Sieben Grok 4-Beispiele zum Ausprobieren in der Chat-Oberfläche

Du kannst die HTML-Animation direkt in der Chat-Oberfläche ansehen. Die Ergebnisse waren echt gut und passten zu der Simulation, die ich mit Gemini Diffusionerstellt hatte.

Beispiel 2: Datenvisualisierung komplexer Netzwerke

Als Nächstes habe ich versucht, ein komplexes Netzwerk mit der NetworkX-Bibliothek zu visualisieren und das von Grok generierte Python-Skript direkt im Browser auszuführen. 

Aufforderung: Verwende NetworkX in Python, um ein zufälliges skalierungsfreies Netzwerk mit 100 Knoten zu erstellen und zu zeichnen, wobei die Knoten mit hoher Konnektivität zur besseren Darstellung rot hervorgehoben werden.

Die obige Eingabe hat den folgenden Code erzeugt:

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate a random scale-free network using Barabási-Albert model
# n=100 nodes, m=2 (number of edges to attach from a new node to existing nodes)
G = nx.barabasi_albert_graph(100, 2)

# Calculate degrees to identify hubs
degrees = dict(G.degree())

# Sort nodes by degree in descending order
sorted_nodes = sorted(degrees, key=degrees.get, reverse=True)

# Define hubs as the top 10% nodes with the highest degree
num_hubs = int(0.1 * len(G.nodes()))
hubs = set(sorted_nodes[:num_hubs])

# Assign colors: red for hubs, blue for others
node_colors = ['red' if node in hubs else 'blue' for node in G.nodes()]

# Plot the network
plt.figure(figsize=(12, 8))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)  # For reproducible layout
nx.draw(G, pos, node_color=node_colors, with_labels=False, node_size=50, edge_color='gray', alpha=0.7)
plt.title('Scale-Free Network with 100 Nodes (Hubs in Red)')
plt.axis('off')
plt.show()

Du kannst diesen Code direkt im Browser ausführen, ähnlich wie bei ChatGPT. Der Code zeigt ein Netzwerk mit wichtigen Knotenpunkten als rote Punkte. Grok4 macht also auch bei der Visualisierung einen ziemlich guten Job.

Beispiel 3: Realtime-Daten aus sozialen Medien zusammenfassen

Eine weitere coole Funktion, die im Livestream gezeigt wurde, war, dass man Grok bitten konnte, interessante Profilbilder von X-Mitarbeitern zu zeigen. Inspiriert davon habe ich die Websuche und die Echtzeit-Social-Media-Fähigkeiten von Grok getestet.

Aufforderung: Finde die drei beliebtesten X-Beiträge (früher Twitter), in denen es um die neuesten wichtigen Ankündigungen zu Large Language Models (LLM) geht. Gib für jeden gefundenen Beitrag die folgenden Infos an: den ganzen Text des Beitrags, das Datum, wann er veröffentlicht wurde, und die genaue LLM-Ankündigung, auf die er sich bezieht (z. B. Modellname, neue Funktion, Benchmark-Ergebnis). Präsentier diese Infos klar und übersichtlich.

Die Tech-Community scheint Claude 4, Anthropic's Project Vend, und die indische Plattform Sarvam.

Beispiel 4: Live-Gesprächssimulation

Wir alle arbeiten mit Chatbots, aber wir wollen etwas, das mehr wie ein Gespräch ist, wie ein persönlicher Chat oder eine Sprachkonversation. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf habe ich dieses Experiment gemacht, um ein Gespräch zwischen Grok 4 und einem Nutzer zu simulieren.

Prompt: Mach mal so, als würdest du mit Grok 4 quatschen und frag ihn ganz locker, wie du bei der Arbeit von zu Hause aus motiviert bleibst. Grok 4 sollte mit Einfühlungsvermögen reagieren, bekannte Probleme wie Isolation oder Aufschieben anerkennen und ein paar praktische Vorschläge machen. Im Laufe des Gesprächs bittet der Nutzer Grok 4 scherzhaft, einen kurzen motivierenden Rap oder Jingle zu schreiben. Grok 4 gibt dann eine lustige, gereimte Antwort in einem lockeren Tonfall. Die ganze Interaktion wird live auf dem Bildschirm angezeigt, mit kleinen Animationen, die zeigen, wann Grok 4 zuhört, nachdenkt und antwortet.

Ich fände eine Sprachausgabe cool, aber diese Simulation war einfach und hat trotzdem echt gut eine echte Unterhaltung gezeigt.

Beispiel 5: Audio-Simulationen

Obwohl Grok 3 auch die Audioerzeugung mit Python unterstützt, scheint Grok 4 mit seinen In-Chat-Simulationen einen Schritt voraus zu sein. Beide Modelle brauchen Tools wie die Web Audio API oder Python-Bibliotheken für die Audiogenerierung, aber sie lassen sich super mit den neuesten Simulationsfunktionen von Grok 4 verbinden.

Aufforderung: Audio einer Cloud-Explosion erzeugen

Beispiel 6: Von der Skizze zur Geschichte

Inspiriert von Google Gemini, das Skizzen in Bilder verwandeln kann, habe ich versucht, eine Geschichte anhand einer zufälligen Skizze zu schreiben und die Skizze auch in ein Bild umzuwandeln.

Diese Funktion ist sowohl in Grok 3 als auch in Grok 4 verfügbar. Die Nuancen und die Tiefe der Geschichte, die Grok 4 erzeugt hat, waren aber deutlich fesselnder als die von Grok 3. 

Aufforderung: Erfinde eine Geschichte zu dieser Skizze:

Um zu sehen, wie das Ganze aussieht, hab ich Grok 4 gebeten, die Skizze direkt in ein Bild umzuwandeln, und das hier ist dabei rausgekommen:

Prompt: Diesen Entwurf in ein Bild umwandeln

Interessant ist, dass Grok ein Wasserzeichen in jedes KI-generierte Bild ein, was die Verantwortlichkeit und Transparenz erhöht. Was die Qualität der Rohbilder aus Skizzen angeht, hab ich aber kaum einen Unterschied zwischen Grok 3 und Grok 4 gesehen. 

Beispiel 7: Diagramme analysieren

Das Grok-Team hat das Potenzial von Grok 4 für die Analyse von Diagrammen hervorgehoben, vor allem wegen seiner Echtzeit-Funktionen. Um das zu checken, hab ich eine Aufgabe gegeben, bei der ein Trenddiagramm analysiert und die Analyse mit aktuellen Infos zu Firmen, die gerade in KI investieren, ergänzt werden sollte.

Aufforderung: Schau dir diese Grafik an und finde mehr Infos zu Firmen, die gerade in KI investieren.

Quelle: Markt für adaptive KI

Grok 4 hat diese Aufgabe super erledigt und eine umfassende Analyse des Diagramms geliefert.

Warum ist Grok 4 so wichtig?

Grok 4 ist genauso cool wie Gemini Diffusion, weil es Live-Vorschauen machen, Python-Skripte ausführen und dynamische HTML-Simulationen erstellen kann – und das alles mit natürlichen Sprachbefehlen. Grok 4 setzt aber mehr auf Echtzeit-Denkprozesse, soziale Intelligenz und datengestützte Entscheidungen.

Es ist ein echt starkes Modell, um reale Eingaben zu verarbeiten und darauf zu reagieren, egal ob es sich um Daten aus dem Internet oder um trendige Posts auf X (früher Twitter) handelt. Grok versteht vier Gründe, sagt Dinge voraus und passt sich auf kreative und oft optisch ansprechende Weise an den Kontext an.

Allerdings liegen die aktuellen Stärken vor allem in bestimmten Bereichen: wissenschaftliche Simulationen, Suche nach sozialen Daten, generatives Coding und Einblicke in Unternehmens-Dashboards. Das Kontextfenster ist zwar auf 256.000 Tokens begrenzt, also deutlich kleiner als bei Gemini 2.5 Pro 1 Million, bietet es dennoch einen leistungsstarken Einblick in die Möglichkeiten der kommenden Versionen.

Wenn du ein Entwickler bist, der schnell Prototypen erstellen will, ist Grok 4 echt empfehlenswert. Für Anwendungen in der Produktion wäre es aber cool, wenn die Denkfähigkeiten in zukünftigen Versionen mit einem größeren Kontextfenster kombiniert würden – mehr dazu in diesem Blogbeitrag zum Thema Kontext-Engineering.

Fazit

Grok 4 bringt schnelles, strukturiertes Denken mit Simulationen, visuellen Geschichten, Audioerstellung und interaktivem Programmieren zusammen – und das alles über natürliche Sprachbefehle.

In diesem Tutorial haben wir uns angesehen, wie Grok 4 physikalisch basierte Animationen rendern, komplexe Netzwerke visualisieren, Gespräche simulieren und sogar chemische Probleme auf Doktoranden-Niveau lösen kann. Die Unterstützung für den Einsatz von Tools, strukturierte Ausgabe und Echtzeit-Webdaten machen es zu einem vielversprechenden Helfer für Entwickler, Forscher und Kreative.

Um mehr über Grok 4 zu erfahren, empfehle ich diese beiden Artikel:

• Grok 4: Tests, Funktionen, Benchmarks, Zugriff und mehr
• Grok 4 API: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Beispielen