今天小编分享的科技经验：测试“天下最聪明”的Grok3，就这？，欢迎阅读。
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 DeepSeek R1 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 Grok 3 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 Path of Exile 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 Chatbot Arena 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 DeepSeek R1 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 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 DeepSeek V3，计算出 Grok3 其实际的训练算力消耗是 V3 的 263 倍。而 DeeSeek V3 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 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，OpenAI GPT4 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 Ilya Sutskever 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 " 类似人腦 " 的推理能力。
与如今预训练模型主要依赖的内容匹配不同，未来的 AI 系统将能够以类似于人腦 " 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。
