# Grok 4.7: xAI's 2.1T SpaceX-trained flagship, explained

> xAI shipped Grok 4.7 on Sept 21, 2026: 2.1T params, SpaceX-data training, 500K context, $2/$6 pricing, DeepSWE 71% and AA Coding Index 56. What improved, what didn't, and what it means for local AI.

*Source: https://velstech.net/grok-4-7.ta (Tamil translation of https://velstech.net/grok-4-7) · Updated: 2026-09-22*

*Markdown version. [Read the interactive guide](https://velstech.net/grok-4-7.ta). English Markdown: https://velstech.net/grok-4-7.md.*

---

xAI – official பக்கங்களில் தன்னை **SpaceXAI** என்று அழைத்துக்கொள்கிறது –
செப்டம்பர் 21, 2026 அன்று **Grok 4.7**-ஐ வெளியிட்டது, இதை "coding மற்றும்
knowledge work-க்கான எங்கள் திறமையான model" என்றது. X-இல் Elon Musk இரண்டு மாதங்கள்
பேசிய பிறகு – 2.1 trillion parameters, SpaceX engineering தரவு, "எல்லா வகையிலும் 4.6-ஐ விட
சிறந்தது" – இந்த model இறுதியாக API மூலம் அழைக்கக்கூடியதாகிவிட்டது. Launch post, docs
பக்கம், Artificial Analysis-இன் independent மதிப்பீடு ஆகியவற்றை நான் படித்துவிட்டேன்,
நீங்கள் படிக்க வேண்டாம் – launch post-கள் தராத நேர்மையான context-உம் சேர்த்துள்ளேன்:
எது தள்ளிப்போனது, token bill உண்மையில் எவ்வளவு, local AI இயக்குபவர்களுக்கு இதன் அர்த்தம் என்ன.

Grok 4.7 உண்மையில் என்ன, எந்த benchmark எண்கள் முக்கியம், எங்கு இது இன்னும்
[GPT-6 Astra](https://velstech.net/gpt-6-astra) மற்றும்
[Claude Fable 5.1](https://velstech.net/claude-fable-5-1)-க்கு பின்தங்கியுள்ளது, விலை என்ன,
சொந்த hardware-இல் open model-கள் இயக்குபவர்களுக்கு புதிய closed flagship-இன் அர்த்தம் என்ன
என்பதை இந்த guide விளக்குகிறது.

*Source note:* கீழே உள்ள specs, விலைகள், vendor score-கள் xAI-இன் launch
அறிவிப்பு, Grok 4.7 docs பக்கம், Artificial Analysis independent benchmarking ஆகியவற்றிலிருந்து.
Musk-இன் pre-release கூற்றுகள் "கூற்று" என்று label செய்யப்பட்டுள்ளன – அவற்றில் பல launch-க்கு
முன் திரும்பப் பெறப்பட்டன.

## சுருக்கம்

- புதிய பெரிய pretrain: Musk கூற்றுப்படி ~2.1T parameters (எந்த model
card-உம் உறுதி செய்யவில்லை), Grok 4.6-இன் 1.5T base-இலிருந்து உயர்வு – கூடவே SpaceX
engineering corpus மீது supplemental training, multi-hour task-களுக்கான நீண்ட RL cycle.

- நீண்ட horizon-களே headline. CursorBench 4.0 40.4% → 46.3%, DeepSWE v1.1
65.2% → 71.0% (Fable 5.1-ஐ தாண்டி, GPT-5.6 Sol-ஐ நெருங்குகிறது), Terminal-Bench 4.0 20.3% →
38.0%. கடினமான task-களில் நீண்ட நேரம் நிலைக்கிறது, தன் வேலையை கவனமாக சரிபார்க்கிறது.

- Independent தீர்ப்பு: சிறந்த agent, அதே தரம். Artificial Analysis
Intelligence Index-இல் 46 (+2), Coding Agent Index-இல் 56 (+9) – ஒட்டுமொத்த 4-வது இடம்,
Fable 5.1, Astra, Opus 5-க்கு பின்.

- சிக்கல் token பசி. Max reasoning effort-இல் ஒரு task-க்கு ~81K output
tokens – போட்டியாளர்களை விட 2–3x – எனவே $2/$6 sticker விலை முடிந்த task-க்கு $10/$50
flagship-கள் அளவே ஆகிறது.

- 4.6 விலையே: 200K token-களுக்கு கீழ் million input-க்கு $2 / output-க்கு $6
(அதற்கு மேல் இரட்டிப்பு), cached input $0.50, 2x விலையில் 2x-speed fast variant. Cursor,
Grok Build (இலவச முயற்சி), Grok API (grok-4-7), router-கள், cloud-களில் live.

## Grok 4.7 என்றால் என்ன

Grok 4.7 xAI-இன் புதிய flagship, Grok 4.6-இன் (ஆகஸ்ட் 12 வெளியீடு) வாரிசு. Closed,
cloud-only model – weights download செய்ய முடியாது – 500K-token
[context window](https://velstech.net/what-is-an-llm), text மற்றும் image input, text output,
ஜூன் 2026 pretraining cutoff, ஆகஸ்ட் 2026 வரை supplemental தரவு. API நான்கு reasoning
effort-கள் தருகிறது – low, medium, high (default), xhigh – பல headline benchmark-கள் xhigh-இல்
report செய்யப்பட்டுள்ளன, எனவே ஒவ்வொரு score-உம் அதன் effort label-உடன் படியுங்கள்.

xAI கூற்றுப்படி மூன்று விஷயங்கள்: முற்றிலும் புதிய பெரிய base model (2.1T எண்), பல மணிநேர
வேலைகள் சார்ந்த கடினமான verifiable task-கள் மீது நீண்ட RL cycle, Grok Bot harness மீது
conversational மற்றும் general knowledge work-க்கான native training. SpaceX corpus தனித்துவமான
பொருள் – 4.7-ஐ "real-world engineering"-இல் சிறந்த model ஆக்குவதாக Musk கூறுகிறார்; இது தரவு
தனித்துவம் பற்றிய கூற்று, எந்த public benchmark-உம் நேரடியாக அளக்காதது.

## பாதை கரடுமுரடாக இருந்தது – Musk pitch-ஐ மாற்றினார்

தெரிந்துகொள்ள வேண்டியது, ஏனெனில் hype launch தராத எதிர்பார்ப்புகளை உருவாக்கியது. ஜூலையில் 4.7
"எல்லா வகையிலும் 4.6-ஐ விட சிறந்தது, serve-இல் மட்டும் சற்று மெதுவானது, ஆனால் token efficiency
இன்னும் சிறப்பு" என்றார்; ஆகஸ்ட் 12-இல் "தற்போதைய அனைத்து model-களையும் மிஞ்சும்", 3–4
வாரங்களில் வரும் என்றார். செப்டம்பர் 2-இல் "10 நாட்கள்" – செப்டம்பர் 12 குறி – அந்த தேதி
release இன்றி கடந்தது.

Musk கூறிய தாமத காரணம் உண்மையில் சுவாரஸ்யமானது: RL-இல் response length கடுமையாக penalize
செய்யப்பட்டதால், model கடினமான task-களை சீக்கிரம் முடித்து, தன் வேலையை சரியாக சரிபார்க்காமல்
இருந்திருக்கலாம் – reward-ஐ சரிசெய்ய "இன்னும் சில நாட்கள்", missing feature அல்ல. கூற்று
அமைதியானது: launch-க்கு நாட்கள் முன் 4.7 "Opus 5.0 அளவு, சிலவற்றில் சிறப்பு, சிலவற்றில்
குறைவு", multimodal/image-இல் இன்னும் வேலை – Grok 4.8 ("noticeable improvement," அக்டோபர்
தொடக்கம்), 4.9 ("Astra/Fable class"), Grok 5 ("எதையும் விட சிறந்ததாக இருக்கலாம்," AGI
எதிர்பார்ப்பு) நோக்கி காட்டினார். எதற்கும் தேதி/specs இல்லை. என் பார்வை: roadmap signalling,
4.7-ஐ கீழே உள்ள shipped எண்கள் மீது மதிப்பிடுங்கள்.

## முக்கியமான benchmark எண்கள்

முதலில் xAI-இன் சொந்த ஒப்பீட்டு table (Grok 4.7 vs 4.6, GPT-5.6 Sol, Fable 5.1), ஒவ்வொரு
score-இன் effort level-உடன் – ஏனெனில் high vs xhigh இந்த table-இல் உண்மையான வேலை செய்கிறது:

| Benchmark | எதை சோதிக்கிறது | Grok 4.7 | Grok 4.6 | Table-இல் best rival |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| CursorBench 4.0 | நீண்ட coding task-கள் | 46.3% (xhigh) | 40.4% (high) | Astra-class (கீழே) |
| DeepSWE v1.1 | Repo-scale software engineering | 71.0% (high) | 65.2% | 72.7% (Sol max) |
| Terminal-Bench 4.0 | பல மணிநேர terminal வேலை | 38.0% (xhigh, Grok Build) | 20.3% (high) | 57.9% (Astra) |
| SWE-Marathon v1.1 | Marathon coding session-கள் | 46.0% (high) | 31.9% | – |
| EEBench | Electrical-engineering task-கள் | 64.0% | – | – |
| AA Briefcase v1.1 | Professional knowledge work | 1,657 Elo | – | Opus 5 / Fable 5.1 |
| Harvey Legal Agent | Legal agent workflow-கள் | 19.6% | – | Frontier-class |
| HealthBench Professional | Clinical professional task-கள் | 56.7% (xhigh) | 48.5% | – |

DeepSWE வரிசை என்னை நிமிர வைத்தது: *high* effort-இல் 71.0% Fable 5.1 max (70.0%)-ஐ
தாண்டி Sol max (72.7%)-ஐ நெருங்குகிறது – இது xhigh எண் கூட அல்ல. Terminal-Bench இரட்டிப்பு
(20.3% → 38.0%) "நீண்ட நேரம் வேலை" கதையை ஒரு எண்ணில் சொல்கிறது. ஆனால் xAI எதை headline
செய்யவில்லை என்பதை கவனியுங்கள்: 38.0% Terminal-Bench 4.0 Astra-வின் 57.9%, Fable 5.1-இன் 55.8%
ஆகியவற்றை விட வெகு பின்; Harvey legal score (19.6%) அடக்கமானது. இது வலுவான coding-and-documents
வெளியீடு, எல்லா முனைகளிலும் takeover அல்ல.

இப்போது independent சரிபார்ப்பு. Artificial Analysis Grok 4.7 (xhigh) vs Grok 4.6 (high)
Intelligence Index-இல்: **46 vs 44** – SpaceXAI-ஐ top-4 lab-களில் சேர்க்கும் +2,
ஆனால் Fable 5.1, Astra-வுக்கு பின். முன்னேற்றம் xAI கூறிய இடத்திலேயே: AA-Briefcase 1,657 Elo
(+111, Opus 5/Fable 5.1-க்கு சற்று பின், analytical quality 1,994 Elo முன்னணியில்),
GDPval-AA 1,695 (+90), Terminal-Bench 4.0 +4.5pp, GDP.pdf +3.0pp – AA-LCR (−3.7pp),
AutomationBench-AA (−1.1pp) சரிவுகளுடன். Coding Agent Index-இல் (Grok Build harness) 47 →
**56**, Fable 5.1, Astra, Opus 5-க்கு பின் 4-வது – மூன்று component-களிலும்
முன்னேற்றம் (DeepSWE 65% → 73%, Terminal-Bench 18% → 33%, SWE-Atlas-QnA 58% → 63%).
மொத்தத்தில் vendor table-உம் independent rerun-உம் ஒத்துப்போகின்றன – பெரும்பாலான launch
வாரங்களில் சொல்ல முடியாதது.

## Safety: இதுவரை வலுவான Grok, invite-only கூர்மையுடன்

4.7 முற்றிலும் புதிய safeguard stack-உடன் கட்டப்பட்டதாக xAI கூறுகிறது, எண்கள் குறிப்பிட்டு
நம்பும்படி உள்ளன: LatchBio biosafety benchmark-இல் 62.4% top (benign biology-இல் utility +
ஆபத்தானவற்றில் refusal), HackerBench v0.3 – risky/malicious cyber task-கள் – risky dual-use
prompt-களில் 3.3% மட்டுமே அனுமதி, legitimate security வேலையை அரிதாகவே தடுக்கிறது.
Hallucination-உம் independent-ஆக மேம்பட்டது: AA-Omniscience hallucination 4.6-இன் 34% → 29%,
accuracy சமநிலையில் (47% vs 48%).

கவனிக்க வேண்டியது: defense research-க்காக 4.7-இன் red-team திறன்களுக்கு தேர்ந்த cybersecurity
partner-களுக்கு invite-only access தரத் தொடங்கியுள்ளது. இது இப்போது ஒவ்வொரு frontier lab-இன்
playbook – பாதுகாப்பான model public, கூர்மையானவை private. Internet-ஐ தொடும் எதையும்
இயக்கினால், practical முடிவு Astra-வுடையதே: patch window-கள் இரு திசைகளிலும் குறுகுகின்றன.

## விலை மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை – நேர்மையான கணக்கு

Sticker விலை Grok 4.6-உடையதே, flagship-க்கு உண்மையில் மலிவு:

- API: 200K prompt token-களுக்கு கீழ் million input-க்கு $2 / output-க்கு $6; அதற்கு மேல் முழு request-உம் $4/$12. Cached input $0.50. Fast variant 2x விலையில் 2x output speed.

- இலவச முயற்சி: Grok Build-இல் இலவசம்; Cursor, third-party coding harness-கள், model router-கள், cloud-களிலும். API model ID grok-4-7.

- Context: 500K tokens, 4.6 போலவே.

Launch post-கள் தவிர்க்கும் பகுதி: throughput cost. Artificial Analysis Intelligence Index
task-க்கு 4.7 (xhigh) ~81K output tokens, 4.6 ~36–38K, Astra max ~27K – 125–196% அதிகம்.
அந்த அளவில் task-க்கான மதிப்பீட்டு செலவு Grok 4.7 ~$3.74 vs Astra ~$3.26, *5x sticker
இடைவெளி இருந்தும்*. Output வேகம் ~188 tokens/second, task-க்கு ~7.1 நிமிடம். எனவே
"comparable model-களை விட இருமடங்கு வேகம், பாதி விலை" token-க்கு உண்மை, நிமிடத்திற்கு ஏறக்குறைய –
ஆனால் *முடிந்த task*-க்கு token பசி தள்ளுபடியை தின்றுவிடுகிறது. இதில் agent-கள்
கட்டினால், token-களில் அல்ல task-களில் budget – எங்கள்
[AI API cost calculator](https://velstech.net/ai-api-cost-calculator) உங்கள் mix-இல் அதே கணக்கை செய்கிறது.

## Local AI இயக்கினால் இதன் அர்த்தம் என்ன

இந்த site வாசகர்களின் உண்மையான கேள்வி: Grok 4.7 என் RX 6800M-க்கு எதையும் மாற்றுமா? மூன்று
துல்லியமான பதில்கள்.

**இடைவெளி விரிந்த இடம்:** long-horizon agentic coding. DeepSWE 71%, SWE-Marathon
46%, CursorBench 46.3% – 12 GB VRAM-இல் எந்த 27B–35B model-உம் தொடாத "வெள்ளி தொடங்கி திங்கள்
மதிப்பாய்வு" வேலைகள். Multi-hour repo வேலை ஒப்படைப்பதே workflow என்றால், cloud முன்னேறிவிட்டது;
Grok Build இலவச முயற்சி உங்கள் repo-களில் சரிபார்ப்பை மலிவாக்குகிறது.

**மாறாத இடம்:** privacy, offline, சிறு scale-இல் task-க்கான செலவு. Local Qwen /
[Tiel-Coder MoE](https://velstech.net/llama-cpp-guide.ta) மின்சார செலவில் இயங்கி ஒவ்வொரு byte-உம் உங்கள் machine-இல் வைக்கிறது; Grok-க்கு
உங்கள் code வேறு server-களில் தேவை. Local 32B model ஒரே pass-இல் முடிக்கும் சிறு, தெளிவான task
billed API அழைப்புடன் ஒப்பிட effectively இலவசம். எங்கள்
[lab benchmark-கள்](https://velstech.net/benchmarks/index) local model-கள் எதில் சிறந்தவை என்பதை
காட்டுகின்றன: வேகமான, private, திரும்பச் செய்யக்கூடிய generation.

**சுவாரஸ்யமானது:** Grok 4.7 தாமத கதை RL reward design-இல் இலவச பாடம் – length-ஐ
கடுமையாக penalize செய்தால் model சீக்கிரம் நிறுத்தி, தன் வேலையை சரிபார்ப்பதை நிறுத்தும். சொந்த
சிறு model-களை fine-tune/RL செய்தால், base model-ஐ குறை கூறும் முன் ("கடின task-களை சீக்கிரம்
முடித்தல்") இந்த failure mode சரிபார்க்கத் தகுந்தது. Frontier lab-களின் தவறுகள் open-source கல்வி.

## Bottom line

Grok 4.7 உண்மையான, நன்கு அளந்த முன்னேற்றம் – நீண்ட coding/professional knowledge work-இல்
இதுவரை சிறந்த Grok, உண்மையில் வலுவான safety எண்களுடன் – ஆனால் Musk ஆகஸ்டில் கூறிய "அனைத்து
current model-களையும் மிஞ்சும்" வெளியீடு அல்ல. ஏறக்குறைய Opus-5-class, independent coding
index-இல் 4-வது, terminal வேலையில் Astra/Fable 5.1-க்கு வெகு பின், மலிவு token-களுடன் கனமான
token பழக்கம். Million token-க்கு அல்ல, முடிந்த task-க்கு மதிப்பிடுங்கள் – அக்டோபரில் 4.8
உண்மையில் இடைவெளியை மூடுகிறதா என்பதை கவனியுங்கள்.

## Sources

- xAI / SpaceXAI: Introducing Grok 4.7 (செப் 21, 2026)

- SpaceXAI Docs: Grok 4.7 technical overview – 500K context, pricing, reasoning effort

- Artificial Analysis: Benchmarking Grok 4.7 – Intelligence Index 46, Coding Agent Index 56

- heise online: Grok 4.7 – inexpensive API meets high token consumption

- TestingCatalog: SpaceXAI releases Grok 4.7 for coding and knowledge work

---

*VelsTech – https://velstech.net/grok-4-7.ta.md*