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Wie intelligent ist Grok 4?

114 SI-IQ · 90-%-Intervall 107–120
Nicht in der Rangliste: zu wenige Daten

Grok 4 ist ein Modell von xAI, veröffentlicht am 09.07.2025. Der SI-IQ beträgt 114 (90-%-Intervall 107–120), geschätzt aus 4 Benchmark-Ergebnissen von 3 unabhängigen Evaluatoren.

Dieses Modell hat weniger als 5 unabhängige Benchmark-Ergebnisse oder weniger als 2 verschiedene Evaluatoren und wird daher angezeigt, aber nicht in die Rangliste aufgenommen.

Fakten

Entwickler
xAI
Veröffentlicht
09.07.2025
Zugang
API-Zugang
Verwendete Benchmarks
4 Ergebnisse von 3 Evaluatoren

Fähigkeiten nach Bereich (SI-IQ, 90-%-Intervall)

Alle verwendeten Benchmark-Ergebnisse

Jeder Wert ist genau so angegeben, wie ihn die Quelle veröffentlicht hat: bei Epoch AI die beste ihrer Laufeinstellungen, bei OpenRouter der mediane Hosting-Anbieter (das eigene Hosting des Entwicklers, wenn dieses den Test durchgeführt hat). „Implizierter SI-IQ“ ist die Fähigkeit, auf die dieses einzelne Ergebnis hindeutet; der Gesamt-SI-IQ ist ihr präzisionsgewichteter Durchschnitt.

Benchmark Bereich Punktzahl Abgeleiteter SI-IQ Evaluiert von Wie von der Quelle aufgeführt Abgerufen Quelle
OTIS Mock AIME 2024–2025 Mathematik 84,0 % 111 Epoch AI grok-4-0709 18.10.2026 Epoch AI Benchmarking Hub · Datendatei
Aider Polyglot Programmieren 79,6 % 115 Aider grok-4 (high) 18.10.2026 Aider LLM Leaderboards · Datendatei
GPQA Diamond Wissen 87,0 % 118 Epoch AI grok-4-0709 18.10.2026 Epoch AI Benchmarking Hub · Datendatei
Berkeley Function Calling Leaderboard Agenten 63,0 % 114 UC Berkeley (Gorilla) Grok-4-0709 (Prompt) 18.10.2026 Berkeley Function Calling Leaderboard · Datendatei

Menschliche Präferenz (Arena)

In der Arena-Rangliste, in der Nutzer zwischen zwei anonymen Antworten abstimmen, hat Grok 4 eine Bewertung von 1.411 (1.407–1.415) aus 39.693 Stimmen (veröffentlicht am 15.10.2026). Menschliche Präferenz ist ein anderes Maß als die Leistung in Benchmarks und fließt nicht in den SI-IQ ein. Arena (Hugging Face)

Berechnet mit der SI-IQ-Methodenversion 1.0.0. Die vollständige Methodik lesen

Datenquellen: Aider polyglot leaderboard data (Apache-2.0); Arena leaderboard dataset on Hugging Face (CC BY 4.0); Berkeley Function Calling Leaderboard, Gorilla project (Apache-2.0); Epoch AI, ‘Capabilities & benchmarking’ (CC BY 4.0).