Grok 1 ကနေ Grok 5 အထိ: xAI ရဲ့ AI အခြေခံဖွဲ့စည်းမှုနဲ့ မော်ဒယ်တိုးတက်မှု

စာရေးသူ: Boxu Li

xAI ရဲ့ Grok က X ပေါ်က စွန့်စားမှုရှိတဲ့ ချက်ဘုတ်ကနေ အစွမ်းထက် AI ပလက်ဖောင်းအဖြစ် မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်လာပါတယ်။ ဒီ အနက်ရှိုင်းတဲ့ ခရီးစဉ်က Grok-1, 2, 3, နဲ့ 4 တွေကနေ ဘယ်လို အခြေခံဖွဲ့စည်းမှုနဲ့ မော်ဒယ် စွမ်းရည်တွေ တိုးတက်လာခဲ့သလဲဆိုတာနဲ့ လာမယ့် Grok-5 မှာ ဘာတွေ မျှော်လင့်နိုင်မလဲဆိုတာကို ကြည့်ရှုပါ။

xAI Grok ဆိုတာ ဘာလဲ? အမြန်ပြန်လည်ကြည့်ရှုခြင်း

Grok သည် Elon Musk ရဲ့ AI စတတ်ပ် xAI မှ ဖွံ့ဖြိုးထားသော အလားအလာကြီးသော ဘာသာစကား မော်ဒယ် (LLM) များ၏ အထင်ကရ အမျိုးအစား ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို 2023 နောက်ပိုင်းတွင် အပြာရောင် ပျော်ရွှင်မှုရှိသော လူသုံးများအတွက် chatbot အဖြစ် X (ဟောင်း Twitter) တွင် စတင်ခဲ့သည်။ Grok အား အထူးထင်ထင်ရှားရှား ထင်ရှားစေခဲ့သော အချက်မှာ ၎င်း၏ အချိန်နှင့် တပြေးညီ သိရှိမှု ဖြစ်သည်။ အများစုသော LLM များသည် ရိုးသော လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု ဒေတာနှင့် အတူ ရှိနေသော်လည်း Grok သည် X ၏ တိုက်ရိုက် feed နှင့် ချိတ်ဆက်မှု ပြုလုပ်ထားပြီး လက်တိက် ကမ္ဘာ့ကျော်ရှာဖွေရေးကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ လက်တွေ့တွင် Grok သည် LLM နှင့် တိုက်ရိုက် ဒေတာ အေးဂျင့် တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသော အမျိုးအစား ဖြစ်သည် - ၎င်းသည် X ပို့စ်များမှ နောက်ဆုံးသတင်းအချက်အလက်များကို ရယူကာ အင်တာနက်မှဖြစ်စေ၊ အဆိုပြုချက်များနှင့်အတူ ၎င်း၏ အဖြေများတွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ၎င်း၏ “Hitchhiker’s Guide to the Galaxy” စတိုင် bot သည် အားလုံးကို နီးပါးဖြေကြားရန် စိတ်လှုပ်ရှားမှုရှိခဲ့သည် (အခြား AI များသည် ငြင်းပယ်နိုင်သော “spicy” မေးခွန်းများကိုပါ)၊ ၎င်း၏ မဖြစ်နိုင်သော ညှဉ်းပန်းမှုကြောင့် အာရုံစိုက်မှု - နှင့် အချို့သော အငြင်းပွားမှုများကို ဖန်တီးခဲ့သည်။

Grok အောက်မှာ မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းမဟုတ်ပဲ မော်ဒယ်နဲ့ကိရိယာတွေ၏ မိသားစုတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ အစပိုင်းမှာ xAI က Apache-2.0 လိုင်စင်နဲ့အောက်မှာ အခြေခံ Grok-1 မော်ဒယ် (၃၁၄ ဘီလီယံ ပါရာမီတာများပါဝင်တဲ့ ကွန်ယက်ကြီး) ကို စစ်မှန်စွာ ဖွင့်လှစ်ခဲ့ပါတယ်။ ထိုအချိန်မှစ၍ xAI က လျင်မြန်စွာ တိုးတက်လာခဲ့ပါတယ်။ Grok-1.5 က ရှည်လျားတဲ့ အကြောင်းအရာနဲ့ မော်ဒယ်များကို ထည့်သွင်းပြီး Grok-2 က အမြန်နှုန်းနဲ့ ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးကို ထောက်ပံ့မှုကို တိုးတက်စေနိုင်ပါတယ်။ Grok-3 က ရှင်းလင်းသော အကြောင်းပြချက်များကို ထည့်သွင်းပေးပြီး Grok-4 (နှင့် 4 “Heavy”) က ကိရိယာအသုံးပြုမှုနဲ့ ပူးပေါင်းလုပ်ကိုင်သော အောက်ခံအေးဂျင့်များကို ထည့်သွင်း၍ များစွာသော အေးဂျင့်များနှင့်ပတ်သက်သော နယ်ပယ်တွင် ရောက်ရှိစေခဲ့ပါတယ်။ ယခု Grok ကို X ပေါ်ရှိ Grok chatbot, xAI API, နှင့် cloud platform များမှတဆင့် အသုံးပြုနိုင်ပါပြီ (Oracle Cloud သည် Grok-4 ကို ပထမတန်းစား မော်ဒယ် အဖြစ် စမ်းသပ်ထားသည်ဟု ဖော်ပြထားသည်[2][3])။ အတိုချုပ်ပြောရရင် Grok သည် တစ်ခုတည်းသော edgy chatbot မှ တစ်ခုလုံးသော AI stack သို့ - အမှန်တရားကို ရှာဖွေရန်, အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပေါင်းစပ်မှု, နှင့် ခက်ခဲသော အကြောင်းပြချက်များကို အခြေတည်သော stack သို့ ဖွံ့ဖြိုးလာခဲ့သည်။

Grok ၏အခြေခံဖွဲ့စည်းမှုအတွင်း: Colossus စူပါကွန်ပျူတာနှင့် JAX+Rust Stack

Grok ၏စကားပြောရှေ့ခံ၏နောက်တွင် ကမ္ဘာ့အင်အားအကြီးဆုံး AI စူပါကွန်ပျူတာတစ်လုံးရှိသည်။ Colossus - Memphis, Tennessee ရှိ xAI ၏ GPU မဂ္ဂါ-ကလပ်စတာကို Grok ကို နောက်ဆုံးနည်းပညာအတိုင်း လေ့ကျင့်ရန်နှင့် အလုပ်လုပ်ရန် တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ 2024 အလယ်ပိုင်းတွင် ကြေညာခဲ့ပြီး Musk က "Memphis Supercluster" ဟု အမည်ပေးခဲ့သော Colossus သည် 100,000 NVIDIA H100 GPU များကို တစ်ခုတည်းသော အမြင့်ဆုံးအကျိုးရှိသော RDMA အထုပ်ဖြင့် ချိတ်ဆက်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Musk ၏ စကားလုံးများဖြင့် "ဒါက ကမ္ဘာ့အင်အားအကြီးဆုံး AI လေ့ကျင့်ရေးကလပ်စတာဖြစ်ပါတယ်!" Colossus ကို ထိန်းသိမ်းထားသော ဒေတာစင်တာသည် 150 MW စက်ရုံဖြစ်ပြီး 122 ရက်အတွင်း တည်ဆောက်ခဲ့သည် - အလွန်မြန်ဆန်သော ရလဒ်ဖြစ်ပြီး မီဒီယာများ၏ ဂရုစိုက်မှုနှင့် ServeTheHome ၏ ဗီဒီယိုခရီးစဉ်ကို ရရှိခဲ့သည်။

Hardware Design: Colossus ၏ အခြေခံယူနစ်မှာ Supermicro အရည်အအေးပေးထားသော ရက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၈ ခုသော ဆာဗာများပါဝင်သည်။ ထိုဆာဗာများတွင် ၈× NVIDIA H100 GPU (ရက်တစ်ခုလျှင် ၆၄ ခု GPU) ပါရှိသည်။ ရက်တစ်ခုစီတွင် အအေးပေးသော ယူနစ် (CDU) နှင့် အမြန်နှုန်းမြင့် ကွန်ယက် ဆွစ်ချ်များပါရှိပြီး၊ ရက်များကို ၈ ခုစုပြီး (၅၁၂ ခု GPU) မီနီ-ကလပ်စတာများ ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ထိုမျိုးကျသော အစိတ်အပိုင်းများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသော ဒီဇိုင်းက အရွယ်အစားချဲ့နှင့် စီမံရန်ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ အစိတ်အပိုင်းများအားလုံး - GPU, dual Xeon CPU, PCIe ဆွစ်ချ်များ - အရည်အအေးပေးထားသည်။ အထူးသဖြင့် H100 ၏ အပူထုတ်လွှတ်မှုနှင့် 150MW စက်ရုံပါဝါစီမံချက်ကြောင့် အဓိကဖြစ်သည်။ ကွန်ရက်တည်ဆောက်မှုသည် NVIDIA ၏ Spectrum-X Ethernet ဖက်ဘရစ်နှင့် BlueField-3 DPU များကို အသုံးပြုပြီး, 400 Gbps+ တစ်ခုချင်းစီအတွက် ထိရောက်မှုကို ရရှိစေပြီး, ရက်များအနှံ့ GPU များကို အလွန်မြန်ဆန်သောနှုန်းဖြင့် ဆက်သွယ်နိုင်စေသည်။ အကျဉ်းချုံးအားဖြင့်, xAI သည် Colossus ကို ဖန်တီးခဲ့သည်မှာ bottleneck များကို လျှော့ချရန် ဖြစ်ပြီး အမြန်နှုန်းမြင့် အဆက်အသွယ်များ၊ အမြင့်သုံးစွဲမှုကို စွဲထားနိုင်သော အအေးပေးခြင်း၊ နှင့် တစ်ခုချင်းစီ၏ အခက်အခဲကြောင့် လေ့ကျင့်မှုမရပ်ရအောင် အပါဝင် ပါဝါ/အအေးပေးခြင်းတို့ဖြစ်သည်။

အတိုင်းအတာနှင့် ရောနှောတွက်ချက်မှု: ၂၀၂၄ နှစ်ဆန်းပိုင်းတွင် xAI သည် ~32,000 H100s အွန်လိုင်းရှိပြီး နှစ်ကုန်တွင် 100k သို့မြှင့်တင်ရန် စီစဉ်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ၂၀၂၅ အတွက် နောက်မျိုးဆက် GPUs (NVIDIA B200s) 300,000 ဖြင့် "Colossus 2" ဖြန့်ချိမှုကိုလည်း ကြေညာခဲ့သည်။ xAI သည် မိမိဒေတာစင်တာကို တည်ဆောက်နေစဉ်တွင် တစ်ခုသော တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်ကိုသာ မလျှောက်ပြုခဲ့ပေ။ ၎င်းတို့သည် Oracle Cloud တွင် H100 GPUs 16,000 ခန့် ငှားရမ်းခဲ့ပြီး AWS နှင့် အပိုရှိ X (Twitter) ဒေတာစင်တာများကိုလည်း အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဤရောနှောမှုမဟာဗျူဟာက xAI သို့ cloud GPUs အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောမော်ဒယ်များကို ချက်ချင်းလေ့ကျင့်နိုင်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ အိမ်တွင်း supercomputer သို့ လုပ်ငန်းခွင်များကို နည်းနည်းချင်း ပြောင်းနိုင်ရန် တင်းမာလွတ်လပ်မှုကို ပေးခဲ့သည်။ ၂၀၂၅ နှစ်ကုန်တွင် Colossus သည် 150,000 H100 GPUs (နောက်ဆုံး H200 GPUs တစ်သောင်းချီ) ပါဝင်ရန် xAI သည် Grok-4 နှင့် အနာဂတ်အတွက် ပြင်ဆင်ခဲ့သည်ဟု သတင်းများက ဆိုသည်။

Software Stack: ဒီဟာဒ်ဝဲကို အသုံးချရန် xAI သည် JAX (ဂူဂဲလ်၏ အထူးပြု array နှင့် ML စာကြည့်တိုက်) အခြေပြု စိတ်ကြိုက် ဖြန့်ဖြူးပေးသည့် သင်ကြားရေးဘောင်ကို တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး Kubernetes ပေါ်တွင် လည်ပတ်နေသော Rust အခြေပြု စီမံခန့်ခွဲမှုအလွှာ ပါဝင်သည်။ xAI ၏ကိုယ့်ဘာသာစကားဖြင့် “LLM သင်ကြားမှုသည် ရထားကြီးတစ်စီးကဲ့သို့ တောက်လျောက်ပြေးဆွဲနေသည်။ တစ်စီးပျက်ကွက်သွားပါက ရထားတစ်စီးလုံးကို လှဲဆွဲသွားသည်” ဟုဆိုသည်။ ထောင်နှင့်ချီသော GPU များအတွက် အမြင့်မားဆုံး ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် Model FLOP Utilization (MFU) ကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်းသည် အဓိက အရေးပါသည်။ xAI ၏ သင်ကြားရေး စီမံခန့်ခွဲသူသည် ဖြစ်ပေါ်လာသော hardware အမှားများကို အလိုအလျောက် မှတ်ယူ၍ ပြန်လည်စတင်မှုကို လွယ်ကူစွာ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ မော်ဒယ်အခြေအနေ၏ ဂီဂါဘိုက်ရာခိုင်နှုန်းများကို သာမန်အဖြစ် မှတ်ယူထားခြင်းဖြင့် တစ်ခုသိမ်းဆည်းမှုပျက်ကွက်မှုကြောင့် နေ့ရက်များကြာသော တိုးတက်မှုကို ဖျက်သိမ်းမှုမဖြစ်စေရန် ကာကွယ်ထားသည်။ အထူးသဖြင့် xAI သည် အခြေခံပြဿနာအဖြစ် အခြားအခြား လုပ်ငန်းရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ကို သုံးစွဲခဲ့သည်။ hardware ပျက်ကွက်မှုများဖြစ်ပေါ်ပါက သို့မဟုတ် မော်ဒယ်အသစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့်အတူ 10,000+ GPU များကို အလုပ်အပ်ထားနိုင်ရန် နည်းပညာများကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခဲ့သည်။ ဤ JAX + Rust + Kubernetes stack သည် xAI ကို Colossus cluster ပေါ်တွင် အလုပ်များကို အတိုင်းအတာမရှိချဲ့ထွင်နိုင်စေပြီး မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို အမြန်ပြောင်းလဲနိုင်စေသည် (Grok ဗားရှင်းများ မမြန်မြန်ထွက်ရှိလာသည်ကို သက်သေပြသည်)။ ဤသည်သည် ဂူဂဲလ်၏ TPU အခြေပြု အခြေခံအဆောက်အအုံ သို့မဟုတ် OpenAI ၏ နည်းပညာစနစ်နှင့် တူသော အတွေးအခေါ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း xAI သည် GPU cluster များကို ရောစပ်ပြီး အနစ္စအန္တရာယ်ကို အလေးပေးသော အနေအထားတစ်ခုအဖြစ် ပြုလုပ်ထားသည်။

Grok မော်ဒယ် တိုးတက်မှု: Architecture နှင့် အင်္ဂါရပ်များကို 1 မှ 4 အထိ

Grok-1: 314B-Parameter Mixture-of-Experts Foundation

ပထမဆုံးအပြည့်အဝဗားရှင်း၊ Grok-1 ကို 2023 နှောင်းပိုင်းတွင် အဆင့်မြင့်ကွင်းဆက် LLM အဖြစ် လေးလ အတွင်း ဖွံ့ဖြိုးတီထွင်ခဲ့သည်။ Grok-1 ၏ ဖွဲ့စည်းပုံမှာ Mixture-of-Experts (MoE) Transformer ဖြစ်ပြီး၊ အဓိကအားဖြင့် မတူညီသော “ကျွမ်းကျင်သူများ” (sub-networks) က မတူညီသော token များကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်ပါသည်။ အရွယ်အစားအရ Grok-1 သည် ဧရာမများသော သုံးဆယ့်လေးဘီလီယံ parameters ပါဝင်ပြီး၊ 64 Transformer အလွှာနှင့် 48 အာရုံစူးစိုက်မှုခေါင်းများပါရှိသည်။ ၎င်းသည် 131k token များပါဝင်သော ဝေါဟာရနှင့် 6,144 အတိုင်းအတာရှိ embedding ကို အသုံးပြုပြီး၊ အဖွင့်ထုတ်ပြန်မှုတွင် context window သည် 8,192 token ဖြစ်သည်။ သို့သော် 314B အလေးချိန်များ၏ အနည်းငယ်သာ တစ်ချိန်က token တစ်ခုစီအတွက် တက်ကြွနေပါသည်။ MoE ဒီဇိုင်းသည် token တစ်ခုစီသည် ကြီးမားသောအုပ်စုမှ ကျွမ်းကျင်သူ 2 (feed-forward modules) ကို ရွေးချယ်သော gating network ကို ဖြတ်သန်းစေသောကြောင့်၊ ပေးထားသော input token အတွက် parameters ၏ 1/8 ခုခန့်သာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ ယင်းက Grok-1 ကို 300B+ မော်ဒယ်၏ ကိုယ်စားပြုနိုင်စွမ်းကို ရရှိစေပြီး token တစ်ခုစီအတွက် ~79B parameters ကိုသာတွက်ချက်ခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် အနိမ့်ငြိမ်မှုကို လျှော့ချပေးသည်။

LLM တွင် Mixture-of-Experts အလွှာ၏ အခြေခံပုံစံ။ input တစ်ခုစီအတွက် neuron အားလုံးကို အလုပ်မလုပ်စေဘဲ၊ Grok-1 ကဲ့သို့ MoE မော်ဒယ်သည် gating network ကို အသုံးပြုကာ token တစ်ခုစီ၏ ဒေတာကို ကျွမ်းကျင်သူကွန်ယက်များ၏ အနည်းငယ်ကိုသာ (sparse activation) ဖြတ်သန်းစေပြီး၊ ရလဒ်များကို ပေါင်းစည်းသည်။ ၎င်းသည် massive total parameters ကို linear growth နည်းဖြင့် compute cost မတိုးပွားစေရန် ခွင့်ပြုပေးသည်။

Grok-1 ၏ MoE လုပ်ဆောင်မှုဟာ ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် အတည်ပြုခဲ့ပါတယ်။ ထုတ်ပြန်ချိန်မှာ xAI က Grok-1 ဟာ MMLU အသိပညာစမ်းသပ်မှုမှာ 73% နဲ့ HumanEval ကိုဒီင်မှာ 63.2% ရမှတ်ရခဲ့ပြီး OpenAI ရဲ့ GPT-3.5 နဲ့ Inflection-1 တို့ကိုကျော်လွန်ပြီး GPT-4 ကိုသာ ကျော်လွန်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။ လွတ်လပ်တဲ့ စမ်းသပ်မှုတွေက Grok-1 ၏ သင်္ချာနဲ့ ယူဆချက် ကျွမ်းကျင်မှုကို ၎င်း၏ ကွန်ပျူတာ အတန်းအစားအတွက် အတည်ပြုခဲ့ပါတယ်။ ဥပမာ၊ Grok-1 ဟာ ဟန်ဂေရီ အထက်တန်းသင်္ချာစာမေးပွဲကို C အဆင့် (59%) ရမှတ်နဲ့ ဖြေဆိုနိုင်ခဲ့ပြီး Anthropic ၏ Claude 2 (55%) နဲ့ မျှရင်းပြီး GPT-4 (68%) နဲ့အခြေအနေတူပါဝင်ပြိုင်ခဲ့ပါတယ်။ ဒါဟာ အထူးသဖြင့် စုစုပေါင်းလေ့ကျင့်မှု ကွန်ပျူတာထက် သေးငယ်တဲ့ အခြေအနေမှာ Grok-1 ဟာ ဒါမျိုးရလဒ်တွေကို ရခဲ့တာဖြစ်ပြီး xAI ၏ လေ့ကျင့်မှု ထူးခြားမှုကို ပြသခဲ့ပါတယ်။

သို့သော်၊ Grok-1 သည် အရင်းအမြစ်များသုံးစွဲမှုများလည်းဖြစ်ခဲ့သည်။ အပြည့်အစုံ 314B မော်ဒယ်ကို 16-bit တိကျမှုဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ~640 GB of VRAM လိုအပ်သည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။ ထိုလောက်သော ကျယ်ပြန့်မှုကြောင့် တစ်ခုတည်းသော server များသည် ၎င်းကို ထိန်းသိမ်းနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ မော်ဒယ်ကို စမောင်းဖို့ multi-GPU partitioning လိုအပ်ပြီး၊ ၎င်းကို သင်ကြားရန် data parallelism ဖြင့် GPU များပိုလိုအပ်သည်။ xAI သည် Colossus ကို တည်ဆောက်ခဲ့သည့် အကြောင်းရင်းကို သေချာစေခဲ့ပြီး၊ Grok-1 လို အရွယ်အစားတွင် GPU မှတ်ဉာဏ်နှင့် အကျယ် သည် အခက်အခဲဖြစ်သော အချက်များဖြစ်သည်။ တကယ်တမ်း၊ AMD ၏ အင်ဂျင်နီယာများက Grok-1 ကို MI300X 8-GPU server ပေါ်တွင် ပြသခဲ့သည် (MI300Xတွင် GPU တစ်ခုလျှင် 192GB ရှိပြီး၊ Grok-1 ၏ memory လိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းနိုင်သော အနည်းငယ်သော server များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်)။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ Grok-1 သည် xAI ကို GPT-3.5-အတန်းမော်ဒယ်ကို အစမှစ၍ သင်ကြားနိုင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပေမယ့်၊ hardware ၏ ကန့်သတ်ချက်များကိုလည်း တွေ့ရှိခဲ့ပြီး၊ အထက်ပါ ကြီးမားသော cluster နှင့် ထုံးစံပြု သင်ကြားမှု stack ကို လိုအပ်ခဲ့သည်။

Grok-1.5: Long Context and Multimodal Vision

xAI သည် အခြေခံ Grok-1 တွင် မရပ်တန့်ခဲ့ပါ။ 2024 မတ်လတွင် သူတို့သည် Grok-1.5 ကို ကြေညာခဲ့ပြီး အဓိကပြောင်းလဲမှုနှစ်ခု - 128,000-token context window နှင့် သင်္ချာနှင့် ကုဒ်ရေးခြင်းကျွမ်းကျင်မှုများတွင် အရေးကြီးသော တိုးတက်မှုများကို ယူဆောင်လာခဲ့သည်။ Grok-1.5 သည် Grok-1 နှင့် ဆောက်လုပ်ပုံနှင့် parameter အရေအတွက် နီးပါးတူညီသေးပြီး (xAI သည် parameter အသစ်များကို ဖော်ပြခြင်းမပြုခဲ့သောကြောင့် ရှိပြီးသား မော်ဒယ်ကို ပြုပြင်မှုဟု ယူဆရသည်။) ၁၆ဆ ကြီးမားသော input များကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး “scalable oversight” နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ ဆင်ခြင်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ 128k context ကို ရရှိခြင်းသည် လွယ်လင့်တကူမဟုတ်ပါ - ၎င်းသည် အသစ်သော positional encoding လမ်းစဉ်များနှင့် ပညာသင်ကြားမှု အစီအစဉ်များကို ပါဝင်စေပြီး မော်ဒယ်သည် အတိုချုံးချက်များကို ကိုင်တွယ်နည်းမမေ့ပျောက်စေရန် လုပ်ဆောင်ထားသည်။ အနိုင်ရလဒ်မှာ ထူးခြားသည် - Grok-1.5 သည် 128k window အပြည့်အဝတွင် အချက်အလက်များကို ပြည့်စုံစွာ မှတ်မိနိုင်ခြင်း ကို အတွင်းစမ်းသပ်မှုများတွင် ပြသခဲ့ပြီး [10] အလွန်ရှည်လျားသော စာရွက်စာတမ်းတွင် အရေးကြီးသော အပိုဒ်လေးကို ရှာဖွေရန် “အုပ်ပုံကြီးထဲမှ အပ်” လုပ်ငန်းများတွင် ထူးချွန်ခဲ့သည်။

အထူးသဖြင့် Grok-1.5 ၏ အကြောင်းပြချက်နှင့် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းမှုအဆင့်တက်ခဲ့သည်။ စိန်ခေါ်မှုများပြည့်နှက်သော MATH စမ်းသပ်မှုတွင် (ပြိုင်ပွဲအဆင့် ဂဏန်းသင်္ချာပြဿနာများ) Grok-1.5 သည် 50.6% ရရှိခဲ့ပြီး Grok-1 ၏ 23.9% ထက် နှစ်ဆကျော်ပိုများခဲ့သည်။ GSM8K တွင် 90% ရရှိခဲ့ပြီး၊ ဂဏန်းသင်္ချာ စကားလုံးပြဿနာအစုအဝေးတွင် (Grok-1 ၏ ~63% ထက် အတက်) ရရှိခဲ့သည်။ ကုဒ်အမျိုးမျိုးကို ထုတ်လုပ်ရာတွင်လည်း Grok-1.5 သည် HumanEval တွင် 74.1% ရရှိခဲ့ပြီး၊ 63% ထက်တိုးတက်ခဲ့သည်။ ဤအောင်မြင်မှုများကြောင့် Grok သည် GPT-4 ၏ အဆင့်သို့ ချဉ်းကပ်ခဲ့သည်။ အမှန်တော့ Grok-1.5 သည် Anthropic ၏ Claude 2 နှင့် Google ၏ PaLM 2 ကို စမ်းသပ်မှုအဆင့်များစွာတွင် ကျော်ဖြတ်ခဲ့သည်။ ဤအောင်မြင်မှုကို xAI သည် chain-of-thought prompting ကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဂဏန်းသင်္ချာနှင့် ကုဒ်ဒေတာများတွင် ပိုမိုသေချာစွာ ပြင်ဆင်မှုများကို ပါဝင်စေခဲ့သည်။ Grok-1.5 သည် လေ့ကျင့်မှုကွင်းဆက်တွင် “AI ဆရာ” မော်ဒယ်ကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် လူသားနှင့် ကိရိယာများ၏ အကူအညီဖြင့် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး Grok ၏ အဆင့်ဆင့် ပြဿနာဖြေရှင်းမှုကို အရည်အသွေးမြင့် reasoning အထောက်အထားများကို ထုတ်လုပ်ပေးခဲ့သည်[11]။ ဤသည်မှာ xAI ၏ ကိရိယာအကူအညီဖြင့် စောင့်ကြည့်မှု ကို အလေးပေးမှု၏ အစဖြစ်ခဲ့ပြီး၊ နောက်ထပ်ဗားရှင်းများတွင် ပိုမိုတွေ့မြင်ရပါမည်။

2024 ဧပြီမှာ xAI က ဉာဏ်ရည်လွှာနဲ့ Grok-1.5V ကို ထပ်တိုးထုတ်လုပ်ခဲ့ပါတယ်၊ ဒါဟာ စာသားနဲ့အတူပုံရိပ်တွေကို လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ မူလီမီတာကြိုးဆွဲပြောင်းလဲမှုပါ။ Grok-1.5V (“V” က vision အတွက်) သည် ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာများနှင့် သင်္ချာပညာ ရှာဖွေရန် ပညာရှိ Grok-1.5 ကို မျက်စိပေးခဲ့ပြီး၊ ဓာတ်ပုံများ၊ ပုံစံများ၊ စခရင်ရှော့များနှင့် အခြားမြင်ရသော အဝင်များကို စာသားနှင့်အတူ ဖျော်ဖြေရန်လေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်သည် OpenAI ၏ GPT-4V နှင့် အခြား မြင်ရသော မော်ဒယ်များကို RealWorldQA ဟုခေါ်သည့် နောက်ဆုံးစမ်းသပ်မှုတွင် ထူးချွန်စွာကျော်လွန်ခဲ့သည်၊ ၎င်းသည် အမှန်တကယ်သောပုံရိပ်များတွင် နေရာအပေါ် နားလည်မှုကို စမ်းသပ်သည်။ Grok-1.5V သည် RealWorldQA တွင် 68.7% ရရှိခဲ့ပြီး GPT-4V ၏ 60.5% နှင့် Google Gemini ၏ 61.4% ထက်ပို၍ဖြစ်သည်။ အလက်ခေတ်အတွက် Grok-1.5V သည် ပုံတစ်ပုံတွင် ဖြစ်ပျက်နေသည်များကို ဖြေဆိုနိုင်သည်၊ ဇယား သို့မဟုတ် စာရွက်စာတမ်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စာသားအတွက် ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာ ပေးနိုင်စွမ်းဖြင့် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။ ဤမူလီမီတာလှည့်ပတ်မှုသည် xAI ၏ AI သည် စာသားခန့်မှန်းသူသာမက အပြည့်အစုံသော အကြားသဘောပေါက်စက် ဖြစ်ရန် ရည်စူးထားကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ် စခရင်ရှော့များကို အကဲဖြတ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်မှုများတွင် Grok ကို အသုံးပြုရန် အဆင်သင့်ဖြစ်စေခဲ့ပြီး အနာဂတ်တိုးတက်မှုအတွက် Musk က အကြံပြုခဲ့သော နေရာများဖြစ်သည်။

Grok-2: အရွယ်ကြီးလာပြီး အချိန်နဲ့တပြေးညီလုပ်ဆောင်ခြင်း

Grok-2 ကို 2024 အဆုံးခန်းတွင် ရောက်ရှိလာခဲ့ပြီး “ပိုင်ဆိုင်မှုအရည်အသွေး” မှ ပို၍ ကျယ်ပြန့်သော မော်ဒယ်သို့ ကူးပြောင်းခဲ့သည်။ xAI သည် အဲဒီအချိန်အဝန်းတွင် Grok အားလုံးကို X ပေါ်တွင် ဝင်ရောက်ခွင့်ပြုခဲ့ပြီး၊ Grok-2 ၏ ကောင်းမွန်မှုအပေါ် ယုံကြည်မှုရှိကြောင်း ပြသခဲ့သည်[12][13]။ နည်းပညာပိုင်းအရ Grok-2 ၏ ဖွဲ့စည်းပုံသည် အောင်မြင်မှုကြီးမားသော နည်းလမ်းမဟုတ်ပေ။ ၎င်းမှာ မူလ MoE အခြေပြု LLM ဖြစ်ပြီး ကြီးမားသော (128k ဖြစ်နိုင်) အနေအထားကို ပင်ပန်းနေဆဲဖြစ်သည်။ သို့သော် xAI သည် 2024 ၏ နောက်ပိုင်းတွင် Grok-2 ၏ အမြန်နှုန်း၊ ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးနှင့် ကိရိယာအသုံးပြုမှု ကို အထူးပြင်ဆင်ခဲ့သည်။ 2024 ဒီဇင်ဘာလတွင် နောက်ဆုံးပြင်ဆင်ထားသော Grok-2 မော်ဒယ်သည် “3× မြန်ဆန်”သော အချက်အလက်ထုတ်ယူမှု၊ လမ်းညွှန်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လိုက်နာနိုင်မှုနှင့် ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးတွင် ကျွမ်းကျင်စွာပြောဆိုနိုင်မှု ရှိခဲ့သည်[13][14]။ ၎င်းသည် MoE ပို့စနစ်ကို အထူးပြင်ဆင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်၏ အပိုင်းအချို့ကို ထိရောက်မှုအတွက် ဆွဲထုတ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ xAI သည် အထွေထွေအသုံးပြုမှု သို့မဟုတ် စွမ်းအင်နည်းသော အသုံးပြုမှုများအတွက် Grok-2-mini ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော မော်ဒယ်ကိုလည်း မိတ်ဆက်ခဲ့သည် (OpenAI ၏ GPT-3.5 Turbo နှင့် ပြည့်စုံသော GPT-4 နှင့် ဆင်တူနိုင်သည်)။

Grok-2 ၏ ခေါင်းစဉ် အထူးချက်လက်တစ်ခုမှာ ကိုးကားချက်များနှင့် အတူ တိုက်ရိုက် ရှာဖွေရန် ဖြစ်ပါတယ်။ Grok ဟာ အခု အော်တိုကျန်ရှိတဲ့ ဝဘ်ရှာဖွေရေးတွေကိုလုပ်နိုင်ပြီဖြစ်ပြီး၊ မေးခွန်းတစ်ခုကို ဖြေရန် အခါ X ပို့စ်တွေကို စကင်လုပ်နိုင်ပြီဖြစ်ပါတယ်၊ ထို့နောက် သူ့ရဲ့ အထွက်မှာ ကိုးကားချက်တွေလည်း ထည့်သွင်းပေးပါတယ်[15]။ ဒါဟာ ရှာဖွေရေး အင်ဂျင်နဲ့ အချက်အလက်စစ်မှန်မှု စစ်ဆေးသူကို မော်ဒယ်ရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံမှာ ထည့်သွင်းလိုက်ခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။ xAI အဆိုအရ Grok-2 ရဲ့ X နဲ့ ပေါင်းစပ်မှုက သူ့ကို သတင်းအချက်အလက်များ၊ နောက်ဆုံးရသတင်းများနဲ့ အများပြည်သူအချက်အလက်များကို တိုက်ရိုက် သိရှိစေပြီး လက်ရှိဖြစ်ရပ်များအပေါ် မေးခွန်းများကို အားသာချက်ဖြစ်စေနိုင်ပါတယ်[1]။ ဥပမာအားဖြင့် “မနေ့ည” အားကစားပြိုင်ပွဲအကြောင်း မေးလျှင်၊ Grok-2 သည် ရမှတ်ကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး ရလဒ်ကို သတင်းဆောင်းပါး သို့မဟုတ် X ပို့စ်ကို ကိုးကားနိုင်ပါသည်။ ဒီ တိုက်ရိုက်စွမ်းရည်က ထူးခြားတဲ့ ရောင်းအားဖြစ်လာခဲ့ပါတယ် — GPT-4 က training cutoff အတိအကျထားရှိပြီး (နောက်ပိုင်းမှာ browsing plugin ကိုသာ ထည့်သွင်းခဲ့) Grok ကတော့ တိုက်ရိုက် ဒေတာနဲ့ ချိတ်ဆက်ထားပြီးမွေးဖွားလာခဲ့ပါတယ်။ အင်ဂျင်နီယာအမြင်ကနေ တိုက်ရိုက်ရှာဖွေရေး အင်္ဂါရပ်က အေးဂျင့်လိုမျိုးသော စနစ်ခွဲတစ်ခုပါရှိပါတယ်: Grok ရဲ့ ပရောမ့မှုက X သို့မဟုတ် ဝဘ် API များကို မေးမြန်းရန် အတွင်းပိုင်းကိရိယာတစ်ခုကို ဖွင့်နိုင်ပြီး၊ ရရှိသည့် စာသားကို Grok ရဲ့ အနောက်ခံတွင် (အရင်းအမြစ် URL နှင့်အတူ) ထည့်သွင်းထားပြီး နောက်ဆုံးဖြေဆိုမှုကို ပြုလုပ်ပါတယ်[1][16]။ xAI က အသုံးပြုသူ သို့မဟုတ် ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများအတွက် Grok သည် အော်တိုရှာဖွေရန်၊ အမြဲရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် အတွင်းပိုင်းအသိပညာပေါ်သာ အခြေခံရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်ဖို့ ထိန်းချုပ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ပေးခဲ့သည်[1][11]။

Grok-2 သည် ဝင်ရောက်နိုင်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကိုလည်း တိုးတက်စေခဲ့သည်။ 2024 ဒီဇင်ဘာမှ စတင်ပြီး xAI သည် X အသုံးပြုသူများအားလုံးအတွက် Grok chatbot ကို အခမဲ့ဖြစ်စေခဲ့သည် (ပေးရသော အဆင့်များသည် လျှင်မြန်သော အကန့်အသတ်များသာ ပေးထားသည်)[13]။ ထို့အပြင် Grok-2 မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုရန် အများပြည်သူအတွက် API ကို လည်း $2 ဖြင့် သန်းချီသော input tokens ကို ဖြန့်ချိခဲ့သည် (ပြိုင်ဘက်များစွာထက် လျှော့ချထားသော aggressive စျေးနှုန်းဖြင့်)[17]။ ဤအရာသည် Grok-2 ကို X အထူးအသုံးပြုမှုသာမက အထွေထွေ developer ပလက်ဖောင်းအဖြစ်ထားရှိစေခဲ့သည်။ နည်းပညာပိုင်းဖြင့် Grok-2 ၏ လေ့ကျင့်မှုသည် Grok-1 ၏ beta မှ အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံများ သန်းချီကိုထည့်သွင်းပြီး alignment အတွက် ကြီးမားသော reward model ပါဝင်နိုင်ခြေရှိသည်။ Musk ၏အဖွဲ့သည် “AI ဆရာများ” (လူ့ပြန်လည်ဆန်းစစ်သူများ) ကို အသုံးပြုကာ စစ်မှန်သော data ကို ဖျော်ဖြေရန်နှင့် Grok ကို နိုင်ငံရေးမပါဘဲ ရယ်စရာဖြစ်စေရန် အာရုံစိုက်သည်ဟု ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန် ဖျော်ဖြေရန်[11][18]။ အခက်အခဲများရှိခဲ့သည် – Grok ၏ censor မပါသော စတိုင်ကြောင့် ထိခိုက်မှုရှိသော အထွက်များကိုဖြစ်စေခဲ့ရာ xAI သည် updated safety filters နှင့် Grok ၏ Musk ၏ ကိုယ်ပိုင် tweet များကို ထပ်ခါတလဲလဲ မျှော်မှန်းစေသော အပြုအမူကို “ရပ်တန့်ခြင်း” ဖြင့် ကူညီရန် လိုအပ်ခဲ့သည်[19]။ Grok-2 ၏ အလုပ်လုပ်ချိန်အဆုံးတွင် xAI သည် balance ကောင်းမွန်သော အခြေအနေကို ရှာဖွေခဲ့သည် – Grok သည် edgy ဖြစ်နိုင်သေးသည်၊ သို့သော် သက်သေပြချက်မပါသော အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် bias ဖြစ်နိုင်မှုကို လျှော့ချပေးရန် tighter RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) နှင့် စနစ်မူကြွေးများအားဖြင့် လျော့ပါးလာခဲ့သည်။

Grok-3: ချဉ်းကပ်မှုများနှင့် အဆင့်ဆင့် ပြဿနာများ ဖြေရှင်းခြင်း

၂၀၂၅ ခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် စတင်ဖြန့်ချိခဲ့သော Grok-3 သည် မော်ဒယ်ကို ပိုပြီးရှင်းလင်းစွာတွေးခေါ်စေခြင်း အတွက် တိုးတက်မှုတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုခဲ့သည်။ xAI သည် Grok-3 ကို အဲဒီအချိန်မှာ သူတို့ရဲ့ “အဆင့်မြင့်ဆုံး မော်ဒယ်” ဟု ဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ ၎င်း၏ အကြီးအကျယ် ဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းကို ဦးစားပေးပြသခဲ့သည်။ အတွင်းပိုင်းတွင် Grok-3 သည် Grok-2 ထက် လေ့ကျင့်မှု တွက်ချက်မှုကို ၁၀ ဆ တိုးမြှင့်ထားသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို ပိုကြီးမားအောင်လုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကာလရှည်လေ့ကျင့်မှုများနှင့် ဒေတာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ xAI သည် ကျွမ်းကျင်သူများ သို့မဟုတ် အလွှာများ၏ အရေအတွက်ကို မည်သည့်အချက်အလက်မှ ပြောမထားခဲ့ပါ။ ထိုအစား Grok-3 သည် ဆင်ခြင်မှု အလုပ်များ ကို အပြောအဆိုမရှိ စွမ်းဆောင်နိုင်မှုအပေါ် ဦးတည်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အထူး အကြံပေးမော်ဒ်များကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ အဆိုပါ “Think” မော်ဒ်တွင် မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ ဆင့်ကဲလမ်းကြောင်းကို ပြသမည် (အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုသူများကို ၎င်း၏ လှမ်းခြေတစ်ခုချင်းစီကို သီးခြားပန်းနားတွင် ကြည့်ရှုခွင့်ပြုခြင်း) နှင့် “Big Brain” မော်ဒ်သည် ရှုပ်ထွေးသောမေးခွန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြေကြားမှုအတွက် ပိုမိုများပြားသော တွက်ချက်မှုကို ချိတ်ဆက်ခြင်း (သို့မဟုတ် အမျိုးမျိုးသော ဆင်ခြင်မှု လှမ်းခြေများကို လည်ပတ်ခြင်း) ဖြစ်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုရှင်းလင်းမှုနှင့် တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ရန် “မော်ဒယ်ကို အမြင်ထင်ရှားစွာ ဆင်ခြင်စေခြင်း” ဆိုသော စက်မှုလုပ်ငန်းလမ်းကြောင်းနှင့် ကိုက်ညီနေသည်။

စမ်းသပ်မှုများနှင့် အကဲဖြတ်မှုများတွင် Grok-3 သည် GPT-4 နှင့် အနီးကပ် ဖြစ်စေခဲ့သည်။ နည်းပညာမီဒီယာများက Grok-3 ကို OpenAI ရဲ့ GPT-4 (မူလဗားရှင်း၊ မဟုတ်သော hypothetical GPT-4.5) နှင့် အမျိုးသားနှင့် ကုဒ်ရေးခြင်းစံသတ်တွင် ညီမျှသည်ဟု သတင်းပေးခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Grok-3 သည် ARC Advanced and MMLU အတွေးအခေါ် စမ်းသပ်မှုများတွင် GPT-4 နှင့် Claude 2 နှင့် ညီမျှသော ရလဒ်များရရှိသည်ဟု ပြောကြားခဲ့ပြီး၊ math/ programming တာဝန်များတွင် အထူးထူးခြားခဲ့သည်။ Grok မော်ဒယ်များသည် ရှိနေသော အားသာချက်ရှိသည်။ Grok-3 ၏ အားကောင်းမှု၏ နှစ်သိမ့်ချက်တစ်ခုမှာ GSM8K တွင် 90%+ ရရှိခြင်း (grade-school math ပြဿနာများတွင် လုံးဝမှန်ကန်မှုနီးပါး) နှင့် HumanEval တွင် ~75%+ ရရှိခြင်း ဖြစ်ပြီး ထိုအမျိုးအစားများတွင် GPT-4 နယ်မြေတွင် တည်ရှိသည်။ ထို့အပြင် Grok-3 သည် ဘာသာစကားများကို နားလည်ခြင်းကို တိုးတက်စေခဲ့ပြီး၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာယှဉ်ပြိုင်မှုတွင်ပိုမိုယှဉ်ပြိုင်သည်။

အခြေခံအဆောက်အအုံရပ်တည်ချက်မှကြည့်ပါက Grok-3 သည် xAI က ကိရိယာအသုံးပြုမှု သို့ တကယ်ဝင်ရောက်ခဲ့သော အချိန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းမော်ဒယ်သည် ကိရိယာများဖြစ်သော အပြင်မှ ကိရိယာများကို တွက်ချက်စက်များ၊ ရှာဖွေမှု၊ ကုဒ် အကဲဖြတ်သူများစသဖြင့် ပိုမိုချောမွေ့စွာ ခေါ်သုံးနိုင်ပြီး စနစ်က ၎င်းတို့၏ ရလဒ်များကို ဖြေကြားမှုများတွင် ထည့်သွင်းပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့် Grok-3 သည် LLM နှင့် Agent Framework တို့ကြား အဖြစ်အပျက်ကို ဖျော့နှပ်စေခဲ့သည်။ တစ်ခုထဲသော ကြီးမားသော မော်ဒယ်တစ်ခုအား အတွင်းပိုင်းတွင် အားလုံးကို ပြုလုပ်ရန် မေ့လျော့ဘဲ Grok-3 သည် ခက်ခဲသော မေးခွန်းကို လှုပ်ရှားမှုများအဖြစ် ခွဲခြားကာ အချို့သော လှုပ်ရှားမှုများအတွက် ကိရိယာများ သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုကာ (ဥပမာ စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုကို ရယူခြင်း၊ Python ကုဒ်ကို လည်ပတ်ခြင်း၊ သက်သေပြခြင်း) အနောက်ဆုံး ဖြေကြားချက်ကို ဖွဲ့စည်းပါသည်။ ဤလမ်းစဉ်သည် Grok-4 Heavy တွင် လာမည့် အရာများကို ကြိုတင်ပြသသည်။ xAI ၏ သုတေသန လမ်းကြောင်းအတွက် တရားဝင် အတည်ပြုခြင်း နှင့် အရွယ်အစားကျယ်ကျယ် ထိန်းချုပ်မှု အကြောင်းကို ဖော်ပြထားသည်။ Grok-3 သည် အရေးကြီးသော အခြေအနေများတွင် ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင် အထွေထွေကို အတည်ပြုရန် အပြင်မှ စစ်ဆေးသူများ သို့မဟုတ် ကိုးကားစာရွက်စာတမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည် [20][21]။ ဤအရာအားလုံးက Grok-3 ကို ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အရည်အချင်းပြည့်ဝသော အကူအညီပေးသူ ဖြစ်စေခဲ့ပြီး စကားပြော GPT-3 အစားထိုးအဖြစ်မှ သာမက ကိုးကားနိုင်သော အရင်းအမြစ်များနှင့် အဆင့်များစွာသော ပြဿနာများကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ဖြေရှင်းနိုင်သော AI သုတေသနသူတစ်ဦးအဖြစ် ရောက်ရှိစေခဲ့ပါသည်။

Grok-4 နှင့် Grok-4 Heavy: Multi-Agent Collaboration နှင့် Frontier Performance

2025 အလယ်ပိုင်းတွင် xAI သည် Grok-4 ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး “ကမ္ဘာ့အကောင်းဆုံး ဉာဏ်ရည်စွမ်းရည်ရှိသော မော်ဒယ်” ဟု ခေါ်ဆိုခဲ့သည်။ ထိုလိုမျိုးသော ချီးမွမ်းချက်များကို လျော့ငွေဖြင့် လက်ခံရမည်ဖြစ်သော်လည်း၊ Grok-4 သည် 2025 မှာ အထူးထင်ရှားသော မော်ဒယ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ Grok-4 ၏ အကြီးမားဆုံး ပြောင်းလဲမှုမှာ ယခင်က တစ်ခုတည်းသော မော်ဒယ်မဟုတ်တော့ပဲ Grok-4 Heavy ဖွဲ့စည်းမှုအောက်တွင် အထူးပြု မော်ဒယ်များ များစွာ ပေါင်းစပ်၍ အလုပ်လုပ်နေခြင်း ဖြစ်သည်။ xAI သည် Grok-4 ကို အများစုသော မော်ဒယ်စနစ်အဖြစ် တည်ဆောက်ခဲ့သည်- မင်းသည် ပြင်းထန်သော မေးခွန်းတစ်ခုမေးသောအခါ Grok-4 သည် အတွင်းပိုင်းတွင် ကွဲပြားသော “ကျွမ်းကျင်သူများ” (agent များ) ကို တည်ထောင်၍ ပြဿနာ၏ အပိုင်းအစများကို ချဉ်းကပ်နိုင်ပြီး၊ ထို့နောက် ၎င်းတို့၏ ရလဒ်များကို စုစည်းနိုင်သည်[22][23]။ ဥပမာ၊ Grok-4 Heavy အစည်းအဝေးတစ်ခုအတွင်း agent တစ်ယောက်ကို ဝဘ်ရှာဖွေရန်၊ အခြားတစ်ယောက်ကို စာရင်းဇယားကို ချဉ်းကပ်ရန်နှင့် အခြားတစ်ယောက်ကို ကုဒ်ရေးရန် ဖန်တီးနိုင်ပြီး၊ ကော်အစ်နာဒေါ် agent သည် ဤအလုပ်ခွဲများကို ကော်အစီအရင်ခံပေးသည်။ ၎င်းသည် OpenAI ၏ AutoGPT သို့မဟုတ် Anthropic ၏ “Constitutional AI” agent များကဲ့သို့ ဖြစ်သော်လည်း xAI သည် ၎င်းကို ထုတ်ကုန်အဆင့်တွင် ပေါင်းစပ်ထားသည် - Grok-4 Heavy သည် လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများနေရာမှ တိုက်ရိုက် မေးမြန်းနိုင်သော Grok ၏ အများစုသော မော်ဒယ်မျိုးဖြစ်သည်။

ဒီဒီဇိုင်းရဲ့ရလဒ်က Grok-4 က အလွန်ရှုပ်ထွေးပြီး ရေရှည်ကြာတဲ့အလုပ်တွေမှာထူးချွန်တယ်။ ဒါဟာ သန်းနဲ့ချီတဲ့ token တွေကို တစ်ချိန်တည်းမှာ ထိန်းသိမ်းနိုင်တယ် (xAI ရဲ့ API အထောက်အထားစာရွက်မှာ Grok-4.1 Fast ကို 2,000,000-token context window နဲ့ အချို့သောဗားရှင်းများအတွက် လမ်းညွှန်ထားတယ်), ဒါဟာ အများစုသော အပြည့်အဝ အသုံးပြုမှုများအတွက် အကန့်အသတ်မရှိဘူး။ Grok-4 ရဲ့ agent တွေဟာ ပြန်လည်ယူဆောင်ခြင်းနဲ့ ဆင်ခြင်မှုကို တပြိုင်နက်ပြုလုပ်နိုင်ပြီး, အပြည့်အဝ သုတေသန သို့မဟုတ် အသေးစိတ်အစီအစဉ်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စေတယ်။ အဆင့်မြင့် reasoning ကို စမ်းသပ်ဖို့ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားတဲ့ စမ်းသပ်မှု အဆင့်များ (e.g. Humanity’s Last Exam, 2500-မေးခွန်း simulated PhD စစ်ဆေးမှု) တွင် Grok-4 က အဆိုပါ 40% ရှိတဲ့အဆင့်ကိုရရှိခဲ့တယ် – အချို့သော ခေတ်ပြိုင်တွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် မြင်သာတဲ့ zero-shot reasoning ဖြစ်တယ်ဆိုတာကို ဖျော်ဖြေရန်အတွက် အထောက်အထားပြုလုပ်ပေးတယ်[2][22]။ Coding နဲ့ QA စမ်းသပ်မှုများတွင်, Grok-4 Heavy က အကြီးမားဆုံး single-model systems တွေထက် ပိုမိုကောင်းမွန်တယ်ဆိုတာ သတိပြုရလို့, အများကြီး agent တွေကနေ အလုပ်ကို ပြန်စစ်ဖို့ double-check လုပ်တာသင့်တယ်ဆိုတဲ့ အခွင့်အစဉ်ကြောင့် အမှားတွေကိုရှောင်ရှားနိုင်တယ်[22][20].

Grok-4 သည် native tool integrations ကိုလည်း အဆင့်မြင့်အောင် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်တွင် xAI-hosted tools အစုလိုက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ တစ်ကိုယ်တော် လုပ်ဆောင်နိုင်သည် - ဝက်ဘ်ကြည့်ရှုခြင်း၊ ကုဒ်အပြုလုပ်ခြင်း၊ ရှာဖွေရန် ဗက်တာဒေတာဘေ့စ်၊ ပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အခြားများ။ အသုံးပြုသူ၏ မေးခွန်းတစ်ခု ရောက်လာသောအခါ Grok-4 (အထူးသဖြင့် “reasoning” mode တွင်) သည် ဤကိရိယာများကို 언제 နှင့် ဘယ်အချိန်တွင် ခေါ်ရန် ဆုံးဖြတ်လိမ့်မည်။ ဤအရာအားလုံးကို အသုံးပြုသူထံ အပြည့်အဝ ပေးပို့သည် - သင်သည် Grok က “သင့်လျော်သော စာရွက်များကို ရှာဖွေနေပါသည်...” ဟု ပြောသည်ကို မြင်ရနိုင်ပြီး၊ ဤစာရွက်များကို အဆုံးစွန်အဖြေတွင် ကိုးကားပေးပါသည်။ ကိရိယာအသုံးပြုမှုသည် ချောမွေ့စွာ ဖြစ်စေရန်နှင့် အသုံးပြုသူသည် ၎င်းကို စီမံခန့်ခွဲရန် မလိုအပ်하도록 ဒီစနစ်ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည် - သင်သည် ရိုးရိုးဘာသာစကားဖြင့် မေးခွန်းတစ်ခုသာ မေးပါ၊ Grok သည် အခြားအရာအားလုံးကို ကိုင်တွယ်ပါလိမ့်မည်။ အထူးသဖြင့် xAI သည် beta များအတွင်း ကိရိယာခေါ်ဆိုမှုများကို စရိတ်မတောင်းဆိုပါ (မော်ဒယ်၏ စွမ်းရည်များကို တိုးတက်စေရန် ကိရိယာများကို လုံးဝအသုံးပြုရန် လှုံ့ဆော်လိုကြသည်။)

ပိုပြီးတိကျတဲ့ Grok-4 ရဲ့ခွဲထွက်တွေအနက် တစ်ခုကတော့ grok-code-fast-1 ဖြစ်ပြီး၊ ကုဒ်ကိုအာရုံစိုက်ထားတဲ့ မော်ဒယ်ဖြစ်ပါတယ်။ အခြားတစ်ခုကတော့ Grok 4.1 Fast (Reasoning and Non-Reasoning) ဖြစ်ပြီး၊ မြင့်မားတဲ့ထုတ်ကုန်နှုန်းအတွက် အထူးပြုထားပြီး ဘာသာရပ်အချို့မှာ အခမဲ့ပေးထားတာပါ။ ၎င်းက xAI ရဲ့ မဟာဗျူဟာကို ပြသပေးနေပါတယ်၊ အမျိုးမျိုးသော လိုအပ်ချက်များအတွက် Grok ရဲ့ အရွယ်အစားနှင့် အမြန်နှုန်းကို ကွဲပြားအောင် ပေးသွားတာပါ။ အခမဲ့ဖြစ်သော်လည်း 4.1 Fast က အင်အားကြီးပြီး၊ ကိရိယာအသုံးပြုမှုကြောင့် မှားယွင်းမှုလျော့နည်းသော်လည်း၊ လုပ်ငန်းခွင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Premium Heavy agent ကို ပေးသွားပါတယ်။

ချိန်ညှိမှုအရ၊ Grok-4 ထုတ်လွှင့်ခြင်းကို ပိုမိုခိုင်မာသော လုံခြုံရေး အာမခံချက်များနှင့်အတူ လိုက်ပါလာခဲ့သည် (Grok-3 ဖြစ်ရပ်များတွင် ယူဒေး ဇာတ်လမ်းများပြုလုပ်သည့်အခါ ရေကျင်တွင် အနည်းငယ် ရှိခဲ့သည် [19]။ xAI သည် စစ်ဆင်ရေးကို ပို၍ လုံခြုံစေရန် စစ်ဆေးမှုများကို အားကောင်းစွာ ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး Grok ၏ တုံ့ပြန်မှုများကို Musk ၏ ကိုယ်ပိုင်အမြင်များနှင့် ဆိုင်သော သက်ရောက်မှု မရှိကြောင်း အလေးပေးပြောဆိုခဲ့သည် [19]။ အသုံးပြုသူများက အဖြေများကို အဆင့်သတ်မှတ်နိုင်သည့် တုံ့ပြန်မှု စနစ်တစ်ခုကိုလည်း မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ဆက်လက် ပြုပြင်မှုများသို့ ထုတ်ပေးလျက်ရှိသည်။ 2025 နောက်ဆုံးပိုင်းတွင် Grok တွင် ထင်ရှားသော ပြည်သူ့ဖြစ်ရပ်များ မရှိခဲ့ခြင်းဖြင့် RLHF၊ အထူးပြု AI ဆရာများ (အထူးတပ်ဖြင့် လုံခြုံရေးထက်ထိပ်တန်းနေရာများတွင် မော်ဒယ်ကို စနစ်တကျ အဆင့်မြှင့်တင်သော အရာရှိများ) နှင့် များစွာသော အေးဂျင့်များ၏ ကိုယ်ပိုင်စစ်ဆေးမှုများ တိုးတက်မှုများရှိနေကြောင်း ဖျော်ဖြေရန် လိုအပ်သည်။ အမှန်တရားအရ xAI သည် 2025 တွင် “အထူးပြု AI ဆရာများ” သို့ ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး အထူးပြုပညာရှင်များကို သင်ရိုးညွှန်းချက်များပြုစုရန် (ဥပမာ-သင်္ချာပညာရှင်များ၊ ဥပဒေပညာရှင်များ စသည်ဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုများကို ပြန်လည်ဆန်းစစ်ခြင်း) အထူးပြုလုပ်ခဲ့ပြီး ကြီးမားသော အစုအဖွဲ့များထက် ဤသည်မှာ Grok-4 ၏ အချက်အလက်မှန်ကန်မှုကို တိုးမြှင့်ပေးခဲ့ပြီး အထူးပြုနေရာများတွင် မတူညီမှုများကို လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။

အောက်တွင် 2023 မှ 2025 အထိ Grok မော်ဒယ်၏ ဖွံ့ဖြိုးမှု အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြထားပြီး အဓိက သတ်မှတ်ချက်များနှင့် စွမ်းရည်များကို ထင်ဟပ်ပြထားပါသည်-

ဇယား- xAI Grok မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးမှု (2023–2025)

အရင်းအမြစ်များ: တရားဝင် xAI ကြေညာချက်များ၊ မီဒီယာအစီရင်ခံစာများ[22]နှင့် Grok-5 အတွက်သတင်းလွှာများ[21].

Grok ၏ 2025 တွင်ရှိသောအားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

Grok-4 နှင့်အတူ xAI သည် AI လောကတွင် ပုံစံတစ်ခုကို အလင်းပြထားသည်။ 2025 ခုနှစ်အတွက် Grok ၏ အဓိကအားသာချက်များမှာ:

• ထူးခြားသော အကြောင်းပြချက်နှင့် သင်္ချာကျွမ်းကျင်မှုများ: Grok ဗားရှင်းအားလုံးသည် အကြောင်းပြချက်ပဟေဠိများ၊ အရေအတွက်ပြဿနာများနှင့် ကုဒ်ရေးခြင်းကို ကျွမ်းကျင်သော အရည်အချင်းပြသခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် Grok-4 Heavy သည် ပြဿနာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အကြောင်းပြချက်အေဂျင့်များစွာကို အသုံးပြု၍ တစ်ခုတည်းသော LLM များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ခက်ခဲသော အလုပ်များ (ရှည်လျားသော သက်သေခံချက်များ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော ကုဒ်ရေးရာ စိန်ခေါ်မှုများကဲ့သို့သော) တွင် အမှားများနည်းချေဖန်တီးသည်။ MATH, GSM8K နှင့် HLE ကဲ့သို့သော စမ်းသပ်မှုများတွင် Grok-4 သည် အမှတ်စာရင်းတွင် ထိပ်ဆုံးသို့ အနီးကပ် ရောက်ရှိနေသည်[2]။
• အချိန်နှင့်တပြေးညီ အသိပညာ လက်တွေ့အသုံးချမှု: X နှင့် အင်တာနက် ပေါင်းစပ်မှုကြောင့် Grok သည် နောက်ဆုံးပေါ် ဖြစ်နိုင်ချေ မြင့်မားသော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် အများစုထက် နောက်ဆုံးပေါ် သင်ကြားမှု ရပ်တန့်ချိန် ရှိရုံသာမက၊ လိုအပ်သောအခါ အချိန်နှင့်တပြေးညီ သတင်းအချက်အလက်များကိုလည်း ယူနိုင်သည်[1]။ နောက်ဆုံးပေါ် အချက်အလက်လိုအပ်သော လုပ်ငန်းခွင်များ – သတင်းလေ့လာမှု၊ စတော့ရှယ်ယာဖြစ်ရပ်များ၊ လူမှုမီဒီယာ စရိတ်များ စသည်တို့အတွက် Grok သည် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အဖြေများကို စိစစ်ရလွယ်ကူစေရန် အရင်းအမြစ်များကို ပြချပေးသည်[15]။
• အကြီးမားဆုံး အကြောင်းအရာနှင့် မှတ်ဉာဏ်: ဗားရှင်းအချို့တွင် 2 သန်းအထိ တွန်းကင်ပေါင်းရှိသော Grok သည် တစ်ကြိမ်တည်းတွင် လုံးဝ ကုဒ်အုပ်စုများ သို့မဟုတ် ရှည်လျားသော စာရွက်စာတမ်းများကို ထိရောက်စွာ မှတ်မိနိုင်သည်။ ဤသည်သည် သန်းနဲ့ချီသော စာမျက်နှာများကို သုံးသပ်ခြင်း၊ နှစ်ပေါင်းများစွာမှ လော့ဂ်များကို ချီးချိန်မှုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် နက်နဲသော စာပေစုံစမ်းမှုများ ပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများအတွက် ပြောင်းလဲမှု ဖြစ်စေသည် – Grok သည် ထို အကြောင်းအရာအားလုံးကို “စိတ်တွင်” ထားပြီး ၎င်းတို့အကြား ဆက်စပ်မှုများကို ဆွဲထုတ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် xAI သည် ထို အကြောင်းအရာကို ထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်ရန် Grok ကို ဖန်တီးခဲ့သည် (Grok-1.5 တွင် 128k context သည် လွန်စွာမှတ်မိမှု ပြသခဲ့သည်)။
• စက်ကိရိယာ အသုံးပြုခြင်းနှင့် အများအပေါ် လုပ်ငန်းညှိနှိုင်းမှု: Grok-4 Heavy ၏ ဒီဇိုင်းသည် အထူးပြု အေးဂျင့်များနှင့် ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ၎င်းသည် “မတောက်ပသော သေတ္တာ” ဟု ဆိုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို လိုက်နာနိုင်သည် – ၎င်းကို ရှာဖွေရန်၊ ဤအရာကိုတွက်ချက်ရန်၊ ထို့နောက် ဖြေကြားချက်ကိုဖွဲ့စည်းရန်။ ဤသည်သည် ပိုမိုတိကျသော ဖြေကြားချက်များကို ဖြစ်စေသည့်အပြင် (အလွဲသင့်သောကိစ္စတိုင်းကို ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးဖြင့် ဆောင်ရွက်သည်) Grok ၏ အကြောင်းပြချက်ကို ၎င်း၏တွေးခေါ်သည့်အဆင့်များကို မျှဝေသောအခါ ပိုမိုနားလည်ရလွယ်စေသည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်သူများအတွက်၊ အသစ်သော ကိရိယာများကို ထည့်ခြင်းဖြင့် Grok ၏ အရည်အချင်းများကို တိုးချဲ့ရလွယ်ကူသည်၊ အကြောင်းမူကား မော်ဒယ်သည် လိုအပ်သောအခါ ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် ရှိပြီးသား ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။
• ဖွင့်လင်းမှုနှင့် တပ်ဆင်နိုင်မှု: OpenAI ၏ မော်ဒယ်များနှင့် မတူဘဲ၊ Grok မိသားစု၏ အပိုင်းအစများသည် ဖွင့်လင်းသည်။ Grok-1 ၏ အလေးချိန်များသည် အများပြည်သူအသုံးပြုနိုင်သည်၊ Musk သည် Grok-2.5 နှင့် အလားအလာရှိသည့် Grok-3 ကိုလည်း ဖွင့်လင်းအလင်းဖွင့်မည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ ဤသည်သည် သုတေသနပြုသူများကို ၎င်းတို့ကိုယ်ပိုင် ဒေတာများပေါ်တွင် စိစစ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြုလုပ်နိုင်စေသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် xAI သည် ဒေတာကို လုံခြုံစိတ်ချမှုကို ချုပ်ကွယ်ရန် (Oracle နှင့် အခြားသူများမှတဆင့်) အတွင်းပိုင်း သို့မဟုတ် အထူးပြု မျူနာထည့်သွင်းမှုကို ပေးသည်[2][3]။ ဤယှဉ်ပြိုင်မှု – အပြည့်အဝ တင်ထားသော SaaS မှ ကိုယ်ပိုင်တင်ထားသော အထိ – သည် ဈေးကွက်တွင် Grok အတွက် အားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

သို့သော် Grokတွင် အကန့်အသတ်များ ရှိသည်။

• လုံခြုံရေးနှင့် ညှိနှိုင်းမှု အခက်အခဲများ: Grok ၏ စောစောပိုင်း ရှေ့ဆောင်နေရာမှာ “အများဆုံး အမှန်တရားကို ရှာဖွေခြင်း၊ နိုင်ငံရေးမမှန်ကန်မှု” AI အဖြစ် ရပ်တည်ခဲ့သဖြင့် ပြိုင်ဘက်များထက် အနည်းငယ် လျော့ပါးသလို ဖြစ်ခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် Grok-3 သည် အချို့သော နည်းလမ်းဖြင့် ဖန်တီးသောကြောင့် Hitler ကို ချီးမွမ်းခြင်းနှင့် ယူဒေဝိတိန်ဆန့်ကျင်မှု အကြောင်းပြောဆိုခြင်းများကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ဤကဲ့သို့သော ထွက်ရှိမှုများကို ကာကွယ်ရန် စနစ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ညှိနှိုင်းမှုများပြုလုပ်ရန် xAI သည် အလျင်အမြန် ပြုပြင်ခဲ့ရသည်။ Grok-4 သည် ပိုမို လုံခြုံသော်လည်း အထူးပြောရမည်မှာ အထူးပြောရမည်မှာ ထင်ရှားနေသော်လည်း ထိခိုက်မှုမရှိမဖြစ်ဖြစ်အောင် ကြိုးစားနေသည်။ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းထိန်းချုပ်ထားသော လုပ်ငန်းများသည် Grok ကို အသုံးပြုရာတွင် ထပ်မံသော အကြောင်းအရာ ထိန်းချုပ်မှု အလွှာများကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ Grok သည် အခြား AI များကို ငြင်းပယ်သောမေးခွန်းများကို ဖြေရန် ကြိုးစားကြောင်း အောက်ပါအတိုင်း ဖော်ပြထားသည်။ ၎င်းသည် အခြေအနေအရ အကျိုးပြုမှုရှိနိုင်သည်။
• Eco မျိုးစုံဖြစ်မှုအဆင့်မြင့်မှု: xAI သည် နောက်ဆုံးရောက်သော ကစားသမားဖြစ်သောကြောင့် အခြား AI များနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ၎င်း၏ third-party တွဲဖက်မှုများ၊ စာကြည့်တိုက်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်း အရင်းအမြစ်များမှာ သေးငယ်ပါသည်။ Grok ၏ API ရှိသော်လည်း သက်ဆိုင်ရာ ချိတ်ဆက်မှုများနှင့် သင်ခန်းစာများမှာ အနည်းငယ်သာ ရှိပါသည်။ ထိုသို့ဖြစ်သည့်အတွက် အထူးသဖြင့် Macaron AI ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် multi-model orchestration ပေးစွမ်းခြင်းကို စတင်ခဲ့ပြီး Grok ကို GPT/Gemini နှင့်အတူ အပါအဝင် ဖြစ်လာသည်။ xAI ၏ open-source ချဉ်းကပ်မှုသည် အသိုင်းအဝိုင်း အထောက်အပံ့များကို အားပေးနေသည်။
• ဘက်လိုက်မှုနှင့် အကြောင်းအရာချက်ချင်းသဘောထားမှု: Musk သည် Grok ကို အမှန်တရားနှင့် အကြောင်းအရာချက်ချင်းသဘောထားမှုကို ရှာဖွေခြင်းအဖြစ် စျေးကွက်ဆိုင်ရာ ဖျော်ဖြေရန် ကြိုးစားသည်။ သို့သော် Grok သည် သင်ကြားမှု ဒေတာမှ ဘက်လိုက်မှုများကို ယူဆောင်ပြီး ကြားထားသည်။ ၎င်း၏ X ဒေတာနှင့် နီးကပ်စွာ ချိတ်ဆက်ထားမှုသည် နှစ်ဖက်လုံး ချိတ်ဆက်မှုရှိသည်။ ၎င်းသည် နောက်ဆုံးရောက်သော memes နှင့် သဘောထားများကို သိရှိနိုင်သော်လည်း လူမှုမီဒီယာတွင် အထိန်းအကွပ်မပြုလုပ်နိုင်သော သဘောထားများကို လက်ရှိရှိနေသော အခါ၎င်းကိုလည်း ရင်ဆိုင်ပါသည်။ xAI သည် AI ဆရာများနှင့် “balance” ရည်မှန်းချက်များကို ချိန်ညှိထားသော်လည်း သုံးစွဲသူများသည် အကြောင်းအရာကို အမြဲသတိထားကြရမည်။ ဥပမာအားဖြင့် X တွင် ဘက်လိုက်သော နည်းလမ်းဖြင့် အကြောင်းအရာများကို မကြာခဏ ဆွေးနွေးခြင်းရှိပါက Grok သည် ၎င်းကို ထိန်းချုပ်ရန် ရော့အလွှာများကို ချိန်ညှိထားသော်လည်း ပျက်စီးမှုများကို ထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးစားသည်။
• တွက်ချက်မှုလိုအပ်ချက်များ: အကြီးဆုံး Grok မော်ဒယ်များကို (closed-source Grok-4 Heavy) လည်ပတ်ရန် အလွန်ခက်ခဲသည်။ xAI ၏ အကူအညီမပါသော အကြီးစားနည်းပညာမပါသော အဖွဲ့အစည်းများသည် ဤမော်ဒယ်များကို လေ့လာရန် သို့မဟုတ် နားလည်ရန် အခက်အခဲကြုံရနိုင်သည်။ သေးငယ်သော ရွေးချယ်မှုများနှင့် ဖွင့်သော ဗားရှင်းများ ရှိသော်လည်း Grok-4/5 ၏ အပြည့်အစုံကို ပေါင်းစပ်အေးဂျင့်များဖြင့် အကျယ်အပြန့် အသုံးပြုလိုပါက xAI ၏ cloud သို့မဟုတ် မိတ်ဖက်ဝန်ဆောင်မှုကို သုံးရပါမည်။ ဤသည်မှာ GPT-4 နှင့် Microsoft/Azure သာ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း လည်ပတ်သည်နှင့် ဆင်တူသည်။ Grok-1 ၏ 640GB VRAM လိုအပ်ချက်သည် စိန်ခေါ်မှုကို ပြသသည်။ Grok ၏ နောက်ဆုံးဗားရှင်းများသည် ပိုမိုများစွာသော GPUs ကို လက်တွဲစွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။

သုံးသပ်ချက်အနေနဲ့ 2025 ခုနှစ်မှာရှိတဲ့ Grok ဟာ ခွန်အားရှိပြီးအထူးထူးခြားခြားရှိတာကြောင့် နောက်ဆုံးပေါ်အကြံဉာဏ်နဲ့အသစ်အသစ်သောအချက်အလက်များလိုအပ်သူများအတွက်အထူးသင့်လျော်ပေမယ့် လုံခြုံရေးဘက်မှာဂရုတစိုက်ကိုင်တွယ်ဖို့လိုအပ်ပြီး အပြည့်အဝဖြန့်ချိဖို့အတွက် အလွန်များသောရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုလိုအပ်ပါတယ်။

နောက်ထပ်အတိုးအမြှောက်: Grok 5 နဲ့ လမ်းကြောင်းရှေ့ဆက်

အခုဆိုရင် Grok-5 ကိုလူအားလုံးစောင့်ကြည့်နေကြပြီး xAI က 2026 အတွက် ထုတ်ပြသထားပါတယ်။ တရားဝင်အချက်အလက်တွေကနည်းပါးပေမယ့် အတွင်းသားများရဲ့ အစီရင်ခံစာများနဲ့ Musk ရဲ့ အရိပ်အမြွက်တွေကတော့ ငြိရင့်မားတဲ့ပုံရိပ်ကိုဖန်တီးထားပါတယ်။ Grok-5 ကို LLM သာမက ဖြစ်လာမယ်လို့မျှော်လင့်ရပြီး – အထင်ကရ AI ပလက်ဖောင်းဖြစ်လာဖို့အလားအလာရှိပြီး Grok-4 ကကောင်းခဲ့တဲ့အရာအားလုံးကိုပိုမိုတိုးတက်စေဖို့မျှော်လင့်ရပါတယ်။ အရေးကြီးသတင်းများနဲ့အဖြစ်မဖြစ်သင့်တဲ့အင်္ဂါရပ်တွေမှာ:

• “အမှန်တရားမုဒ် 2.0” – အဖြစ်မှန်စက်ကိရိယာ: xAI သည် Grok-5 အတွင်းရေးအဖြစ် အဖြစ်မှန်စက်ကိရိယာ တည်ဆောက်မှုမှတဆင့် Grok ၏ အမှန်တရားရှာဖွေရေးဂုဏ်သိက္ခာကို နှစ်ဆချထားသကဲ့သို့ပြောင်းလဲနေသည်ဟု တွင်ထင်ရသည်။ ဒါကဆိုရင် Grok-5 သည် ကိုယ့်ကိုယ်ကို အချက်အလက်စစ်ဆေးနိုင်မှုရှိမည်ဟု ဆိုလိုသည်။ အဆိုအရင်းနှီးခွင့်ပြုချက်များကို အများပြည်သူထံမှခွဲခြားစစ်ဆေးခြင်း၊ မသေချာမှုများကို အမှတ်အသားပြသခြင်း၊ နှင့် စစ်ဆေးမှုအတွက် နမူနာများ သို့မဟုတ် တရားသေသပ်ချက်များကို ကြိုးစားခြင်း စသည်ဖြင့်။ လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် Grok-5 ကို မေးခွန်းတစ်ခုမေးပါက၊ သာမက အဖြေကိုပေးနိုင်သည့်အပြင် ဆန့်ကျင်ဘက် အထောက်အထားကိုတွေ့သောအခါ ယုံကြည်မှုအဆင့် သို့မဟုတ် ဆန့်ကျင်ဘက်အချက်အလက်များကို ပေးနိုင်ပါသည်။ ၎င်းက Grok-5 ကို သုတေသနခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဥပဒေရေးရာ အကြံပေးခြင်း သို့မဟုတ် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များလိုမျိုး လက်ရှိ LLM များသည် တစ်ခါတစ်ရံ “မမှန်ကန်သော အချက်အလက်များ” မှားယွင်းသောနေရာများတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ပိုမိုရှိစေရန် ထောက်ပံ့နိုင်သည်။ အဖြစ်မှန်စက်ကိရိယာသည် သိကောင်းစရာကွန်ယက်ပေါင်းစည်းမှုနှင့် သရုပ်ဆောင်စဉ်းစားမှုစွမ်းရည်များ ပေးရန် xAI သည် GNN များကို စမ်းသပ်နေသည်ဆိုသော အမြန်ချိန်နှင့်အတူ Graph Neural Network (GNN) ပေါင်းစည်းမှုကို လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်ဟု ထင်ရသည်။
• လွတ်လပ်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း နှင့် အဆင့်များစွာသော တာဝန်များကိုစီမံခန့်ခွဲခြင်း: Grok-5 သည် အဆင့်များစွာသော အလုပ်များကို အဆက်မပြတ် အထောက်အပံ့မလိုဘဲ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သောအထိ “အေးဂျင့်” ဖြစ်နိုင်သည်ဟု သတင်းထွက်နေသည်။ ဒါဟာ ပိုမိုတိုးတက်သော စီမံခန့်ခွဲသူကို ဆိုလိုသည် – Grok-5 သည် “Grok, လာမည့်လအတွက် အထွက်ခရီးစီစဉ်ပေးပါ” ဟု ပြောပါက ၎င်းသည် အထောက်အကူပြု စနစ်/ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ပြီး လိုအပ်သည့်အခါတွင်သာ အတည်ပြုချက်ကို မေးမြန်းပါမည်။ Grok-4 Heavy အတွင်းရှိ အများပြည်သူစနစ်သည် အသုံးပြုသူ၏ အကြပ်အတည်းများကို ပိုမိုလျော့နည်းစွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော တစ်ခုတည်းသော အေးဂျင့်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ xAI ၏ Project “Valis” သည် သတ်မှတ်ထားသော အတွင်းစမ်းသပ်မှုများတွင် မကြာခဏမမှီမြောက်သော အဆင့်များကို ရယူနေသည်ဟု အကြောင်းပြုထားခြင်းသည်၊ လက်တွေ့ရသည့် အကြောင်းအရာများကို စဉ်းစားနိုင်ပြီး ကိစ္စများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော အရာကို တည်ဆောက်နေသည်ဟု သေချာလျက်ရှိခြင်းကို အဓိကထားသည်။ လုပ်ငန်းများတွင် Grok-5 သည် AI စီမံခန့်ခွဲသူ သို့မဟုတ် သုတေသနခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူအဖြစ် ပါဝင်နိုင်သည်၊ မေးခွန်း-အဖြေဘော့သာမက။
• တိုးချဲ့နိုင်စွမ်း နှင့် မော်ဒယ်အရွယ်အစား: Grok-1 သည် 314B ဖြစ်၍ Grok-4 သည် ပိုမိုကြီးမားနိုင်သည်။ (အများပြည်သူစနစ်ဖြင့်) Grok-5 သည် ပညာရှင်အရေအတွက်ကို ထရီလီယံ များအထိ တိုးချဲ့နိုင်သည် – ထိုစနစ်ကို MoE တိုးချဲ့မှုဖြင့် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ xAI ၏ Colossus ကလပ်စတာသည် (အထူးသဖြင့် လာမည့်အဆင့်မြှင့်တင်မှုများဖြစ်ပါက) ထရီလီယံထက်ကျော်သော ပရိုဂရမ်မာများကို အများပြည်သူစနစ်ဖြင့် လေ့ကျင့်ရန် လုံလောက်သော ရှင်ဘတ်စစ်ထောက်ပံ့မှုရှိသည်။ လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက် သည်လည်း တိုးချဲ့ပါမည်။ Grok-5 သည် web နှင့် X အချက်အလက်နောက်ထပ်တစ်နှစ်၊ ပိုမိုသန့်ရှင်းသော လူသားမှန်ကန်ချက်ပြန်ကြားမှုနှင့် မျှော်လင့်စရာမည်သည့် သရုပ်ဆောင်မှုကို လေ့ကျင့်မှု (ဗီဒီယို၊ အသံ) ဖြင့် ပိုမိုသိသာစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ပြုလုပ်ပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုရှည်လျားသော အခြေအနေများ ကို ပထမဆုံးဖြစ်သောအနေဖြင့် သီးခြားမုဒ်သာမက အခြားသော အထူးစနစ်တွင် ပံ့ပိုးပါမည်။
• ကြိုးပမ်းမှုများ၏ ပိုမိုမြင့်မားခြင်း: Grok-5 သည် အမြင်ပေါ်တွင် မေ့မနေမှာ ဖြစ်ပြီး ဓာတ်ပုံဖျော်ဖြေရေးတွင် အထူးပြုမော်ဒယ်များကို လိုက်လျောမွှေ့နိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။ အသံနှင့် ဗီဒီယိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဟုခန့်မှန်းဆိုနိုင်သည်။ Musk သည် Tesla (အလိုအလျောက်မောင်းနှင်မှု စသည်ဖြင့်) အတွက် xAI အား ထောက်ပံ့မှုကို စိတ်ဝင်စားနေသည်။ ဒါကြောင့် Grok သည် ချိန်ညှိမှု အချက်အလက်၊ ကင်မရာအချက်အလက်များ သို့မဟုတ် ရိုဘော့အမိန့်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်မည်ဟု အနာဂတ်တွင် ထင်ရသည်။ မည်သည့်သဘောအရပင်ဖြစ်စေ Grok-5 သည် စာသား၊ ရုပ်ပုံများနှင့် အချိန်မှန် အချက်အလက်စီးရီးများကို ပေါင်းစပ်လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါမည်။
• အခမဲ့ဖွင့်လှစ် vs ပိတ်ထားခြင်း: Musk သည် Grok မော်ဒယ်အဟောင်းများကို ဖွင့်လှစ်ရန် ကတိပြုခဲ့သည်။ Grok-5 ရောက်ရှိပါက Grok-3 သို့မဟုတ် 4 သည် အများပြည်သူထံတွင် ရှိနိုင်သည်။ Grok-5 သည် မူလအချိန်တွင် ဖွင့်လှစ်မည်မျှမဟုတ်ပေ။ (ယှဉ်ပြိုင်မှုအားသာချက်ကြောင့်) xAI သည် အနည်းငယ်အရွယ်၊ သို့မဟုတ် ကြိုတင်ချိန်ဆိုင်ရာများကို သုတေသနပြုသူများအတွက် ထုတ်ဖော်နိုင်သည်။ အချို့ဖွင့်လှစ်၊ အချို့ပိတ်ထားသော မဟာဗျူဟာသည် မျှော်လင့်ချက်အတိုင်း ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ Grok ၏ အသိုက်အဝန်းပူးပေါင်းမှုကို မြင့်မားစေပြီး xAI ကို ထုတ်ကုန်အသာချက်ပေးနိုင်သည်။
• GPT-5/Gemini နှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှု: 2025 နှင့် 2026 သည် OpenAI (GPT-5 ဖြစ်နိုင်) နှင့် Google DeepMind (Gemini မော်ဒယ်များ) အတွက် မျိုးဆက်သစ်မော်ဒယ်များကို တင်သွင်းနေသည်။ Grok-5 သည် “ကြီးမားသူများကို ထိန်းကျောင်းရန်” ရည်ရွယ်ထားသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ xAI သည် ထိုမော်ဒယ်များ၏ အားနည်းချက်များကို ပစ်မှတ်ထားမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် GPT-5 သည် အလွန်ကြီးမားသောစွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော်လည်း ပိတ်ထားခြင်းနှင့် အချိန်မှန်အချက်မရှိသေးပါက၊ xAI သည် Grok-5 ၏ ဖွင့်လှစ်မှုနှင့် အချိန်မှန်အချက်အလက်ကို အထူးပြုမည်။ Gemini သည် အားကောင်းသော်လည်း အဖြေများတွင် ပိုမိုထိန်းလွန်နေသော အဖြေများကို ပြုလုပ်သည်ဆိုပါက xAI သည် Grok ၏ ဖျော်ဖြေရေးစွမ်းရည်ကို တိုးမြှင့်မည်။ အဓိကအားဖြင့် Grok-5 ၏ အောင်မြင်မှုသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားမှုနှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှုအားဖြင့် မတူကွဲပြားမှု (ပိုထင်ပေါ်မှု၊ ပိုအသုံးပြုသူထိန်းချုပ်မှု စသည်ဖြင့်) အပေါ်မူတည်သည်။

အချိန်အနေနှင့် xAI သည် တစ်ခုလုံးသော Grok-5 မတိုင်မီ အထွေထွေပြင်ဆင်ထားသည့် လမ်းကြောင်းများ ရှိသည်။ ဤတွင် ပုဂ္ဂိုလ်ရေး AI နမူနာများ (အသုံးပြုသူ၏ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးထိန်းချုပ်မှုများနှင့်အတူ) နှင့် X ၏ ပလက်ဖောင်းနှင့် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော ပေါင်းစည်းမှု (Grok ကို X တွင် အကြောင်းအရာဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်မှုအတွက် တည်ဆောက်ထားသော အကူအညီအဖြစ်)၊ နှင့် နယ်ပယ်အထူးပြု Grok ချိန်ညှိမှုများ (ဥပမာ၊ ငွေကြေးအတွက် Grok၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအတွက် Grok၊ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်း) ပါဝင်သည်။ ဤအရာအားလုံးသည် Grok-5 သို့ ဦးတည်၍ အင်အားစုစုပေါင်း ရယူမည်ဖြစ်သည်။

Grok-5 အတွက် ပြင်ဆင်ခြင်း: Developer များနှင့် အဖွဲ့များ မည်ကဲ့သို့ ပြင်ဆင်သင့်သနည်း?

သင်သည် အင်ဂျင်နီယာ၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်ပါက Grok ၏ ကြီးထွားမှုကို လိုက်နာနေသောအခါ၊ ဤတိုးတက်မှုများကို မည်ကဲ့သို့ အကျိုးခံစားရမည်ဆိုသည်မှာ အရေးကြီးသောမေးခွန်းဖြစ်သည်။ Grok-5 နှင့် အလားတူ နောက်ဆုံးပေါ်မော်ဒယ်များအတွက် ပြင်ဆင်ရန် လက်တွေ့ကျသော ချင့်ချိန်ချက်များကို အောက်တွင် ဖော်ပြထားပါသည်။

• အခုတင် Multi-Model မဟာဗျူဟာကို လက်ခံပါ: AI တစ်ခုတည်းကို အားလုံးကိုမဝင်ထားပါနဲ့။ Grok-5 အလွန်ပြင်းပြပါမယ်၊ ဒါပေမယ့် OpenAI, Google, Anthropic မော်ဒယ်တွေနဲ့ အတူရှိနေပါမယ်။ အကောင်းဆုံးစနစ်တွေက အခြား မော်ဒယ်တွေကို အင်တင်စမ်းသပ်ခြင်း ဒါမှမဟုတ် စွမ်းအားအပေါ်အခြေခံပြီး မေးခွန်းတွေကို လမ်းကြောင်းချနေကြတယ်။ ဒီနေ့စလိုက်နိုင်ပါတယ် - Grok-4 ကို သူ့ရဲ့အစွမ်းဆုံးနေရာ (အချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက်, သင်္ချာ, ရှည်လျားတဲ့ အချက်အလက် ပြန်လည်ရယူခြင်း) အတွက် သုံးပြီး အခြား မော်ဒယ်တွေကို သူတို့ရဲ့ အကောင်းဆုံးနေရာမှာ သုံးပါ (ဥပမာ GPT-4 ကို ဖန်တီးရေးသားမှုအတွက် ဒါမှမဟုတ် Claude ကို ကြီးမားတဲ့ အကျဉ်းချုပ်အတွက်)။ မော်ဒယ်မသက်ဆိုင်ဘဲ ပိုက်လိုင်းကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် Grok-5 ရောက်လာတဲ့အခါ API endpoint ဒါမှမဟုတ် အလေးချိန် သတ်မှတ်ခြင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွယ်တကူ ပြုပြင်နိုင်ပါတယ်၊ အားလုံးပြန်လဲပြင်ဆင်ဖို့မလိုတော့ပါဘူး။
• မြင့်မားသော အကဲဖြတ်မှု ပိုက်လိုင်းတွေ တည်ဆောက်ပါ: မော်ဒယ်တစ်ခုချင်းစီ မြှင့်တင်မှုအတွက် အပြောင်းအလဲတွေ ရှိနိုင်တယ်။ Grok-5 မှာ Grok-4 ရဲ့ အချို့ကွက်တိတွေကို ပြင်နိုင်တယ်၊ ဒါပေမယ့် အသစ်တွေထပ်မံလာနိုင်တယ်။ ကိုယ်ပိုင် စမ်းသပ်မှုတွေကို အသုံးပြုပြီး အလိုအလျောက် အကဲဖြတ်မှု တစ်ခု တည်ဆောက်ပါ – အကြောင်းအရာအမျိုးမျိုးမှာ တိကျမှု, ထွက်ရှိမှု အရည်အသွေး, ကြာချိန်, ကုန်ကျစရိတ်ကို တိုင်းတာပါ။ အစွန်းရောက်တဲ့ အမှုတွေအပြင် လုံခြုံရေး ဒါမှမဟုတ် မူဝါဒလိုက်နာမှုများရှိမရှိ စမ်းသပ်ပါ။ Grok-5 ရောက်လာတဲ့အခါ အထူးသဖြင့် တိုးတက်မှုများကို ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စစ်ဆေးနိုင်ပါတယ်။
• ကိရိယာများကို အသုံးပြုပါနဲ့ လူသားကို ဆက်စပ်ထားပါ: Grok ရဲ့ ဒီဇိုင်းမှ သင်ခန်းစာတစ်ခုက ကိရိယာနဲ့ လူသားတွေက ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အများကြီး တိုးတက်စေတယ်။ Grok-4 Heavy ရဲ့ အတွင်းအကျအေးဂျင့်စနစ်ကို မရရှိခဲ့ရင်တောင်၊ အတုယူနိုင်ပါတယ် - အရေးကြီးတဲ့ အလုပ်တွေမှာ သင့်စနစ်ကို အပြင်ဘက် API (ရှာဖွေရေး, တွက်ချက်ရေး) တွေကို ခေါ်ဆိုစေပြီး အရေးကြီးတဲ့ ထွက်ရှိမှုများအတွက် လူသားတစ်ဦးကို ပြန်လည်စစ်ဆေးစေပါ။ Grok-5 မှာ ပိုမိုကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်မယ်၊ ဒါပေမယ့် လူသားတစ်ဦးကို ဘယ်မှာလှည့်ပတ်စေချင်လဲဆိုတာ သင့်ရဲ့ဆုံးဖြတ်ချက်ဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ Grok-5 က သုံးသပ်မှုအစီရင်ခံစာကို ရေးဆွဲနိုင်ပြီး ကိုယ်တိုင် စစ်ဆေးနိုင်ပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် သင့်ရဲ့ အမြင်အရောင်နဲ့ နောက်ဆုံးတိကျမှုအတွက် လူသားတစ်ဦးကို အတည်ပြုရပါမယ်။ အခုကနေပဲ ဒီအရပ်နယ်တွေကို သတ်မှတ်ထားခြင်းဖြင့် ပေါင်းစပ်မှုကို ပိုမိုချောမွေ့စေပါမယ်။
• ဒေတာအုပ်ချုပ်ရေးကို စောစောစီစဉ်ပါ: Grok နဲ့ X ရဲ့ တင်းကျပ်သော ပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူဒေတာကို အသုံးပြုရည်မှန်းချက်နဲ့ တိုးတက်စေရန် စိတ်ကြိုက်ထားနိုင်ပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် ကုမ္ပဏီတွေက ကိုယ်ရေးအချက်အလက်တွေကို သတိထားဖို့လိုပါတယ်။ X Help Center က အသုံးပြုသူတွေကို Grok လေ့ကျင့်ခြင်းနဲ့ စိတ်ကြိုက်မှုပေးမှုအတွက် ဒေတာမျှဝေမှုမှ ရွေးချယ်ထွက်နိုင်ကြောင်း ဖွင့်ပြထားပါတယ်[26][27]။ Grok (ဒါမှမဟုတ် AI တစ်ခုခု) ကို အသုံးပြုသူဒေတာနဲ့ ပေါင်းစပ်ဖို့ စီစဉ်ခဲ့ရင် ရွေးချယ်မှုနဲ့ ထွက်နိုင်မှုကို ရှင်းလင်းစွာ စီစဉ်ပါ။ Grok-API ကို သင့်ရဲ့အက်ပ်မှာ အသုံးပြုခဲ့ရင် xAI က မော်ဒယ်တိုးတက်မှုအတွက် ထွက်ရှိမှုနဲ့ သင့်မေးခွန်းတွေကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်တယ်ဆိုတာ သတိထားပါ[16]။ ဒီမူဝါဒတွေကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ၊ ဒေတာကို သတ်မှတ်ထားတဲ့ အကန့်အသတ်တွေကို မကျော်လွှားနိုင်ရင် On-prem ဖြေရှင်းချက်ကို ရွေးချယ်စဉ်းစားပါ။ xAI ရဲ့ လုပ်ငန်းအတွက် ကမ်းလှမ်းချက်တွေက Grok-4 မော်ဒယ်ကို သင့်ရဲ့ ကလောဒ်ပတ်ဝန်းကျင်မှာ သီးခြားစီလည်နိုင်စေပါတယ်[2] – ဒါဟာ အထူးသင့်လျော်တဲ့ အလယ်အလတ် ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။
• ဘက်မလိုက်ခြင်းနဲ့ အဆိုအမှန်ကို စစ်ဆေးပါ: Grok-5 ရဲ့ Reality Engine က အချက်အလက်စစ်ဆေးမှုကို ကူညီပေးပါမယ်၊ ဒါပေမယ့် ဘယ် AI တစ်ခုမှ ပြီးပြည့်စုံမဟုတ်ပါဘူး။ သင့်ရဲ့အဖွဲ့ထဲမှာ AI ထွက်ရှိမှုများကို စိစစ်မှု အထူးသဖြင့် အရေးကြီးတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် ကျင့်ကြံပါ။ ကိုးကားမှုအင်္ဂါရပ်တွေကို သုံးပါ – Grok က အရင်းအမြစ်ပေးရင် သင့်စနစ်ကို အဲဒီအရင်းအမြစ်ကို ရယူပြီး စစ်ဆေးပါ (သုံးစွဲသူတွေကို ပြသပါ)။ သင့်ရဲ့ AI အင်္ဂါရပ်တွေကို အသုံးပြုသူတွေကို အရေးကြီးတဲ့ အဖြေတွေကို ထပ်မံစစ်ဆေးစေပါ။ ဒါဟာ အန္တရာယ်ကို လျှော့ချနိုင်ပြီး အွန်လိုင်းတွင် အကြောင်းအရာကို ဖျော်ဖြေရန် EEAT (အတွေ့အကြုံ, ကျွမ်းကျင်မှု, အာဏာ, ယုံကြည်စိတ်ချရမှု) မူဝါဒများကို အလေးထားပါသည်။ Grok ရဲ့ စွမ်းအားနဲ့ လူသားရဲ့ အာရုံစိုက်မှုကို ပေါင်းစပ်လိုက်ပါ၊ ဘာမှ မစိစစ်ပဲ "အမှန်ကို ရှာဖွေ" မော်ဒယ်ကို ယုံကြည်ခြင်း မလုပ်ပါနဲ့။

အဆုံးသတ်မှာ xAI ရဲ့ Grok က အံ့သြဖွယ်အရမ်းမြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်လာပြီး Grok-5 က သူ့ဦးစားပေးမှုအရပ်ကို ပြည့်စုံအောင်လုပ်နိုင်ခဲ့ရင် AI အကူအညီပေးစနစ်တစ်ခုရဲ့စံချိန်သစ်တစ်ခုကိုထူထောင်နိုင်မယ်ဆိုတာပါပဲ၊ အချိုးကျစစ်ထုတ်သူ၊ အကြောင်းပြချက်လေ့လာသူ၊ ကိုယ်ပိုင်လှုပ်ရှားမှုလုပ်ဆောင်နိုင်သူ အားလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားတဲ့စနစ်တစ်ခုဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။ Grok ရဲ့အခြေခံဖွဲ့စည်းမှုနဲ့ ဒီဇိုင်းရွေးချယ်မှုတွေကို နားလည်ခြင်းဖြင့် အချိန်နဲ့တပြေးညီအသိပညာနဲ့ အကြောင်းပြချက်ရှင်းလင်းမှုကို တန်ဖိုးထားတဲ့ AI စနစ်များအတွက် နမူနာတစ်ခုကို တွေ့မြင်လာနိုင်ပါတယ်။ မင်းက Grok ကို လက်ခံယူမလားမဟုတ်ပါဘူး၊ ဒီအယူအဆတွေ (ရှည်လျားသောအကြောင်းအရာများ၊ ကိရိယာအသုံးပြုမှု၊ စွမ်းဆောင်ချက်စွမ်းရည်များ၊ တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်လေ့လာခြင်း) အားလုံးဟာ အနာဂတ်မှာ အလေးအနက်ထားတဲ့ AI ပလက်ဖောင်းတွေမှာ ပါဝင်လာနိုင်ပါတယ်။ နည်းပညာကိုနားလည်တဲ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအနေနဲ့ လုပ်ဆောင်သင့်တဲ့အကောင်းဆုံးအရာက နုပျိုလှပမှုကို ဖန်တီးထားပြီး မော်ဒယ်အသစ် (Grok-5, GPT-5, Gemini, စသည်တို့) တစ်ခုချင်းစီကို သူတို့ရဲ့ stack ထဲမှာ ဘယ်လိုထည့်သွင်းနိုင်မလဲဆိုတာကို နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာထားဖို့ပါပဲ။ AI ပန်းခြံဟာ လျှပ်တပြက်လိုမြန်ဆန်စွာလှုပ်ရှားနေပါတယ် - ယနေ့အခါမှာ cutting-edge Grok-4 က နောက်နေ့မှာ Grok-5 က ဖျောက်ဖျက်နိုင်ပါတယ် - ဒါပေမယ့် မင်းက မခွဲခြားဘဲ အချက်အလက်ရရှိထားပြီး နောက်ပြန်မလှန်ဘဲ လှိုဏ်ခေါက်ကိုစီးနင်းနိုင်ပါတယ်။

အရင်းအမြစ်များ:

1.        xAI သတင်း – “xAI ရဲ့ Memphis Supercluster သည် စတင်လည်ပတ်ပြီး ဖြစ်ပြီ၊ Nvidia H100 GPU ၁၀၀,၀၀၀ အထိ ရရှိနိုင်သည်”[7] (Jul 2024)

2.        ServeTheHome – “100K GPU xAI Colossus Cluster အတွင်း” (Oct 2024)

3.        AMD ROCm ဘလော့ဂ် – “AMD GPU များတွင် Grok-1 ဖြင့် Inferencing ပြုလုပ်ခြင်း” (Aug 2024)

4.        xAI ကြေညာချက် – “Grok-1.5 ကို ကြေညာခြင်း” (Mar 2024)

5.        xAI ကြေညာချက် – “Grok-1 (Model Card) ကို ဖွင့်လှစ်ထုတ်ပြန်ခြင်း” (Nov 2023)

6.        Encord ဘလော့ဂ် – “Grok-1.5V Multimodal – ပထမဆုံး အမြင်” (Apr 2024)

၇။        xAI အကူအညီပေးမှုစင်တာ – 「Grok အကြောင်း၊ X ပေါ်မှ မိမိကိုယ်ကို ရယ်စရာဖြစ်စေသော AI အကူအညီပေးသူ」[11][1] (နိုဝင်ဘာ ၂၀၂၅)

၈။        Oracle Cloud Docs – 「xAI Grok 4 – မော်ဒယ်သတင်းအချက်အလက်」[2][22] (၂၀၂၅)

၉။        The Verge – 「xAI သည် ဆန့်ကျင်ဆန်သော အဖြေများကို ဖြေရှင်းပြီးနောက် Grok ကို တိုးတက်အောင် ပြင်ဆင်သည်」[19] (နိုဝင်ဘာ ၂၀၂၅)

၁၀။ AI သတင်းဗဟို - 「xAI Grok 5 အကြောင်းကောလာဟလများ: Truth Mode 2.0 နှင့် မျှော်လင့်ရသည့်အရာများ」[21] (သြဂုတ် ၂၀၂၅)

[1] [11] [16] [18] [26] [27] Grok အကြောင်း

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

[2] [3] Grok AI: xAI မှ နောက်ဆုံးပေါ် သတင်းများ၊ အပ်ဒိတ်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ | AI News Hub

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

[4] [5] Colossus တည်ဆောက်ခြင်း: Elon Musk ရဲ့ xAI အတွက် Supermicro ရဲ့ ဂရုမစိုက် AI စူပါကွန်ပျူတာ | VentureBeat

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

[6] [7] [25] xAI ရဲ့ Memphis Supercluster ဟာ လက်တွေ့ အသုံးပြုနိုင်ပြီ ဖြစ်ပြီး 100,000 ခုအထိ Nvidia H100 GPU တွေနဲ့ - DCD

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

[8] [9] [10] Grok-1.5 ကိုကြေညာခြင်း | xAI

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

[12] [13] [14] [15] [17] Grok ကိုအားလုံးအတွက်ယူဆောင်လာခြင်း | xAI

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

[19] Grok ဘာကြောင့် X ပေါ်မှာ မှားယွင်းပြီး စိတ်ထိခိုက်စရာ အကြောင်းအရာတွေ တင်ကြတာလဲ။ ဒါက ...

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

[20] [21] [23] [24] xAI Grok 5 အကြောင်းကောင်သတင်းများ - ထွက်ရှိမည့်နေ့စွဲ၊ 'အမှန်တရားအခြေအနေ' 2.0 နှင့် 2026 အစောပိုင်းတွင် ဘာတွေမျှော်လင့်နိုင်မလဲ

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