Grok-3轻量推理优势，轻松超越o3 mini和DeepSeek

1. 跑分概览

在最新公开榜单中，Grok-3 成为首个综合得分突破 1400的大模型，可谓风头无两。不过，拆开各分项指标后，我们可以看到更细致的差异。

在数学领域上：

• Grok-3 的跨度最大：比第二名高 12 分，相当于多答对两题；说明其在符号运算、奥数题型识别上投入了额外训练。
• GPT-4o 的失常：9 分意味着只对出 2～3 题。英美日常评测里 GPT-4o 数学并不差，这里大概率采样策略不同，或者有意规避了推理风险（拒答 / 给出保守回答）。
• mini 版本保留七成以上能力：显示 Grok 架构具备较好规模伸缩性。

在科学领域上：

• 差距缩小到 10 分：说明在事实-推理结合型题目上，OpenAI 以外的模型与 Grok-3 差距有限。
• 并列第二阵营：Gemini / DeepSeek / Claude 形成“65 分集团军”，背后代表三种不同预训练侧重——网页语料、中文代码+检索、对齐-安全。
• Grok-3 依然领先，但不是压倒性的：若按 GPQA 150 道题计算，10 分≈多答对 3-4 题；优势来源可能是更大的检索训练集或更长上下文窗口。

而且，从整体的Grok 3跑出的模型整体分数来看，是 首个超过 1400 分 的模型啊！果然，马斯克吹过的牛都会实现，自家的Grok3在这个分数榜单上确实是史上最强模型。

2. 新发布的推理模型

除了主力模型，Grok 团队还同步推出了轻量推理版本。在相同测试场景下，它也击败了 o3 mini、DeepSeek-R1 以及 Gemini 2 Flash Thinking，展示了不错的实际部署潜力。

3. “狂飙”式迭代速度

官方时间线显示，Grok 系列从 2023 年问世到如今的 Grok-3，用不到两年便追至 GPT-4o 的梯队。需要指出的是，大模型路线已被 OpenAI 率先“趟”出完整范式，后来的团队可以直接站在现有经验与工具链上加速迭代，这也是 Grok 进步神速的重要原因。

4. 训练规模：20 万张 GPU 的“豪掷”

Grok-3 直接动用了 20 万张 H100，堆砌算力的力度堪称“土豪级”。然而，业内也开始质疑这种单纯遵循 Scaling Law 的暴力扩容是否还能带来线性收益。

5.写在最后

• 实力： 在公开基准上，Grok-3 的确暂列第一，尤其在数学与科学题上表现亮眼。
• 代价： 20 万张 H100 带来的训练费用、能耗与碳排放极高。
• 前景： 当算力红利逐步耗尽，如何在 效率、算法创新以及推理能力 上取得新突破，将决定下一代大模型的真正“地表最强”。

因此，Grok-3 目前可称“最强竞赛选手”之一，但要成为 AI 领域的长期王者，还需要在 性价比 与 创新性 上交出更多答卷。