Track
Podstawy AI
10 godz.
SpaceXAI wypuściło Grok 4.6 12 sierpnia 2026 r., około miesiąc po tym, jak OpenAI udostępniło rodzinę GPT-5.6 9 lipca. Oba debiuty składają podobną obietnicę: agenci działający długo, którzy trzymają się zadania przez wiele kroków, oraz lepsze pierwsze podejścia do pracy interaktywnej. Grok 4.6 pojawił się z deklaracją remisu z GPT-5.6 Sol w Artificial Analysis Intelligence Index, co zestawia model z warstwy output za 6 USD obok modelu za 20 USD i prosi, byś wskazał różnicę.
W tym artykule porównam Grok 4.6 i GPT-5.6 Sol w obszarach: agentowe kodowanie, długohoryzontalna praca wiedzochłonna, obsługa kontekstu, pokrętła rozumowania i cena, a następnie przepuszczę oba przez jedno trudne zadanie budowy w tym samym agencie kodującym. Głębsze omówienia każdego modelu znajdziesz w naszym przewodniku po Grok 4.6 oraz w przewodniku po GPT-5.6 Sol, Terra i Luna.
TL;DR
- Możliwości są zbliżone: oba zdobywają 61 w Artificial Analysis Intelligence Index, a każdy prowadzi w około połowie opublikowanych benchmarków kodowania.
- Cena to punkt rozbieżności i nie jest to stały mnożnik: Sol kosztuje 2x więcej za input, ale 3,3x więcej za output.
- Oba modele doliczają dopłatę za długie prompty, a próg Groka przychodzi wcześniej: 200 000 tokenów wobec 272 000 w Solu.
- W naszym praktycznym teście budowy oba dostarczyły poprawną, stabilną symulację. Sol osiągnął to w 3 turach; Grok potrzebował 14.
- Wybierz Grok 4.6 do pętli silnie obciążonych rozumowaniem i generowaniem; wybierz GPT-5.6 Sol dla okna 1 050 000 tokenów, pracy inżynierskiej mocno terminalowej lub najmniejszej liczby tur do gotowego artefaktu.
Czym jest Grok 4.6?
Grok 4.6 to flagowy model SpaceXAI do kodowania, zadań agentowych i pracy wiedzochłonnej, wydany 12 sierpnia 2026 r. Bazuje na Grok 4.5, kładąc nacisk na długo działających agentów oraz ambitniejszą pracę interaktywną i wizualną. SpaceXAI twierdzi, że utrzymuje on złożone zadania przez wiele kroków: badanie tematu, praca w całej bazie kodu czy zamiana pomysłu w działającą aplikację. W treningu dodano kuratorowane, modelowo generowane dane rozumowania oraz agentowe RL w obszarach optymalizacji kernela, web developmentu i projektowania wspomaganego komputerowo.
Wyróżnikiem jest polityka cenowa. Grok 4.6 utrzymuje stawki z nagłówków Grok 4.5: 2 USD i 6 USD za 1M tokenów input i output, jednocześnie zyskując 5 punktów w Artificial Analysis Intelligence Index, co — jak zauważa Artificial Analysis — jest nietypowe na froncie, gdzie wzrost możliwości zwykle idzie w parze ze wzrostem ceny.
Aby zobaczyć model w akcji, nasz samouczek API Grok 4.6 pokazuje krok po kroku, jak zbudować agenta korzystającego z narzędzi, a nasz samouczek Grok Build buduje projekt uczenia maszynowego wewnątrz agenta kodowania, gdzie 4.6 jest teraz modelem domyślnym. Opisaliśmy też agenta-teammate’a SpaceXAI w tekście Grok Bot.
Czym jest GPT-5.6 Sol?
GPT-5.6 Sol to flagowiec rodziny GPT-5.6 OpenAI, ogólnie dostępny od 9 lipca 2026 r., obok Terry do codziennej pracy i Luny jako warstwy oszczędnościowej. OpenAI pozycjonuje Sol nie tylko przez pryzmat surowych możliwości, lecz także efektywności: wyniki SOTA w kodowaniu, pracy wiedzochłonnej, cyberbezpieczeństwie i nauce przy mniejszym zużyciu tokenów. Silniejsze użycie komputera pozwala mu oglądać i dopracowywać wyrenderowany rezultat, a nie tylko generować kod za nim stojący.
Dwa pokrętła możliwości są nowe. Ustawienie max daje modelowi więcej czasu niż xhigh na rozumowanie i poprawki, a ultra domyślnie koordynuje czterech agentów równolegle, wymieniając tokeny na lepszy wynik w krótszym czasie ściennym. Na Terminal-Bench 2.1 Sol Ultra osiąga 91,9% wobec 88,8% w zwykłym Solu.
Do pracy praktycznej z tym modelem nasz samouczek Cursor Agent Mode buduje REST API z GPT-5.6 Sol, a nasz przewodnik ChatGPT Work uruchamia end-to-endowy workflow data science na GPT-5.6. Jeśli wolisz inne zestawienie, porównaliśmy go też z flagowcem Anthropica w Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol.
Grok 4.6 vs GPT-5.6 Sol: bezpośrednie porównanie
Krótko: możliwości mają podobne, ceny — zupełnie inne.
Remis 61 w Intelligence Index, podział ław kodowania, a Sol kosztuje 3,3x więcej za output.
| Cecha | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| Data wydania | August 12, 2026 | July 9, 2026 |
| AA Intelligence Index | 61 | 61 |
| Input / output za 1M tokenów | $2 / $6 | $4 / $20 |
| Okno kontekstu | 500,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| Próg długiego kontekstu | 200,000 tokens | 272,000 tokens |
| Stawki powyżej progu | $4 / $12 | 2x input, 1.5x output |
| Ustawienia rozumowania | Low, medium, high, xhigh | None through max, plus ultra |
| ID modelu w API | grok-4.6 |
gpt-5.6-sol |
| Granica wiedzy | February 1, 2026 | February 16, 2026 |
Kodowanie i agentowe workflowy
Tabela Cursor, Grok 4.6 na high kontra GPT-5.6 Sol na max, nie wybiera zwycięzcy. Grok prowadzi na CursorBench v3.2 z 69,9% wobec 67,2% oraz na GDPval-AA v2 z 1753 Elo wobec 1728. Sol bierze DeepSWE v1.1, 73% do 65,9%, i Terminal-Bench v3.0, 34,6% do 26%.
| Benchmark | Grok 4.6 (high) | GPT-5.6 Sol (max) | Uwagi |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 61 | 61 | Kompozyt z dziewięciu benchmarków; remis |
| CursorBench v3.2 | 69.9% | 67.2% | Własny harness agenta Cursor |
| DeepSWE v1.1 | 65.9% | 73% | Długohoryzontalna praca na prawdziwych repozytoriach |
| Terminal-Bench v3.0 | 26% | 34.6% | Oba nisko; inna wersja niż 2.1 z posta OpenAI |
| FrontierCode v1.1 Extended | 61.3% | 60.6% | W granicach szumu |
| APEX-Agents | 57.5% | 56.7% | W granicach szumu |
Czytaj te różnice z rezerwą:
- Ustawienia wysiłku są nieparowane: Grok na high, Sol na max.
- Wiersze zewnętrzne to najlepsze dostępne dane własne lub publiczne, nie jeden harness.
- Terminal-Bench v3.0 w tabeli Cursora to nie Terminal-Bench 2.1 w poście OpenAI (88,8% dla Sol). Różne wersje.
Grok jest mocniejszy w pętli agenta w IDE. Sol jest mocniejszy w długohoryzontalnej pracy na repozytoriach i w wierszu poleceń.
Długohoryzontalna agentowa praca wiedzochłonna
Grok 4.6 prowadzi w AA-Briefcase, prywatnym pakiecie Artificial Analysis do długohoryzontalnej pracy wiedzochłonnej, z 1577 Elo wobec 1502 Sol. Na Harvey LAB, ewaluacji zadań prawniczych, opublikowane wyniki to 15,8% wobec 2,5% — 6x różnicy, gdzie oba wyniki są słabe w wartościach bezwzględnych, więc potraktuj to jako sygnał, nie jako przesądzoną różnicę.
Grok notuje też 50,7% na bankowej części pakietu tool-use Artificial Analysis. Jego 88,4% na Terminal-Bench v2.1 jest na poziomie czołowych modeli, ale to v2.1, nie wiersz v3.0 powyżej.
Okno kontekstu i praca z długim kontekstem
Sol ma mniej więcej dwukrotnie większe okno: 1 050 000 tokenów wobec 500 000 w Grok 4.6, plus limit outputu 128 000 tokenów, którego SpaceXAI nie dopasowuje w tekście. Powyżej 500 tys. nie ma odpowiednika Groka.
Oba zmieniają ceny długich promptów przed tymi sufitami, a próg Groka przychodzi wcześniej:
- Grok 4.6: po 200 000 tokenów 2x za input i 2x za output na całe żądanie.
- GPT-5.6 Sol: po 272 000 tokenów 2x za input i 1,5x za output na całe żądanie.
Między 200 000 a 272 000 stawki za input się zrównują na 4 USD. Grok pozostaje tańszy na output, ale o mniejszy margines niż sugeruje para nagłówkowa.
Kontrola wysiłku rozumowania
Sol odsłania więcej pokręteł: od none do max plus ultra, które uruchamia czterech agentów równolegle. Grok 4.6 oferuje low, medium, high jako domyślne oraz xhigh. Zrzucenie Sol do none przy taniej klasyfikacji bywa użyteczne. Skok Ultra na Terminal-Bench 2.1 z 88,8% do 91,9% jest realny, ale oba ekstrema rozliczają output po stawce 3,3x Groka.
Wbudowane powierzchnie narzędzi
Grok 4.6 dostarcza function calling, web search, X search i code execution. GPT-5.6 Sol dodaje file search, image generation, code interpreter, hostowaną powłokę, apply patch, computer use i tool search w Responses API.
Sol ma też Programmatic Tool Calling: model pisze i uruchamia mały program, który koordynuje narzędzia i filtruje wyniki pośrednie zamiast przepuszczać każdą odpowiedź narzędzia z powrotem przez model.
Ceny: ile faktycznie zapłacisz
Cena to najczytelniejsza różnica i jej kształt nie jest stałym mnożnikiem.
Stawki tokenów obok siebie
| Stawka | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| Input, za 1M tokenów | $2.00 | $4.00 |
| Output, za 1M tokenów | $6.00 | $20.00 |
| Odczyt z cache inputu, za 1M tokenów | $0.50 | $0.40 |
| Próg długiego kontekstu | 200,000 prompt tokens | 272,000 input tokens |
| Powyżej progu | 2x input and output | 2x input, 1.5x output |
| Wariant fast, input / output | $4.00 / $12.00 | Not applicable |
Sol to 2x na input i 3,3x na output, więc luka rośnie wraz z tym, co model pisze. Tokeny rozumowania są rozliczane po stawce output w obu. Odczyty z cache są zbliżone (0,50 USD vs 0,40 USD), ale SpaceXAI ostrzega, że bez prompt_cache_key w Responses API często zapłacisz pełny input na serwerze z zimną pamięcią podręczną. Więcej o tym w naszym samouczku API Grok 4.6.
Ile kosztuje realne obciążenie
Wzór to (wolumen ÷ 1M) × stawka, sumowane po input i output, po stawkach standardowych.
| Obciążenie | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol | Różnica |
|---|---|---|---|
| Generowanie ciężkie: 1M in / 4M out | $26 | $84 | +$58 (223%) |
| Retrieval, poniżej progu: 10M in / 1M out | $26 | $60 | +$34 (131%) |
| Retrieval, powyżej progu: 10M in / 1M out | $52 | $110 | +$58 (112%) |
Największa różnica wychodzi przy generowaniu, bo tu działa luka w stawce za output. Dwa wiersze retrieval mają to samo 10M in / 1M out i różnią się tylko tym, czy każde żądanie jest powyżej obu progów — więc ich delta to dopłata. Rachunek Groka podwaja się z 26 USD do 52 USD w tym wierszu. Sol idzie z 60 USD do 110 USD. Relatywna premia zwęża się ze 131% do 112%, mimo że luka kwotowa rośnie. Żaden z dostawców nie opublikował liczby tokenów dla wspólnego obciążenia, więc traktuj te sumy jako porównanie stawek, nie rachunków.
Jak wypadły Grok 4.6 i GPT-5.6 Sol
Przeprowadziliśmy jedno trudne zadanie budowy na obu modelach w tym samym agencie kodującym.
Test
Sprawdziliśmy oba modele, prosząc o stworzenie jednoplikowej symulacji fizycznej, bo obaj dostawcy deklarują mocną wydajność w pracy interaktywnej i wizualnej. Ten sam prompt, bajt w bajt, wklejony do świeżego czatu w pustej przestrzeni roboczej. Po jednej próbie, bez powtórek, bez sterowania w trakcie.
Build a single-file HTML page (inline CSS and JS, canvas, no build step, no external libraries, no network) that simulates a few dozen balls of varying sizes bouncing inside a slowly rotating square container, under gravity. The balls should collide with each other and with the container walls, and lose a little energy on each collision so the system settles rather than gaining energy over time. The container keeps rotating throughout, so the balls should slosh and re-pile as it turns.
Ship it as one working file named index.html that starts animating on load. Do not ask me clarifying questions, make reasonable assumptions and note them briefly in a comment at the top of the file.Oba działały w Cursor 25 sierpnia 2026 r.: Grok 4.6 na high reasoning, GPT-5.6 Sol na high reasoning. Wynik opisuje je jako agentów, a nie gołe modele. Sieć została odmówiona obu.
Co wygenerował Grok 4.6
Grok dostarczył działający index.html, który przeszedł kryteria uruchamialności: pojedynczy plik, animacja od startu, brak nieprzechwyconych błędów w konsoli, nadal działa po 30 sekundach. Utrzymanie w kontenerze działało podczas rotacji pudełka, kolizje kul wyglądały wiarygodnie, a system tracił energię i się stabilizował zamiast przyspieszać.
Zajęło to 14 tur asystenta, z kilkoma rundami autokorekt. Poprosił też o dostęp do przeglądarki, by sprawdzić własną pracę, co odrzuciliśmy zgodnie z zasadami testu.
Wyniki
Oceny 1–5 na oś, przyznawane po obserwacji każdej symulacji przez 30 sekund według rubryki spisanej przed testem.
| Miara | Grok 4.6 (high) | GPT-5.6 Sol (high) |
|---|---|---|
| Tury | 14 | 3 |
| Uruchamialność | Pass | Pass |
| Poprawność fizyki | 5 | 5 |
| Stabilność w czasie | 5 | 5 |
| Jakość wizualna | 4 | 5 |
| Ocena ogólna | 3.5 | 5 |
Na poziomie artefaktu to niemal remis: obie strony dobrze odwzorowały fizykę i były stabilne. Różnica to wysiłek. Sol osiągnął to w 3 turach wobec 14 u Groka, co obniża ogólną notę Groka do 3,5.
Pamiętaj jednak: to n=1 na wizualnym buildzie, więc traktuj to jako jeden punkt danych, nie benchmark; nie mówi to nic o dużych bazach kodu ani długich łańcuchach retrieval.
Kiedy wybrać Grok 4.6 vs GPT-5.6 Sol
Skoro możliwości są zbliżone, decyzję determinują kształt obciążenia, rozmiar kontekstu i to, jak bardzo zależy ci na liczbie tur względem kosztu per token. Wybierz Groka, gdy tani output dominuje rachunek. Wybierz Sola, gdy potrzebujesz większego okna lub mniejszej liczby tur.
Wybierz Grok 4.6, jeśli...
- Twoje obciążenie dużo pisze. Przy 6 USD za 1M tokenów output wobec 20 USD w Solu, miesiąc ciężki w generowaniu kosztuje 26 USD zamiast 84 USD, a tokeny rozumowania są rozliczane po tej samej stawce output.
- Twoje prompty mieszczą się poniżej 200 000 tokenów. Wtedy w pełni obowiązują stawki Groka 2 USD i 6 USD.
- Praca agenta toczy się w IDE. Grok prowadzi na CursorBench v3.2 z 69,9% i jest modelem domyślnym w Grok Build.
- Bardziej liczysz koszt per token niż liczbę tur.
Wybierz GPT-5.6 Sol, jeśli...
- Potrzebujesz więcej niż 500 tys. tokenów kontekstu. Okno 1 050 000 tokenów Sola nie ma odpowiednika w Grok 4.6.
- Twoi agenci pracują długohoryzontalnie na prawdziwych repozytoriach. 73% Sola na DeepSWE v1.1 wobec 65,9% Groka to najszersza luka kodowania w którąkolwiek stronę.
- Tury są ważniejsze niż cena tokena. Sol skończył naszą fizyczną budowę w 3 turach wobec 14 u Groka.
- Chcesz precyzyjniejszej kontroli wysiłku. Sol działa od none do max i dodaje
ultra.
Jak zacząć z Grok 4.6 i GPT-5.6 Sol
Jeśli już wywołujesz endpoint zgodny z OpenAI, oba modele to podmiana jednego stringa. Stringi to grok-4.6 i gpt-5.6-sol. OpenAI kieruje też alias gpt-5.6 do Sola.
| Powierzchnia | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| API pierwszej strony | xAI API | OpenAI API |
| Aplikacja konsumencka | Aplikacja Grok i Grok.com | ChatGPT |
| Agenci kodujący | Grok Build (model domyślny), Cursor (wszystkie plany) | Codex, Cursor |
| Bramki modelowe | OpenRouter, Vercel, Cloudflare | OpenRouter, Vercel, Cloudflare |
| ID modelu w API | grok-4.6 |
gpt-5.6-sol |
Korzystanie z Grok 4.6 i GPT-5.6 Sol w agencie kodującym
W Cursor oba modele są w selektorze — tak przeprowadziliśmy test budowy. Przełączenie to zmiana w selektorze, nie w konfiguracji.
Przez API to podmiana jednego stringa. xAI serwuje endpoint zgodny z OpenAI:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["XAI_API_KEY"],
base_url="https://api.x.ai/v1", # drop this line for gpt-5.6-sol
)
response = client.responses.create(
model="grok-4.6", # swap for "gpt-5.6-sol"
input="Find and fix the bug: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
)
print(response.output_text)Pełną konfigurację znajdziesz w naszym samouczku API Grok 4.6, naszym samouczku Cursor Agent Mode i naszym samouczku Grok Build.
Ostatnie myśli
Jeśli twój rachunek dominują tokeny output i rozumowania, użyj Grok 4.6. Remis w Intelligence Index przy mniej niż jednej trzeciej ceny za output to najprostszy wybór. Jeśli potrzebujesz milionowego okna lub długohoryzontalnej pracy na repozytoriach, użyj GPT-5.6 Sol i zaakceptuj premię. Sprawdź, po której stronie progu 200 000 tokenów Groka lądują twoje prompty, zanim się przełączysz.
W naszym teście deklaracje z wydania się potwierdziły: oba modele przeszły z dobrymi wynikami. To powiedziawszy, Sol był dużo szybszy niż Grok i potrzebował tylko około 20% tur Groka, co pokazuje istotną różnicę. Jeśli chcesz nauczyć się dobrze uruchamiać te modele w agencie zamiast tylko o nich czytać, polecam nasz kurs Software Development with Cursor.