Présentation de Grok 4.5
Aujourd’hui, nous lançons Grok 4.5 aux côtés de SpaceXAI, notre modèle le plus intelligent et le premier que nous ayons conçu au-delà de l’ingénierie logicielle.
Grok 4.5 est capable de gérer des tâches complexes et de longue durée qui exigent d’utiliser les outils de manière créative pour résoudre des problèmes, que ce soit en ingénierie logicielle, en science des données, en finance, dans le domaine juridique ou dans toute autre activité que vous effectuez sur un ordinateur.


Les forfaits d’abonnement Cursor pour les particuliers et les équipes incluent un volume d’utilisation important du modèle, avec une utilisation multipliée par deux pendant la première semaine. Nous avons également ajouté de nouvelles protections adaptées aux capacités du modèle en cybersécurité.
Une base solide
Grok 4.5 est un modèle à mélange d'experts que nous avons entraîné conjointement avec SpaceXAI.
L'entraînement a inclus des billions de tokens de données Cursor, qui capturent un large éventail d'interactions des utilisateurs avec des bases de code et des outils logiciels. Cet ensemble de données permet au modèle d'apprendre à la fois à partir de logiciels existants et des interactions entre développeurs et agents, en capturant la façon dont les développeurs travaillent et dont les agents interagissent avec leur environnement.
Alors que nous avons entraîné notre modèle précédent, Composer 2.5, pour en faire un spécialiste du codage, nous avons délibérément conservé pour Grok 4.5 un mélange de données d'entraînement plus large. Cela a impliqué de s'appuyer sur des tâches STEM de haute qualité, des publications de recherche et d'autres formes de travail intellectuel, afin que le modèle acquière une maîtrise dans un large éventail de domaines.
Apprentissage par renforcement sur des problèmes difficiles
Nous avons utilisé l’apprentissage par renforcement sur des problèmes difficiles dans des environnements réalistes couvrant à la fois l’ingénierie logicielle et, plus largement, le travail intellectuel. Ces environnements apprennent au modèle à analyser les problèmes, à utiliser des outils, à se remettre de ses erreurs et à vérifier les résultats.
Bon nombre de ces problèmes ont dû être conçus pour être suffisamment difficiles afin que même les modèles de pointe n’arrivent pas à les résoudre. À mesure que les modèles s’améliorent, les tâches existantes cessent de leur apprendre quoi que ce soit de nouveau, et des problèmes qui nécessitaient autrefois un raisonnement approfondi deviennent banals.
Nous avons développé un système distribué d’agents pour construire ces environnements à grande échelle. Les ingénieurs définissent un problème et la manière dont une solution est vérifiée, puis de grands groupes d’agents construisent, testent et affinent chaque environnement. Certains auraient demandé à des équipes de centaines d’ingénieurs des mois de travail pour les créer. C’est l’une des façons dont nous avons utilisé le modèle précédent pour accélérer les progrès du modèle suivant.
Premiers pas avec Grok 4.5
Grok 4.5 est disponible dès aujourd’hui dans Cursor sur desktop, web, iOS, CLI et via notre SDK.
Les forfaits individuels et d’équipe incluent une utilisation importante du modèle dans le cadre de notre pool de modèles propriétaires, et nous doublons cette utilisation pendant la première semaine. Le modèle de base est facturé 6/M token de sortie. Il existe également une variante rapide à 18/M token de sortie.
Grok 4.5 et Composer 2.5 appartiennent à deux classes de poids de modèle différentes, et nous sommes ravis de prendre en charge ces deux tailles et classes de modèles. Composer 2.5 continuera d’être proposé, et nous publierons à l’avenir de nouveaux modèles de cette taille.
- SWE-Bench Pro et Terminal-Bench affichent des scores autodéclarés pour des modèles tiers. Pour SWE-Bench multilingual, le score de GPT 5.5 provient d’une exécution réalisée en interne.
- Grok 4.5 bénéficie d’un avantage sur CursorBench, car un instantané antérieur de la base de code de Cursor a été inclus accidentellement dans l’entraînement. L’impact exact n’est pas clair. Ces données ont été supprimées des futurs modèles, et en parallèle nous travaillons sur une mise à jour plus importante de CursorBench, d’où son exclusion ici.