今天，万众瞩目的Grok3正式发布了。这款被马斯克寄予厚望，由X.AI公司精心打造，希望给OpenAI致命一击的大模型，虽然各项跑分直接冲顶，但总让人感觉不过如此。或许是发布之前吊足了胃口，让人们寄希望太高；或着人们对各项指标已经审美疲劳？更大的可能感觉是整个行业被DeepSeek带偏了轨道：大模型已经不是越大越好了！所以Grok3一出生便临着一个尴尬的境地：时机不对了。
Grok3的亮点
当然，Grok3毕竟是马斯克的作品，先要肯定它的优点：
- 性能强大：Grok 3被马斯克称为”地球上最聪明的人工智能”13。它在多项基准测试中表现优异，成为首个在竞技场（lmarena.ai）突破1400分的模型，并在所有类别中排名第一。
- 推理能力出色：Grok 3引入了”思维链”（Chain Of Thought）推理机制，能够像人类一样分步骤解决复杂问题615。前OpenAI研究员Karpathy评价Grok 3的推理水平与o1-pro相当，略好于DeepSeek R1和Gemini。
- 训练规模庞大：Grok 3是首个在10万张（后扩展到20万）H100 GPU集群上训练的模型9，训练规模是Grok 2的10倍。
- 多模态能力：Grok 3支持文本、图像、音频和视频等多种数据类型的处理。
- 实际应用前景：Grok 3已接入马斯克旗下社交媒体X平台，用户可在X上使用Grok聊天机器人。
与OpenAI SOTA模型对比
根据发布会上的性能对比数据，Grok-3在多项基准测试中表现优异，超越了包括OpenAI在内的多家公司的顶级模型：
- 数学能力：
- AIME’24数学能力测试中，Grok-3得分52分，明显高于DeepSeek-V3的39分。
- 在2024美国数学邀请考试(AIME)中，Grok-3取得了93%的成绩，超过其他前沿模型。
- 科学知识：
- GPQA科学知识评估中，Grok-3得分75分，领先于DeepSeek-V3的65分。
- 编程能力：
- 在编程能力测试(LCB Oct-Feb)中，Grok-3表现优异。
- 综合能力：
- 在Chatbot Arena LLM排行榜上，Grok-3迅速登上榜首，全类型均排名第一。
- 在Arena众包测试中，Grok-3成为首个得分突破1400分的模型，并在所有类别中排名第一。
- 推理能力：
- Grok-3 Reasoning在benchmark测试中得分高于OpenAI的o1/o3系列和DeepSeek-R1模型。
- AIME 2025性能测试中，Grok-3 Reasoning Beta版本在推理和计算时间复合评分上取得93分，其精简版Grok-3 mini达到90分，而DeepSeek-R1和Gemini-2 Flash Thinking分别为75分和54分。
总体来看，Grok-3在数学、科学和编程三个方面的表现均优于OpenAI的GPT-4o、DeepSeek-V3和Google的Gemini-2 pro。然而，需要注意的是，这些数据尚未经过第三方系统的正式验证。此外，有分析指出，在”推理+测试时间计算”这一测试中，Grok-3相比o3-mini(high)或DeepSeek-R1并没有显著优势。
Grok3成本几何？
根据马斯克在发布会上的披露，Grok 3的训练成本相当高昂:
- 训练过程累计消耗了20万块英伟达GPU。
- 训练时间长达122天,完成了第一个10万卡的训练后,又将集群规模扩大了一倍。
- 有分析称Grok 3的算力消耗是DeepSeek-V3的263倍。
从性价比角度来看,Grok 3的成本效益似乎不太理想:
- DeepSeek仅用了行业十分之一的训练成本就实现了顶级性能,单论性价比而言,DeepSeek有着巨大优势。
- 当全球范围内越来越多的企业都开始选择使用更加低成本的AI大模型时,Grok 3高昂的训练成本可能会成为阻碍其普及的一大关键。
- 有网友评论认为,DeepSeek的高性价比才是王道。
然而,也有观点认为不能仅仅关注硬件成本。Grok 3的巨大计算能力提升可能会使其在推理、理解和生成内容方面完成质的飞跃。马斯克团队在模型规模、多模态能力和实时数据整合上可能有突破性设计。
总的来说,虽然Grok 3的训练成本极高,但其性能和能力也可能有显著提升。是否值得还需要进一步的性能测试和市场验证来判断。
时过境迁：低成本高性能时代正在到来
在Grok3问世之前，DeepSeek已经凭借其创新的技术，将大模型带入了低成本高性能推理的新时代。根据公开信息，DeepSeek-V3模型仅使用了2048块英伟达H800 GPU，整个训练过程不到两个月，总花费约为557.6万美元。这一成就震惊了整个科技界，甚至导致了科技股的大幅下跌。
相比之下，Grok3的训练过程累计消耗了20万块英伟达GPU，训练时间长达122天。这种”大力出奇迹”的做法在当前的技术环境下显得格外不合时宜。DeepSeek的成功证明，通过算法优化和高效的训练策略，完全可以在较低的成本下实现comparable的模型性能。
靠算力和数据砸出来的规模定律面临失效
长期以来，AI领域普遍认为模型规模与性能之间存在正相关关系，即所谓的”规模定律”（Scaling Law）。然而，Grok3的表现似乎打破了这一定律。尽管Grok3在某些基准测试中取得了不错的成绩，但其性能提升与其庞大的训练规模并不成正比。
例如，在AIME’24数学能力测试中，Grok-3得分52分，而DeepSeek-V3得分39分。虽然Grok3的得分更高，但考虑到其训练规模是DeepSeek的数百倍，这种微小的优势实在难以令人信服。同样，在GPQA科学知识评估中，Grok-3以75分领先DeepSeek-V3的65分，但这10分的差距与其巨大的训练成本相比，显得微不足道。
这种现象表明，简单地增加模型规模和训练数据量已经无法带来与之相称的性能提升。正如一些研究指出的那样，当模型规模过大时，每个参数在训练过程中都可能产生显著的影响，而过多的训练轮数可能使得某些重要参数在优化过程中被忽视，从而影响模型性能。
Grok3的真实效果尚有待验证
尽管Grok3在各项基准测试中表现出色，但我们不得不质疑这些数据的实际意义。首先，这些测试结果尚未经过第三方系统的正式验证。其次，基准测试的分数并不能完全反映模型在实际应用中的表现。
有分析指出，在”推理+测试时间计算”这一测试中，Grok-3相比o3-mini(high)或DeepSeek-R1并没有显著优势。这意味着Grok3在实际应用中的性能可能并不如其宣传的那样出色。
更值得注意的是，有专家表示，在某些常规任务中，Grok3和DeepSeek R1的差距可能只有10%左右。这种微小的优势很难证明Grok3庞大的训练成本是值得的。
技术路线的反思
Grok3的出现，不仅让我们质疑规模定律的普适性，也促使我们重新思考AI大模型的发展方向。DeepSeek的成功表明，未来的AI发展可能更多地依赖于算法的创新和训练策略的优化，而非简单地堆砌算力和数据。
事实上，一味地增加模型规模可能带来一系列问题。首先是计算资源的巨大消耗。Grok3的训练过程消耗了大量的GPU资源和电力，这不仅增加了成本，也对环境造成了不小的负担。其次，过大的模型规模可能导致过拟合问题，使模型在实际应用中的表现不尽如人意。
相比之下，DeepSeek的低成本高效率路线似乎更具前景。通过优化算法和训练策略，DeepSeek不仅大大降低了模型的训练成本，还实现了comparable的性能。这种方法不仅更加经济实惠，也更有利于AI技术的普及和应用。
未来展望
尽管Grok3的表现可能不如预期，但我们不能否认它在推动AI技术发展方面的贡献。Grok3的经验教训提醒我们，在追求更大更强的AI模型时，也要注重效率和实用性。
未来的AI发展可能会更加注重以下几个方面：
- 算法优化：通过改进算法，提高模型的训练效率和推理性能。
- 专业化模型：针对特定领域开发更加专业和高效的模型，而非追求通用型大模型。
- 绿色AI：开发更加节能环保的AI技术，减少对计算资源和能源的消耗。
- 模型压缩：研究如何在保持性能的同时，减小模型的规模，使其更易部署和应用。
- 多模态融合：探索如何更好地整合文本、图像、音频等多种模态的信息，提高模型的理解和生成能力。
值得注意的是，尽管当前的趋势似乎偏离了传统的规模定律，但在未来的发展中，大模型推理的规模定律可能会继续发挥作用。随着技术的进步和创新，我们有望很快实现通用人工智能（AGI）。同时，以DeepSeek为代表的开源应用生态正在蓬勃发展，为AI技术的普及和应用提供了广阔的平台。
未来的重点将逐渐转向多模态大模型和智能体的技术成熟。这些技术的发展将促进各行各业、各个垂直领域的AI应用百花齐放、无限繁荣。我们可以期待看到AI技术在医疗、教育、金融、制造等领域带来革命性的变革，为人类社会创造更多价值。
结语
Grok3的出现，虽然在某些方面展现了大模型的潜力，但也暴露了简单依赖规模定律的局限性。在DeepSeek等创新模型已经开启低成本高性能新时代的背景下，Grok3的”大力出奇迹”策略显得有些落伍。
未来的AI发展，不应该仅仅追求更大的模型规模，而应该更加注重效率、实用性和创新。当然，作为世界首富全球超人宇宙钢铁侠的马斯克，做一些常人做不到的事情，抬高认知天花板拓宽人类未知疆界，哪怕是一点点，也是可以的。
Let's Make AGI Real 
留下评论