在互联网信息检索任务中，即使是很强的LLM，有时也会陷入“信息迷雾”之中：当问题简单、路径明确时，模型往往能利用记忆或一两次搜索就找到答案；但面对高度不确定、线索模糊的问题，模型就很难做对。
各位有没有发现，最近大家对大模型已经有些看麻了？反正我是看到相关话题的文章流量、社交平台上的热度，对模型的关注度明显有点降下来了。 比如最近 Qwen3、Gemini2.5、GPT-4.1 和 Grok-3 等这么密集的有明显新进展的优秀模型发布，要是放到 2 年前，铁定是个炸裂的一个月。
刚刚，xAI 正式上线 Grok 3 API，一次性推出4种模型，以适配不同应用场景，定价策略灵活，用户可按需选择。同日，谷歌、Anthropic等也推出新的定价策略。
基础模型竞争又紧张刺激起来了！GPT-4.5刚登顶竞技场且全任务分类第一名，6小时后总榜就被马斯克的新版Grok-3反超。两者都是获得3000+票数，总分1412：1411只差一分。
DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明：预训练Scaling Law不是OpenAI的护城河。将来95%的算力将用在推理，而不是现在的训练和推理各50%。OpenAI前途不明，生死难料！
刚刚Grok-3免费开放了！DeepSearch和Think两大模式加持，刚上了热搜的「9.11和9.9哪个大」终于能做对了（但没全对），甚至1分钟秒解MIT积分赛题。然而，它刚一亮相就遭OpenAI研究员「打假」，被对方质疑作弊。
又是一个文理兼修的优等生，能薅一点是一点。堆了 20 万张 GPU、号称「地表最强」大模型 Grok-3 已经可用啦。「 Grok 3 + Thinking 感觉与 OpenAI 最强商用模型（o1-pro，200 美元/月）的顶尖水平相差无几，
一度狂跌的英伟达股价，又被Grok-3盘活了？20万块GPU训出的模型超越DeepSeek和OpenAI，证明Scaling Law还在继续增长！Ai2研究者大佬直言：Grok-3，就是DeepSeek给美国AI企业压力的又一力证。
带点特斯拉、SpaceX 基因，工程能力很强。
科技媒体 testingcatalog 今天（1 月 27 日）发布博文，报道称 xAI 官方虽然尚未公布，但 Grok-3 已短暂现身独立平台和 X 平台，开启内部测试，有望下周正式发布。
