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
—
30 derniers jours
100.0%
n=1
Temps de réponse médian
2,670ms
n=1
Basé sur 109 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)
1
Réponses OK (30d)
1
Total des appels (7d)
0
Réponses OK (7d)
0
Verdicts benchmark Tokonomix
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.
Qualité
—
Latence p50
—
Exécutions de test
0