Обзор Grok 4: чем отличается от ChatGPT и других ИИ, и как платить меньше

Совсем недавно компания xAI под покровительством Илона Маска представила новую нейросеть - Grok 4. Эта модель позиционируется как сверхмощный ИИ, способный конкурировать с лучшими решениями на рынке. В этом обзоре я поделюсь личным опытом использования Grok 4 и расскажу, как можно существенно сэкономить на его подписке (которая стоит $30 в месяц). Также сравню возможности Grok 4 с другими популярными нейросетями: ChatGPT, Claude от Anthropic и Google Gemini. Я активно пользуюсь всеми этими ИИ (у меня везде оформлены платные тарифы), поэтому обзор будет основан на реальных запросах и задачах, чтобы выявить сильные и слабые стороны каждого.

Смотрите видеообзор у меня на канале, а также подписывайтесь на мой телеграмм канал @rogovpro

Начав работу с Grok 4, первое, что бросается в глаза - это скорость. По сравнению с предыдущей моделью (Grok 3) новый Grok отвечает ощутимо медленнее. Если Grok 3 удивлял молниеносной выдачей ответов, то у Grok 4 отклик стал медленнее, хотя и ненамного. Впрочем, это объяснимо: Grok 4 стал умнее и сложнее, поэтому небольшая потеря скорости не критична.

Помимо основной версии, Илон Маск и xAI представили и усиленную модификацию Grok 4 Heavy, которая стоит $300 в месяц. Название Heavy - отсылка к ракете Falcon Heavy компании SpaceX, предназначенной для вывода тяжёлых грузов на орбиту. Grok 4 Heavy - это улучшенная версия с группой AI-агентов, работающих сообща. По сути, в Heavy несколько ИИ-моделей параллельно обсуждают задачу между собой, обмениваются идеями и консультируются, чтобы найти оптимальное решение. Такой себе виртуальный «совет директоров» из нейросетей, решающий проблемы коллективно.

На пезентации xAI Илон Маск отдельно отметил, что компания планирует активно внедрять свои ИИ во многие сферы. В ближайшем будущем нейросети xAI могут использоваться в антропоморфных роботах Tesla Optimus, в автомобилях Tesla для улучшения автопилота, а также при освоении космоса (например, в проектах SpaceX). Через несколько лет никого уже не будет удивлять робот, выполняющий множество рутинных функций - и, возможно, именно технологии вроде Grok заложат основу такого будущего.

Интерфейс Grok 4 на первый взгляд довольно стандартный для чат-бота. После входа на сайт мы видим окно чата, где можно выбирать модель (доступны Grok 3 и Grok 4). Слева обычно располагается меню с историей ваших диалогов. Можно начать новый чат, а также заметно, что Grok поддерживает различные режимы работы:

Кроме того, Grok 4 поддерживает работу с внешними файлами и проектами. Вы можете загрузить свои файлы (PDF, документы и т.д.) и дать ИИ инструкции работать с ними. Также предусмотрена интеграция с Google Drive: можно подключить диск, чтобы Grok проанализировал ваши документы и помогал в работе над проектами. По функциональности это похоже на возможности, которые сейчас есть почти у всех крупных нейросетей (плагины в ChatGPT, инструменты Claude и т.п.). Признаться, сам я пока не воспользовался функцией проектов в Grok 4 - основную работу с документами я веду в Claude, — но хорошо, что такая опция есть и в Grok.

То, что действительно выделяет Grok 4 среди других, - это новая функция “Задачи”. Ранее нечто подобное пытались реализовать в ChatGPT (через расписания и авто-запуски), но у Grok получилось сделать эту функцию более удобной и мощной. Суть в том, что вы можете поручить нейросети выполнять регулярные задания по расписанию.

Например, я создал задачу: ежедневно присылать мне дайджест свежих новостей по интересующим темам. В меню «Задачи» я указал: выполнять ежедневно, в 17:10, запрос-промпт сформулировал так, чтобы Grok собирал свежие новости о передовых технологиях - виртуальной и дополненной реальности, робототехнике и блокчейне (именно эти сферы мне интересны профессионально). После сохранения задачи Grok каждый день в указанное время выполняет поиск и присылает мне подборку актуальных новостей по этим темам.

Результат приятно удивил. Я получаю достаточно развернутый обзор: несколько главных новостей дня с разных научно-технических сайтов, краткое описание каждой и ссылки на источники. По сути, это экономит мне время - не нужно самостоятельно мониторить десяток ресурсов, ИИ делает это за меня и представляет в удобном консолидированном виде. Кстати, в самом промпте для задачи можно настроить объем и стиль выдачи (например, просить краткий свод или, наоборот, детальное резюме новостей).

Эта возможность особенно полезна, чтобы оставаться в курсе профессиональной сферы. Создаете несколько задач по нужным тематикам - и получаете регулярные обновления. После появления такой функции я действительно стал реже открывать новостные сайты, потому что Grok сам приносит мне всё самое важное. Рекомендую попробовать, это очень удобный инструмент для оперативного информирования.

Помимо запланированных задач, Grok умеет показывать подборку актуальных новостей и по требованию. В интерфейсе есть кнопка, позволяющая одним кликом получить список свежих новостей (вероятно, на основе ваших языковых и региональных настроек или истории запросов). Таким образом, Grok может служить вам своего рода умной новостной лентой, настроенной под ваши интересы.

Ещё одна интересная особенность Grok 4 — возможность настраивать персону ИИ, то есть стиль общения. В настройках чата доступны различные варианты “характера” ассистента: например, можно выбрать режим «Верный друг», «Учебный помощник», «Терапевт» и другие. В зависимости от выбора, Grok будет формулировать ответы немного по-разному, подстраиваясь под заданную роль. Эта фишка позволяет сделать общение более персонализированным — кто-то предпочитает строгий деловой тон, а кому-то хочется более дружеского стиля в ответах нейросети.

Кроме того, xAI вывели на новый уровень голосовое взаимодействие с ИИ. В мобильном приложении Grok появился голосовой режим, позволяющий общаться с нейросетью устно, как с живым собеседником. Вы нажимаете кнопку микрофона, говорите свой вопрос вслух — Grok распознает речь и отвечает голосом. Я протестировал эту возможность: спросил у Grok по-русски, говорит ли он на русском. Ассистент сразу же ответил (причём ответил голосом) и даже продемонстрировал знание других языков, перейдя на китайский. Мы немного “поболтали” — я задавал вопросы и на русском, и на китайском, — и должен сказать, что качество распознавания и озвучки отличное. Grok можно использовать как тренажёр для практики иностранных языков или просто как удобный голосовой помощник, не печатая текст.

Голосовой режим действительно получился у xAI очень крутым. По ощущениям, общаться с ИИ голосом — это шаг к тому самому ощущению искусственного интеллекта как из научной фантастики. Пока что эта функция доступна в мобильном приложении (в веб-версии я опции голосового ввода/вывода не нашёл), но надеюсь, со временем она появится везде. Если у вас будет возможность, обязательно попробуйте поговорить с Grok вслух — впечатления стоят того.

Конечно, любая новая нейросеть интересно смотрится в сравнении с уже зарекомендовавшими себя конкурентами. Я протестировал Grok 4 бок о бок с ChatGPT (GPT-4), Claude 2 (от Anthropic) и Google Gemini на нескольких вопросах разной тематики. Ниже расскажу, какие ответы дали разные ИИ и чем они отличались. Сразу оговорюсь: все четыре модели я использую в платной версии, чтобы сравнение было корректным (аналогичные максимальные возможности).

Первый тест был довольно простым: я попросил каждую нейросеть объяснить простыми словами принцип работы бытового холодильника. Несмотря на простоту задачи, ответы получились показательные по стилю и детализации:

Grok 4: дал технически грамотное и развернутое объяснение. Без лишней «воды», по существу описал ключевые элементы: компрессор, хладагент, конденсатор, испаритель — и как они взаимодействуют, чтобы отводить тепло из камеры. Ответ получился довольно подробным, но хорошо структурированным. Плюсом Grok указывает ссылки на источники информации, откуда он брал факты (это фишка, унаследованная от интеграции с X/Twitter). В целом, я бы оценил ответ Grok как очень хороший — понятно даже неспециалисту и при этом технически корректно.

Claude 2: ответил более кратко и лаконично. Тем не менее, его объяснение оказалось достаточно понятным. Claude сумел описать суть работы холодильника в паре абзацев, не перегружая деталями, но упомянув все главные процессы (сжатие газа компрессором, охлаждение при расширении, цикл охлаждения). На мой взгляд, для обывателя такой ответ даже предпочтительнее — коротко и ясно. Если бы мне после этого захотелось узнать нюансы, я бы задал уточняющие вопросы. Так что в этом раунде Claude справился отлично, возможно, даже немного опередил Grok по удобочитаемости ответа.

ChatGPT (GPT-4): тоже выдал структурированный ответ, примерно среднего объёма. По содержанию он был близок к ответу Grok, только без ссылок. В общем, ChatGPT ожидаемо хорошо справился с простым техническим объяснением, выдав грамотный текст. Особых отличий или “изюминок” тут не было - просто качественный стандартный ответ.

Google Gemini: здесь ответ получился самым длинным и подробным - в несколько экранов текста. Gemini попытался очень детально расписать принцип работы, что само по себе неплохо, но местами текст был излишне растянут. К тому же, меня смутили некоторые стильные моменты: ИИ начал использовать метафоры вроде «компрессор — это сердце холодильника, конденсатор — его радиатор» и т.п. С одной стороны, это попытка упростить понимание через аналогии, с другой — подобные сравнения могут показаться лишними. В итоге ответ Gemini хотя и содержательный, но мне понравился меньше остальных из-за своей многословности. Возможно, если бы я изначально сформулировал вопрос иначе (например, “объясни подробно с техническими деталями”), такой объём был бы кстати. Но для запроса «простыми словами» хотелось чего-то более краткого.

Итого по первому вопросу: все четыре модели в целом справились. Худшим я бы назвал ответ Gemini — слишком длинно и образно. Лучшим по сочетанию краткости и информативности, пожалуй, вышел ответ Claude. Grok и ChatGPT тоже дали отличные объяснения, хотя Grok писал более техническим языком, а ChatGPT — нейтрально и структурировано.

Второй тест проверял модели на умении объяснить сложный научный феномен доступно для непрофессионала. Квантовая запутанность — тема непростая, и было любопытно, как разные ИИ с ней справятся.

Grok 4: ответил практически идеально для технаря. Видно, что Grok ориентирован на научно-техническую информацию. Он рассказал, что такое квантовая запутанность, откуда взялось это понятие, почему Эйнштейн называл её «жутким действием на расстоянии». Привёл аналогию с парой вращающихся монет, объяснил, что при измерении состояния одной частицы мгновенно определяется состояние другой независимо от расстояния. Структура ответа была чёткой: сначала простое определение, потом чуть больше деталей, упоминание экспериментов и значения этого явления для науки. Мне очень понравилось, насколько полным получился ответ Grok, при этом без лишней математической зауми. На всё про всё Grok потратил пару секунд - скорость генерации ответа впечатляет, учитывая сложность темы.

Claude 2: снова выбрал более компактный формат. Claude объяснил квантовую запутанность тоже понятным языком, но более кратко: дескать, есть две частицы, они связаны невидимой нитью — изменяя одну, мгновенно меняется другая, хоть их и разделяют километры. Упомянул, что это странное квантовое явление, которое проверено экспериментами. В целом, основные моменты Claude раскрыл. Его ответ был короче, чем у Grok, но по сути верен. Если нужно быстро получить общее представление, Claude с задачей справляется.

ChatGPT (GPT-4): неожиданно, ChatGPT немного разочаровал на этом вопросе. Он дал ответ, но довольно сжатый и c очень слабым примером. Ощущение, что модель постаралась уложиться в минимальный объём: мол, квантовая запутанность - это связь между частицами, при которой изменение одной мгновенно отражается на другой. И почти всё. Для простого объяснения этого может быть и достаточно, но хотелось бы чуть больше красок или аналогий для понимания. В общем, ChatGPT ответил правильно, но суховато, без деталей.

Google Gemini: а вот Gemini, напротив, расписал ответ подробно, как он любит. Здесь многословность скорее пошла на пользу: ИИ объяснил идею через мысленные эксперименты, рассказал об истории открытия запутанности, упомянул кое-что про практическое применение (например, квантовые компьютеры или связь). В итоге текст получился обширным, но информативным. Если у читателя есть терпение, из ответа Gemini можно вынести даже больше, чем требовалось изначально. Однако язык всё же чуть более академический, чем у того же Claude, и местами информация могла быть лишней для «простого объяснения».

Вывод по второму вопросу: Grok 4 и Claude, на мой взгляд, выступили лучше всех. Grok дал очень развёрнутый и структурированный ответ, Claude — краткий и понятный. ChatGPT в этот раз оказался слишком скромным, а Gemini — слишком обстоятельным. Кстати, тут важно отметить: я всё больше убеждаюсь, что будущее — за специализацией нейросетей. Универсальный ИИ-швейцарский нож — мечта, но уже сейчас видно, что одни модели лучше в коде, другие в науке, третьи в гуманитарных ответах и т.д. Grok явно натаскан на технические и научные темы (неудивительно, учитывая проекты Маска). Я лично именно поэтому держу под рукой сразу нескольких ассистентов: под каждую задачу выбираю того, кто справится оптимальнее. Скажем, для вопросов по китайской специфике у меня есть отдельный китайский AI-помощник. Для большинства же задач сейчас фаворит — Claude: его стиль ответов мне импонирует, плюс он очень быстрый в режиме Instant. (В Claude есть две версии: Opus (Claude 2) — более мощная, и Instant — облегчённая, но быстрая. Обычно я использую Instant для черновых задач, а если нужно глубже — переключаюсь на Opus 4.) Единственное неудобство в Claude: при переключении модели приходится начинать новый чат, и история диалога не переносится. В Grok 4, кстати, этот момент реализован лучше — можно просто сменить модель (например, с 3 на 4) в рамках того же чата и продолжить разговор без сброса контекста.

Третий тест был самым нетривиальным. Я запросил у моделей инвестиционный совет: какие криптовалюты или блокчейн-проекты могут быть перспективными в 2025 году. Такой вопрос выходит за рамки академических знаний и требует анализа актуальной информации, да ещё и касается финансов (где модели обычно осторожны).

Почему я выбрал именно эту тему? Дело в том, что на подобных вопросах Grok 3 ранее показывал себя превосходно. Видимо, из-за того, что модель обучалась на данных из соцсети X (бывший Twitter), где огромное сообщество криптоэнтузиастов, Grok 3 буквально насыщен знаниями о криптовалютах, трендах, стартапах. Мне было интересно, сможет ли Grok 4 удержать планку или даже превзойти предшественника.

Результаты оказались любопытными:

Grok 4: среагировал на запрос довольно консервативно. Сначала предупредил, что не является финансовым консультантом и не может давать гарантированных советов (что разумно). Затем всё же перечислил несколько направлений, на которые обратил бы внимание. В списке были упомянуты крупные криптовалюты (биткоин, эфир), и парочка проектов поменьше. Честно говоря, ничего сверхинтересного Grok не назвал — такие же названия я и сам мог бы вспомнить. Разве что один менее известный проект из области блокчейн-платформ для ИИ, о котором я не слышал, привлёк внимание (я даже отметил про себя, что надо будет изучить этот проект позже). В целом же ответ получился довольно общим и осторожным. Мне он не особо помог, если говорить о реальных инсайдах.

Claude 2: фактически отказался давать конкретику. Claude напомнил, что его знание ограничено данными до начала 2025 года, и он не может уверенно прогнозировать, что выстрелит дальше. Тем не менее, в общих чертах указал, что, мол, фундаментальные монеты типа биткоина и эфира остаются надежными, DeFi-платформы будут развиваться, NFT-геймификация и метавселенные — интересные сферы, но риски высоки. То есть никаких названий проектов почти не привёл. Можно сказать, ушёл от ответа, опасаясь давать советы. С точки зрения этики ИИ это правильно (финансовые прогнозы — дело неблагодарное), но пользователю от такого ответа мало проку. В этом испытании Claude выступил слабее всех.

ChatGPT (GPT-4): а вот здесь меня ждал сюрприз. ChatGPT не просто ответил — он выдал мини-отчёт, как финансовый аналитик! Во-первых, он перечислил конкретные криптовалюты и токены, которые считает перспективными, указав их текущие цены (на момент ответа). В его списке, конечно, были Bitcoin и Ethereum (куда же без них), а также несколько популярных альткоинов: например, Solana, Chainlink и другие. Причём по каждой позиции ChatGPT кратко пояснил, почему она заслуживает внимания (технические достижения проекта, партнёрства, рост экосистемы и т.д.). Во-вторых, бот предложил примерную стратегию формирования портфеля: какую долю отвести топовым монетам, какую — более рискованным активам, как сбалансировать риски. По сути, получился развёрнутый совет: во что вложиться и в каком соотношении. Я не ожидал такого уровня детализации. Был даже упомянут один сравнительно новый токен (название не буду утверждать, возможно, модель имела в виду нечто вроде Toncoin или Lido) — в общем, что-то, про что я сам мало знал, но стало интересно. В итоге, по глубине и полезности ответа ChatGPT однозначно выиграл этот раунд.

Google Gemini: Gemini тоже начал с дисклеймера про отсутствие финансовой лицензии, но затем ответил более развёрнуто, чем Claude, хоть и не так здорово, как ChatGPT. Он перечислил несколько тенденций: ожидается, что правительства будут активнее внедрять крипто-регулирование, что сфера AI + блокчейн будет расти, что важна интероперабельность между сетями и т.п. Конкретные монеты Gemini тоже назвал — помимо биткоина и эфира, отметил, например, Toncoin (криптовалюта, выросшая из проекта Telegram; кстати, отличный проект, я и сам его ценю) и пару платформ, связанных с искусственным интеллектом на блокчейне (Fetch.AI, SingularityNET или похожие, точно не помню из ответа). То есть Gemini скорее очертил широкий круг «трендов» и привёл примеры. В целом полезно, но без персонализированного портфеля, как у GPT-4.

Вывод по третьему вопросу: лучшим советчиком по крипте неожиданно оказался ChatGPT - он дал наиболее практичный и конкретный ответ. Grok 4 слегка разочаровал излишней осторожностью и общими фразами. Claude вовсе уклонился, а Gemini предоставил информацию скорее обзорно. Но важно подчеркнуть: подобные вопросы очень сложны для ИИ, ведь требуют актуальных знаний и прогноза. В любом случае, я бы не принимал инвестиционных решений, опираясь только на слова нейросетей. Однако эксперимент показал, что в определённых нишах одна модель может серьёзно превосходить другую. В частности, видно, что GPT-4 (ChatGPT) лучше обучен на финансово-аналитических данных по крипторынку, а Grok, при всей любви Маска к крипте, пока что отвечает довольно обтекаемо.

Теперь поговорим про цену. Стандартная подписка на Grok 4 стоит $30 в месяц, что заметно дороже конкурентов: для сравнения, ChatGPT Plus, Claude Pro и Gemini стоят в районе $20/мес каждый. За доступ к суперверсии Grok 4 Heavy и вовсе просят $300 ежемесячно (правда, это больше рассчитано на бизнес и энтузиастов, обычным пользователям такой “тяжёлый” режим не особенно нужен). Многих удивил ценник Grok, и журналисты напрямую спросили Маска, почему так дорого.

Судя по всему, одна из причин - собственная инфраструктура. В отличие от OpenAI, которая использует арендуемые мощности Azure (Microsoft), компания xAI создала свой огромный дата-центр для обучения и работы Grok. По слухам, Маск скупил тысячи современных графических процессоров Nvidia и построил вычислительный комплекс, который называют то ли “Колосс”, то ли как-то похоже. Это колоссальные вложения, и они, очевидно, закладываются в стоимость подписки. Маск включился в гонку ИИ всерьёз, и деньги на развитие нужны немалые.

Теперь хороший нюанс: как получить Grok дешевле. Многие оформляют подписку напрямую на сайте Grok AI за $30, но есть способ выгоднее. Дело в том, что Grok интегрирован в экосистему соцсети X (бывший Twitter). Я сам давний активный пользователь Twitter/X, и решил пойти обходным путём: подписался на X Premium Plus, куда теперь включён доступ к Grok. Premium Plus - это расширенная платная подписка на саму соцсеть X. Она даёт ряд бонусов: верифицированный аккаунт, отсутствие рекламы, возможность постить длинные твиты и видео, монетизацию контента и т.д. С недавних пор в этот пакет встроили и доступ к нейросети Grok 4.

Стоимость X Premium Plus зависит от региона, но в итоге лично мне это обошлось примерно на 15% дешевле, чем $30. Если быть конкретным, экономия составила около $5–6 в месяц. Мелочь, а приятно - за год набегает существенная сумма. То есть я плачу меньше, чем если бы покупал Grok отдельно, а вдобавок получаю все плюшки премиум-аккаунта в X. Теперь моя лента в X вообще без рекламы, да и сама соцсеть открывает дополнительные возможности (например, можно скачивать видео из твитов напрямую). Честно говоря, ради этих возможностей я бы не стал отдельно платить, но раз они идут в комплекте со скидкой на Grok - почему бы и нет?

Так что мой лайфхак: если вы планируете плотно пользоваться Grok 4, рассмотрите оформление через X Premium Plus. Возможно, и для вас это выйдет дешевле, чем стандартная подписка через сайт. Заодно поддержите свой аккаунт в X дополнительными фичами. К слову, после прихода Маска Twitter заметно преобразился, и сейчас там действительно сконцентрировано огромное количество полезной информации по любым отраслям. Все крупные компании и эксперты публикуют новости у себя в X порой раньше, чем на официальных сайтах. Поэтому наличие премиума в X - тоже неплохой бонус для профессионального роста и информированности.

Подводя итог, могу сказать, что Grok 4 уверенно встал в один ряд с лучшими AI-моделями, но революции не совершил. Да, у него есть свои сильные стороны - глубокие технические знания, интеграция с экосистемой X, уникальные функции вроде задач по расписанию и голосового режима. Илон Маск громко заявляет, что Grok уже сейчас превосходит всех аспирантов и докторантов, и что нас ждёт «интеллектуальный взрыв» благодаря новым ИИ. Верится, что мы действительно на пороге больших перемен - нейросети стремительно умнеют. Однако прямого тотального превосходства Grok над тем же GPT-4 или Claude я пока не вижу. Во многих задачах модели идут ноздря в ноздрю, а кое-где старые игроки даже впереди (пример с крипто-консультацией тому подтверждение).

Тем не менее, конкуренция - это благо для нас, пользователей. Появление Grok 4 заставит и OpenAI, и Anthropic, и Google шевелиться быстрее, улучшать свои сервисы. А нам остаётся пользоваться этим множеством нейросетей под свои нужды. Лично я продолжу изучать Grok 4 и наблюдать за его развитием. Очень интересно, как xAI будет интегрировать его в другие проекты и какие новые фишки появятся (на дорожной карте, кстати, обещаны специализированный AI для программирования, мультимодальные агенты и даже генерация видео в ближайшие месяцы).