北京时间2月18日，马斯克与xAI团队，在直播中正式发布了Grok最新版本Grok3。
早在本次发布会之前，依靠着种种相关信息的抛出，加上马斯克本人24/7不间断的预热炒作，让全球对Grok3的期待值被拉到了空前的程度。在一周前，马斯克在直播中评论DeepSeekR1时，还信心满满地表示「xAI即将推出更优秀的AI模型」。
从现场展示的数据来看，Grok3在数学、科学与编程的基准测试上已经超越了目前所有的主流模型，马斯克甚至宣称Grok3未来将用于SpaceX火星任务计算，并预测「三年内将实现诺贝尔奖级别突破」。
但这些目前都只是马斯克的一家之言。笔者在发布后，就测试了最新的Beta版Grok3，并提出了那个经典的用来刁难大模型的问题：「9.11与9.9哪个大？」
遗憾的是，在不加任何定语以及标注的情况下，号称目前最聪明的Grok3，仍然无法正确回答这个问题。
Grok3并没准确识别出这个问题的含义|图片来源：极客公园
在这个测试发出之后，很短的时间内迅速引发了不少朋友的关注，无独有偶，在海外也有很多类似问题的测试，例如「比萨斜塔上两个球哪个先落下」这些基础物理/数学问题，Grok3也被发现仍然无法应对。因此被戏称为「天才不愿意回答简单问题」。
Grok3在实际测试中的许多常识问题上出现「翻车」|图片来源：X
除了网友自发测试的这些基础知识上Grok3出现了翻车，在xAI发布会直播中，马斯克演示使用Grok3来分析他号称经常玩的PathofExile2(流放之路2)对应的职业与升华效果，但实际上Grok3给出的对应答案绝大部分都是错误的。直播中的马斯克并没有看出这个明显的问题。
Grok3在直播中也出现给出数据大量错误的情况|图片来源：X
因此这个失误不仅成为了海外网友再次嘲讽马斯克打游戏「找代练」的实锤证据，同时也为Grok3在实际应用中的可靠性，再次打上了一个大大的问号。
对于这样的「天才」，无论实际能力几何，未来被用于火星探索任务这样的极度复杂的应用场景，其可靠性都要打上一个大大的问号。
目前，众多在几周前获得Grok3测试资格、以及昨天刚刚用上几个小时的模型能力测试者，对于Grok3当前的表现，都指向了一个相同的结论：
「Grok3是很好，但它并不比R1或o1-Pro更好」
「Grok3是很好，但它并不比R1或o1-Pro更好」|图片来源：X
Grok3在发布中官方的PPT中，在大模型竞技场ChatbotArena中实现「遥遥领先」，但这其实也应用了一些小小的作图技巧：榜单的纵轴仅列出了1400-1300分段的排名，让原本1%的测试结果差距，在这个PPT展示中都变得异常明显。
官方发布PPT中的「遥遥领先」效果|图片来源：X
而实际的模型跑分结果，Grok3其实也只比DeepSeekR1以及GPT4.0实现了不到1-2%的差距：这对应了不少用户在实际测试中「并无明显差别」的体感效果。
实际上的Grok3，只比后来者高了1%-2%|图片来源：X
此外虽然在分数上，Grok3超过了目前公开测试的所有模型，但这一点并不被很多人买账：毕竟xAI在Grok2时代就有在这个榜单中「刷分」，随着榜单对回答长度风格做降权处理而大幅降低分数的情况，因此经常被业内人士诟病「高分低能」。
无论是榜单「刷分」，还是配图设计上的「小技巧」，都展示出的是xAI以及马斯克本人对于模型能力「遥遥领先」这件事的执念。
而为了这些差距，马斯克所付出的代价堪称高昂：在发布会中，马斯克用近乎炫耀的口吻表示，用了20万张H100（马斯克直播中表示使用「超过10万」张)训练Grok3，总训练小时数达到两亿小时。这让一部分人觉得这是对GPU行业的又一个重大利好，并认为DeepSeek给行业带来的震动是「愚蠢」的。
不少人认为堆砌算力将会是模型训练的未来|图片来源：X
但实际上，有网友对比了使用2000张H800训练两个月得出的DeepSeekV3，计算出Grok3其实际的训练算力消耗是V3的263倍。而DeeSeekV3在大模型竞技场榜单上与得分1402分的Grok3的差距，甚至还不到100分而已。
从这些数据出炉之后，就有不少人快速意识到，在Grok3登顶「世界最强」的背后，其实是模型越大，性能越强的逻辑，已经出现了明显的边际效应。
即使是「高分低能」的Grok2，其背后也有着X（Twitter）平台内海量的高质量第一方数据作为支撑来使用。而到了Grok3的训练中，xAI自然也会遇到OpenAI当前同样遇到的「天花板」——优质训练数据的不足，让模型能力的边际效应迅速曝光。
对于这些事实，最早意识到并且也是最深刻理解的人，肯定是Grok3的开发团队与马斯克，因此马斯克也在社交媒体上不断表示当前用户体验到的版本「还仅仅只是测试版」「完整版将在未来几个月推出」。马斯克本人更是化身Grok3产品经理，建议用户直接在评论区反馈使用时所遇到的各种问题。
他大概是地球上粉丝数量最多的产品经理|图片来源：X
但不到一天之内，Grok3的表现，无疑给寄希望依靠「大力飞砖」训练出能力更强的大模型的后来者敲响了警钟：根据微软公开的信息推测，OpenAIGPT4参数体积为1.8万亿参数，相比GPT3已经提升了超过10倍，而传闻中的GPT4.5的参数体积甚至还会更大。
模型参数体积飞涨的同时训练成本也在飙升|图片来源：X
有Grok3在前，GPT4.5以及更多想要继续「烧钱」，以参数体积来获得更好模型性能的选手，都不得不考虑到已经近在眼前的天花板，应该怎样突破。
此时此刻，OpenAI的前首席科学家IlyaSutskever在去年12月曾表示「我们所熟悉的预训练将会结束」，又被人重新记起来，并试图从中找到大模型训练的真正出路。
Ilya的观点，已经为行业敲响了警钟|图片来源：X
彼时，Ilya准确预见到了可用的新数据接近枯竭，模型难以再继续通过获取数据来提升性能的情况，并这种情况形容为化石燃料的消耗，表示「正如石油是有限资源一样，互联网中由人类生成的内容也是有限的」。
在Sutskever预测中，预训练模型之后的下一代模型将会有「真正的自主性」。同时将具备「类似人脑」的推理能力。
与如今预训练模型主要依赖的内容匹配（基于模型此前学习的内容）不同，未来的AI系统将能够以类似于人脑「思维」的方式，来逐步学习并建立起解决问题的方法论。
人类对某一个学科做到基本的精通，只需要基本专业书籍即可实现，但AI大模型却需要学习数以百万计的数据才能实现最基础的入门效果，甚至当你换了个问法之后，这些基础的问题也无法正确理解，模型在真正的智能上并没有得到提升：文章开头提到的那些基础但Grok3仍然无法正确回答的问题，就是这种现象的直观体现。
但在「力大飞砖」之外，Grok3如果真的能向行业揭示「预训练模型即将走到尽头」这个事实，那它对行业仍然称得上有着重要的启发意义。
或许，在Grok3的狂潮逐渐褪去之后，我们也能看到，更多类似李飞飞「在特定数据集的基础上50美元微调出高性能模型」的案例出现。并在这些探索中，最终找到真正通向AGI的道路。
