ग्रोक 1 से ग्रोक 5 तक: xAI की AI इंफ्रास्ट्रक्चर और मॉडल विकास

लेखक: बॉक्सू ली

xAI का ग्रोक तेजी से X पर एक नवीन चैटबॉट से एक अग्रणी AI प्लेटफ़ॉर्म तक विकसित हुआ है। यह गहन विश्लेषण दिखाता है कि ग्रोक-1, 2, 3, और 4 के माध्यम से ग्रोक की आधारभूत संरचना और मॉडल क्षमताएं कैसे प्रगति कर चुकी हैं - और आने वाले ग्रोक-5 से हम क्या उम्मीद कर सकते हैं।

xAI ग्रोक क्या है? एक संक्षिप्त पुनरावलोकन

ग्रोक एलोन मस्क की एआई स्टार्टअप xAI द्वारा विकसित प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (LLM) परिवार है। यह 2023 के अंत में X (पूर्व में ट्विटर) पर उपभोक्ता-उन्मुख चैटबॉट के रूप में शुरू हुआ जिसमें थोड़ी विद्रोही, चतुर व्यक्तित्व थी। ग्रोक को तुरंत प्रमुख बनाने वाली बात उसकी रियल-टाइम जागरूकता थी - अधिकांश LLMs के पुराने प्रशिक्षण डेटा के विपरीत, ग्रोक X के लाइव फीड के साथ कसकर एकीकृत था और उड़ान पर वेब खोज कर सकता था[1]। व्यवहार में, ग्रोक एक LLM और लाइव डेटा एजेंट के बीच का एक संकर है: यह X पोस्ट और वेब से नवीनतम जानकारी प्राप्त कर सकता है, फिर अपने उत्तरों में संदर्भों के साथ उन तथ्यों को समाहित कर सकता है[1]। यह "हिचहाइकर गाइड टू द गैलेक्सी" शैली का बॉट लगभग किसी भी प्रश्न का उत्तर देने के लिए तैयार था (यहां तक कि "मसालेदार" प्रश्न जो अन्य एआई अस्वीकार कर सकते हैं), जिसने इसकी बिना छान-बीन वाली दृष्टिकोण के लिए ध्यान आकर्षित किया - और कुछ विवाद भी।

ग्रोके के अंदर, यह एक अकेला मॉडल नहीं है बल्कि मॉडलों और उपकरणों का एक परिवार है। शुरुआत में, xAI ने बेस Grok-1 मॉडल (एक विशाल 314B-पैरामीटर नेटवर्क) को Apache-2.0 लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स किया, जो एक असामान्य रूप से खुली रणनीति का संकेत था। तब से, xAI ने तेजी से विकास किया है: Grok-1.5 ने लंबे संदर्भ और मल्टीमॉडल विजन जोड़ा, Grok-2 ने गति और बहुभाषी समर्थन में सुधार किया, Grok-3 ने स्पष्ट तर्क मोड्स पेश किए, और Grok-4 (और 4 “हेवी”) ने उपकरण उपयोग और सहकारी उप-एजेंटों के साथ बहु-एजेंट क्षेत्र में धक्का दिया। अब Grok को X पर Grok चैटबॉट के माध्यम से, xAI API के माध्यम से, और यहां तक कि क्लाउड प्लेटफॉर्म्स के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है (Oracle Cloud Grok-4 को एक प्रथम श्रेणी मॉडल ऑफरिंग के रूप में सूचीबद्ध करता है[2][3])। संक्षेप में, Grok एक अकेले आधुनिक चैटबॉट से एक संपूर्ण AI स्टैक में विकसित हो गया है - एक स्टैक जो सत्य की खोज, वास्तविक समय में एकीकरण, और भारी-भरकम तर्क पर केंद्रित है।

ग्रोक के इन्फ्रास्ट्रक्चर के अंदर: कोलोसस सुपरकंप्यूटर और JAX+Rust स्टैक

ग्रोक के बातूनी फ्रंट-एंड के पीछे दुनिया के सबसे शक्तिशाली AI सुपरकंप्यूटरों में से एक है। कोलोसस – xAI का GPU मेगा-क्लस्टर मेम्फिस, टेनेसी में – ग्रोक को फ्रंटियर स्केल पर प्रशिक्षण और संचालन के लिए बनाया गया था। इसे 2024 के मध्य में घोषित किया गया और मस्क द्वारा इसे "मेम्फिस सुपरक्लस्टर" का नाम दिया गया। कोलोसस को 100,000 NVIDIA H100 GPUs तक के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो एक ही उच्च-बैंडविड्थ RDMA फैब्रिक के माध्यम से जुड़े हुए हैं। मस्क के शब्दों में, “यह दुनिया का सबसे शक्तिशाली AI प्रशिक्षण क्लस्टर है!” कोलोसस को होस्ट करने वाला डेटा सेंटर 150 MW की सुविधा है, जिसे सिर्फ 122 दिनों में बनाया गया – इतनी तेजी से कि इसने मीडिया का ध्यान खींचा और यहां तक कि एक ServeTheHome वीडियो टूर भी हुआ।

हार्डवेयर डिज़ाइन: कोलोसस की बुनियादी इकाई एक सुपरमाइक्रो लिक्विड-कूल्ड रैक है जिसमें 8 सर्वर होते हैं, प्रत्येक में 8× NVIDIA H100 जीपीयू (प्रति रैक 64 जीपीयू) होते हैं। हर रैक में कूलेंट डिस्ट्रीब्यूशन यूनिट (CDU) और हाई-स्पीड नेटवर्क स्विच भी होते हैं, और रैक को 8 के पॉड्स में समूहीकृत किया जाता है (512 जीपीयू) जो मिनी-क्लस्टर्स बनाते हैं। यह सजातीय, मॉड्यूलर डिज़ाइन इसे स्केल और मैनेज करना आसान बनाता है। सभी घटक - जीपीयू, ड्यूल ज़िऑन सीपीयू, PCIe स्विच - लिक्विड कूल्ड होते हैं, जो H100 की हीट आउटपुट और 150MW की सुविधा पावर बजट को देखते हुए आवश्यक है। नेटवर्किंग NVIDIA के स्पेक्ट्रम-X ईथरनेट फैब्रिक और ब्लूफील्ड-3 डीपीयू का उपयोग करती है ताकि प्रति नोड 400 Gbps+ प्राप्त किया जा सके, जो रैक के बीच जीपीयू को अत्यधिक गति से संवाद करने में सक्षम बनाता है[4][5]। संक्षेप में, xAI ने कोलोसस को तैयार किया है ताकि बाधाएँ कम से कम हो सकें: तेज इंटरकनेक्ट्स, निरंतर उच्च उपयोग के लिए कूलिंग, और पावर/कूलिंग की पुनरावृत्ति ताकि कोई भी एकल विफलता प्रशिक्षण को रोक न सके।

स्केल और हाइब्रिड कंप्यूट: मध्य 2024 तक, xAI के पास ~32,000 H100 ऑनलाइन थे, और साल के अंत तक इसे 100k तक बढ़ाने की योजना थी। उन्होंने 2025 के लिए 300,000 अगली पीढ़ी के GPU (NVIDIA B200s) के साथ एक विस्तार (“Colossus 2”) की भी घोषणा की है[6]। अपना खुद का डाटासेंटर बनाते समय भी, xAI ने केवल एक कंप्यूट स्रोत पर निर्भर नहीं किया: उन्होंने Oracle Cloud पर लगभग 16,000 H100 GPUs किराए पर लिए और AWS और अतिरिक्त X (ट्विटर) डाटासेंटरों का भी उपयोग किया[7]। इस हाइब्रिड रणनीति ने xAI को बड़े मॉडल को तुरंत प्रशिक्षण देने के लिए लचीलापन प्रदान किया (क्लाउड GPUs का उपयोग करते हुए) और फिर धीरे-धीरे वर्कलोड्स को अपने इन-हाउस सुपरकंप्यूटर पर स्थानांतरित किया। देर 2025 तक, Colossus में 150,000 H100 GPUs (साथ ही नई H200 GPUs के हजारों) शामिल होने की सूचना थी क्योंकि xAI Grok-4 और उससे आगे की तैयारी कर रहा था।

सॉफ्टवेयर स्टैक: इस हार्डवेयर का उपयोग करने के लिए, xAI ने JAX (Google की उच्च-प्रदर्शन वाली एरे और ML लाइब्रेरी) पर केंद्रित एक कस्टम वितरित प्रशिक्षण ढांचा बनाया है, जो Kubernetes पर चलने वाली एक रस्ट-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन लेयर के साथ है[8]। xAI के अपने शब्दों में, “LLM प्रशिक्षण एक मालगाड़ी की तरह आगे बढ़ता है; अगर एक कार पटरी से उतर जाती है, तो पूरी गाड़ी पटरी से उतर जाती है।” हजारों GPUs में उच्च विश्वसनीयता और मॉडल FLOP उपयोगिता (MFU) बनाए रखना एक शीर्ष प्राथमिकता थी। xAI का प्रशिक्षण ऑर्केस्ट्रेटर स्वचालित रूप से किसी भी नोड का पता लगाता और बाहर निकालता है जो समस्या पैदा करने लगता है (जैसे हार्डवेयर त्रुटियाँ) और यदि आवश्यक हो तो काम के टुकड़ों को आसानी से पुनः आरंभ कर सकता है[9]। मॉडल की सैकड़ों गीगाबाइट की स्थिति को फॉल्ट-टॉलरेंट तरीके से चेकपॉइंट किया जाता है ताकि एकल सर्वर की विफलता दिनों की प्रगति को नष्ट न कर दे। मूल रूप से, xAI ने इन्फ्रास्ट्रक्चर को एक प्रथम-श्रेणी की समस्या के रूप में माना – 10,000+ GPUs को व्यस्त रखने के लिए उपकरणों में निवेश किया, भले ही हार्डवेयर विफल हो या नए मॉडल आर्किटेक्चर के साथ प्रयोग करते समय। यह JAX + रस्ट + Kubernetes स्टैक xAI को कोलोसस क्लस्टर में नौकरियों को स्केल करने और मॉडल वेरिएंट पर तेजी से पुनरावृत्ति करने की क्षमता देता है (जैसा कि ग्रोक संस्करणों की त्वरित रोलआउट से प्रमाणित होता है)। यह Google के TPU-आधारित इन्फ्रास्ट्रक्चर या OpenAI के सॉफ्टवेयर स्टैक के समान दर्शन है, लेकिन xAI ने इसे GPU क्लस्टरों को मिलाने और विफलता लचीलापन पर जोर देने के लिए अनुकूलित किया है।

ग्रोक मॉडल विकास: आर्किटेक्चर और क्षमताएं 1 से 4 तक

ग्रोक-1: एक 314B-पैरामीटर एक्सपर्ट्स के मिश्रण की नींव

पहला पूर्ण संस्करण, Grok-1, 2023 के अंत में एक फ्रंटियर-क्लास LLM के रूप में पेश किया गया था, जिसे लगभग चार महीनों में विकसित किया गया था। Grok-1 की संरचना एक मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) ट्रांसफार्मर है – मूल रूप से एक विरल मॉडल जहां विभिन्न “विशेषज्ञ” (उप-नेटवर्क) विभिन्न टोकन को संभालते हैं। पैमाने के मामले में, Grok-1 बहुत बड़ा है: कुल 314 बिलियन पैरामीटर्स, 64 ट्रांसफार्मर लेयर्स और 48 ध्यान केंद्र। यह 131k टोकन की शब्दावली और 6,144 की एम्बेडिंग साइज़ का उपयोग करता है, और खुले रिलीज़ में संदर्भ विंडो 8,192 टोकन थी। हालांकि, उन 314B वज़नों में से केवल एक हिस्सा प्रति टोकन सक्रिय होता है। MoE डिज़ाइन का मतलब है कि प्रत्येक टोकन एक गेटिंग नेटवर्क के माध्यम से गुजरता है जो 2 विशेषज्ञों (फीड-फॉरवर्ड मॉड्यूल) को बड़े पूल से चुनता है, इसलिए किसी दिए गए इनपुट टोकन के लिए लगभग 1/8वां पैरामीटर का उपयोग किया जा सकता है। इससे Grok-1 को 300B+ मॉडल की प्रतिनिधित्व क्षमता प्राप्त होती है, जबकि प्रति टोकन केवल ~79B पैरामीटर्स के समकक्ष कंप्यूटिंग करता है – प्रशिक्षण और अनुमान में एक प्रमुख दक्षता लाभ।

LLM में मिश्रण-विशेषज्ञ परत की योजना। हर इनपुट के लिए हर न्यूरॉन को सक्रिय करने के बजाय, Grok-1 जैसे MoE मॉडल एक गेटिंग नेटवर्क का उपयोग करते हैं ताकि प्रत्येक टोकन के डेटा को विशेषज्ञ नेटवर्क के एक छोटे उपसमूह के माध्यम से मार्गित किया जा सके (विरल सक्रियता), फिर परिणामों को मिलाते हैं। यह बड़े कुल पैरामीटर की अनुमति देता है बिना गणना लागत में रैखिक वृद्धि के।

Grok-1 के MoE दृष्टिकोण को इसके प्रदर्शन द्वारा मान्यता मिली थी। रिलीज के समय, xAI ने बताया कि Grok-1 ने MMLU ज्ञान बेंचमार्क पर 73% और कोडिंग के लिए HumanEval पर 63.2% स्कोर किया – OpenAI के GPT-3.5 और Inflection-1 जैसे मॉडलों को पीछे छोड़ते हुए, और उस लेट-2023 युग में केवल GPT-4 से पीछे रहा। स्वतंत्र परीक्षणों ने Grok-1 की गणित और तर्क कौशल को इसके कंप्यूट क्लास के लिए मजबूत बताया। उदाहरण के लिए, Grok-1 एक हंगेरियन हाई स्कूल गणित परीक्षा को C ग्रेड (59%) के साथ पास करने में सक्षम था, जो Anthropic के Claude 2 (55%) के बराबर था और GPT-4 (68%) से ज्यादा दूर नहीं था। यह उल्लेखनीय था क्योंकि Grok-1 ने कुल प्रशिक्षित कंप्यूट से कम के साथ ऐसे परिणाम प्राप्त किए, जो xAI की प्रशिक्षण दक्षता को दर्शाता है।

हालाँकि, Grok-1 भी संसाधन-भूखा था। 16-बिट प्रिसीजन में पूरे 314B मॉडल को चलाने के लिए अनुमानित ~640 GB VRAM की आवश्यकता होती है। इस प्रकार के फुटप्रिंट का मतलब है कि कोई भी सिंगल सर्वर इसे होस्ट नहीं कर सकता; मॉडल को सर्व करने के लिए आपको मल्टी-GPU विभाजन की आवश्यकता होती है, और इसे प्रशिक्षण देने के लिए और भी अधिक GPUs (डेटा पैरेललिज़्म के साथ) की जरूरत होती है। यही कारण था कि xAI ने Colossus बनाया और क्यों हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट महत्वपूर्ण है - Grok-1 के स्तर पर, GPU मेमोरी और बैंडविड्थ अक्सर सीमित कारक होते हैं। वास्तव में, AMD के इंजीनियरों ने MI300X 8-GPU सर्वर पर Grok-1 को प्रदर्शित किया (MI300X में प्रति GPU 192GB है, जो कि Grok-1 की मेमोरी की मांगों को संभालने में सक्षम कुछ में से एक है)। संक्षेप में, Grok-1 ने साबित कर दिया कि xAI एक GPT-3.5-क्लास मॉडल को शुरू से प्रशिक्षण दे सकता है, लेकिन इसने हार्डवेयर की सीमाओं को भी आगे बढ़ा दिया, जिसके कारण ऊपर वर्णित विशाल क्लस्टर और कस्टम ट्रेनिंग स्टैक की आवश्यकता पड़ी।

Grok-1.5: लंबा संदर्भ और मल्टीमॉडल विजन

xAI बेस Grok-1 पर नहीं रुका। मार्च 2024 में, उन्होंने Grok-1.5 की घोषणा की, जिसमें दो प्रमुख उन्नयन हुए: एक 128,000-टोकन संदर्भ विंडो और गणित और कोडिंग कौशल में महत्वपूर्ण सुधार। Grok-1.5 की संरचना और पैरामीटर संख्या लगभग Grok-1 जैसी ही थी (xAI ने नए पैरामीटर आंकड़ों का खुलासा नहीं किया, जिससे यह संकेत मिलता है कि यह मौजूदा मॉडल का शोधन था), लेकिन यह 16× लंबे इनपुट को संभाल सकता था और "स्केलेबल ओवरसाइट" तकनीकों का उपयोग करके तर्क को बढ़ा सकता था। 128k संदर्भ प्राप्त करना आसान नहीं था – इसमें संभवतः नए स्थिति-कोडिंग योजनाएं और प्रशिक्षण पाठ्यक्रम शामिल थे ताकि मॉडल छोटे संकेतों को संभालना न भूले। परिणाम प्रभावशाली था: Grok-1.5 ने आंतरिक परीक्षणों में पूरे 128k विंडो में जानकारी की संपूर्ण पुनःस्मरण प्रदर्शित की और "सूई की खोज" कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया जहां एक लंबी दस्तावेज़ में गहरे छिपा हुआ प्रासंगिक अंश हो सकता है।

महत्वपूर्ण रूप से, ग्रोक-1.5 की तर्क और समस्या-समाधान क्षमता में एक स्तर की छलांग आई। चुनौतीपूर्ण MATH बेंचमार्क (प्रतियोगिता-स्तरीय गणितीय समस्याएं) पर, ग्रोक-1.5 ने 50.6% स्कोर किया, जो ग्रोक-1 के 23.9% से अधिक था। इसने GSM8K पर 90% हिट किया, जो गणितीय शब्द-समस्या सेट है (ग्रोक-1 के ~63% से ऊपर)। और कोड जनरेशन के लिए, ग्रोक-1.5 ने HumanEval पर 74.1% तक पहुँच बनाई, जो 63% से ऊपर था। ये लाभ ग्रोक को GPT-4 के स्तर के करीब ले गए - वास्तव में, ग्रोक-1.5 ने रिपोर्ट के अनुसार कई बेंचमार्क स्कोर पर एंथ्रोपिक के क्लॉड 2 और गूगल के PaLM 2 को मेल किया या हराया। इसको प्राप्त करने के लिए, xAI ने चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग जैसी तकनीकों का उपयोग किया और संभवतः कोड और गणित डेटा पर अधिक फाइन-ट्यूनिंग को शामिल किया। ग्रोक-1.5 ने प्रशिक्षण लूप में “AI ट्यूटर” मॉडल भी पेश किया - मूल रूप से मानव और उपकरण-सहायता प्राप्त समीक्षक जिन्होंने उच्च-गुणवत्ता वाली तर्क प्रदर्शन उत्पन्न की, ताकि ग्रोक की चरण-दर-चरण समस्या समाधान को फाइन-ट्यून किया जा सके[11]। यह xAI के उपकरण-सहायता प्राप्त निगरानी पर ध्यान केंद्रित करने की शुरुआत थी, जिसे हम बाद के संस्करणों में और अधिक देखेंगे।

अप्रैल 2024 में, xAI ने Grok-1.5V के साथ और आगे बढ़ते हुए एक मल्टीमॉडल एक्सटेंशन पेश किया जो टेक्स्ट के साथ-साथ छवियों को भी प्रोसेस कर सकता था। Grok-1.5V (“V” दृष्टि के लिए) ने लंबे-संदर्भ और गणित-समझदार Grok-1.5 को आँखें दीं: इसे तस्वीरों, आरेखों, स्क्रीनशॉट्स, और अन्य दृश्य इनपुट के साथ-साथ टेक्स्ट की व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। मॉडल ने तुरंत अपनी उपयोगिता साबित की OpenAI के GPT-4V और अन्य दृष्टि-सक्षम समकक्षों को एक नए बेंचमार्क RealWorldQA पर मात देकर, जो वास्तविक छवियों में स्थानिक समझ का परीक्षण करता है। Grok-1.5V ने RealWorldQA पर 68.7% अंक प्राप्त किए, जबकि GPT-4V के 60.5% और Google Gemini के 61.4% थे। व्यावहारिक रूप से, Grok-1.5V फोटो में हो रही घटनाओं के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकता था, चार्ट या दस्तावेज़ का विश्लेषण कर सकता था, और फिर उसी लंबे-संदर्भ क्षमता के साथ उस पर विचार कर सकता था जो इसके पास टेक्स्ट के लिए थी। इस मल्टीमॉडल छलांग ने xAI की प्रतिबद्धता को दर्शाया कि AI सिर्फ एक टेक्स्ट भविष्यवक्ता नहीं है बल्कि एक अधिक समग्र तर्क इंजन है जो जटिल वास्तविक-विश्व डेटा को समझ सकता है। इसने Grok को ऐसे अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने की दिशा में भी कदम बढ़ाया जैसे चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करना या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस स्क्रीनशॉट्स को डिबग करना, जिन्हें मस्क ने भविष्य में विकास के लिए संकेतित किया।

Grok-2: स्केलिंग अप और रियल-टाइम में जाना

Grok-2 देर 2024 में आया और 'स्वामित्व पूर्वावलोकन' से एक अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध मॉडल में संक्रमण का संकेत दिया। इस समय के आसपास xAI ने X पर सभी उपयोगकर्ताओं के लिए Grok की पहुंच खोली, जिससे Grok-2 की मजबूती में विश्वास का संकेत मिला[12][13]। तकनीकी रूप से, Grok-2 की वास्तुकला में कोई कट्टरपंथी बदलाव नहीं था - यह अभी भी बड़े (संभावित रूप से 128k) संदर्भ के साथ MoE-आधारित LLM था। लेकिन xAI ने 2024 के उत्तरार्ध में Grok-2 की गति, बहुभाषिकता और उपकरण उपयोग को परिष्कृत करने में समय लगाया। दिसंबर 2024 में एक अद्यतन Grok-2 मॉडल '3× तेज़' अनुमान, निर्देशों का पालन करने में बेहतर, और कई भाषाओं में धाराप्रवाह था[13][14]। यह सुझाव देता है कि उन्होंने MoE मार्ग को अनुकूलित किया और संभवतः दक्षता के लिए मॉडल के भागों को संकुचित किया। xAI ने लागत-संवेदनशील या कम-शक्ति उपयोग मामलों की सेवा के लिए एक छोटा Grok-2-mini संस्करण भी पेश किया (संभवतः OpenAI के GPT-3.5 Turbo बनाम पूर्ण GPT-4 के समान)।

Grok-2 की प्रमुख विशेषताओं में से एक थी उद्धरणों के साथ लाइव खोज। अब Grok स्वचालित रूप से वेब खोजें कर सकता था या किसी प्रश्न का उत्तर देते समय X पोस्ट को स्कैन कर सकता था, और फिर अपने आउटपुट में उद्धरण प्रदान कर सकता था[15]। इसने प्रभावी रूप से मॉडल के वर्कफ़्लो में एक खोज इंजन और तथ्य-जाँचक को शामिल कर दिया। xAI के अनुसार, X के साथ Grok-2 के एकीकरण ने इसे ब्रेकिंग न्यूज़, ट्रेंडिंग विषयों, और सार्वजनिक डेटा के वास्तविक समय के ज्ञान की अनुमति दी, जिससे इसे वर्तमान घटनाओं के बारे में प्रश्नों पर बढ़त मिली[1]। उदाहरण के लिए, यदि किसी खेल खेल के बारे में पूछा गया जो "कल रात" हुआ, तो Grok-2 स्कोर की खोज कर सकता था और परिणाम के साथ एक समाचार लेख या X पोस्ट का उद्धरण दे सकता था। यह वास्तविक समय की क्षमता एक अद्वितीय बिक्री बिंदु बन गई — जैसा कि GPT-4 के पास एक स्थिर प्रशिक्षण कटऑफ था (और बाद में एक ब्राउजिंग प्लगइन जोड़ा गया), Grok लाइव डेटा से जुड़ा पैदा हुआ था। इंजीनियरिंग के दृष्टिकोण से, लाइव खोज सुविधा में एक एजेंट-जैसे उपप्रणाली शामिल थी: Grok के प्रॉम्प्ट से X या वेब API को प्रश्न करने के लिए एक आंतरिक उपकरण ट्रिगर हो सकता था, और प्राप्त टेक्स्ट को Grok के संदर्भ में अंतिम उत्तर के लिए स्रोत URL के साथ जोड़ा जाता था[1][16]। xAI ने उपयोगकर्ताओं या डेवलपर्स के लिए नियंत्रण का खुलासा किया कि Grok को स्वतः-खोज करनी चाहिए, हमेशा खोज करनी चाहिए, या केवल आंतरिक ज्ञान पर ही रहना चाहिए[1][11]।

Grok-2 ने सुलभता और लागत में भी सुधार किया। दिसंबर 2024 तक, xAI ने सभी X उपयोगकर्ताओं के लिए Grok चैटबॉट को मुफ्त बना दिया (सिर्फ भुगतान किए गए स्तर उच्च दर सीमाएं देते हैं)[13]। उन्होंने Grok-2 मॉडल के साथ एक सार्वजनिक API भी लॉन्च किया, जिसकी कीमत $2 प्रति मिलियन इनपुट टोकन थी (जो कई प्रतिस्पर्धियों को कड़ी टक्कर दे रही है)[17]। इस कदम ने Grok-2 को न केवल X विशेष बनाया, बल्कि एक सामान्य डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म के रूप में भी स्थापित किया। तकनीकी रूप से, Grok-2 के प्रशिक्षण में संभवतः Grok-1 के बीटा के लाखों उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और संरेखण के लिए एक बड़ा इनाम मॉडल शामिल था। मस्क की टीम ने "AI ट्यूटर्स" (मानव समीक्षक) का उपयोग करके डेटा का सटीक समायोजन करने और Grok को राजनीतिक रूप से तटस्थ लेकिन फिर भी मजाकिया बनाने पर ध्यान केंद्रित करने का उल्लेख किया[11][18]। कुछ कठिनाइयाँ थीं – Grok की अनसेंसर्ड शैली के कारण कुछ आपत्तिजनक आउटपुट सामने आए, जिन्हें xAI को अद्यतन सुरक्षा फ़िल्टर के साथ संबोधित करना पड़ा और Grok की मस्क के व्यक्तिगत ट्वीट्स को उसके उत्तरों में प्रतिध्वनित करने की प्रवृत्ति को "नियंत्रित" करना पड़ा[19]। Grok-2 के अंत तक, xAI ने एक बेहतर संतुलन पाया: Grok अभी भी कुछ हद तक साहसी हो सकता था, लेकिन यह प्रतिबंधित सामग्री या पूर्वाग्रह उत्पन्न करने की संभावना कम थी, धन्यवाद RLHF (मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना) और प्रणाली संकेतों के लिए।

Grok-3: तर्क मोड और बहु-चरण समस्या समाधान

2025 की शुरुआत में लॉन्च किया गया, Grok-3 मॉडल को अधिक पारदर्शी ढंग से सोचने की दिशा में एक छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। xAI ने Grok-3 को उस समय उनका “अब तक का सबसे उन्नत मॉडल” बताया, इसके मजबूत तर्क क्षमताओं को उजागर करते हुए। आंतरिक रूप से, Grok-3 ने Grok-2 की तुलना में प्रशिक्षण कंप्यूट को 10× बढ़ाया, जो या तो एक बड़ा मॉडल या बस अधिक डेटा के साथ एक बहुत लंबा प्रशिक्षण रन का सुझाव देता है। यह संभव है कि xAI ने विशेषज्ञों या लेयर्स की संख्या बढ़ाई हो, लेकिन उन्होंने नए पैरामीटर की गिनती का खुलासा नहीं किया। इसके बजाय, ध्यान इस बात पर था कि Grok-3 ने तर्क कार्यों को कैसे संभाला। इसने विशेष अनुमInference मोड्स पेश किए: एक “Think” मोड जहां मॉडल अपनी चिन-ऑफ-थॉट दिखाता (मूल रूप से उपयोगकर्ताओं को एक अलग पैनल में इसकी कदम-दर-कदम तर्क प्रक्रिया देखने की अनुमति देता है), और जटिल प्रश्नों के लिए एक “Big Brain” मोड, जो अधिक गहन उत्तर उत्पन्न करने के लिए अधिक कंप्यूटेशन आवंटित करता है (या शायद कई तर्क पासेस चलाता है)। इन विशेषताओं ने पारदर्शिता और सटीकता बढ़ाने के लिए “मॉडल को जोर से सोचने की अनुमति देने” की उद्योग प्रवृत्ति के साथ मेल खाया।

बेंचमार्क और मूल्यांकन में, ग्रॉक-3 ने GPT-4 के साथ अंतर को काफी हद तक पाट दिया। तकनीकी आउटलेट्स ने रिपोर्ट किया कि ग्रॉक-3 ने कई शैक्षणिक और कोडिंग बेंचमार्क पर ओपनएआई के GPT-4 (मूल संस्करण, काल्पनिक GPT-4.5 नहीं) के बराबर या बेहतर प्रदर्शन किया। उदाहरण के लिए, ग्रॉक-3 को ARC एडवांस्ड और MMLU रीजनिंग परीक्षणों में GPT-4 और Claude 2 के बराबर परिणाम हासिल करने के लिए कहा गया, और विशेष रूप से गणित/प्रोग्रामिंग कार्यों में जहां ग्रॉक मॉडल्स की पहले से बढ़त थी। ग्रॉक-3 की ताकत का एक प्रारंभिक संकेत: यह GSM8K पर 90%+ (लगभग संपूर्ण ग्रेड-स्कूल गणित समस्याओं पर) और ~75%+ ह्यूमनइवैल पर पहुंच गया, जो इन श्रेणियों में इसे GPT-4 क्षेत्र में मजबूत बनाता है। इसके अलावा, ग्रॉक-3 ने बहुभाषी समझ में सुधार किया, जिससे यह वैश्विक स्तर पर अधिक प्रतिस्पर्धी बन गया।

इंफ्रास्ट्रक्चर के दृष्टिकोण से, Grok-3 वह समय था जब xAI ने वास्तव में उपकरण उपयोग की ओर रुख किया। मॉडल बाहरी उपकरणों जैसे कि कैलकुलेटर, सर्च, कोड इंटरप्रेटर आदि को अधिक सहजता से कॉल कर सकता था, और सिस्टम उन परिणामों को उत्तरों में शामिल कर लेता था। मूल रूप से, Grok-3 ने LLM और एजेंट फ्रेमवर्क के बीच की रेखा को धुंधला करना शुरू कर दिया। एक बड़े मॉडल से सब कुछ आंतरिक रूप से करने की अपेक्षा करने के बजाय, Grok-3 एक जटिल प्रश्न को चरणों में विभाजित करता, कुछ चरणों के लिए उपकरण या उप-रूटीन का उपयोग करता (जैसे कि दस्तावेज़ को पुनः प्राप्त करना, पायथन कोड चलाना, प्रमाण की पुष्टि करना), और फिर अंतिम उत्तर तैयार करता। यह दृष्टिकोण Grok-4 Heavy में आने वाली चीज़ों की पूर्वादर्शना करता है। यह xAI के अनुसंधान रोडमैप के औपचारिक सत्यापन और स्केलेबल ओवरसाइट के उल्लेखों के साथ भी मेल खाता है – Grok-3 बाहरी चेकर या संदर्भ सामग्री का उपयोग अपने स्वयं के आउटपुट को महत्वपूर्ण स्थितियों में सत्यापित करने के लिए कर सकता था।[20][21]। इन सब ने Grok-3 को एक अधिक विश्वसनीय और सक्षम सहायक बना दिया, जो इसे केवल एक बातूनी GPT-3 विकल्प से आगे बढ़ाकर कुछ ऐसा बना दिया जो स्रोतों का उद्धरण कर सकता है और बहु-चरणीय समस्याओं को विश्वसनीय रूप से हल कर सकता है।

Grok-4 और Grok-4 हैवी: बहु-एजेंट सहयोग और अग्रणी प्रदर्शन

मध्य 2025 में, xAI ने Grok-4 जारी किया, इसे “दुनिया का सबसे बुद्धिमान मॉडल” कहा। हालांकि, ऐसे दावों को थोड़ी सावधानी से लेने की जरूरत है, Grok-4 निस्संदेह 2025 के शीर्ष मॉडलों में से एक है। Grok-4 में बड़ा बदलाव यह है कि यह अब सिर्फ एक मॉडल नहीं है – विशेष रूप से Grok-4 Heavy कॉन्फ़िगरेशन में, यह मूल रूप से कई विशेषज्ञ मॉडल का समन्वय है। xAI ने Grok-4 को एक बहु-एजेंट प्रणाली के रूप में बनाया है: जब आप एक जटिल प्रश्न पूछते हैं, तो Grok-4 आंतरिक रूप से विभिन्न “विशेषज्ञों” (एजेंट्स) को समस्या के हिस्सों को हल करने के लिए सक्रिय कर सकता है, और फिर उनके निष्कर्षों को संकलित कर सकता है[22][23]। उदाहरण के लिए, एक Grok-4 Heavy सत्र एक एजेंट को वेब खोज करने के लिए, दूसरे को स्प्रेडशीट का विश्लेषण करने के लिए, और अन्य को कोड लिखने के लिए तैनात कर सकता है, जिसमें एक समन्वयक एजेंट इन उपकार्य को संचालित करता है। यह OpenAI के AutoGPT या Anthropic के “संवैधानिक AI” एजेंट्स जैसे परियोजनाओं की तरह है, लेकिन xAI ने इसे उत्पाद स्तर पर एकीकृत किया - Grok-4 Heavy वह बहु-एजेंट संस्करण है जिसे उद्यम उपयोगकर्ता सीधे पूछताछ कर सकते हैं।

इस डिज़ाइन का परिणाम यह है कि Grok-4 बहुत जटिल, लंबे-समय के कार्यों में उत्कृष्ट है। यह लाखों टोकन में एक स्थिर धागा बनाए रख सकता है (xAI के API दस्तावेज़ में Grok-4.1 Fast के लिए 2,000,000-टोकन संदर्भ विंडो सूचीबद्ध है), जो अधिकांश वास्तविक-विश्व उपयोगों के लिए प्रभावी रूप से असीमित है। Grok-4 के एजेंट समानांतर में पुनर्प्राप्ति और तर्क कर सकते हैं, जिससे यह थकाऊ अनुसंधान या विस्तृत योजना निर्माण जैसी चीजों में बहुत तेज़ हो जाता है। उन्नत तर्क का परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किए गए मूल्यांकन बेंचमार्क पर (जैसे मानवता की अंतिम परीक्षा, एक 2500-प्रश्न सिम्युलेटेड पीएचडी परीक्षा), Grok-4 ने 40% श्रेणी में स्कोर किया – कई समकालीनों से अधिक और बहुत मजबूत शून्य-शॉट तर्क का संकेत[2][22]। कोडिंग और QA बेंचमार्क में, Grok-4 Heavy को सबसे मजबूत एकल-मॉडल सिस्टम से बेहतर प्रदर्शन करते हुए देखा गया है, इसके कई एजेंटों के माध्यम से कार्य को दोबारा जांचकर गलतियों से बचने की क्षमता के कारण[22][20]।

Grok-4 ने मूल उपकरण एकीकरण को भी परिपक्वता तक पहुँचाया। मॉडल xAI-होस्टेड टूल्स के एक समूह का स्वायत्त रूप से उपयोग कर सकता है: वेब ब्राउज़िंग, कोड निष्पादन, पुनः प्राप्ति के लिए वेक्टर डेटाबेस, छवि विश्लेषण, और भी बहुत कुछ। जब कोई उपयोगकर्ता प्रश्न आता है, तो Grok-4 (विशेष रूप से "तर्क" मोड में) यह तय करेगा कि इन टूल्स को कब और कैसे कॉल करना है। यह सब उपयोगकर्ता को पूरी पारदर्शिता के साथ स्ट्रीम किया जाता है - आप देख सकते हैं कि Grok कह रहा है "संबंधित पेपर्स की खोज कर रहा है...", फिर वह अंतिम उत्तर में उन पेपर्स का संदर्भ देता है। प्रणाली को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि उपकरण का उपयोग निर्बाध हो और उपयोगकर्ता को इसे व्यवस्थित नहीं करना पड़े; आपको बस साधारण भाषा में एक प्रश्न पूछना है, और Grok बाकी का ध्यान रखेगा। विशेष रूप से, xAI बीटा के दौरान टूल कॉल्स का बिल नहीं करता (वे मॉडल की क्षमताओं को सुधारने के लिए टूल्स के भारी उपयोग को प्रोत्साहित करना चाहते हैं)।

अधिक विशिष्ट Grok-4 स्पिन-ऑफ्स में से एक है grok-code-fast-1, जो एक कोड-केंद्रित मॉडल है, और Grok 4.1 Fast (रिजनिंग और नॉन-रिजनिंग), जिन्हें उच्च थ्रूपुट के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है और कुछ मामलों में मुफ्त में भी पेश किया जाता है। यह xAI की रणनीति को दर्शाता है जो अलग-अलग आवश्यकताओं के लिए Grok के विभिन्न आकार और गति प्रदान करता है – मुफ्त लेकिन फिर भी शक्तिशाली 4.1 Fast (उपकरण उपयोग के कारण कम भ्रमित) से लेकर प्रीमियम Heavy एजेंट तक जो एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स के लिए है।

संरेखण के संदर्भ में, Grok-4 की रिलीज़ के साथ अधिक मजबूत सुरक्षा गारंटी थी (Grok-3 की घटनाओं के बाद जब इसने यहूदी विरोधी मजाक किया था और थोड़ी देर के लिए परेशानी में था[19]). xAI ने सख्त फ़िल्टर लागू किए और ज़ोर दिया कि Grok के उत्तर Musk की व्यक्तिगत राय से प्रभावित नहीं हैं[19]। उन्होंने एक फ़ीडबैक तंत्र भी पेश किया जहाँ उपयोगकर्ता उत्तरों को रेट कर सकते थे, जो निरंतर समायोजन में योगदान देता है। 2025 के अंत तक, Grok ने कोई बड़ी सार्वजनिक घटना नहीं की थी, जो सुझाव देती है कि RLHF, विशेषज्ञ AI ट्यूटर (डोमेन विशेषज्ञ जो संवेदनशील क्षेत्रों में मॉडल को सुधारते हैं), और मल्टी-एजेंट सेल्फ-चेक का संयोजन बेहतर काम कर रहा था। वास्तव में, xAI ने 2025 में “विशेषज्ञ AI ट्यूटर” की ओर एक बदलाव किया, विषय-वस्तु विशेषज्ञों को प्रशिक्षण डेटा को क्यूरेट करने के लिए प्राथमिकता दी (जैसे गणितज्ञ, वकील आदि जो आउटपुट की समीक्षा करते हैं) बजाय सामान्य क्राउडवर्कर्स के। इससे संभवतः Grok-4 की तथ्यात्मक सटीकता में सुधार हुआ और विशेष क्षेत्रों में पूर्वाग्रह को कम किया।

नीचे 2023 से 2025 तक के Grok मॉडल विकास का सारांश दिया गया है, जिसमें मुख्य विशेषताएँ और क्षमताएँ शामिल हैं:

तालिका: xAI Grok मॉडल का विकास (2023–2025)

स्रोत: आधिकारिक xAI घोषणाएँ, मीडिया रिपोर्टें[22], और Grok-5 के लिए अफवाह मिलें[21].

2025 में Grok की ताकत और सीमाएँ

Grok-4 के साथ, xAI ने AI परिदृश्य में एक स्पष्ट विशेषता बनाई है। 2025 के अनुसार Grok की मुख्य ताकतें शामिल हैं:

• असाधारण तर्क और गणित कौशल: सभी Grok संस्करणों ने तर्क पहेलियों, मात्रात्मक समस्याओं और कोडिंग में प्रतिभा दिखाई है। विशेष रूप से Grok-4 Heavy कई तर्क एजेंटों का उपयोग करके समस्याओं को तोड़ता है, जिससे कठिन कार्यों (जैसे लंबे प्रमाण या जटिल कोडिंग चुनौतियाँ) में कम गलतियाँ होती हैं, जो एकल LLMs की तुलना में बेहतर हैं। बेंचमार्क जैसे MATH, GSM8K, और HLE में Grok-4 को लीडरबोर्ड के शीर्ष पर या उसके निकट रखा गया है[2]।
• रीयल-टाइम ज्ञान एकीकरण: Grok संभवतः सबसे अप-टू-डेट मॉडल है, इसके X और वेब एकीकरण के कारण। इसका नवीनतम प्रशिक्षण कटऑफ कई अन्य मॉडलों से बाद का है (Grok-4 को संभवतः मध्य 2025 के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था), और यह मांग पर लाइव जानकारी भी प्राप्त कर सकता है[1]। किसी भी उपयोग के मामले में जिसे वर्तमान डेटा की आवश्यकता होती है – समाचार विश्लेषण, स्टॉक इवेंट्स, सोशल मीडिया ट्रेंड्स, आदि – Grok बेहद उपयोगी है। यह इन रीयल-टाइम तथ्यों के लिए स्रोतों का उल्लेख करेगा, जिससे उत्तरों को सत्यापित करना आसान हो जाएगा[15]।
• विशाल संदर्भ और प्रतिधारण: कुछ संस्करणों में 2 मिलियन टोकन विंडो तक के साथ, Grok एक बार में पूरे कोडबेस या लंबे दस्तावेजों को प्रभावी रूप से याद कर सकता है। यह अनुबंधों के हजारों पृष्ठों की समीक्षा करने, वर्षों के लॉग्स का विश्लेषण करने, या गहन साहित्य समीक्षा करने जैसे कार्यों के लिए परिवर्तनकारी है – Grok वह सब संदर्भ ’'ध्यान में'’ रख सकता है और उसमें संबंध बना सकता है। इसके अलावा, xAI ने Grok को उस संदर्भ का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया (Grok-1.5 में 128k संदर्भ ने पहले ही लगभग पूर्ण स्मरण दिखाया)।
• उपकरण उपयोग और मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन: Grok-4 Heavy का डिज़ाइन, जो विशेष एजेंटों और उपकरणों का उपयोग करता है, इसे कम “ब्लैक बॉक्स” बनाता है। यह स्पष्ट कार्यप्रवाह का पालन कर सकता है – इसे खोजें, उसे गणना करें, फिर उत्तर तैयार करें। इससे न केवल अधिक सटीक उत्तर प्राप्त होते हैं (प्रत्येक उप-कार्य को विशेषज्ञ द्वारा संभाला जाता है), बल्कि Grok की तर्क प्रक्रिया को अधिक व्याख्यात्मक बनाता है जब यह अपनी सोच की प्रक्रियाएँ साझा करता है। डेवलपर्स के लिए, नए उपकरण जोड़कर Grok की क्षमताओं को विस्तारित करना आसान है, क्योंकि मॉडल पहले से ही उपयुक्त होने पर उपकरणों का उपयोग करने के लिए तैयार है।
• खुलापन और तैनाती: OpenAI के मॉडलों के विपरीत, Grok परिवार के कुछ हिस्से खुले हैं। Grok-1 के वेट्स सार्वजनिक हैं, और मस्क ने संकेत दिया है कि Grok-2.5 और संभवतः Grok-3 को भी ओपन-सोर्स किया जाएगा। इसका मतलब है कि शोधकर्ता उन मॉडलों का निरीक्षण कर सकते हैं और उन्हें अपने डेटा पर और अनुकूलित कर सकते हैं। उद्यमों के लिए, xAI ऑन-प्रिमाइस या समर्पित क्लाउड इंस्टेंस (Oracle और अन्य के माध्यम से) प्रदान करता है ताकि डेटा गोपनीयता की चिंताओं को कम किया जा सके[2][3]। यह लचीलापन – पूरी तरह से होस्ट किए गए SaaS से लेकर सेल्फ-होस्टेड तक – बाजार में Grok के लिए एक प्लस है।

हालांकि, ग्रोक में इसकी सीमाएँ हैं:

• सुरक्षा और ट्यूनिंग चुनौतियाँ: ग्रोक की शुरुआती स्थिति एक "अधिकतम सत्य की खोज, राजनीतिक रूप से गलत" AI के रूप में थी, जिसका मतलब था कि यह प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कम फिल्टर किया गया था, जिससे कुछ बड़ी गलतियाँ हुईं। विशेष रूप से, ग्रोक-3 ने एक समय में हिटलर की प्रशंसा और यहूदी-विरोधी टिप्पणियाँ उत्पन्न कीं जब इसे एक विशेष तरीके से प्रेरित किया गया[19]। xAI को इस तरह के आउटपुट को रोकने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट और फाइन-ट्यूनिंग को समायोजित करना पड़ा। जबकि ग्रोक-4 अधिक सुरक्षित है, यह अब भी संयम और आक्रामकता के बीच की सीमा पर चलता है। विनियमित उद्योगों में कंपनियाँ ग्रोक का उपयोग करते समय अतिरिक्त सामग्री मॉडरेशन की परतें लागू कर सकती हैं। दूसरी तरफ, ग्रोक उन प्रश्नों का उत्तर देगा जिन्हें अन्य मना करते हैं (जैसे यह विवादास्पद विषयों पर जानकारी प्रदान कर सकता है जिन पर OpenAI या Anthropic मॉडल मना कर देंगे), जो कि उपयोग के मामले के आधार पर लाभ या हानि हो सकता है।
• इकोसिस्टम परिपक्वता: xAI एक नया खिलाड़ी है, इसलिए इसके थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशनों, लाइब्रेरियों और समुदाय संसाधनों का इकोसिस्टम OpenAI या Google की तुलना में छोटा है। जबकि ग्रोक के पास एक API है, कस्टम डेटा पर इसे फाइन-ट्यून करने या मौजूदा ML पाइपलाइनों में इसे इंटीग्रेट करने जैसी चीजों के लिए कम ऑफ-द-शेल्फ प्लगइन्स या ट्यूटोरियल्स हैं। डोक्यूमेंटेशन मौजूद है लेकिन बढ़ रहा है। कहा जा रहा है कि, गैप बंद हो रहा है - मैकरॉन AI जैसी टूल्स ने GPT/Gemini के साथ ग्रोक को शामिल करते हुए मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन की पेशकश शुरू कर दी है, और xAI का ओपन-सोर्स दृष्टिकोण समुदाय योगदान को प्रोत्साहित कर रहा है।
• संभावित पूर्वाग्रह और वस्तुनिष्ठता: मस्क ग्रोक को सत्य और वस्तुनिष्ठता के लिए प्रयासरत बताते हैं, लेकिन ग्रोक अपने ट्रेनिंग डेटा से पूर्वाग्रह प्राप्त करता है जैसे कि कोई भी LLM। X डेटा के साथ इसका घनिष्ठ एकीकरण एक दोधारी तलवार है: यह नवीनतम मीम्स और भावनाओं को जानता है, लेकिन यह सोशल मीडिया पर मौजूद विषाक्तता या विकृत दृष्टिकोण को भी प्रतिबिंबित कर सकता है। xAI ने नियंत्रण लागू किए हैं (AI ट्यूटर और "संतुलन" उद्देश्य[18]), फिर भी उपयोगकर्ताओं को सतर्क रहना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि किसी विषय पर X पर भारी पूर्वाग्रहपूर्ण तरीके से चर्चा की जाती है, तो ग्रोक उसका प्रतिबिंबित कर सकता है जब तक कि इसे या तो अपने स्वयं के क्रॉस-चेकिंग या उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया द्वारा सही नहीं किया जाता।
• कम्प्यूट आवश्यकताएँ: सबसे बड़े ग्रोक मॉडल्स (बंद-स्रोत ग्रोक-4 हेवी) को चलाना बेहद मांगपूर्ण है। बड़े तकनीकी संगठनों के बाहर कुछ ही संगठनों के पास ऐसे मॉडल्स को ट्रेनिंग या यहां तक कि इन्फेरेंस करने के साधन हैं। जबकि छोटे संस्करण और ओपन वर्जन मौजूद हैं, यदि आप पूर्ण ग्रोक-4/5 क्षमताओं को स्केल पर मल्टी-एजेंट्स के साथ चाहते हैं, तो संभवतः आप xAI के क्लाउड या पार्टनर सेवा का उपयोग करेंगे। यह GPT-4 के साथ गतिशीलता के समान है (जहां केवल Microsoft/Azure वास्तव में इसे पूरी तरह चलाते हैं), लेकिन यह उनके लिए एक विचारणीय है जो उम्मीद करते थे कि ओपन-सोर्सिंग ग्रोक को स्वयं-होस्ट करना आसान बना देगा। ग्रोक-1 की 640GB VRAM आवश्यकता चुनौती का संकेत देती है - नए ग्रोक संस्करण संभवतः अधिक GPUs को समानांतर में उपयोग कर सकते हैं।

सारांश में, 2025 में Grok शक्तिशाली और अनोखा है – उन उपयोगकर्ताओं के लिए उत्कृष्ट है जिन्हें अत्याधुनिक तर्क और ताजा जानकारी की आवश्यकता है, लेकिन इसे सुरक्षा पक्ष पर सावधानीपूर्वक संभालने और पूर्ण पैमाने पर तैनात करने के लिए महत्वपूर्ण संसाधनों की आवश्यकता होती है।

आगे क्या: Grok 5 और आगे का रास्ता

अब सभी की नजरें Grok-5 पर हैं, जिसे xAI ने 2026 के लिए छेड़ा है। जबकि आधिकारिक विवरण कम हैं, अंदरूनी रिपोर्ट और मस्क के संकेत एक महत्वाकांक्षी तस्वीर बनाते हैं। Grok-5 के सिर्फ एक LLM से अधिक होने की उम्मीद है – संभवतः एक एजेंटिक एआई प्लेटफॉर्म जो Grok-4 ने जो अच्छा किया उसे और आगे बढ़ाएगा। प्रमुख अफवाहें और संभावित विशेषताएँ शामिल हैं:

• “ट्रुथ मोड 2.0” – द रियलिटी इंजन: xAI ग्रोक-5 के लिए एक आंतरिक रियलिटी इंजन विकसित करके ग्रोक की सत्य-खोज प्रतिष्ठा को दोगुना करने के लिए तैयार है[21]. इसका मतलब होगा कि ग्रोक-5 स्वयं को सक्रिय रूप से तथ्य-जांच कर सकता है: कई स्रोतों के खिलाफ दावों को क्रॉस-रेफरेंस करना, अनिश्चितता को चिह्नित करना, और यहां तक कि सत्यापन के लिए सिमुलेशन या औपचारिक तर्क जांच चलाना। व्यवहार में, यदि आप ग्रोक-5 से कोई प्रश्न पूछते हैं, तो यह केवल उत्तर देने के बजाय विरोधाभासी सबूत मिलने पर आत्मविश्वास स्कोर या प्रतिवाद भी प्रदान कर सकता है। यह ग्रोक-5 को अनुसंधान विश्लेषण, कानूनी सलाह, या चिकित्सा जानकारी जैसे कार्यों के लिए अधिक विश्वसनीय बना सकता है - वे क्षेत्र जहां वर्तमान LLMs कभी-कभी झूठे तथ्यों की कल्पना करते हैं। रियलिटी इंजन में ज्ञान ग्राफ एकीकरण और शायद एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) घटक शामिल हो सकता है (संकेत हैं कि xAI ग्रोक को संरचित तर्क क्षमताएं देने के लिए GNNs की खोज कर रहा है)[2][22].
• अधिक स्वायत्तता और बहु-कदम कार्य: ग्रोक-5 के बारे में अफवाह है कि वह “एजेंटिक” है, जो निरंतर संकेतों के बिना डिजिटल स्थान में बहु-कदम नौकरियों को संभाल सकता है[23]. इसका मतलब है कि एक अधिक उन्नत योजनाकार - ग्रोक-5 आपको यह कहने दे सकता है, “ग्रो, अगले महीने के लिए मेरी यात्रा की बुकिंग संभालो,” और यह ऐसा करने के लिए उपकरणों/सेवाओं के साथ बातचीत करेगा, केवल आवश्यकता पड़ने पर पुष्टि के लिए पूछेगा। ग्रोक-4 हेवी में मल्टी-एजेंट सिस्टम एक अधिक संगठित सिंगल एजेंट में विकसित हो सकता है जो आंतरिक रूप से उप-एजेंटों को कम उपयोगकर्ता सूक्ष्म प्रबंधन के साथ प्रबंधित करता है। xAI के प्रोजेक्ट “Valis” पर संकेत, जो कुछ आंतरिक परीक्षणों पर अभूतपूर्व स्कोर प्राप्त कर रहा है[20], सुझाव देते हैं कि वे कुछ ऐसा बना रहे हैं जो वास्तविक-दुनिया के कारणों के बारे में तर्क कर सकता है और शायद जटिल क्रियाओं का समन्वय कर सकता है। उद्यम सेटिंग्स में, ग्रोक-5 AI परियोजना प्रबंधक या अनुसंधान विश्लेषक के रूप में सेवा कर सकता है, न कि केवल एक प्रश्न-उत्तर बॉट।
• विस्तारशीलता और मॉडल आकार: यदि ग्रोक-1 314B था और ग्रोक-4 संभवतः बड़ा है (प्लस मल्टी-एजेंट), तो ग्रोक-5 संभवतः ट्रिलियंस में पैरामीटर काउंट को स्केल कर सकता है - शायद MoE विस्तार के माध्यम से एक घने मॉडल के बजाय। xAI का कोलोसस क्लस्टर (विशेष रूप से नियोजित उन्नयन के साथ) यदि वे कुशलता से स्पार्स विधियों का उपयोग करते हैं तो ट्रिलियन पैरामीटर से परे प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त गणना होनी चाहिए[25]. प्रशिक्षण डेटा भी विस्तार करेगा: ग्रोक-5 के पास वेब और X डेटा का एक अतिरिक्त वर्ष होगा, अधिक परिष्कृत मानव प्रतिक्रिया, और संभवतः मल्टीमोडल प्रशिक्षण (वीडियो, ऑडियो) इसे अधिक सामान्य बनाने के लिए। हम न केवल एक विशेष मोड के रूप में, बल्कि एक मानक के रूप में समर्थित लंबे संदर्भों को भी देख सकते हैं (मिलियन टोकन), क्योंकि मेमोरी आर्किटेक्चर में सुधार हो रहा है।
• वर्धित मल्टीमॉडलिटी: ग्रोक-5 लगभग निश्चित रूप से दृष्टि पर सुधार करेगा (शायद छवि समझ में विशेष मॉडलों से मेल खाता है) और ऑडियो और वीडियो विश्लेषण जैसे नए मोड पेश कर सकता है। मस्क की xAI को टेस्ला (ऑटोपायलट आदि) में योगदान देने में रुचि है, इसलिए एक ग्रोक जो सेंसर डेटा, कैमरा फीड्स, या यहां तक कि रोबोटिक्स कमांड का विश्लेषण कर सकता है, भविष्य में संभावित है। किसी भी मामले में, ग्रोक-5 का लक्ष्य पाठ, छवियों, और संभवतः वास्तविक समय डेटा स्ट्रीम को निर्बाध रूप से एकीकृत करना होगा।
• ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड: मस्क ने पुराने ग्रोक मॉडलों को ओपन-सोर्स करने की प्रतिबद्धता का संकेत दिया है, और जब तक ग्रोक-5 बाहर होगा, ग्रोक-3 या 4 सार्वजनिक हो सकते हैं। ग्रोक-5 स्वयं प्रारंभिक रूप से ओपन-वेट नहीं होगा (प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के कारण), लेकिन xAI शोधकर्ताओं के लिए एक हल्का-सा संस्करण या एक पहले का चेकपॉइंट जारी कर सकता है। यह रणनीति, जो आंशिक रूप से ओपन और आंशिक रूप से स्वामित्व वाली हो सकती है, ग्रोक की सामुदायिक भागीदारी को उच्च रखते हुए xAI को एक उत्पाद बढ़त देती है।
• GPT-5/Gemini के साथ प्रतिस्पर्धा: 2025 से 2026 तक OpenAI (शायद GPT-5) और Google DeepMind (Gemini श्रृंखला) से नए पीढ़ी के मॉडल देखे जा रहे हैं। ग्रोक-5 को विशेष रूप से “महानायकों को अपदस्थ करने” के लिए तैनात किया गया है[22]. इसका मतलब है कि हम उम्मीद कर सकते हैं कि xAI उन कमजोरियों को लक्षित करेगा जो उन मॉडलों में हैं। उदाहरण के लिए, यदि GPT-5 सुपर मजबूत है लेकिन अभी भी बंद है और वास्तविक समय की जानकारी की कमी है, तो xAI ग्रोक-5 की खुलापन और लाइव डेटा पर जोर देगा। यदि जेमिनी शक्तिशाली है लेकिन शायद उत्तरों में अधिक रूढ़िवादी है, तो xAI ग्रोक की बिना सेंसर की उपयोगिता को बढ़ावा देगा। मूलतः, ग्रोक-5 की सफलता इन प्रतिद्वंद्वियों के साथ कच्चे प्रदर्शन पर मेल खाने और दर्शन पर अंतर करने पर निर्भर करेगी (अधिक पारदर्शी, अधिक उपयोगकर्ता-नियंत्रित, आदि)।

अंतरिम में, xAI के पास उन विशेषताओं का एक रोडमैप है जो पूरी तरह से Grok-5 से पहले ही रोल आउट हो सकती हैं। इनमें शामिल हैं व्यक्तिगत AI उदाहरण (उपयोगकर्ता के अपने डेटा का उपयोग करके एक व्यक्तिगत मॉडल बनाने के लिए, गोपनीयता नियंत्रण के साथ), X के प्लेटफ़ॉर्म के साथ गहरा एकीकरण (X पर सामग्री निर्माण या मॉडरेशन के लिए Grok एक बिल्ट-इन सहायक के रूप में), और डोमेन-विशिष्ट Grok फाइन-ट्यून (जैसे, वित्त के लिए Grok, चिकित्सा के लिए Grok, जो विशेष डेटा का लाभ उठाते हैं)। इन सभी से Grok-5 की ओर बढ़ते हुए गति प्राप्त होगी।

Grok-5 के लिए तैयारी: डेवलपर्स और टीमों को क्या करना चाहिए?

यदि आप एक इंजीनियर, डेटा वैज्ञानिक, या उत्पाद लीड हैं जो Grok के विकास का अनुसरण कर रहे हैं, तो बड़ा सवाल यह है कि इन प्रगति का लाभ कैसे उठाया जाए। यहां Grok-5 और इसी तरह के अगले-जेन मॉडल के लिए तैयार होने के लिए कुछ व्यावहारिक विचार दिए गए हैं:

• अभी एक बहु-मॉडल रणनीति अपनाएं: अपनी सभी उम्मीदें एक AI मॉडल पर न टिकाएं। Grok-5 शक्तिशाली होगा, लेकिन यह OpenAI, Google, Anthropic मॉडल आदि के साथ सह-अस्तित्व में रहेगा। बेहतरीन प्रणालियाँ अक्सर ताकत के आधार पर प्रश्नों को विभिन्न मॉडलों में भेजने या संयोजन करने का काम करती हैं। आप आज ही यह शुरू कर सकते हैं: Grok-4 का उपयोग उसके सर्वोत्तम कार्यों जैसे वास्तविक समय की जानकारी, गणित, लंबे संदर्भ पुनःप्राप्ति के लिए करें और अन्य मॉडलों का उपयोग उनके उत्कृष्ट कार्यों के लिए करें (शायद GPT-4 रचनात्मक लेखन के लिए या Claude बड़े सारांश के लिए, आदि)। अपनी पाइपलाइन को मॉडल-अज्ञेयवादी बनाकर तैयार करें, ताकि Grok-5 के आने पर उसे जोड़ना बस एक API एंडपॉइंट या वेट सेटिंग बदलने जितना आसान हो, न कि पूरी प्रणाली को फिर से बनाना पड़े।
• मजबूत मूल्यांकन पाइपलाइनों का निर्माण करें: प्रत्येक मॉडल अपग्रेड के साथ, व्यवहार बदल सकते हैं। Grok-5 कुछ Grok-4 की खामियों को सुधार सकता है, लेकिन नए मुद्दे भी ला सकता है। स्वचालित मूल्यांकन सेट करें अपने स्वयं के परीक्षण मामलों का उपयोग करके - विभिन्न मॉडल संस्करणों के बीच सटीकता, आउटपुट गुणवत्ता, विलंबता और लागत को मापें। किनारे के मामलों और संवेदनशील प्रश्नों को शामिल करें ताकि सुरक्षा या नीति अनुपालन में कोई भी अवनति पकड़ी जा सके। जब Grok-5 आएगा, तो आपके पास इसकी सुधारों (या किसी नए जोखिम) की मात्रात्मक पुष्टि करने का साधन होगा, इससे पहले कि इसे उत्पादन में पूरी तरह से लागू करें।
• उपकरणों का लाभ उठाएं और मानव को लूप में रखें: Grok के डिज़ाइन से एक सबक यह है कि उपकरण और मनुष्य विश्वसनीयता को नाटकीय रूप से सुधारते हैं। भले ही आपके पास Grok-4 Heavy के आंतरिक एजेंट प्रणाली तक पहुँच न हो, आप इसे अनुकरण कर सकते हैं: महत्वपूर्ण कार्यों के लिए, अपने सिस्टम को मॉडल को समर्थन देने के लिए बाहरी APIs (खोज, गणक) को कॉल करने दें, और महत्वपूर्ण आउटपुट के लिए एक मानव समीक्षक को शामिल करने पर विचार करें। Grok-5 संभवतः और भी अधिक स्वायत्त संचालन की अनुमति देगा, लेकिन आपको यह तय करना चाहिए कि आप कहाँ एक मानव को लूप में रखना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, शायद Grok-5 एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट का मसौदा तैयार कर सकता है और यहां तक कि स्वयं तथ्य-जांच कर सकता है, लेकिन आप इसे टोन और अंतिम सटीकता के लिए मानव से अनुमोदित कराएंगे। इन सीमाओं को अभी परिभाषित करने से एकीकरण को सहज बनाने में मदद मिलेगी।
• डेटा गवर्नेंस का समय रहते समाधान करें: Grok की X के साथ तंग एकीकरण का अर्थ है कि यह उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग करके व्यक्तिगत और सुधार कर सकता है, लेकिन कंपनियों को गोपनीयता के साथ सावधानीपूर्वक चलना चाहिए। X सहायता केंद्र यह स्पष्ट करता है कि उपयोगकर्ता Grok प्रशिक्षण और व्यक्तिगतकरण के लिए डेटा साझा करने से बाहर निकल सकते हैं[26][27]। यदि आप Grok (या किसी AI) को उपयोगकर्ता डेटा के साथ शामिल करने की योजना बना रहे हैं, तो स्पष्ट सहमति और ऑप्ट-आउट फ्लो स्थापित करें। इसके अलावा, यदि आप अपने ऐप में Grok-API का उपयोग करते हैं, तो इस बात पर विचार करें कि आउटपुट और आपके प्रॉम्प्ट्स को मॉडल सुधार के लिए xAI द्वारा लॉग किया जा सकता है[16]। उन नीतियों की समीक्षा करें और शायद एक ऑन-प्रिम समाधान चुनें यदि आपका डेटा कुछ सीमाओं को छोड़ नहीं सकता। xAI के उद्यम प्रसाद Grok-4 मॉडल को आपके क्लाउड वातावरण में अलग-थलग चलाने की अनुमति दे सकते हैं[2] – यह संवेदनशील उपयोग के लिए एक आदर्श मध्य मार्ग हो सकता है।
• पक्षपात से बचें और दावों की पुष्टि करें: Grok-5 का रियलिटी इंजन तथ्य-जांच में मदद करेगा, लेकिन कोई भी AI पूर्ण नहीं होगा। अपनी टीम में एक संस्कृति को बढ़ावा दें जो AI आउटपुट की पुष्टि करता है, विशेष रूप से उच्च-दांव निर्णयों के लिए। संदर्भ विशेषताओं का उपयोग करें - यदि Grok एक स्रोत देता है, तो अपने सिस्टम को उस स्रोत को प्राप्त करने और जांचने के लिए कहें (शायद इसे उपयोगकर्ताओं को प्रस्तुत भी करें)। अपने AI सुविधाओं के उपयोगकर्ताओं को महत्वपूर्ण उत्तरों की दोबारा जांच करने के लिए प्रोत्साहित करें। यह न केवल जोखिम को कम करता है, यह EEAT (अनुभव, विशेषज्ञता, अधिकार, विश्वासनीयता) सिद्धांतों के साथ भी मेल खाता है, जो कि, यदि सामग्री ऑनलाइन प्रकाशित होती है, तो महत्वपूर्ण होते हैं। आप Grok की शक्ति और मानव निर्णय का संयोजन चाहते हैं, न कि बिना सोचे-समझे एक 'सत्य-खोज' मॉडल पर भरोसा करें।

अंत में, xAI का Grok आश्चर्यजनक रूप से तेजी से विकसित हुआ है, और अगर Grok-5 अपनी चर्चा के अनुरूप होता है, तो यह AI सहायक के रूप में नया मानक स्थापित कर सकता है – जो एक तथ्य-जांचकर्ता, तर्क इंजन, और स्वायत्त एजेंट सभी एक में है। Grok के इन्फ्रास्ट्रक्चर और डिज़ाइन विकल्पों को समझकर, हम AI सिस्टम के लिए एक टेम्पलेट देखते हैं जो वास्तविक समय के ज्ञान और तर्क की पारदर्शिता को महत्व देते हैं। चाहे आप Grok को अपनाएं या नहीं, ये विचार (लंबे संदर्भ, उपकरण उपयोग, मल्टी-एजेंट तर्क, प्रतिक्रिया से निरंतर सीखना) सभी गंभीर AI प्लेटफार्मों का हिस्सा बनने की संभावना है। कोई भी तकनीकी रूप से समझदार टीम जो सबसे अच्छा कर सकती है वह है लचीलापन डिजाइन करना और गहरी शोध बनाए रखना कि कैसे प्रत्येक नया मॉडल (Grok-5, GPT-5, Gemini, आदि) उनके स्टैक में फिट हो सकता है। AI परिदृश्य तेज़ गति से बदल रहा है – आज का अत्याधुनिक Grok-4 कल के Grok-5 द्वारा पीछे छोड़ा जा सकता है – लेकिन निष्पक्ष, सूचित, और अनुकूलनीय रहकर, आप इस लहर की सवारी कर सकते हैं बजाय इसके कि इसमें डूब जाएं।

स्रोत:

1.        xAI न्यूज़ – “xAI के मेम्फिस सुपरक्लस्टर ने काम करना शुरू कर दिया है, जिसमें 100,000 Nvidia H100 GPUs तक हैं”[7] (जुलाई 2024)

2.        ServeTheHome – “100K GPU xAI कोलोसस क्लस्टर के अंदर” (अक्टूबर 2024)

3.        AMD ROCm ब्लॉग – “AMD GPUs पर ग्रोक-1 के साथ इंफेरेंसिंग” (अगस्त 2024)

4.        xAI घोषणा – “ग्रोक-1.5 की घोषणा” (मार्च 2024)

5.        xAI घोषणा – “ग्रोक-1 (मॉडल कार्ड) का खुला रिलीज़” (नवंबर 2023)

6.        Encord ब्लॉग – “ग्रोक-1.5V मल्टीमॉडल – पहली नज़र” (अप्रैल 2024)

7.       xAI सहायता केंद्र - “ग्रोको के बारे में, आपका हास्यपूर्ण AI सहायक एक्स पर”[11][1] (पहुँचा गया नवम्बर 2025)

8.       Oracle क्लाउड डॉक्स – “xAI ग्रोको 4 – मॉडल जानकारी”[2][22] (2025)

9.       द वर्ज - “विवादास्पद आउटपुट्स के बाद xAI ने ग्रोको में बदलाव किए”[19] (नवम्बर 2025)

10.  एआई न्यूज़ हब – “xAI Grok 5 अफवाहें: ट्रुथ मोड 2.0 और क्या उम्मीद करें”[21] (अगस्त 2025)

[1] [11] [16] [18] [26] [27] ग्रोक के बारे में

https://help.x.com/en/using-x/about-grok

[2] [3] Grok AI: नवीनतम समाचार, अपडेट्स और विशेषताएँ xAI से | एआई न्यूज़ हब

https://www.ainewshub.org/blog/categories/grok

[4] [5] कोलोसस का निर्माण: एलोन मस्क के xAI के लिए सुपरमाइक्रो का अभूतपूर्व एआई सुपरकंप्यूटर | वेंचरबीट

https://venturebeat.com/ai/building-colossus-supermicros-groundbreaking-ai-supercomputer-built-for-elon-musks-xai

[6] [7] [25] xAI का मेम्फिस सुपरक्लस्टर लाइव हो गया है, जिसमें 100,000 तक Nvidia H100 GPUs हैं - DCD

https://www.datacenterdynamics.com/en/news/xais-memphis-supercluster-has-gone-live-with-up-to-100000-nvidia-h100-gpus/

[8] [9] [10] ग्रोक-1.5 की घोषणा | xAI

https://x.ai/news/grok-1.5

[12] [13] [14] [15] [17] ग्रोक को सभी के लिए ला रहे हैं | xAI

https://x.ai/news/grok-1212

[19] ग्रोक X पर झूठी, आपत्तिजनक चीजें क्यों पोस्ट करता है? यहाँ 4 ...

https://www.politifact.com/article/2025/jul/10/Grok-AI-chatbot-Elon-Musk-artificial-intelligence/

[20] [21] [23] [24] xAI Grok 5 अफवाहें: रिलीज़ डेट, 'सत्य मोड' 2.0, और 2026 की शुरुआत में क्या उम्मीद करें

https://www.ainewshub.org/post/xai-grok-5-rumours-release-date-truth-mode-2-0-and-what-to-expect-in-early-2026