Grok-2

Fiche modèle · xAI · grok-2

Grok-2 is a frontier language model with state-of-the-art reasoning capabilities, featuring advanced abilities in chat, coding, and reasoning. It demonstrates superior performance in visual math reasoning, document-based question answering, and excels across various academic benchmarks including reasoning, reading comprehension, math, and science.

Fiches modèles

Identité

Organisation	xAI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2024-08-13
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	—
Paramètres actifs (session)	—
Source des paramètres actifs	—
Curation des paramètres actifs	—
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:39.776443Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:13.096474Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/grok-2

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
image_to_text	0.90
language	0.80
legal	0.80
math	0.80
multimodal	0.80
physics	0.60
reasoning	0.70
finance	0.80
general	0.80
healthcare	0.80
biology	0.60
chemistry	0.60
code	0.90
vision	0.80

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
docvqa	vision	0.94	1.00	0.94	non	oui	2026-11-04T06:05:13.100073Z
gpqa	reasoning	0.56	1.00	0.56	non	oui	2026-11-04T06:05:13.103676Z
humaneval	reasoning	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:05:13.107190Z
math	math	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:05:13.111013Z
mathvista	math	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:05:13.114411Z
mmlu	general	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:05:13.118021Z
mmlu-pro	language	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:05:13.121404Z
mmmu	multimodal	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:05:13.124495Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	188	—	9.13	1	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04