评测背景2026年7月8日xAI 正式发布 Grok 4.5定位为新一代前沿模型重点面向软件工程、智能体Agent工作流以及办公自动化等真实生产场景。本次我们基于晓天衡宇大语言模型榜单评测体系从 Agentic、Coding、General、Reasoning 四个一级维度以及 20 主流评测集对 Grok 4.5 进行了补测重点观察 Grok 4.5 与 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 SolMax之间的差距。这篇解读不只看 Grok 4.5 排第几更关注它与目前榜单上排名更靠前的 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 SolMax相比差距主要在哪里当能力、速度、Token 消耗和成本放在一起看时Grok 4.5 适合承担什么角色榜单概览点击跳转晓天衡宇评测社区查看大语言模型7月榜单完整结果。核心结论结论一Grok 4.5 位列总榜第 5进入头部密集竞争区Grok 4.5 综合得分 65.75在本期总榜中排名第 5已进入头部模型的竞争半径。虽然距离 Claude Fable 54.97 分和 GPT-5.6 SolMax3.35 分仍有差距但与 Claude Opus 4.8 仅差 1.64 分已处于可追赶区间。结论二Grok 4.5 强于代码推理弱于智能体与知识Grok 4.5 的能力画像呈现明显的“偏科”特征Coding 与 Reasoning 构成核心优势Agentic 与知识覆盖则是显著短板。在常规代码生成、多语言工程及科学推理上Grok 4.5 表现突出但它的推理优势未能迁移至复杂场景。一旦进入高难度求解、复杂规划或中文浏览综合判断等任务稳定性便会下降。General 维度同样存在类似分化长上下文与指令遵循表现稳健知识覆盖与事实一致性上则存在相对不足。总体而言Grok 4.5 更擅长确定性任务执行短于开放场景下的自主推理与知识调用。结论三Grok 4.5 效率优势明显成本远低于同梯队模型从效率维度看Grok 4.5 的推理速度在同梯队模型中处于较快水平。它的成本优势更为显著API 价格仅为 Fable 5 的 15%推理成本仅为 Claude Fable 5 的 9.7%、GPT-5.6 SolMax的 16.3%、Claude Opus 4.8 的 18.9%。Grok 4.5 的核心竞争力在于以远低于同梯队模型的使用成本提供接近第一梯队的能力。综合考虑它在速度、Token 消耗和总成本上的优势它相对更适合规模化部署场景。评测体系本榜单基于智能体、代码、通用、推理四大能力维度进行综合评估并根据加权分数计算模型平均得分。其中智能体占比最高为 35%代码和推理各占 25%通用占 15%。深度解读Grok 4.5 与同级别模型的差距在哪里从分数来看Grok 4.5 与同级别模型在四个一级维度上均有差距。下面我们直接对比四款模型一级维度与二级维度得分分析 Grok 4.5 与 Claude Fable 5、GPT-5.6 SolMax、Claude Opus 4.8 的能力差距在哪。1. AgenticTAU3-Bench 表现较好复杂难题和中文浏览是短板Grok 4.5 的 Agentic 得分为 53.11在一级维度中最低是当前能力结构中需要关注的短板。横向来看它已接近 Claude Opus 4.854.36分差 1.25但与 Claude Fable 557.38及 GPT-5.6 SolMax57.60之间分差较大。从二级维度看Grok 4.5 的 Agentic 能力呈现明显的“高执行、低探索”特征。TAU3-Bench 得分突出70.88说明它在任务执行、交互式决策和多步流程推进中具备较好的可用性并非仅能处理静态问答。然而Seal-Hard35.40与 BrowseComp-ZH48.64两项上存在局限一旦任务复杂度上升至需要深度推理、长程规划或中文环境下的综合信息判断它的稳定性便显著下降。在真实业务场景中这意味着 Grok 4.5 的 Agentic 能力边界清晰。它更擅长流程相对清晰、工具边界明确、可监督可回滚的场景如信息整理、初步检索、任务分派、办公自动化辅助等。但对于需要长时间自主规划、强约束执行和高风险决策的场景仍需配置严格的权限控制和人工复核。2. Coding代码能力是最稳定的支撑项Grok 4.5 的 Coding 得分为 73.39是一级维度中最高的一项也是当前能力结构中最明显的优势之一。横向来看它已逼近 Claude Opus 4.874.34分差 0.95但与 GPT-5.6 SolMax76.22分差 2.83及 Claude Fable 578.71分差 5.32之间仍存在明显差距。从二级维度看Grok 4.5 的 Coding 能力可总结为常规开发能力强、复杂专业场景相对较弱。优势项集中于常规代码生成与理解Livecode-Bench-V692.10、SWE-Multilingual80.57、ClawEval80.20均处于较高水平表明它在多语言工程、编程题求解和通用代码辅助等高频场景中具备可靠表现。短板则暴露在科学计算与终端执行上SciCode 仅 54.10Terminal-Bench-Pro 为 60.00说明它在科学代码、复杂执行链路中缺乏稳定性。从实际使用场景来看Grok 4.5 更适合高频代码生成、常规工程辅助、多语言理解及日常批量开发任务。但对于高复杂度的代码理解、科学计算代码及长链路终端任务仍需结合具体场景进行验证。3. General长上下文和记忆表现较好知识是主要短板Grok 4.5 的 General 得分为 70.14。横向来看它与 GPT-5.6 SolMax71.26及 Claude Opus 4.871.54总分接近分差在 1.5 分以内与 Claude Fable 575.92的差距高达 5.78 分是一级维度中与 Fable 5 差距最大的一项。从二级维度看Grok 4.5 的 General 能力呈现出“工程执行强、知识底座弱”的明显分化。优势集中于上下文处理与执行可靠性长上下文85.60、记忆79.45、指令遵循75.40均处于较高水平表明它能准确理解任务并可靠执行适合办公自动化、长文档处理和多轮对话等场景。短板在知识维度尤为突出。知识得分仅 40.30与优势项形成超过 35 分的落差说明它的事实知识覆盖存在明显盲区。幻觉得分 69.95 虽未触底但叠加知识短板说明它在知识密集型任务中仍存在较高的不确定性需要结合检索与事实核验机制使用。综上Grok 4.5 更适合作为执行力强的任务型助手。在研究辅助、专业文档生成等依赖广域知识调用的场景中建议搭配检索增强RAG与人工复核使用。4. Reasoning科学推理突出场景推理明显偏弱Grok 4.5 的 Reasoning 得分为 73.19与 Coding 并列为其核心优势项。横向来看距离 Claude Opus 4.876.22分差 3.03及 GPT-5.6 SolMax76.80分差 3.61约有 3 分以上差距与 Claude Fable 578.29的差距则拉大至 5.10 分。从二级维度看Grok 4.5 最突出的是科学推理得分达 93.10。这说明它在科学问题理解、条件应用和基于知识进行推导的任务中表现较强。Grok 4.5 具备较好的基础推理能力数学推理为 78.53逻辑推理为 71.13能够处理一定复杂度的计算、逻辑链条和条件判断。场景推理仅为 50.00和其他推理子项形成明显落差。这表明 Grok 4.5 的优势主要集中在规则明确的形式化推理上而在贴近真实情境、需要综合隐含条件和多因素权衡的复杂判断中表现偏弱。效率分析推理速度四款模型中最快推理速度上Grok 4.5 为 86 Tokens/s在本次对比的四款模型中位列第一展现出更具优势的工程效率。相较于 GPT-5.6 SolMax、Claude Fable 5 和 Claude Opus 4.8分别领先 18、22 和 26 Tokens/s。同时Grok 4.5 的综合得分为 65.75在本期总榜中排名第五。其速度优势并未伴随能力的明显掉队而是在保持相对竞争力的同时实现了更低的响应延迟和更高的调用效率。API 价格四款模型中最低成本优势显著API 价格上 Grok 4.5 优势明显仅 21 RMB在本次对比的四款模型中最低。它与同梯队模型的价格差距很突出Claude Opus 4.8 为 70 RMB约为其 3.3 倍GPT-5.6 SolMax为 78.8 RMB约为其 3.8 倍Claude Fable 5 则高达 140 RMB约为其 6.7 倍。这表明 Grok 4.5 在大规模调用、高频推理和成本敏感型生产环境中具备更强的部署吸引力。模型能力 × Token 消耗差异Token 使用效率突出具规模化部署优势将模型能力与 Token 消耗交叉来看Grok 4.5 在确保能力不掉队的前提下将 Token 消耗降为同梯队最低水平。其 Token 消耗为 22 MTokens分别比 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 和 GPT-5.6 SolMax低约 35%、37% 和 39%。这一优势在实际部署中会被任务规模快速放大对于批量代码生成、多步推理及长链路 Agent 工作流单次调用的 Token 节省会随调用次数线性累积表现为更低的总成本和更高的系统吞吐。因此Grok 4.5 在大规模调用及高频推理等场景具备更突出的效率优势更适合成本及资源敏感场景。模型能力 × 推理速度兼顾能力与效率把能力和推理速度放在一起看Grok 4.5 的优势明显它是这组模型里能力与速度平衡最优的模型之一。其推理速度达到 86 Tokens/s比第二名的 GPT-5.6 SolMax快 26%比 Claude Fable 5 快 34%。Grok 4.5 的速度优势不是靠牺牲能力换来的而是在保持较强能力基础上做到了工程效率领先。这意味着在实时响应、Agent 内嵌、办公自动化和批量任务等场景下Grok 4.5 更能明显降低延迟相对更适合高频调用。模型能力 × 推理成本性价比优势显著拉开结合模型能力与推理成本Grok 4.5 的性价比优势不是小幅领先而是与其他模型拉开了倍数级差距。其推理成本仅为 11550 RMB而 Claude Opus 4.8、GPT-5.6 SolMax和 Claude Fable 5 分别达到 61250 RMB、70920 RMB 和 119000 RMB约为其 5.3 倍、6.1 倍和 10 倍以上。这一结果是低 API 价格与低 Token 消耗的共同作用使 Grok 4.5 更加适用于大规模调用、高频推理和成本敏感型场景。综合判断Grok 4.5 可以被定义为一款面向规模化生产场景、以效率为核心竞争力的第一梯队闭源模型。能力侧Coding 与 Reasoning 是它的核心优势项。在常规代码生成、多语言工程、科学推理及长文本处理上表现扎实已展现出较好的竞争力。Agentic 是其相对薄弱的维度在高复杂度、长链路规划及中文环境综合判断中存在稳定性不足的问题。效率侧从推理速度、Token 消耗、推理成本三项关键指标来看Grok 4.5 在本次对比模型中表现处于明显领先水平。综合本次评测结果Grok 4.5 更适合部署在目标明确、流程清晰、强调执行效率的场景中例如常规代码生成与辅助、多语言代码理解、长文档处理、办公自动化等。而高风险决策、复杂 Agent 闭环、严肃知识问答等对能力上限要求更高的场景结合 Grok 4.5 在本次评测中的综合表现它的竞争力仍弱于第一梯队领先模型选型时仍需谨慎评估。注本文结论基于晓天衡宇本期评测体系与样本反映模型在该评测框架下的相对表现不代表所有业务场景中的绝对优劣。实际选型仍建议结合具体任务、成本预算与业务验证结果综合判断。写在最后最新大语言模型评测榜单已同步上线至晓天衡宇•评测社区官网欢迎大家访问查看更详细的评测数据。关注晓天衡宇•评测社区官方账号获取更多大模型相关知识~
评测背景2026年7月8日xAI 正式发布 Grok 4.5定位为新一代前沿模型重点面向软件工程、智能体Agent工作流以及办公自动化等真实生产场景。本次我们基于晓天衡宇大语言模型榜单评测体系从 Agentic、Coding、General、Reasoning 四个一级维度以及 20 主流评测集对 Grok 4.5 进行了补测重点观察 Grok 4.5 与 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 SolMax之间的差距。这篇解读不只看 Grok 4.5 排第几更关注它与目前榜单上排名更靠前的 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、GPT-5.6 SolMax相比差距主要在哪里当能力、速度、Token 消耗和成本放在一起看时Grok 4.5 适合承担什么角色榜单概览点击跳转晓天衡宇评测社区查看大语言模型7月榜单完整结果。核心结论结论一Grok 4.5 位列总榜第 5进入头部密集竞争区Grok 4.5 综合得分 65.75在本期总榜中排名第 5已进入头部模型的竞争半径。虽然距离 Claude Fable 54.97 分和 GPT-5.6 SolMax3.35 分仍有差距但与 Claude Opus 4.8 仅差 1.64 分已处于可追赶区间。结论二Grok 4.5 强于代码推理弱于智能体与知识Grok 4.5 的能力画像呈现明显的“偏科”特征Coding 与 Reasoning 构成核心优势Agentic 与知识覆盖则是显著短板。在常规代码生成、多语言工程及科学推理上Grok 4.5 表现突出但它的推理优势未能迁移至复杂场景。一旦进入高难度求解、复杂规划或中文浏览综合判断等任务稳定性便会下降。General 维度同样存在类似分化长上下文与指令遵循表现稳健知识覆盖与事实一致性上则存在相对不足。总体而言Grok 4.5 更擅长确定性任务执行短于开放场景下的自主推理与知识调用。结论三Grok 4.5 效率优势明显成本远低于同梯队模型从效率维度看Grok 4.5 的推理速度在同梯队模型中处于较快水平。它的成本优势更为显著API 价格仅为 Fable 5 的 15%推理成本仅为 Claude Fable 5 的 9.7%、GPT-5.6 SolMax的 16.3%、Claude Opus 4.8 的 18.9%。Grok 4.5 的核心竞争力在于以远低于同梯队模型的使用成本提供接近第一梯队的能力。综合考虑它在速度、Token 消耗和总成本上的优势它相对更适合规模化部署场景。评测体系本榜单基于智能体、代码、通用、推理四大能力维度进行综合评估并根据加权分数计算模型平均得分。其中智能体占比最高为 35%代码和推理各占 25%通用占 15%。深度解读Grok 4.5 与同级别模型的差距在哪里从分数来看Grok 4.5 与同级别模型在四个一级维度上均有差距。下面我们直接对比四款模型一级维度与二级维度得分分析 Grok 4.5 与 Claude Fable 5、GPT-5.6 SolMax、Claude Opus 4.8 的能力差距在哪。1. AgenticTAU3-Bench 表现较好复杂难题和中文浏览是短板Grok 4.5 的 Agentic 得分为 53.11在一级维度中最低是当前能力结构中需要关注的短板。横向来看它已接近 Claude Opus 4.854.36分差 1.25但与 Claude Fable 557.38及 GPT-5.6 SolMax57.60之间分差较大。从二级维度看Grok 4.5 的 Agentic 能力呈现明显的“高执行、低探索”特征。TAU3-Bench 得分突出70.88说明它在任务执行、交互式决策和多步流程推进中具备较好的可用性并非仅能处理静态问答。然而Seal-Hard35.40与 BrowseComp-ZH48.64两项上存在局限一旦任务复杂度上升至需要深度推理、长程规划或中文环境下的综合信息判断它的稳定性便显著下降。在真实业务场景中这意味着 Grok 4.5 的 Agentic 能力边界清晰。它更擅长流程相对清晰、工具边界明确、可监督可回滚的场景如信息整理、初步检索、任务分派、办公自动化辅助等。但对于需要长时间自主规划、强约束执行和高风险决策的场景仍需配置严格的权限控制和人工复核。2. Coding代码能力是最稳定的支撑项Grok 4.5 的 Coding 得分为 73.39是一级维度中最高的一项也是当前能力结构中最明显的优势之一。横向来看它已逼近 Claude Opus 4.874.34分差 0.95但与 GPT-5.6 SolMax76.22分差 2.83及 Claude Fable 578.71分差 5.32之间仍存在明显差距。从二级维度看Grok 4.5 的 Coding 能力可总结为常规开发能力强、复杂专业场景相对较弱。优势项集中于常规代码生成与理解Livecode-Bench-V692.10、SWE-Multilingual80.57、ClawEval80.20均处于较高水平表明它在多语言工程、编程题求解和通用代码辅助等高频场景中具备可靠表现。短板则暴露在科学计算与终端执行上SciCode 仅 54.10Terminal-Bench-Pro 为 60.00说明它在科学代码、复杂执行链路中缺乏稳定性。从实际使用场景来看Grok 4.5 更适合高频代码生成、常规工程辅助、多语言理解及日常批量开发任务。但对于高复杂度的代码理解、科学计算代码及长链路终端任务仍需结合具体场景进行验证。3. General长上下文和记忆表现较好知识是主要短板Grok 4.5 的 General 得分为 70.14。横向来看它与 GPT-5.6 SolMax71.26及 Claude Opus 4.871.54总分接近分差在 1.5 分以内与 Claude Fable 575.92的差距高达 5.78 分是一级维度中与 Fable 5 差距最大的一项。从二级维度看Grok 4.5 的 General 能力呈现出“工程执行强、知识底座弱”的明显分化。优势集中于上下文处理与执行可靠性长上下文85.60、记忆79.45、指令遵循75.40均处于较高水平表明它能准确理解任务并可靠执行适合办公自动化、长文档处理和多轮对话等场景。短板在知识维度尤为突出。知识得分仅 40.30与优势项形成超过 35 分的落差说明它的事实知识覆盖存在明显盲区。幻觉得分 69.95 虽未触底但叠加知识短板说明它在知识密集型任务中仍存在较高的不确定性需要结合检索与事实核验机制使用。综上Grok 4.5 更适合作为执行力强的任务型助手。在研究辅助、专业文档生成等依赖广域知识调用的场景中建议搭配检索增强RAG与人工复核使用。4. Reasoning科学推理突出场景推理明显偏弱Grok 4.5 的 Reasoning 得分为 73.19与 Coding 并列为其核心优势项。横向来看距离 Claude Opus 4.876.22分差 3.03及 GPT-5.6 SolMax76.80分差 3.61约有 3 分以上差距与 Claude Fable 578.29的差距则拉大至 5.10 分。从二级维度看Grok 4.5 最突出的是科学推理得分达 93.10。这说明它在科学问题理解、条件应用和基于知识进行推导的任务中表现较强。Grok 4.5 具备较好的基础推理能力数学推理为 78.53逻辑推理为 71.13能够处理一定复杂度的计算、逻辑链条和条件判断。场景推理仅为 50.00和其他推理子项形成明显落差。这表明 Grok 4.5 的优势主要集中在规则明确的形式化推理上而在贴近真实情境、需要综合隐含条件和多因素权衡的复杂判断中表现偏弱。效率分析推理速度四款模型中最快推理速度上Grok 4.5 为 86 Tokens/s在本次对比的四款模型中位列第一展现出更具优势的工程效率。相较于 GPT-5.6 SolMax、Claude Fable 5 和 Claude Opus 4.8分别领先 18、22 和 26 Tokens/s。同时Grok 4.5 的综合得分为 65.75在本期总榜中排名第五。其速度优势并未伴随能力的明显掉队而是在保持相对竞争力的同时实现了更低的响应延迟和更高的调用效率。API 价格四款模型中最低成本优势显著API 价格上 Grok 4.5 优势明显仅 21 RMB在本次对比的四款模型中最低。它与同梯队模型的价格差距很突出Claude Opus 4.8 为 70 RMB约为其 3.3 倍GPT-5.6 SolMax为 78.8 RMB约为其 3.8 倍Claude Fable 5 则高达 140 RMB约为其 6.7 倍。这表明 Grok 4.5 在大规模调用、高频推理和成本敏感型生产环境中具备更强的部署吸引力。模型能力 × Token 消耗差异Token 使用效率突出具规模化部署优势将模型能力与 Token 消耗交叉来看Grok 4.5 在确保能力不掉队的前提下将 Token 消耗降为同梯队最低水平。其 Token 消耗为 22 MTokens分别比 Claude Fable 5、Claude Opus 4.8 和 GPT-5.6 SolMax低约 35%、37% 和 39%。这一优势在实际部署中会被任务规模快速放大对于批量代码生成、多步推理及长链路 Agent 工作流单次调用的 Token 节省会随调用次数线性累积表现为更低的总成本和更高的系统吞吐。因此Grok 4.5 在大规模调用及高频推理等场景具备更突出的效率优势更适合成本及资源敏感场景。模型能力 × 推理速度兼顾能力与效率把能力和推理速度放在一起看Grok 4.5 的优势明显它是这组模型里能力与速度平衡最优的模型之一。其推理速度达到 86 Tokens/s比第二名的 GPT-5.6 SolMax快 26%比 Claude Fable 5 快 34%。Grok 4.5 的速度优势不是靠牺牲能力换来的而是在保持较强能力基础上做到了工程效率领先。这意味着在实时响应、Agent 内嵌、办公自动化和批量任务等场景下Grok 4.5 更能明显降低延迟相对更适合高频调用。模型能力 × 推理成本性价比优势显著拉开结合模型能力与推理成本Grok 4.5 的性价比优势不是小幅领先而是与其他模型拉开了倍数级差距。其推理成本仅为 11550 RMB而 Claude Opus 4.8、GPT-5.6 SolMax和 Claude Fable 5 分别达到 61250 RMB、70920 RMB 和 119000 RMB约为其 5.3 倍、6.1 倍和 10 倍以上。这一结果是低 API 价格与低 Token 消耗的共同作用使 Grok 4.5 更加适用于大规模调用、高频推理和成本敏感型场景。综合判断Grok 4.5 可以被定义为一款面向规模化生产场景、以效率为核心竞争力的第一梯队闭源模型。能力侧Coding 与 Reasoning 是它的核心优势项。在常规代码生成、多语言工程、科学推理及长文本处理上表现扎实已展现出较好的竞争力。Agentic 是其相对薄弱的维度在高复杂度、长链路规划及中文环境综合判断中存在稳定性不足的问题。效率侧从推理速度、Token 消耗、推理成本三项关键指标来看Grok 4.5 在本次对比模型中表现处于明显领先水平。综合本次评测结果Grok 4.5 更适合部署在目标明确、流程清晰、强调执行效率的场景中例如常规代码生成与辅助、多语言代码理解、长文档处理、办公自动化等。而高风险决策、复杂 Agent 闭环、严肃知识问答等对能力上限要求更高的场景结合 Grok 4.5 在本次评测中的综合表现它的竞争力仍弱于第一梯队领先模型选型时仍需谨慎评估。注本文结论基于晓天衡宇本期评测体系与样本反映模型在该评测框架下的相对表现不代表所有业务场景中的绝对优劣。实际选型仍建议结合具体任务、成本预算与业务验证结果综合判断。写在最后最新大语言模型评测榜单已同步上线至晓天衡宇•评测社区官网欢迎大家访问查看更详细的评测数据。关注晓天衡宇•评测社区官方账号获取更多大模型相关知识~
