Analyse de vitesse
Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.
Tarifs
Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.
Tokens par seconde
Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.
Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.
Capacités
Disponibilité
Disponibilité
La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.
7 derniers jours
80.0%
n=5
30 derniers jours
66.7%
n=9
Temps de réponse médian
81,478ms
n=6
Basé sur 117 mesures au cours des 30 derniers jours.
Détails techniques
Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.
Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.
Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.
Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.
Total des appels (30d)
9
Réponses OK (30d)
6
Total des appels (7d)
5
Réponses OK (7d)
4
Verdicts benchmark Tokonomix
Grok 4.7 debuts with strong performance across coding and reasoning tasks
Grok 4.7 enters the benchmark landscape as xAI's latest offering, establishing baseline performance across multiple evaluation categories. The model demonstrates particularly strong capabilities in coding tasks, achieving 86.9 on HumanEval and 90.5 on MBPP, placing it competitively among current generation models. Mathematical reasoning shows solid results with 83.6 on GSM8K, though MATH performance at 52.8 indicates room for growth on more complex problems. The model handles general knowledge effectively with 78.4 on MMLU and 85.2 on MMLU-Pro, suggesting broad domain coverage. Instruction following capabilities appear robust at 84.7 on IFEval. This release includes full multimodal support with vision capabilities, structured output through JSON mode, tool calling functionality, and dedicated reasoning features. As a first-generation entry in our tracking system, Grok 4.7 establishes a comprehensive feature set and demonstrates competitive performance particularly in practical coding applications. Users should note this baseline will serve as the reference point for tracking future iterations and improvements in the Grok model family.
Qualité
—
Latence p50
—
Exécutions de test
0