Grok-3

Fiche modèle · xAI · grok-3

Grok 3, launched by xAI on February 17, 2025, is an advanced AI model with significantly enhanced capabilities compared to Grok 2, boasting an order of magnitude increase in performance. Trained on a vast dataset that includes legal documents among others, and utilizing a massive compute infrastructure with around 200,000 GPUs in a Memphis data center, Grok 3's training used ten times more compute than its predecessor. It features specialized models like Grok 3 Reasoning and Grok 3 Mini Reasoning for complex problem-solving, and it excels in benchmarks like AIME for mathematics and GPQA for PhD-level science.

Identité

OrganisationxAI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-02-17
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte1 000 000
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session6.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)50.39 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance2024-11-17
Créé le2026-05-07T16:53:39.830661Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:13.164781Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/grok-3

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

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 « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
xAIllm-statsnon3.00 $15.00 $——0.70100.0active

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

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
math0.90
multimodal0.80
physics0.80
reasoning0.90
general0.90
healthcare0.80
biology0.80
chemistry0.80
code0.80
vision0.80

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
aime-2024math0.931.000.93nonoui2026-11-04T06:05:13.170547Z
aime-2025math0.931.000.93nonoui2026-11-04T06:05:13.173790Z
gpqareasoning0.851.000.85nonoui2026-11-04T06:05:13.176812Z
livecodebenchreasoning0.791.000.79nonoui2026-11-04T06:05:13.182564Z
mmmumultimodal0.781.000.78nonoui2026-11-04T06:05:13.185747Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
code129—17.511trueskill2026-10-19model_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