xAI Илона Маска выпускает модель ИИ агентного кодирования
На рынке, который быстро перенасыщается моделями, предлагающими возможности кодирования, компания xAI создала и реализовала модель на основе совершенно новой архитектуры, подходящей для выполнения поставленной задачи.
«На протяжении всего процесса обучения мы тесно сотрудничали с нашими партнёрами, чтобы доработать и улучшить поведение модели на их агентских платформах», — заявила компания. «Модель Grok-code-fast-1 освоила использование распространённых инструментов, таких как grep, терминал и редактирование файлов, поэтому она должна чувствовать себя как дома в вашей любимой IDE».
После запуска новая модель будет доступна бесплатно в течение ограниченного времени на популярных платформах программирования с поддержкой ИИ, включая GitHub Copilot, Cursor, Cline, Roo Code, Kilo Cline, Opencode и Windsurf.
Модель поддерживает вызов функций, структурированный вывод и рассуждения с контекстным окном размером в 256’000 токенов. Такой размер окна позволяет модели одновременно вызывать эквивалент сотен страниц текста или кода и эффективно анализировать большие фрагменты кодовых баз.
Что касается скорости, то, согласно собственным бенчмаркам xAI, новая модель может обрабатывать около 160 токенов в секунду. В сравнении с другими популярными моделями на рынке, согласно тем же бенчмаркам xAI, средняя скорость OpenAI GPT-5 составляет около 50,1 токена в секунду, Gemini 2.5 Pro — около 92,4, а Claude 4 Sonnet — 78,7.
«В ходе предварительного тестирования Grok Code Fast продемонстрировала как свою скорость, так и качество в задачах агентного кодирования», — сказал Марио Родригес, директор по продуктам GitHub Inc. «Предоставление разработчикам мощных инструментов — основная часть нашей миссии в GitHub Copilot, и это привлекательный новый вариант для наших разработчиков».
Ранее xAI тайно выпустила grok-code-fast-1 под кодовым именем sonic. На этом этапе исследовательская группа следила за сообщениями в сообществе и корректировала модель в соответствии с отзывами пользователей.
Компания сообщила, что по результатам полного тестирования на бенчмарке «SWE-Bench-Verified», который проверяет способности модели ИИ решать реальные задачи разработки программного обеспечения, проведенной с участием человека, модель получила оценку 70,8% с использованием внутренней системы. Для сравнения, GPT-5 получил 74,9%, а Claude Sonnet 4 — 72,7%
Модель была разработана с учетом гибкости в работе с различными языками программирования и предполагает высокий уровень владения TypeScript, Python, Java, Rust, C++ и Go.
Учитывая, что xAI будет конкурировать с множеством других моделей на рынке, предоставляющих возможности кодирования, компания заявила, что намерена выпускать последовательные обновления и улучшения в течение нескольких дней, а не недель. В качестве первого предстоящего релиза компания анонсировала новый вариант, который поддерживает многомодальные входы, параллельный вызов инструментов и расширенный контекст.
