Geschwindigkeitsanalyse
Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.
Preise
Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.
Tokens pro Sekunde
Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.
Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.
Fähigkeiten
Verfügbarkeit
Verfügbarkeit
Wie oft dieses Modell antwortet, wenn wir es aufrufen — gemessen anhand echter API-Anfragen und Live-Tests der letzten 30 Tage. Dies ist unabhängig von der Qualität: Diese Zahlen zeigen nur, ob das Modell antwortet, nicht wie gut die Antwort ist.
Letzte 7 Tage
—
Letzte 30 Tage
100.0%
n=1
Mediane Antwortzeit
2,670ms
n=1
Basierend auf 109 Messungen in den letzten 30 Tagen.
Technische Details
Nur echte API-Aufrufe und Live-Test-Anfragen werden gezählt — interne Proben und Benchmark-Läufe sind ausgeschlossen.
Aufrufe mit einem eigenen API-Schlüssel (BYOK) sind ausgeschlossen: Diese Fehler sind schlüsselspezifisch und kein Zeichen für Modellausfälle.
Fehlgeschlagene Aufrufe werden NICHT in Qualitätswerten berücksichtigt — Qualität wird nur für erfolgreiche Antworten gemessen. Verfügbarkeit und Qualität sind unabhängige Signale.
Mediane Antwortzeit (p50) über erfolgreiche Aufrufe mit aufgezeichneter Dauer. Ausreißer beeinflussen den Median weniger als den Durchschnitt.
Gesamte Aufrufe (30d)
1
OK-Antworten (30d)
1
Gesamte Aufrufe (7d)
0
OK-Antworten (7d)
0
Tokonomix-Benchmark-Urteile
Grok Build 0.1 Debuts with Strong Performance Across Key Benchmarks
Grok Build 0.1 establishes a solid baseline performance profile in its first benchmark evaluation. The model demonstrates particularly strong capabilities in mathematical reasoning, achieving 76.0% on GSM8K and 53.0% on MATH, placing it competitively among frontier models. Coding performance is respectable with 73.3% on HumanEval and 74.0% on MBPP, indicating solid programming assistance capabilities. Multimodal performance is notable, scoring 71.2% on MMMU and 66.4% on MathVista, showing capable vision-language integration. General knowledge benchmarks show room for improvement, with 74.7% on MMLU and 67.3% on ARC Challenge representing moderate performance in broad knowledge tasks. The model now includes JSON structured output support, tool calling capabilities, and vision processing, providing developers with a comprehensive feature set. Instruction following achieves 81.3% on IFEval, suggesting reliable adherence to user directives. As a first release, Grok Build 0.1 presents a capable foundation with particularly strong mathematical and multimodal abilities, though general knowledge tasks may benefit from future refinement.
Qualität
—
Latenz p50
—
Testläufe
0