— Agencias 22/09/2026
SpaceX AI presentó Grok 4.7, un modelo que mejora programación, análisis legal e ingeniería y mantiene el precio de su versión anterior.
SpaceX AI presentó Grok 4.7, una nueva versión de su modelo de inteligencia artificial con mejoras para programación, análisis legal, ingeniería y tareas complejas, además de nuevas medidas para reducir usos maliciosos.
Grok 4.7 amplía sus capacidades
El nuevo modelo fue desarrollado con una base de entrenamiento más grande que su antecesor y un proceso prolongado de aprendizaje por refuerzo orientado a resolver tareas complejas.
SpaceX AI afirmó que Grok 4.7 puede revisar su propio trabajo y administrar contextos extensos, lo que permite mantener conversaciones largas sin que el usuario tenga que repetir información proporcionada anteriormente.
La compañía también señaló que el modelo conserva el precio y la velocidad de ejecución de Grok 4.6.
Para qué sirve Grok 4.7
Grok 4.7 fue diseñado para programación avanzada, redacción técnica, análisis legal, tareas de oficina e ingeniería eléctrica.
El modelo fue integrado en CursorBench 4.0, una herramienta utilizada para evaluar capacidades relacionadas con programación.
En el Harvey Legal Agent Benchmark, una prueba enfocada en trabajo jurídico, Grok 4.7 obtuvo 19.6%, frente al 6.7% registrado por Fable 5.1 y el 2.5% de GPT-5.6 Sol.
Estas cifras corresponden a evaluaciones específicas y no representan necesariamente el rendimiento del modelo en todas las actividades profesionales.
Cuánto cuesta utilizar Grok 4.7
SpaceX AI estableció un precio de 2 dólares por entrada y 6 dólares por salida de información.
De acuerdo con la compañía, este esquema hace que Grok 4.7 sea 8.3 veces más barato que Fable 5.1 y 3.3 veces más económico que Sol de OpenAI en el procesamiento de resultados.
La empresa también ofrece una variante más rápida que duplica la velocidad de salida, aunque con el doble de precio.
Fable conserva ventaja en ejecución autónoma
A pesar de las mejoras de Grok 4.7, los resultados publicados muestran diferencias dependiendo de la tarea evaluada.
En la ejecución autónoma de Terminal, Fable 5.1 Max obtuvo 57.9%, mientras que Grok 4.7 registró 38%.
Esto muestra que el rendimiento de los modelos puede variar considerablemente de acuerdo con el tipo de prueba y las capacidades específicas que se analicen.
Grok 4.7 incorpora medidas de seguridad
SpaceX AI también presentó una nueva arquitectura destinada a reducir los intentos de jailbreak, utilizados para tratar de evadir las restricciones de seguridad de los modelos.
En HackerBench v0.3, una evaluación centrada en solicitudes cibernéticas potencialmente dañinas, la compañía afirmó que Grok 4.7 bloqueó 96.7% de los pedidos de uso perjudicial.
En el índice de bioseguridad de LatchBio, el modelo obtuvo 62.4%, según los resultados divulgados por SpaceX AI.
La empresa señaló que busca mantener capacidades útiles para tareas de ciberseguridad y biología, consideradas áreas de doble uso debido a que pueden tener aplicaciones defensivas o potencialmente peligrosas.
SpaceX AI prueba el modelo en ciberseguridad
SpaceX AI afirmó que Grok 4.7 combina capacidades de ciberdefensa con mecanismos para limitar el rechazo de solicitudes legítimas.
La compañía comenzó además a ofrecer por invitación acceso a socios seleccionados del sector de ciberseguridad, quienes pueden utilizar funciones del modelo orientadas a investigaciones de defensa.
El objetivo es evaluar sus capacidades en escenarios especializados sin eliminar las restricciones destinadas a prevenir usos dañinos.
Grok Voice Transcribe 2.0 también fue presentado
Además de Grok 4.7, xAI lanzó Grok Voice Transcribe 2.0, un modelo de reconocimiento de voz capaz de convertir conversaciones y grabaciones de audio en texto.
La compañía aseguró que esta versión duplica la precisión de la generación anterior y puede utilizarse mediante su API de reconocimiento de voz.
El sistema se basa en la tecnología de audio utilizada por Grok Voice y fue entrenado con grabaciones que incluyen ruido de fondo, diferentes idiomas y distintos ambientes.
Según xAI, el modelo ocupa el primer lugar en precisión entre 32 modelos de transmisión analizados en la clasificación pública de Artificial Analysis.
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