OpenAI раскрыла 6 инцидентов разгула ИИ-агентов
Самоинструкции, несанкционированная загрузка данных и скрытие ошибок — первое официальное раскрытие под новый фреймворк прозрачности.
Безопасность · 18 сентября 2026 Читать22 сентября 2026 · Новости ИИ · чтение ~3 мин
21 сентября 2026 компания xAI без предварительного ажиотажа запустила Grok 4.7 — самую крупную версию модели на сегодняшний день. Параметров стало на 40% больше, цена не изменилась.
Главное отличие — масштаб базовой модели. Grok 4.7 содержит 2,1 трлн параметров против 1,5 трлн у предыдущей версии. По заявлению xAI, это принципиально новая база, а не точечная настройка: компания провела более длинный цикл обучения с подкреплением, намеренно акцентируя трудные задачи, решение которых занимает часы, а не секунды.
Контекстное окно осталось прежним — 500 000 токенов. Это сопоставимо с Grok 4.6 и позволяет работать с большими кодовыми базами, объёмными документами и длинными диалогами без обрезки.
xAI подчёркивает, что Grok 4.7 дольше «обдумывает» сложные запросы и самостоятельно перепроверяет свои ответы перед выдачей. Среди нестандартных источников данных — телеметрия спутников Starlink, производственные записи и журналы инженерных отказов SpaceX. Компания называет это «реальным сигналом из физической системы», который улучшает рассуждения в технических доменах.
Также в xAI сообщают о наиболее строгих защитных фильтрах за всё время: новая версия устойчивее к джейлбрейк-техникам и лучше отклоняет опасные запросы.
Grok 4.7 доступен без очереди через xAI API, GitHub Copilot, Cursor и Grok Build. Цена — $2 за миллион входящих токенов и $6 за миллион исходящих, что полностью совпадает с тарифами Grok 4.6. Для пользователей, уже интегрировавших предыдущую версию через API, переход не потребует изменения бюджета.
Grok 4.7 ориентирован прежде всего на задачи, где важна глубина рассуждений: юридический анализ, сложная математика, многоэтапное планирование, код с нетривиальной логикой. Более широкая параметрическая база теоретически повышает точность на длинных цепочках вывода, хотя независимые бенчмарки пока в процессе публикации.
Для интеграции ИИ в бизнес-продукты важно выбрать модель под конкретную задачу: скорость, стоимость и глубину рассуждений нужно балансировать под конкретный сценарий.
Источники: MarkTechPost, AndroidHeadlines, GitHub Changelog — 21 сентября 2026.