연구

Grok 4.5 소개

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오늘 SpaceXAI와 함께 Grok 4.5를 출시합니다. 지금까지 가장 지능적인 모델이자, 소프트웨어 엔지니어링을 넘어 처음으로 더 폭넓은 분야를 위해 만든 모델입니다.

Grok 4.5는 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학, 금융, 법률 업무는 물론 컴퓨터로 하는 그 밖의 어떤 일이든, 과제를 해결하기 위해 도구를 창의적으로 활용해야 하는 까다롭고 시간이 오래 걸리는 작업을 처리할 수 있습니다.

Grok 4.5 벤치마크 결과Grok 4.5 벤치마크 결과

Cursor의 개인 구독 플랜에는 이 모델의 넉넉한 사용량이 포함되며, 첫 주에는 사용량이 두 배로 제공됩니다. 또한 모델의 사이버보안 역량을 반영한 새로운 안전장치도 추가했습니다.

탄탄한 기반

Grok 4.5는 SpaceXAI와 공동으로 학습한 mixture-of-experts 모델입니다.

학습에는 코드베이스와 소프트웨어 도구를 둘러싼 다양한 사용자 상호작용을 포착한 Cursor 데이터의 수조 개 토큰이 포함되었습니다. 이 데이터셋을 통해 모델은 기존 소프트웨어뿐 아니라 개발자와 에이전트 간의 상호작용에서도 학습할 수 있으며, 개발자가 일하는 방식과 에이전트가 각자의 환경과 상호작용하는 방식까지 포착합니다.

이전 모델인 Composer 2.5는 코딩 특화 모델이 되도록 학습시켰지만, Grok 4.5에서는 학습 데이터 구성을 의도적으로 더 폭넓게 유지했습니다. 이를 위해 고품질 STEM 작업, 연구 논문, 그리고 기타 지식 노동 관련 데이터를 활용했으며, 그 결과 모델은 다양한 도메인 전반에 걸쳐 높은 숙련도를 갖추게 되었습니다.

어려운 과제에 대한 강화 학습

우리는 소프트웨어 엔지니어링과 더 넓은 범위의 지식 노동을 아우르는 현실적인 환경에서 어려운 과제에 강화 학습을 적용했습니다. 이러한 환경은 모델이 과제를 탐구하고, 도구를 사용하고, 실수를 만회하고, 결과를 검증하도록 학습시킵니다.

이러한 과제 중 상당수는 프런티어 모델조차 해결하지 못할 만큼 어렵게 설계해야 했습니다. 모델이 발전함에 따라 기존 과제는 더 이상 새로운 것을 가르쳐주지 못하고, 한때 많은 추론이 필요했던 과제도 일상적인 작업이 됩니다.

우리는 이러한 환경을 대규모로 구축하기 위해 분산 에이전트 시스템을 개발했습니다. 엔지니어가 과제를 정의하고 해결책을 어떻게 검증할지 지정하면, 대규모 에이전트 집단이 각 환경을 구축하고, 테스트하고, 개선합니다. 그중 일부는 수백 명의 엔지니어로 구성된 팀이 몇 달을 들여야 만들 수 있었을 정도입니다. 이는 우리가 이전 모델을 사용해 다음 모델의 발전을 가속한 방식 중 하나입니다.

Grok 4.5 시작하기

이제 Cursor에서 데스크톱, 웹, iOS, CLI, SDK 전반에 걸쳐 Grok 4.5를 사용할 수 있습니다.

개별 및 팀 플랜에는 당사 퍼스트파티 모델 풀의 일부로 이 모델을 상당량 사용할 수 있는 사용량이 포함되며, 출시 첫 주에는 그 사용량을 두 배로 제공합니다. 기본 모델 가격은 입력 토큰 100만 개당 6입니다. 또한 입력 토큰 100만 개당 18의 빠른 버전도 제공됩니다.

Grok 4.5와 Composer 2.5는 서로 다른 두 모델 가중치 클래스이며, 저희는 이 두 크기와 가중치를 모두 지원하게 되어 기쁩니다. Composer 2.5는 계속 제공되며, 앞으로도 이 크기의 새 모델을 출시할 예정입니다.


  1. SWE-Bench Pro와 Terminal-Bench는 타사 모델의 자체 보고 점수를 보여줍니다. SWE-Bench 다국어의 경우, GPT 5.5 점수는 당사 내부 실행 결과에서 가져왔습니다.
  2. Grok 4.5는 Cursor 코드베이스의 이전 스냅샷이 실수로 학습 데이터에 포함되었기 때문에 CursorBench에서 유리합니다. 정확한 효과는 불분명합니다. 해당 데이터는 향후 모델을 위해 제거되었으며, 동시에 CursorBench의 더 큰 업데이트도 진행 중이므로 여기서는 제외했습니다.

분류: 연구

작성자: Cursor Team