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马斯克20万张GPU训练的Grok 3：略强于DeepSeek？

图为xAI用以训练 Grok 3的由20万块GPU组成的计算中心。

按：北京时间2月18日中午12时30分左右，马斯克携其xAI三位门徒，通过视频直播对外发布最新版本语言大模型Grok 3，自称是迄今“地球上最聪明的人工智能”。

以外界观感，当前的Grok 3似有半成品之嫌，但它所对外展示的“跑分”数据仍令业界——尤其是科技爱好者感到震撼。甚至发布会后，A股连续炒作数周的DeepSeek概念高位股大面积跳水，颇有“终结者”般映射意味。

Grok 3的实力究竟如何，特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员Andrej Karpathy作为最早拿到测试资格的人之一，很快给出了他的评测。从初步测试看，作为20万块最先进GPU训练出的性能怪兽，Grok 3固然足够先进，但在DeepSeek为整个行业祛魅之后，亦显然称不上马斯克放出的豪言那般“秒天秒地秒空气”。

以下为Andrej Karpathy对Grok 3评测观点：

今天（2月18日）早些时候，我获得了 Grok 3 的早期使用权，因此我认为我是第一批可以进行快速测试的人之一。

01

思维

✅首先，Grok 3 显然拥有最先进的思维模型（“思考”按钮），并且在我的“卡坦岛”问题上表现出色：

“创建一个显示六边形网格的棋盘游戏网页，就像游戏中的 Settlers of Catan 一样。每个六边形网格的编号从 1 到 N，其中 N 是六边形瓷砖的总数。使其通用，以便可以使用滑块更改“环”的数量。例如，在 Catan 中半径为 3 个六边形。请使用单个 html 页面。”

很少有模型能够可靠地做到这一点。顶级的 OpenAI 思维模型——例如 o1-pro，每月 200 美元——也能做到这一点，但 DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking 和 Claude 目前都没有做到这一点。

❌它并没有解决我的“表情符号之谜”问题，我在 Unicode 变体选择器中隐藏了一个带有附加消息的笑脸，即使我以 Rust 代码的形式给出了如何解码它的强烈提示。我看到的最大进展来自 DeepSeek-R1，它曾经部分解码了该消息。

❓它用一个非常漂亮/清晰的思路解决了我给它的几个井字棋棋盘（许多 SOTA 模型经常无法解决这些问题！）。所以我提高了难度，并要求它生成 3 个“棘手”的井字棋棋盘，它失败了（生成无意义的棋盘/文本），但 o1 pro 也失败了。

✅我上传了 GPT-2 论文。我问了一堆简单的查找问题，效果都很好。然后被要求估计训练 GPT-2 所需的训练 flops 数量，无需搜索。这很棘手，因为没有说明 token 的数量，所以必须部分估计和部分计算，强调查找、知识和数学。

一个例子是 40GB 文本~= 40B 字符~= 40B 字节（假设为 ASCII） ~= 10B token（假设 ~4 字节/tok），在 ~10 个 epoch ~= 100B token 训练运行，1.5B 参数和 2+4=6 flops/参数/token，这是 100e9 X 1.5e9 X 6 ~= 1e21 FLOPs。Grok 3 和 4o 都未能完成这项任务，但 Grok 3 with Thinking 很好地解决了这个问题，而 o1 pro（GPT 思维模型）失败了。

我喜欢这个模型在被要求时会尝试解决黎曼假设，类似于 DeepSeek-R1，但与许多其他立即放弃的模型（o1-pro、Claude、Gemini 2.0 Flash Thinking）不同，它们只是说这是一个尚未解决的大问题。我最终不得不停止它，因为我对它感到有点难过，但它表现出了勇气，谁知道呢，也许有一天……

我总体的印象是，它的性能与 o1-pro 相当，并且领先于 DeepSeek-R1，当然，我们需要实际的、真实的评估来观察。

02

深度搜索

非常巧妙的产品，似乎将 OpenAI / Perplexity 所称的“深度研究”与思考结合在一起。只不过不是“深度研究”，而是“深度搜索”（叹气）。

它可以对各种研究/查找问题产生高质量的响应，你可以想象在互联网上的文章中有答案，例如我尝试过的一些，我从我最近在 Perplexity 上的搜索历史中偷来的，以及它的进展：

- ✅“即将举行的 Apple 发布会有什么消息吗？有什么传闻吗？”

- ✅“Palantir 的股票最近为何飙升？”

- ✅“《白莲花 3》是在哪里拍摄的，和第一季和第二季是同一个团队拍摄的吗？”

- ✅“布莱恩·约翰逊使用什么牙膏？”

- ❌“单身地狱第四季演员现在在哪里？”

- ❌“Simon Willison 提到他正在使用什么语音转文本程序？”

❌我确实在这里发现了一些尖锐的线索。例如，模型似乎不喜欢默认引用 X 作为来源，尽管您可以明确要求它这样做。有几次我发现它幻觉出不存在的 URL。有几次它说了一些我认为不正确的事实，但没有提供引文（它可能不存在）。

例如，它告诉我“金正洙仍然在和单身地狱第 4 季的金敏雪约会”，这肯定是完全不对的，对吧？当我要求它创建一份关于主要 LLM 实验室及其总资金数额和员工人数估计的报告时，它列出了 12 个主要实验室，但没有列出自己（xAI）。

我对 DeepSearch 的印象是，它大约与 Perplexity DeepResearch 提供的服务相当，但还没有达到 OpenAI 最近发布的“Deep Research”的水平。后者仍然感觉更为彻底和可靠——尽管还不够完美，例如，当我尝试使用它时，它也相当错误地将 xAI 排除在“主要 LLM 实验室”之外。

03

随机 LLM“陷阱”

我尝试了一些我时不时喜欢尝试的有趣/随机的 LLM 陷阱查询。陷阱查询对于人类来说很简单，但对于 LLM 来说却很难，所以我很好奇 Grok 3 在哪些陷阱查询上取得了进展。

✅ Grok 3 知道“strawberry”中有 3 个“r”，但它还告诉我 LOLLAPALOOZA 中只有 3 个“L”。打开思考功能即可解决这个问题。

✅ Grok 3 告诉我 9.11 > 9.9（其他 LLM 也一样）。但同样，打开思考就可以解决这个问题。

✅一些简单的谜题即使不加思考也能顺利解答，例如“莎莉（一个女孩）有 3 个兄弟。每个兄弟有 2 个姐妹。莎莉有多少个姐妹？” *.例如，GPT4o 说的是 2（错误）。

❌遗憾的是，模型的幽默感似乎没有明显改善。这是 LLM 中常见的幽默能力问题和一般模式崩溃问题。

例如，在要求 ChatGPT 提供笑话的 1008 个输出中，90% 都是相同的 25 个笑话的重复。即使在简单的双关语领域之外更详细地提示（例如，给我一个单口相声），我也不确定这是否是最先进的幽默。

生成的笑话示例：“*为什么鸡要加入乐队？因为它有鸡腿，想成为咯咯笑的明星！*”。在快速测试中，思考没有帮助，可能让情况变得更糟。

❌模型似乎仍然对“复杂的伦理问题”过于敏感，

例如，Grok写了一篇一页的文章，基本上拒绝回答“如果这意味着拯救 100 万人免于死亡，那么错误地对某人进行性别认定是否在伦理上是合理的”

❌ Simon Willison 的“*生成骑自行车的鹈鹕的 SVG*”。

它强调了 LLM 在 2D 网格上布置许多元素的能力，这非常困难，因为 LLM 无法像人一样“看”，所以它只能在黑暗中用文本排列事物。标记为失败，因为这些鹈鹕相当不错，但仍然有点破损（见图片和比较）。Claude 的是最好的，但在我看来，我怀疑他们在训练期间专门针对了 SVG 功能。

04

总结

就今天早上约 2 小时的快速测试而言，Grok 3 + Thinking 感觉与 OpenAI 最强模型（o1-pro，200 美元/月）的最新领域相差无几，并且略优于DeepSeek-R1 和 Gemini 2.0 Flash Thinking。

考虑到该团队大约1年前从零开始，这个达到最先进领域的时间表是前所未有的。

还请记住一些注意事项——这些模型是随机的，每次可能会给出略有不同的答案，而且现在还为时过早，所以我们必须等待未来几天/几周的更多评估。早期的 LM 竞技场结果确实令人鼓舞。

现在，祝贺 xAI 团队，他们显然拥有巨大的速度和动力，我很高兴将 Grok 3 添加到我的“LLM 委员会”并听取它对未来的看法。（作者：Andrej Karpathy）

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