xAI 于 2026 年 7 月 8 日发布了 Grok 4.5，并公布了四项编码基准测试和一张效率图表。这些数据非常有趣，且经过精心挑选。本文将解析发布的每一项数据、其来源、缺失的信息，以及如何在不等待排行榜更新的情况下进行自我评估。

一句话坦率评价：Grok 4.5 在基准测试中的表现像是一个强大的第二梯队编码模型，其结果与 Claude Opus 4.8 相当，但仍落后于最顶尖的模型；其最大的亮点是输出效率，而非单纯的准确率得分。

xAI 发布的所有数据

根据 官方公告，以下是全部四张图表的数据：

DeepSWE 1.0 (pass@1)

模型	得分
Claude Fable 5 (max)	66.1%
GPT 5.5 (xhigh)	64.31%
Grok 4.5	62.0%
Claude Opus 4.8 (max)	55.75%
Claude Opus 4.7 (max)	40.12%

DeepSWE 1.1

模型	得分
Claude Fable 5 (max)	70%
GPT 5.5 (xhigh)	67%
Claude Opus 4.8 (max)	59%
Grok 4.5	53%
GLM 5.2	44%

Terminal Bench 2.1

模型	得分
Claude Fable 5 (max)	84.3%
GPT 5.5 (xhigh)	83.4%
Grok 4.5	83.3%
Claude Opus 4.8 (max)	78.9%
Claude Opus 4.7 (max)	78.9%

SWE Bench Pro (解决率)

模型	得分
Claude Fable 5 (max)	80.4%
Claude Opus 4.8 (max)	69.2%
Grok 4.5	64.7%
Claude Opus 4.7 (max)	64.3%
GLM 5.2	62.1%
GPT 5.5 (xhigh)	58.6%

此外还包括一张效率图表：在 SWE Bench Pro 中，Grok 4.5 平均每个任务产生 15,954 个 output tokens，而 Opus 4.8 (max) 为 67,020 个，这意味着两者之间有 4.2 倍的差距。

这些数据从何而来？

xAI 图表中的小字说明比以往任何时候都更重要：

• DeepSWE 1.0，“由 Datacurve 创建，运行在各模型提供商通过 AA（Artificial Analysis）使用的脚手架上。”
• DeepSWE 1.1，“使用了由 Datacurve 运行的 mini-swe-agent 脚手架。”
• “竞争对手的数据取自相关开发者发布的系统卡片或基准测试排行榜。”

翻译一下：这是一个“拼凑版”。有些数据来自第三方评估机构，有些来自竞争对手自己的营销页面，并由 xAI（作为利益相关方）汇总在一起。这比单纯的自我报告更透明，且 Datacurve 的参与增加了可信度。尽管如此，这并不是一项完全独立的评估：脚手架（scaffolds）、框架以及投入的资源设置因来源而异，而这些因素中的每一项都能让 agentic 评分波动几个百分点。除了这份汇总数据外，目前还没有人发布 Grok 4.5 的独立评分。

对相同图表的三种解读

对比 Opus 4.8，双方互有胜负。 两项胜出（DeepSWE 1.0 领先 6.25，Terminal Bench 领先 4.4），两项落败（DeepSWE 1.1 落后 6，SWE Bench Pro 落后 4.5）。马斯克关于“Opus 级别”的定位与发布的数据相符；再高的要求就不现实了。请注意哪些基准测试占据优势：Grok 在侧重终端（terminal-focused）和较旧的评估中获胜，而 Opus 在更新、更复杂的仓库级（repo-level）评估中获胜。关于包含价格在内的全面对比，请参阅 Grok 4.5 vs Claude Opus 4.8。

对比 SOTA 顶尖模型，毫无悬念。 Claude Fable 5 (max) 在 xAI 自己列出的四张图表中全部位居榜首，而 GPT 5.5 (xhigh) 在其中三项中超过了 Grok 4.5。有趣的是，xAI 并没有删减这些数据，而是直接发布了。其营销策略显然侧重于性价比，而非绝对的霸权。关于 Fable 的数据在实践中意味着什么，我们在 Fable 5 基准测试分析 中进行了讨论。

对比自家前代模型，升级确实存在但范围有限。 在这些图表中，Opus 从 4.7 到 4.8 的跨越让大多数代际差异相形见绌。而 Grok 4.5 对比 成本更低 的 GLM 5.2，在两项共同的基准测试中领先 9-11 分。追求“单位美元能力”的用户应仔细权衡这些差异。

xAI 希望你关注的指标

效率图表是此次发布的战略核心。解决每个任务仅需 15,954 个 output tokens，而 Opus 4.8 (max) 需要 67,020 个，这意味着 Grok 4.5 以不到四分之一的输出量完成了相当的工作，且速度达到每秒 80 个 token。

这是一个合理的指标，而非误导。Output tokens 是按量计费的，且直接影响耗时；在 agent 循环中，每一步都会累积成本。一个在 SWE Bench Pro 中得分低 4.5 分但产生的 token 少 4.2 倍的模型，对于高吞吐量的流水线来说，仍然是一个理性的选择。这正是我们的 价格分析 所量化的权衡（按牌价计算，每个解决任务的输出成本约为 0.10 美元 vs 1.68 美元）。

但有两点提醒：这是由厂商测量的单一基准测试。而且，对于对比模型来说，冗余输出并非完全是浪费：Opus 冗长的输出往往是其扩展推理的一部分，这也是它在某些评估中获胜的原因。效率与深度之间存在真实的权衡，天下没有免费的午餐。

缺失了什么？

以下是需要等待几周再做定论的原因：

• 缺乏独立的第三方评估。 截至 7 月 9 日，Artificial Analysis 智能指数尚未录入，LMArena 尚未排名，社区也未进行 SWE-bench 的复现。
• 仅限编码。 xAI 将该模型也推向“知识性工作”市场，但并未发布通用推理、数学、科学或安全方面的基准测试。办公能力的展示是以 demo 形式而非评估形式发布的。
• 缺乏 Grok 自身的配置模式说明。 竞争对手都标注了模式（max, xhigh）；但并未说明 Grok 4.5 的得分是反映了默认配置还是最高配置。
• 发布仅一周。 每次发布后的第一个月，通常会出现性能回归、服务器不稳定以及能力的隐性调整。

运行真正重要的基准测试：你自己的

公开基准测试预测的是平均水平，而不是你的具体工作负载。一次轻量级的私有评估比上述所有数据都更有助于做出切换决策：

1. 从你自己的待办事项中收集 10-20 个真实任务：包括 prompts、代码库上下文和预期结果。
2. 在 Apifox 中，为每个候选模型创建一个保存的请求。xAI 和 Anthropic 都提供兼容 OpenAI 的接口，因此只需在同一个集合中更改模型变量即可。
3. 针对 grok-4.5 和你当前的模型运行每个任务。验证 usage 对象并记录延迟（latency），从而在同一次测试中对质量、速度和 token 消耗进行评分。
4. 如果可能，请进行盲测评分；模型名称对评估者的影响往往比人们承认的要大。

在最后一步中，效率主张将接受现实的检验：如果 Grok 4.5 在你的 prompts 下输出并没有明显缩短，那么官方宣传的经济性对你来说就不成立。免费下载 Apifox，整个环境搭建只需一小时。关于 xAI 端的配置详情，请参阅我们的 Grok 4.5 API 指南。

常见问题解答

xAI 为 Grok 4.5 发布了哪些基准测试？ 四项编码评估（DeepSWE 1.0 和 1.1、Terminal Bench 2.1、SWE Bench Pro）以及对比 Opus 4.8 的 token 效率对比。除编码外没有其他数据。

是否有独立的 Grok 4.5 基准测试？ 目前还没有。发布的数字混合了由 Datacurve 执行的评估和其他厂商系统卡片中的数据。独立指数通常在大规模发布数周后才会公布。

Grok 4.5 超过了 Claude Opus 4.8 吗？ 在发布的四项基准测试中，有两项超过了，且成本低得多。Opus 在两项难度更高的仓库级评估中获胜。请参阅 完整对比。

Grok 4.5 是目前最强的编码模型吗？ 不是，xAI 自己的图表也说明了这一点：Claude Fable 5 (max) 在发布的每一项基准测试中都处于领先地位。Grok 4.5 竞争的是“单位美元的智能”。

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