已公开的 4.7 上下文，不能直接套到 4.8。

APIMaster 能调用 grok-4.8 吗？

本次核查为 0 条公开路由。可用 grok-4.7 建立基线，并通过 4.8 模型卡查看开放情况，目前不预报其 token 售价。

来源与核查日期

2026-10-29. xAI: Grok 4.7 · xAI models · xAI release notes · Musk: 2.5T / C++ / RL · Musk: multimodal / 4.8

APIMaster: grok-4.8 · grok-4.7 · grok-4.6

发布时间进展见 Grok 4.8 API 状态文章；已发布模型的接入说明见 Grok 4.7 API 指南。

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