El reciente lanzamiento de Grok 4 por parte de xAI no solo marca un hito en la evolución de los Large Language Models (LLMs), sino que establece un nuevo state-of-the-art en la carrera por la Inteligencia Artificial General (AGI).
Basado en los benchmarks rigurosamente publicados hasta noviembre de 2025, el modelo ha superado consistentemente a competidores de la talla de GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet y Gemini 1.5 Pro en las métricas más exigentes.
Su liderazgo se manifiesta particularmente en tareas de razonamiento complejo, como lo demuestran los resultados del GPQA (alcanzando el 88–92%) y el MMLU-Pro (cercano al 90%). Este rendimiento sugiere una arquitectura y un entrenamiento optimizados para la profundidad lógica sobre la mera fluidez, un aspecto crucial para la validación de la AGI.
Metodologías y resultados clave en Grok 4
La superioridad de Grok 4 se extiende a la resolución de problemas técnicos, logrando una tasa de éxito superior al 72% en SWE-Bench, el benchmark que mide la capacidad de la IA para manejar tareas de codificación real. Este indicador es vital, ya que evalúa la habilidad del modelo para interactuar con bases de código grandes y solucionar bugs de producción, superando el rendimiento de cualquier modelo anterior. En el ámbito matemático, la Inteligencia Artificial de xAI ha demostrado capacidad para resolver más del 90% de problemas de nivel competición (AIME), un claro indicador de sus robustas capacidades de chain-of-thought largo y su baja tasa de alucinaciones en el dominio numérico.
Un avance técnico fundamental es la ampliación de la ventana de contexto a 128k–256k tokens. Esta capacidad no solo permite la manipulación de datasets y documentos masivos, sino que también facilita cadenas de razonamiento más extensas y coherentes, esenciales para tareas de investigación o planificación estratégica. Esto se complementa con la versión más pesada, Grok 4 Heavy, diseñada para maximizar la potencia en detrimento de la velocidad, atendiendo a las necesidades de análisis de máxima capacidad.
La plataforma también ha integrado capacidades multimodales nativas de visión y está en fase beta para audio y vídeo. Este enfoque busca una representación del mundo más unificada, esencial para el progreso hacia la AGI. La implementación de DeepSearch v2 también asegura que el knowledge cut-off se gestione dinámicamente, proveyendo un anclaje de datos en tiempo real superior a la Inteligencia Artificial existente.
En conclusión, Grok 4 no solo domina los benchmarks tradicionales, sino que sus avances en razonamiento de múltiples pasos, estabilidad del código y manejo extenso del contexto lo posicionan como el modelo más serio en la trayectoria hacia la Inteligencia Artificial General, desafiando directamente a los líderes históricos de la industria.
