Grok-3 的技术特点与优势
1. 超大算力与训练规模
- 算力投入:Grok-3 使用了 20 万块英伟达 H100 GPU,分两个阶段训练(第一阶段 10 万 GPU 训练 144 天,第二阶段 20 万 GPU 训练 92 天),总计算量是前代 Grok-2 的 10 倍。这种规模远超同期其他项目(如印度的 1.8 万 GPU 公共设施),显著提升了模型性能。
- 模型规模:推测其参数量可能达到 200B-500B,远超 DeepSeek-R1 等模型,通过推大基座模型尺寸提升能力,尽管预训练阶段的性价比较低。
2. 推理与逻辑能力突破
- 思维链推理(Chain of Thought):Grok-3 引入分步骤解决问题的机制,显著提升复杂问题的处理能力。在数学推