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Grok 4.7：xAI 的程式開發與知識工作新模型
Grok 4.7 於 2026 年 9 月 21 日發布，是 xAI 鎖定程式開發、代理式任務與專業知識工作的旗艦模型。 模型名稱為 grok 4.7，支援文字與圖片輸入、文字輸出，並提供 50 萬 token 的上下文視窗。[19][31] 短上下文的標準 API 費率維持每百萬 input token 2 美元、output token 6 美元；原定 9 月 12 日的發布目標則延後。[7][25][32]
發布者使用 GPT-5.6 Terra 編輯圖片由 GPT Image 2 生成
研究答案
重點整理
- Grok 4.7 於 2026 年 9 月 21 日發布，是 xAI 鎖定程式開發、代理式任務與專業知識工作的旗艦模型。
- 模型名稱為 grok 4.7，支援文字與圖片輸入、文字輸出，並提供 50 萬 token 的上下文視窗。[19][31]
- 短上下文的標準 API 費率維持每百萬 input token 2 美元、output token 6 美元；原定 9 月 12 日的發布目標則延後。[7][25][32]
AI 提示詞
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is xAI’s newly released Grok 4.7—launched after delays from Elon Musk’s original September 12 target—including its coding and knowledge. Article summary: Grok 4.7 is xAI’s September 21, 2026 flagship for coding, agentic work, and professional knowledge work, positioned as a longer-running, more self-checking successor to Grok 4.6 at the same standard token price. [3] ## W. Topic tags: general, general web, user generated, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks,
對既有 Grok 4.6 使用者而言，Grok 4.7 最值得留意之處不在於降價，而是 xAI 在維持標準 API 單價下，宣稱模型能在更困難的任務上運作更久、加強自我檢查，並處理程式開發與專業知識工作。25
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Grok 4.7 是什麼？適合哪些工作
xAI 將 Grok 4.7 定位為程式開發、會使用工具的代理式任務（agentic tasks），以及知識工作流程的模型。公司表示，它相較 Grok 4.6 採用更大的基礎模型，並在更困難的任務組合上進行更長時間的強化學習訓練；重點是提升長時間執行任務的表現，而不只是單輪問答。32
對開發者而言，API 模型識別名稱為 grok-4.7。它可接收文字與圖片輸入、產生文字輸出，上下文視窗為 50 萬 token。19
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因此，它較適合建置程式助理、代理迴圈、研究與文件處理流程，或串接工具的應用程式；若只是一般聊天用途，這些長時程能力未必能完全發揮。
API 定價：短上下文維持每百萬 token 2／6 美元
對提示詞少於 20 萬 token 的請求，xAI 列出的每百萬 token 費率如下：25
| Token 類型 | 每百萬 token 費率 |
|---|---|
| 輸入（Input） | 2.00 美元 |
| 快取輸入（Cached input） | 0.50 美元 |
| 輸出（Output） | 6.00 美元 |
若提示詞達 20 萬 token 或以上，長上下文費率會提高至：輸入 4.00 美元、快取輸入 1.00 美元、輸出 12.00 美元，皆為每百萬 token 計價。25
與 Grok 4.6 相比，最醒目的每百萬 input token 2 美元、output token 6 美元標準價格沒有改變。不過，單價不變不等於單一任務的總成本一定不變：長時間運作的代理可能消耗更多輸入及輸出 token，實務上仍應以代表性工作負載測量成本。
可在哪裡使用？API、Grok Build 與 Cursor
Grok 4.7 已可透過 xAI API 直接使用；文件也顯示它可用於 Grok Build——xAI 的程式代理環境——並提供與 Cursor 相關的設定與整合資訊。19
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xAI API 支援工具呼叫，開發者可搭配網路搜尋、X 搜尋、程式直譯器與 Collections 搜尋等內建工具，也能定義由模型呼叫的自訂函式。26
若團隊需要 API 請求處理與模型推論都在美國進行，xAI 也提供美國區域端點；該端點目前支援 Grok 4.7 與 Grok 4.6。22
xAI 公布的基準測試：相較 Grok 4.6 有全面提升
xAI 的比較設定為：Grok 4.7 使用 xhigh 推理強度、Grok 4.6 使用 high、GPT-5.6 Sol 使用 max。這些數據可作為方向性參考，但不能取代獨立、同條件的評測，尤其各模型使用的推理強度不同。34
| 基準測試 | Grok 4.7 | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol Max |
|---|---|---|---|
| CursorBench 4.0 | 46.3% | 40.4% | 41.7% |
| DeepSWE v1.1 | 71.0%* | 65.2% | 72.7% |
| EEBench | 64.0% | 53.0% | 39.4% |
| AA Briefcase v1.1 | 1,657 | 1,546 | 1,487 |
| Terminal-Bench 4.0 | 38.0% | 20.3% | 37.3% |
| Harvey Legal Agent | 19.6% | 15.8% | 2.5% |
| HealthBench Professional | 56.7% | 48.5% | 60.5% |
*DeepSWE 的 Grok 4.7 成績是以 high，而非 xhigh 推理強度公布。34
依這組廠商公布數據，Grok 4.7 在表中所有項目均優於 Grok 4.6，也在多個測試中超過 GPT-5.6 Sol；但並非全面領先，在 DeepSWE 與 HealthBench Professional 上仍落後 GPT-5.6 Sol。34
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安全與資安：廠商稱採用新防護架構
xAI 表示 Grok 4.7 使用新的防護架構（safeguard stack），是該公司測試過、在拒答行為與越獄攻擊抵抗力方面最強的模型。xAI 公布其在 LatchBio 生物安全基準取得 62.4%；在 HackerBench v0.3 中，3.3% 的高風險雙重用途提示未被攔截，同時很少阻擋正當的資安工作。33
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這些數字應理解為供應商提出的安全測試證據，而非部署後安全無虞的保證。實際結果仍可能受提示詞集合、系統設定、工具存取權限，以及何謂有害或正當請求的定義所影響。
xAI 也表示，部分資安合作夥伴將獲得邀請制的紅隊測試存取權，用於防禦性研究。33
發布延後，以及哪些說法尚未獲證實
據報導，Elon Musk 在 2026 年 9 月 2 日曾表示 Grok 4.7「10 天後推出」，推算目標為 9 月 12 日；該日期過後仍未發布，xAI 最終於 9 月 21 日宣布 Grok 4.7。7
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官方發布資料確認了更大的基礎模型與更長的強化學習訓練，但沒有公布參數數量，也未確認 SpaceX 工程資料是 Grok 4.7 訓練資料的一部分。因此，關於「2.1 兆參數」或「以 SpaceX 資料訓練」的說法，依目前提供的官方資料仍屬未證實資訊。32
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同樣地，所提供的官方來源也未確認未來 Grok 5 會使用 SpaceX 資料。較可靠的結論是：Grok 4.7 已正式發布，擁有 50 萬 token 上下文，目標是較長時程的程式與知識工作任務，且標準 API token 費率與 Grok 4.6 相同。19
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大家也會問
「Grok 4.7：xAI 的程式開發與知識工作新模型」的簡短答案是什麼？
Grok 4.7 於 2026 年 9 月 21 日發布，是 xAI 鎖定程式開發、代理式任務與專業知識工作的旗艦模型。
最值得優先驗證的重點是什麼？
Grok 4.7 於 2026 年 9 月 21 日發布，是 xAI 鎖定程式開發、代理式任務與專業知識工作的旗艦模型。 模型名稱為 grok 4.7，支援文字與圖片輸入、文字輸出，並提供 50 萬 token 的上下文視窗。[19][31]
接下來在實務上該怎麼做？
短上下文的標準 API 費率維持每百萬 input token 2 美元、output token 6 美元；原定 9 月 12 日的發布目標則延後。[7][25][32]