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A xAI lançou recentemente o Grok 4 e, depois dos ótimos resultados das versões anteriores, eu não esperava nada menos que isso. Neste blog prático, vou te mostrar como usar o Grok 4 para tarefas práticas na interface de chat. Vamos ver como fazer isso:
- Renderizar uma animação HTML
- Resuma dados das redes sociais em tempo real
- Criar uma simulação de áudio
- Crie uma história a partir de um esboço de imagem e muito mais!
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Exemplo 1: Animação renderizada em HTML
Vou te mostrar algumas experiências que fiz com o Grok 4 na interface de chat pra entender melhor o que esse modelo pode fazer. Se você quiser acompanhar, vai precisar atualizar para o plano de assinatura SuperGrok, que dá acesso ao Grok 4.
Essa primeira experiência tentou recriar uma animação mostrando a vida de uma estrela, desde o começo até chegar à fase de supernova. A sugestão a seguir foi inspirada na animação que rolou na transmissão ao vivo pelos criadores do Grok 4.
: Crie uma animação HTML de 30 segundos que mostre as fases da vida de uma estrela, desde a nebulosa até a supernova, garantindo a precisão física nas transições de cores e expansões.
Você pode ver como a animação HTML vai ficar direto na interface do chat. Os resultados foram muito bons e ficaram em linha com a simulação que fiz com o Gemini Diffusion.
Exemplo 2: Visualização de dados de redes complexas
Depois, tentei visualizar uma rede complexa usando a biblioteca NetworkX e rodando o script Python gerado pelo Grok direto no navegador.
Prompt: Use o NetworkX no Python pra gerar e plotar uma rede aleatória sem escala com 100 nós, destacando os hubs em vermelho pra dar um impacto visual.
O prompt acima gerou o seguinte código:
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()
Você pode rodar esse código direto no navegador, tipo como você faz com o ChatGPT. O código mostra uma imagem de uma rede com pontos vermelhos que são os pontos importantes. Então, o Grok4 também é bem legal na tarefa de visualização.

Exemplo 3: Resumir dados de mídias sociais em tempo real
Outra coisa legal que rolou durante a transmissão ao vivo foi pedir pro Grok mostrar imagens de perfil interessantes dos funcionários da X. Então, com isso na cabeça, resolvi testar a capacidade de pesquisa na web e as habilidades em mídias sociais em tempo real do Grok.
Prompt: Identifique as três publicações mais curtidas no X (antigo Twitter) que falam sobre os principais anúncios recentes sobre o Large Language Model (LLM). Para cada post identificado, manda os detalhes: o texto completo, a data em que foi publicado e o anúncio específico do LLM que ele menciona (por exemplo, nome do modelo, nova funcionalidade, pontuação no benchmark). Mostra essas informações de um jeito claro e direto.

Parece que a galera da tecnologia tá curtindo o Claude 4, o Projeto Vend da Anthropic, e a plataforma indiana Sarvam.
Exemplo 4: Simulação de conversa ao vivo
Todo mundo usa chatbots, mas a gente quer algo mais conversacional, tipo uma conversa cara a cara ou conversas de voz. Com isso em mente, tentei fazer um experimento pra simular uma conversa entre o Grok 4 e um usuário.
Prompt: Simule uma conversa natural e ao vivo, em que o usuário pede conselhos ao Grok 4 sobre como se manter motivado enquanto trabalha em casa. O Grok 4 deve responder com empatia, reconhecendo dificuldades comuns, como isolamento ou procrastinação, e oferecer algumas sugestões práticas. Conforme a conversa vai rolando, o usuário pede pro Grok 4 escrever uma música curta de rap ou jingle motivacional, só de brincadeira. O Grok 4 responde com uma frase divertida e rimada, num tom de conversa. Toda a interação é transcrita ao vivo na tela com animações sutis que mostram quando o Grok 4 está ouvindo, pensando e respondendo.
Embora eu gostasse de ter uma conversa com narração, essa simulação foi simples, mas conseguiu reproduzir bem uma conversa de verdade.
Exemplo 5: Simulações de áudio
Embora o Grok 3 também suporte a geração de áudio usando Python, o Grok 4 parece estar um passo à frente com simulações no chat. Os dois modelos dependem de ferramentas como a API Web Audio ou bibliotecas Python para gerar áudio, mas se integram perfeitamente com os recursos de simulação mais recentes do Grok 4.
Prompt: Gerar áudio de uma explosão de nuvem
Exemplo 6: Do esboço à história
Inspirado pela capacidade do Google Gemini de transformar um esboço em imagem, tentei criar uma história a partir de um esboço aleatório e também converter o esboço em imagem.
Esse recurso está disponível tanto no Grok 3 quanto no Grok 4. Mas, a história que o Grok 4 criou ficou bem mais interessante do que a do Grok 3, com mais detalhes e nuances.
Prompt: Crie uma história em torno deste esboço:


Para ver como ficou essa experiência, pedi pro Grok 4 transformar o esboço direto em imagem e vi os resultados:
Prompt: Transforme esse esboço em uma imagem

É legal notar que o Grok tem uma marca d'água em cada imagem gerada pela IA, aumentando a responsabilidade e a transparência. Mas, em termos de qualidade da geração de imagens brutas a partir de esboços, vi pouca diferença entre o Grok 3 e o Grok 4.
Exemplo 7: Analisando gráficos
A galera da Grok destacou o potencial do Grok 4 para analisar gráficos, principalmente com suas funcionalidades em tempo real. Pra testar isso, eu pedi pra analisar um gráfico de tendências e completar a análise com informações atuais sobre empresas que estão investindo bastante em IA.
Prompt: Dá uma olhada nesse gráfico e descobre mais sobre as empresas que estão investindo pesado em IA.

Fonte: Mercado de IA adaptativa


O Grok 4 deu conta dessa tarefa direitinho, fazendo uma análise completa do gráfico.
Por que o Grok 4 é importante?
O Grok 4 é tão incrível quanto o Gemini Diffusion, com a capacidade de gerar pré-visualizações ao vivo, executar scripts Python e criar simulações HTML dinâmicas, tudo a partir de comandos em linguagem natural. Mas, o Grok 4 é mais voltado para raciocínio em tempo real, consciência social e tomada de decisões baseada em dados.
É um modelo super eficiente pra processar e responder a informações do mundo real, seja dados coletados da web ou posts que estão bombando no X (antigo Twitter). Entende 4 motivos, faz previsões e se adapta ao contexto de forma criativa e, muitas vezes, visualmente atraente.
Dito isso, seus pontos fortes agora estão em áreas específicas: simulações científicas, busca de dados sociais, codificação generativa e insights de painéis empresariais. Embora sua janela de contexto seja limitada a 256.000 tokens, significativamente menor do que o 1 milhão do Gemini 2.5 Pro, ainda oferece uma visão poderosa do que será possível nas próximas versões.
Se você é um desenvolvedor que quer criar protótipos rapidinho, o Grok 4 é uma ótima pedida. Mas, pra aplicações de produção, seria legal juntar essas capacidades de raciocínio com uma janela de contexto maior nas próximas versões — veja mais nesse blog sobre engenharia de contexto.
Conclusão
O Grok 4 junta raciocínio rápido e estruturado com suporte para simulações, narrativa visual, geração de áudio e codificação interativa, tudo através de comandos em linguagem natural.
Neste tutorial, a gente viu como o Grok 4 consegue renderizar animações baseadas em física, visualizar redes complexas, simular conversas e até resolver problemas de química de nível de doutorado. O suporte para o uso de ferramentas, saída estruturada e dados da web em tempo real fazem dele um assistente promissor para desenvolvedores, pesquisadores e profissionais criativos.
Se quiser saber mais sobre o Grok 4, recomendo esses dois artigos:

Sou Google Developers Expert em ML (Gen AI), Kaggle 3x Expert e Women Techmakers Ambassador com mais de 3 anos de experiência em tecnologia. Fui cofundador de uma startup de tecnologia de saúde em 2020 e estou fazendo mestrado em ciência da computação na Georgia Tech, com especialização em machine learning.


