이 문서는 SpaceXAI가 공개한 최신 AI 모델인 Grok 4.7의 기술적 사양과 성능 지표를 다루고 있습니다. Grok 4.7은 코딩과 지식 업무에 최적화된 모델로, 이전 버전인 Grok 4.6 대비 더 큰 베이스 모델을 채택하고 강화학습(RL) 과정을 고도화하여 장시간 소요되는 복잡한 작업 수행 능력을 향상시켰습니다.

핵심 방법론 및 기술적 개선

• 강화학습 최적화: 다수의 시간이 소요되는 작업에 가중치를 둔 강화학습을 수행하여 모델의 자기 검증(Self-verification) 능력과 긴 컨텍스트 관리 성능을 개선했습니다.
• Grok Bot Harness: 모델이 Grok Bot 하네스를 원시적으로 이해하도록 학습시켜 대화형 작업 및 일반 지식 업무에서의 활용도를 높였습니다.
• 안전성 및 보안: 완전히 새로운 safeguard stack을 구축했습니다. 특히 HackerBench v0.3에서 위험한 이중 용도(dual-use) 프롬프트 통과율을 3.3%로 제한하면서도 합법적인 보안 작업은 방해하지 않는 균형을 달성했습니다. 또한 LatchBio의 바이오 안전성 벤치마크에서 62.4%의 성능을 기록했습니다.

성능 및 벤치마크

• 코딩 능력: 장기 실행 코딩 작업에 특화된 CursorBench 4.0에서 46.3%의 점수를 기록하며 경쟁력 있는 가격 대비 성능을 확보했습니다.
• 전문 영역: 전기 공학(EEBench) 64.0%, 법률(Harvey Legal Agent Benchmark) 19.6%, 의료(HealthBench Professional) 56.7% 등 다양한 전문 분야에서 Grok 4.6 대비 전반적인 성능 향상을 보였습니다.
• 지식 업무: GDPval 지표에서 1695점의 Elo를 기록하여 Fable 5.1과 비교 가능한 수준의 성과를 냈습니다.

비용 및 가용성

• 가격 책정: 입력 토큰은 100만 개당 $2, 출력 토큰은 100만 개당$6로 책정되었습니다.
• 가용성: Cursor, Grok Build, Grok API를 통해 즉시 이용 가능하며, 2배 빠른 속도를 제공하는 고성능 변형 모델도 선택 가능합니다.

본 모델은 더 정교한 자기 검증 프로세스와 대규모 작업을 위한 최적화를 통해, 특히 복잡한 엔지니어링 및 사무 자동화 환경에서 이전 모델들보다 향상된 생산성을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다.