Elon Musk ha fijado principios de agosto como objetivo para Grok 4.6 y ha revelado planes para un modelo Grok 4.7 más grande, a medida que SpaceXAI intensifica su competencia con OpenAI, Anthropic y Moonshot AI de China.
Musk reveló el cronograma en una publicación del 28 de julio en X, diciendo que Grok 4.6 se lanzaría “alrededor del 7 de agosto”. Lo describió como un modelo de 1.5 billones de parámetros con un ajuste fino supervisado y un aprendizaje por refuerzo más potentes.
El ajuste fino supervisado entrena un modelo con ejemplos seleccionados para mejorar la calidad de sus respuestas. El aprendizaje por refuerzo utiliza retroalimentación y señales de recompensa para perfeccionar cómo un modelo maneja las tareas y sigue las instrucciones.
Musk también dijo que Grok 4.7 seguiría “unas pocas semanas después” como un modelo de 2.1 billones de parámetros. Sin embargo, no proporcionó una fecha de lanzamiento exacta ni reveló detalles de precios y disponibilidad para ninguno de los lanzamientos.
“Este será mejor que el 4.6 en todos los aspectos, excepto que será un poco más lento de servir, aunque con una eficiencia de tokens aún mayor”, dijo Musk sobre Grok 4.7.
Ambas fechas siguen siendo objetivos en lugar de citas de lanzamiento confirmadas. Los cronogramas de desarrollo de modelos pueden cambiar durante el entrenamiento, las pruebas y la implementación.
SpaceXAI presentó Grok 4.5 a principios de julio como un modelo diseñado para codificación, tareas basadas en agentes y trabajo de conocimiento. La compañía actualmente cobra $2 por millón de tokens de entrada y $6 por millón de tokens de salida.
Musk anunció los dos próximos modelos en respuesta a una evaluación del CEO de Vercel, Guillermo Rauch, quien describió a Grok 4.5 como el modelo de ciberseguridad con mejor rendimiento en relación con su precio en las últimas pruebas de Vercel.
Según la publicación de Rauch, Grok 4.5 fue 10 veces más barato que GPT-5.6 Sol de OpenAI, 5.7 veces más barato que Opus 5 de Anthropic y 2.2 veces más barato que Kimi K3 de Moonshot, mientras ofrecía un rendimiento cercano al de Kimi.
Rauch aún clasificó a Sol como el modelo de frontera líder, por delante de Opus 5. Sus hallazgos reflejan los métodos de prueba de Vercel y no establecen una clasificación universal en todas las cargas de trabajo de IA.
SpaceXAI no ha dicho si Grok 4.6 y Grok 4.7 mantendrán los precios de Grok 4.5. La velocidad del servicio, el uso de tokens y los costos de la API determinarán si los modelos más nuevos mantienen la misma ventaja de precio-rendimiento.
Las mejoras planificadas de Grok llegan a medida que los desarrolladores chinos acortan la brecha con las principales empresas de IA de EE. UU. Moonshot AI lanzó los pesos completos de Kimi K3 el 27 de julio, permitiendo a los desarrolladores descargar, modificar y operar el modelo en su propia infraestructura.
Kimi K3 tiene 2.8 billones de parámetros, capacidades visuales nativas y una ventana de contexto de un millón de tokens. Su escala y estructura de pesos abiertos han añadido presión a las empresas estadounidenses que distribuyen principalmente sus modelos más avanzados a través de plataformas cerradas y API de pago.
SpaceXAI, OpenAI y Anthropic también compiten en codificación, ciberseguridad, razonamiento y el costo requerido para completar cada tarea. La arquitectura más grande de Grok 4.7 puede mejorar sus capacidades, pero Musk reconoció que sería más lento de servir que Grok 4.6.
El número de parámetros por sí solo no determina la calidad del modelo. Los datos de entrenamiento, la arquitectura, los métodos de posentrenamiento, los sistemas de inferencia y la eficiencia de los tokens pueden afectar el rendimiento.
OpenAI y Anthropic ya han acordado proporcionar a los funcionarios estadounidenses acceso anticipado a modelos frontera no lanzados para pruebas de seguridad. Esos acuerdos formaron la base de un marco de revisión federal voluntario más amplio que ahora cubre a otros desarrolladores importantes, incluidos SpaceXAI, Google DeepMind y Microsoft.
El presidente Donald Trump formalizó el marco a través de una orden ejecutiva en junio. Las empresas participantes pueden proporcionar modelos cubiertos al gobierno federal por hasta 30 días antes de lanzarlos a socios de confianza. La orden establece que las revisiones no crean un sistema de licencia o autorización previa obligatorio.
Sin embargo, la industria sigue dividida sobre cómo Washington debe manejar los modelos de pesos abiertos. Nvidia, Microsoft, Meta, OpenAI, Palantir y otras organizaciones advirtieron a los responsables políticos de EE. UU. contra restricciones amplias en una carta abierta del 24 de julio. Argumentaron que los modelos abiertos apoyan la competencia, reducen los costos de implementación y permiten a los desarrolladores ejecutar y modificar sistemas de IA en su propia infraestructura.
El debate se ha intensificado tras el lanzamiento de Kimi K3 de 2.8 billones de parámetros por parte de Moonshot AI. Funcionarios de la administración Trump han acusado a Moonshot de utilizar resultados del modelo Fable de Anthropic para entrenar a Kimi K3 a través de una destilación a gran escala. El asesor tecnológico de la Casa Blanca, Michael Kratsios, describió la supuesta práctica como un intento de obtener tecnología propietaria de EE. UU., mientras que el Secretario del Tesoro, Scott Bessent, dijo que la administración estaba considerando sanciones y colocar a Moonshot en una lista negra comercial.
Moonshot no ha aceptado públicamente esas acusaciones. Sin embargo, la disputa ha colocado a Kimi K3 en el centro de una lucha política más amplia sobre si Washington debería apuntar a riesgos específicos de seguridad y propiedad intelectual o restringir el acceso a los modelos chinos de pesos abiertos de manera más general. Grok 4.6 y Grok 4.7 entrarán en ese mercado a medida que los desarrolladores estadounidenses se enfrentan a la presión de mejorar el rendimiento mientras cumplen con las expectativas federales de seguridad emergentes.
