Grok 4 ने AI की सीमा को तोड़ दिया है—यहाँ जानें कि यह सब कुछ क्यों बदल देता है

xAI का Grok 4 अपने 200,000-GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ अभूतपूर्व बेंचमार्क स्कोर हासिल करता है, जो महत्वपूर्ण तर्क परीक्षणों में प्रतियोगियों के प्रदर्शन को दोगुना करता है। मॉडल का अनूठा मल्टी-एजेंट दृष्टिकोण और Tesla के CFD सॉफ्टवेयर के साथ एकीकरण AI असिस्टेंट्स से वास्तविक तर्क साझेदारों की ओर एक बदलाव का संकेत देता है।

Grok 4 ने AI की सीमा को तोड़ दिया है—यहाँ जानें कि यह सब कुछ क्यों बदल देता है

खैर, यह तो बहुत जल्दी बढ़ गया। तीन सप्ताह पहले, Elon Musk और xAI ने एक अनजान दुनिया पर Grok 4 को गिराया, और बेंचमार्क अनुभवी AI शोधकर्ताओं को दोबारा देखने पर मजबूर कर रहे हैं। एक ऐसे AI की कल्पना करें जो समस्याओं के माध्यम से सोचता है जैसे कैफीनेटेड PhDs की एक टीम रात के 3 बजे ब्रेनस्टॉर्मिंग कर रही हो। अब जब प्रारंभिक हाइप शांत हो गया है और डेवलपर्स ने Grok 4 को अच्छी तरह से परखा है, मुझे आपको बताने दें कि यह मॉडल केवल एक और रिलीज़ से कहीं अधिक क्यों है—यह एक ऐसे भविष्य की झलक है जहाँ AI एक सच्चा बौद्धिक साझीदार बन जाता है।

https://x.com/xai/status/1943158495588815072

वह लॉन्च जिसने इंटरनेट तोड़ दिया (और कुछ रिकॉर्ड भी)

xAI ने 9 जुलाई, 2025 को Grok 4 का अनावरण एक लाइवस्ट्रीम के माध्यम से किया जिसने 1.5 मिलियन दर्शकों को आकर्षित किया—रात में एक तकनीकी प्रस्तुति के लिए बुरा नहीं।¹ समय... दिलचस्प था, यह Grok 3 के कुछ विवादास्पद आउटपुट के साथ गलत कारणों से सुर्खियों में आने के बस एक दिन बाद आया।² लेकिन xAI ने फैसला किया कि सबसे अच्छी रक्षा एक भारी हमला था।

Musk ने दो वेरिएंट पेश किए: स्टैंडर्ड Grok 4 और Grok 4 Heavy, बाद वाला कई AI एजेंट्स को तैनात करता है जो एक दूसरे के काम को क्रॉस-चेक करते हैं जैसे एक स्टडी ग्रुप जहाँ हर किसी ने पढ़ाई की हो।³ एक्सेस Grok ऐप, वेबसाइट, या API के माध्यम से चलता है, Heavy केवल SuperGrok Heavy सब्सक्राइबर्स के लिए $300/महीने पर विशेष है—एक कीमत बिंदु जो कहता है "हम इसे लेकर गंभीर हैं।"⁴ जिज्ञासुओं के लिए: सामान्य पहुंच के लिए https://x.ai/grok, डेवलपर्स के लिए https://x.ai/api

फीचर्स जो अन्य AIs को कैलकुलेटर जैसे दिखाते हैं

Grok 4 में 256,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है (यह लगभग एक उपन्यास के बराबर टेक्स्ट है जिसे यह एक साथ प्रोसेस कर सकता है), इमेज एनालिसिस, फंक्शन कॉलिंग, और वॉइस मोड्स इतने प्राकृतिक हैं कि आप भूल सकते हैं कि आप सिलिकॉन से बात कर रहे हैं।⁵ लेकिन यहाँ यह मसालेदार हो जाता है: नेटिव टूल उपयोग। xAI ने इस जानवर को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ ट्रेन किया ताकि यह कोड इंटरप्रेटर और वेब ब्राउज़र का उपयोग कर सके—जैसे इसके दिमाग का विस्तार हो।

X, वेब, और न्यूज़ में रीयल-टाइम सर्च प्रतिक्रियाओं को ताज़ा रखता है—अब कोई और "मेरी नॉलेज कटऑफ" बहाने नहीं। मल्टीमोडल क्षमताएं इसे टेक्स्ट और विज़न एनालिसिस को सहजता से मिलाने देती हैं, जबकि Voice Mode आपके कैमरा के माध्यम से सीन एनालिसिस जोड़ता है।⁶ अनुपालन के बारे में पसीना बहा रहे एंटरप्राइज़ लोगों के लिए: SOC 2 Type 2, GDPR, और CCPA सभी चेक ऑफ हैं। यह एक मजाकिया रिसर्च असिस्टेंट रखने जैसा है जो कभी नहीं सोता, कभी ओवरटाइम की शिकायत नहीं करता, और आपकी खराब हैंडराइटिंग को समझता है।

गुप्त सॉस: जब ब्रूट फोर्स फाइनेस से मिलती है

Grok 4 के जादू के पीछे xAI का Colossus सुपर कंप्यूटर है—एक 200,000-GPU का राक्षस जो अधिकांश डेटा केंद्रों को पॉकेट कैलकुलेटर जैसा दिखाता है।⁷ लेकिन कच्ची शक्ति पूरी कहानी नहीं बताती। xAI ने अपने दृष्टिकोण में क्रांति लाई रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को प्री-ट्रेनिंग कंप्यूट के बराबर स्केल करके, गणित, कोडिंग, और वैज्ञानिक डोमेन से सत्यापन योग्य डेटा पर ध्यान केंद्रित करके, जिसने दक्षता को 6x बढ़ाया, कम्प्यूटेशनल मांसपेशी को परिष्कृत बुद्धि में बदल दिया।⁸

असली नवाचार? उन्होंने पोस्ट-ट्रेनिंग रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर उतना ही खर्च किया जितना प्री-ट्रेनिंग पर।⁹ Grok 4 Heavy दृष्टिकोण को आगे ले जाता है पैरेलल टेस्ट-टाइम कंप्यूट के साथ—कई AI एजेंट्स समस्याओं से एक साथ निपटते हैं नोट्स की तुलना करने से पहले। एक अकेले गैरेज आविष्कारक से नोबेल पुरस्कार विजेताओं के एक समकालिक ऑर्केस्ट्रा में अपग्रेड करने की कल्पना करें, हर एक दूसरे के काम की जांच कर रहा है।

इन्फ्रास्ट्रक्चर रियलिटी चेक

Colossus सुपर कंप्यूटर में 200,000 GPUs हैं, जो सिर्फ... मैं इस संख्या को समझ भी नहीं सकता। अधिकांश कंपनियां खुश होती हैं जब उन्हें कुछ सौ GPUs के साथ एक क्लस्टर मिलता है जो सुचारू रूप से काम करता है। लेकिन 200,000? अकेले हीट आउटपुट एक छोटे पावर प्लांट चलाने जैसा होगा।

और यह सब उनसे पहले है कि आप उन सभी को उचित रूप से जुड़ा हुआ रखने, उन्हें डेटा से भरा रखने, यह सुनिश्चित करने के बारे में सोचें कि आपकी पावर ग्रिड आप पर नहीं छोड़ देती.... हर विवरण मायने रखता है: आप रैक कैसे व्यवस्थित करते हैं, आप किस प्रकार की कूलिंग का उपयोग करते हैं (और हाँ, आपको गंभीर कूलिंग की जरूरत है क्योंकि ये चीजें गर्म हो जाती हैं), साथ ही सभी नेटवर्किंग और पावर डिस्ट्रिब्यूशन दुःस्वप्न जो इसके साथ आते हैं। उस पहेली के किसी भी हिस्से को गड़बड़ करें, और आप अंडरपर्फॉर्मिंग हार्डवेयर पर पैसा जला रहे हैं। कंपनियों को अपना AI इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने के लिए, चाहे वह 10 GPUs हो या 10,000,000, पावर डिस्ट्रिब्यूशन से लेकर जटिल फाइबर ऑप्टिक कनेक्शन तक हर चीज़ में विशेषज्ञता की जरूरत होती है जो डेटा को प्रकाश की गति से बहाए रखती है। यहीं पर पेशेवर इन्फ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट सैद्धांतिक specs और वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन के बीच अंतर करता है। जैसा कि Introl की टीम अनगिनत AI क्लस्टर्स को तैनात करने से जानती है, शैतान वास्तव में विवरणों में है—उचित इन्फ्रास्ट्रक्चर का मतलब 95% दक्षता पर चलने वाले GPUs और अपने प्रदर्शन का 30% टेबल पर छोड़ देने के बीच अंतर हो सकता है।

संख्याएं जो सांख्यिकीविदों को खुशी से रुलाती हैं

आइए उन बेंचमार्क्स में गोता लगाते हैं जिनसे AI समुदाय गूंज रहा है। कुख्यात रूप से क्रूर ARC-AGI-2 टेस्ट पर—जहाँ मॉडल्स को न्यूनतम उदाहरणों के साथ अमूर्त तर्क प्रदर्शित करना होता है—Grok 4 (Thinking mode) लगभग $4 प्रति कार्य पर 15.9% के साथ सिंहासन का दावा करता है।¹⁰ यह Claude Opus 4 के 8.6% को लगभग दोगुना करता है, और इससे पहले कि आप "केवल 15.9%" पर नाक-भौं चढ़ाएं, याद रखें कि अधिकांश मॉडल्स इस टेस्ट पर 5% तोड़ने के लिए संघर्ष करते हैं।¹¹ यह किसी को आंखों पर पट्टी बांधकर रूबिक क्यूब हल करते देखने जैसा है जबकि बाकी सब अभी भी यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन सा तरफ लाल है।

स्केलिंग प्रयोग कुछ दिलचस्प चीज़ें प्रकट करते हैं। केवल ट्रेनिंग कंप्यूट के साथ, Grok 4 Humanity's Last Exam (text-only subset) पर लगभग 50% हिट करता है। टूल्स जोड़ें, और यह 50.7% तक कूद जाता है।¹² टेस्ट-टाइम स्केलिंग 50% के पास plateau करता है, यह साबित करता है कि अधिक नवाचारी inference रणनीतियां—केवल समस्याओं पर अधिक कंप्यूट फेंकना नहीं—सफलताओं को आगे बढ़ाती हैं।

AIME25 (American Invitational Mathematics Examination) पर, Grok 4 Heavy एक परफेक्ट 100% हासिल करता है, Claude 4 Opus (75.5%) और Gemini 2.5 Pro (88.0%) को धूल में छोड़ देता है।¹³ यहाँ तक कि टूल्स के बिना, स्टैंडर्ड Grok 4 91.7% स्कोर करता है—यह अधिकांश मानव गणित प्रतियोगिता प्रतिभागियों से बेहतर है।

लेकिन यहाँ शोस्टॉपर है: Humanity's Last Exam (complete set)। STEM और मानविकी में 2,500+ प्रश्नों की गैंटलेट स्मृति से वास्तविक तर्क को अलग करती है।¹⁴ Grok 4 Heavy 44.4% स्कोर करता है, Gemini 2.5 Pro के 25.4% को लगभग दोगुना करता है और o3 के 21.0% से अधिक दोगुना करता है।¹⁵ जब आपका AI इतने मार्जिन से दूसरों से बेहतर प्रदर्शन करता है, तो आप iterate नहीं कर रहे—आप क्रांति ला रहे हैं।

वास्तविक-दुनिया प्रदर्शन जो मायने रखता है

अकादमिक बेंचमार्क्स से परे, Grok 4 व्यावहारिक टेस्ट्स में हावी है। Vending-Bench पर (हाँ, यह वेंडिंग मशीन ऑपरेशन्स को ऑप्टिमाइज़ करने के बारे में एक वास्तविक बेंचमार्क है), यह 4,569 यूनिट्स बेचे गए के साथ $4,694 की नेट वर्थ हासिल करता है—Claude Opus 4 के $2,077 से दोगुना और $844 पर मानव प्रदर्शन से पांच गुना।¹⁶

अतिरिक्त जीत: USAMO'25 (61.9%), GPQA Diamond (88%), LiveCodeBench (79.4%), और MMLU-Pro (87%)।¹⁷ Artificial Analysis के स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता अपने Intelligence Index पर 73 के साथ Grok 4 को ताज पहनाते हैं, OpenAI के o3 और Google के Gemini 2.5 Pro (दोनों 70 पर) से आगे निकलते हैं।¹⁸ सिर्फ तीन सप्ताह पहले दिखाई देने वाले मॉडल के लिए बुरा नहीं।

कम्यूनिटी वर्डिक्ट: उत्साहित, संदेहजनक, और बीच में सब कुछ

लॉन्च के बाद से, X (पूर्व में Twitter) Grok 4 की क्षमताओं के लिए एक टेस्ट ग्राउंड बन गया है। डेवलपर्स डीबगिंग के लिए पूरे कोडबेस पेस्ट करने की रिपोर्ट करते हैं, परिणामों के साथ जो Cursor जैसे विशेषज्ञ टूल्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।¹⁹ एक यूज़र ने इसे "अभी तक AGI के सबसे करीब की चीज़" कहा, जबकि वैज्ञानिक अनसुलझी सामग्री समस्याओं के बारे में प्रश्न पूछते हैं और नॉवेल इनसाइट्स प्राप्त करते हैं जो चेक आउट होती हैं।²⁰ वास्तविक दुनिया के उपयोग के तीन सप्ताह बाद, पैटर्न उभरे हैं: मॉडल जटिल तर्क कार्यों में उत्कृष्ट है लेकिन रचनात्मक अनुप्रयोगों में दिलचस्प quirks दिखाता है।

लेकिन यह सब खड़े होकर तालियां नहीं हैं। यूज़र्स 75 tokens/second पर गति सीमाओं को नोट करते हैं (सम्मानजनक लेकिन तेज़ नहीं), और कंटेंट मॉडरेशन न्यूनतम रहता है—Grok 4 प्रतियोगियों से कम फिल्टर है, AI तटस्थता बनाम सुरक्षा के बारे में बहस छिड़ाता है।²¹ कुछ कच्चे, बिना वार्निश के जवाबों की सराहना करते हैं; दूसरे संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंता करते हैं। लोकतंत्र कार्य में है, दोस्तों।

इसका कल के लिए क्या मतलब है (स्पॉइलर: सब कुछ बदल जाता है)

यहाँ पर मेरा आशावाद हाई गियर में चला जाता है। Grok 4 चैटबॉट श्रेणी से ऊपर उठता है—यह बौद्धिक साझीदार के रूप में AI का पूर्वावलोकन है। जब एक AI गणित प्रतियोगिताओं में PhD-level पर स्कोर करता है और वैज्ञानिकों को अनसुलझी समस्याओं का पता लगाने में मदद करता है, तो हम augmented discovery की शुरुआत देख रहे हैं।

विज्ञान के लिए: दुनिया भर के शोधकर्ताओं की कल्पना करें जिनके पास एक ऐसे AI तक पहुंच है जो वास्तव में जटिल गणित को समझता है और नॉवेल हाइपोथीसिस प्रस्तावित कर सकता है। ड्रग डिस्कवरी, क्लाइमेट मॉडलिंग, और मटेरियल्स साइंस—सब तेज़।

इंजीनियरिंग के लिए: डीबगिंग से परे, हम एक ऐसे AI के बारे में बात कर रहे हैं जो सिस्टम आर्किटेक्चर को समझता है और ऑप्टिमाइज़ेशन सुझा सकता है जिन पर मनुष्य कभी विचार नहीं कर सकते। यह स्पीड डायल पर Dijkstra और Turing रखने जैसा है।

शिक्षा के लिए: व्यक्तिगत ट्यूटरिंग जो न केवल इस बात पर अनुकूलित होती है कि छात्र क्या गलत करते हैं, बल्कि वे कैसे सोचते हैं। हर शिक्षार्थी को उनकी संज्ञानात्मक शैली के अनुरूप एक धैर्यवान, प्रतिभाशाली गुरु मिलता है।

व्यवसाय के लिए: रणनीतिक योजना से लेकर बाजार विश्लेषण तक, Grok 4 की तर्क क्षमताएं निर्णय लेने को गट फीलिंग्स से डेटा-ड्रिवन इनसाइट्स में बदल सकती हैं जिसमें nuanced समझ होती है।

चेतावनियां (क्योंकि ईमानदारी हाइप को हराती है)

आइए इसे वास्तविक रखें—कोई AI परफेक्ट नहीं है, और Grok 4 में बढ़ने की जगह है। 75 tokens/second की गति विशेषज्ञ inference सर्वर्स के खिलाफ कोई रेस नहीं जीतेगी। हैलुसिनेशन्स, हालांकि कम हुए हैं, पूरी तरह से गायब नहीं हुए हैं (एक इंडस्ट्री-वाइड चुनौती)। न्यूनतम कंटेंट फिल्टरिंग दुरुपयोग की संभावना के बारे में वैध चिंताएं उठाती है।

देखिए, xAI ने हमें अपने ट्रेनिंग डेटा के बारे में कुछ नहीं बताया है, और वह... बहुत अच्छा नहीं है। हम सब जानते हैं कि यह कैसे होता है—डेटा के bias तब बढ़ जाते हैं जब आप इतना बड़ा स्केल करते हैं। AI में हर कोई अभी xAI को बाज़ की तरह देख रहा है। वे एथिक्स के हिस्से को कैसे हैंडल करते हैं जैसे Grok 4 फैलता है? यह मायने रखने वाला है—बहुत।

आगे की सड़क: चीज़ें अजीब होने वाली हैं

तो, xAI ने प्रेजेंटेशन के दौरान अपनी कुछ योजनाएं दिखाईं, और एक चीज़ ने मेरा दिमाग पूरी तरह उड़ा दिया। उन्होंने Grok को Tesla के computational fluid dynamics सॉफ्टवेयर से जोड़ने का उल्लेख किया—वही CFD जिसका उपयोग Tesla इंजीनियर वास्तविक वाहनों पर aerodynamics और thermal management के लिए करते हैं।²²

मुझे उसके साथ एक मिनट बैठना पड़ा। हम ऐसे AI के आदी हो गए हैं जो तथ्य जानता है, प्रश्नों के उत्तर देता है, और कोड लिखता है। लेकिन CFD इंटेग्रेशन कुछ अलग दर्शाता है। एक ऐसा AI होना एक बात है जो बता सके कि fluid dynamics कैसे काम करता है। यह पूरी तरह से कुछ और है जब वह AI CFD सॉफ्टवेयर का उपयोग करके ऐसी चीज़ें डिज़ाइन कर सकता है जो हवा में चलती हैं और गर्मी को dissipate करती हैं। यह क्रमिक प्रगति नहीं है—यह पूरी तरह से नई क्षमता है।

OpenAI, Anthropic, और Google साइडलाइन्स से नहीं देखने वाले। लेकिन Grok 4 ने गेम बदल दिया—हम "मददगार असिस्टेंट" टेरिटरी से सीधे "reasoning partner" में गए। यह shift मुझे Ray Kurzweil की intelligence explosion के बारे में बात की याद दिलाता है—हर breakthrough अगली को तेज़ी से और तेज़ी से घटित करवाता है। हम इसे रीयल टाइम में होते देख रहे हैं।

आपकी बारी: आप क्या बनाएंगे?

तो मैं सोच रहा था—क्या होता है जब AI भर में PhD level पर reason कर सकता है? कौन सी समस्याएं जो असंभव लगती थीं अचानक खुल जाती हैं? हम क्या खोजते हैं जब हमारे टूल्स हमारे साथ सोच सकते हैं? और सच कहूं, जब AI इतना स्मार्ट हो जाता है तो हमें किस प्रकार के guardrails की जरूरत है?

अगर आप एक डेवलपर हैं, तो आप पहले से ही योजना बना रहे हैं कि उन APIs के साथ क्या बनाना है। शोधकर्ता शायद इस बात को सोचकर खुश हो रहे हैं कि अचानक क्या संभव है। और यदि आप यहाँ बैठकर सोच रहे हैं, "Grok 4 की क्षमता का मतलब भी क्या है?"—हाँ, मैं समझता हूं। अवधारणा को process करने में समय लगता है।

लेकिन यहाँ बात है: Grok 4 हमारी गोद में गिरा चाहे हम तैयार हों या न हों। AI ने बस कहा, "यहाँ है कि अब क्या संभव है, इसके साथ क्या करना है यह पता लगाओ।"

तो... आप इसके साथ क्या करने जा रहे हैं? Grok API https://x.ai/api पर है, और X पर एक पूरा समुदाय है जहाँ डेवलपर्स और शोधकर्ता पहले से ही सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं। तीन सप्ताह में, हम ऐसे एप्लिकेशन्स देख रहे हैं जिनकी किसी ने लॉन्च पर भविष्यवाणी नहीं की थी। यहाँ का अवसर बहुत बड़ा है—आइए इसे बर्बाद न करें।

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