track
Fundamentele AI
10 oră
SpaceXAI a lansat Grok 4.6 pe 12 august 2026, la aproximativ o lună după ce OpenAI a făcut disponibilă pe scară largă familia GPT-5.6 pe 9 iulie. Ambele lansări vin cu o promisiune similară: agenți care rulează pe termen lung și rămân pe o sarcină peste mulți pași, plus prime încercări mai solide pentru lucru interactiv. Grok 4.6 a sosit susținând un egal cu GPT-5.6 Sol pe Artificial Analysis Intelligence Index, ceea ce pune un model cu $6 pe output lângă unul cu $20 și te provoacă să observi diferența.
În acest articol, voi compara Grok 4.6 și GPT-5.6 Sol pe codare agentică, muncă de cunoaștere pe orizont lung, gestionarea contextului, controale de raționare și preț, apoi le voi trece pe ambele printr-o sarcină dificilă de build în același agent de codare. Pentru o analiză mai detaliată a fiecărui model în parte, consultă ghidul Grok 4.6 și ghidul GPT-5.6 Sol, Terra și Luna.
Pe scurt
- Capacitățile sunt apropiate: ambele obțin 61 pe Artificial Analysis Intelligence Index, iar fiecare conduce cam jumătate din benchmarkurile publicate pe codare.
- Prețul este unde se despart, și nu printr-un multiplu fix: Sol costă de 2 ori mai mult pe input, dar de 3,3 ori mai mult pe output.
- Ambele modele percep suprataxe pentru prompturi lungi, iar pragul lui Grok vine primul, la 200.000 de tokeni față de 272.000 la Sol.
- În testul nostru practic de build, ambele modele au livrat o simulare corectă și stabilă. Sol a ajuns acolo în 3 ture; Grok a avut nevoie de 14.
- Alege Grok 4.6 pentru bucle cu raționare și generare intense; alege GPT-5.6 Sol pentru o fereastră de 1.050.000 de tokeni, inginerie puternic bazată pe terminal sau cele mai puține ture până la un artefact finalizat.
Ce este Grok 4.6?
Grok 4.6 este modelul de vârf al SpaceXAI pentru codare, sarcini agentice și muncă de cunoaștere, lansat pe 12 august 2026. Se bazează pe Grok 4.5 cu accent pe agenți care rulează pe termen lung și pe lucru interactiv și vizual mai ambițios, iar SpaceXAI spune că rămâne cu sarcini complexe pe mai mulți pași: cercetarea unui subiect, lucrul într-o bază de cod sau transformarea unei idei într-o aplicație funcțională. Antrenarea a adăugat date curate de raționare generate de model și învățare prin întărire agentică pe optimizare de kernel, dezvoltare web și proiectare asistată de calculator.
Partea distinctivă este poziționarea de preț. Grok 4.6 păstrează tarifele principale ale lui Grok 4.5 de $2 și $6 per 1M tokeni de input și output, câștigând în același timp 5 puncte pe Artificial Analysis Intelligence Index, lucru pe care Artificial Analysis îl notează ca neobișnuit la frontieră, unde câștigurile de capabilitate vin de obicei cu o creștere de preț.
Pentru a vedea modelul în acțiune, tutorialul API Grok 4.6 îți arată pas cu pas cum să construiești un agent care folosește unelte, iar tutorialul Grok Build construiește un proiect de învățare automată în interiorul agentului de codare, unde 4.6 este acum modelul implicit. Am acoperit și agentul-coechipier al SpaceXAI în materialul despre Grok Bot.
Ce este GPT-5.6 Sol?
GPT-5.6 Sol este nava-amiral a familiei GPT-5.6 de la OpenAI, disponibilă pe scară largă din 9 iulie 2026, alături de Terra pentru munca de zi cu zi și Luna ca nivel eficient din punct de vedere al costurilor. OpenAI poziționează Sol în jurul eficienței la fel de mult ca al capabilității brute: rezultate de ultimă generație în codare, muncă de cunoaștere, securitate cibernetică și știință folosind mai puțini tokeni. O utilizare mai puternică a calculatorului îi permite să inspecteze și să rafineze un rezultat randat, nu doar să genereze codul din spatele lui.
Două reglaje de capabilitate sunt noi. Setarea max îi oferă modelului mai mult timp decât xhigh pentru a raționa și a revizui, iar ultra coordonează implicit patru agenți în paralel, schimbând consumul de tokeni pentru un scor mai bun în mai puțin timp de perete. Pe Terminal-Bench 2.1, Sol Ultra atinge 91,9% față de 88,8% pentru Sol simplu.
Pentru lucru practic cu acest model, tutorialul Cursor Agent Mode construiește o API REST cu GPT-5.6 Sol, iar ghidul ChatGPT Work rulează un flux de lucru end-to-end de știința datelor pe GPT-5.6. Dacă vrei o altă comparație, l-am pus față în față și cu vârful de gamă de la Anthropic în Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol.
Grok 4.6 vs GPT-5.6 Sol: comparație directă
Pe scurt, aceste modele sunt egale la capabilitate și foarte diferite la preț.
La egalitate la 61 pe Intelligence Index, își împart benchmarkurile de codare, iar Sol costă de 3,3 ori mai mult pe output.
| Caracteristică | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| Lansare | 12 august 2026 | 9 iulie 2026 |
| AA Intelligence Index | 61 | 61 |
| Input / output per 1M tokeni | $2 / $6 | $4 / $20 |
| Fereastră de context | 500.000 de tokeni | 1.050.000 de tokeni |
| Prag context lung | 200.000 de tokeni | 272.000 de tokeni |
| Tarife peste acel prag | $4 / $12 | 2x input, 1,5x output |
| Setări de raționare | Low, medium, high, xhigh | None până la max, plus ultra |
| ID model API | grok-4.6 |
gpt-5.6-sol |
| Knowledge cutoff | 1 februarie 2026 | 16 februarie 2026 |
Fluxuri de codare și lucru agentic
Tabelul Cursor, Grok 4.6 la high față de GPT-5.6 Sol la max, nu alege un câștigător. Grok conduce CursorBench v3.2 la 69,9% versus 67,2% și GDPval-AA v2 la 1753 Elo versus 1728. Sol ia DeepSWE v1.1, 73% față de 65,9%, și Terminal-Bench v3.0, 34,6% față de 26%.
| Benchmark | Grok 4.6 (high) | GPT-5.6 Sol (max) | Note |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 61 | 61 | Compus din nouă benchmarkuri; egalitate |
| CursorBench v3.2 | 69,9% | 67,2% | Harness-ul propriu al Cursor |
| DeepSWE v1.1 | 65,9% | 73% | Muncă pe orizont lung în cod real |
| Terminal-Bench v3.0 | 26% | 34,6% | Ambele scăzute; versiune diferită față de cifrele 2.1 ale OpenAI |
| FrontierCode v1.1 Extended | 61,3% | 60,6% | În marja de eroare |
| APEX-Agents | 57,5% | 56,7% | În marja de eroare |
Citește aceste diferențe cu rezerve:
- Setările de efort nu sunt potrivite: Grok la high, Sol la max.
- Rândurile din terți sunt cele mai bune cifre auto-raportate sau publice, nu un singur harness.
- Terminal-Bench v3.0 din tabelul Cursor nu este Terminal-Bench 2.1 din postarea OpenAI (88,8% pentru Sol). Versiuni diferite.
Grok este mai puternic într-o buclă de agent în IDE. Sol este mai puternic pe lucru de depozit pe orizont lung și în linia de comandă.
Muncă agentică de cunoaștere pe orizont lung
Grok 4.6 conduce AA-Briefcase, suita privată de muncă de cunoaștere pe orizont lung a Artificial Analysis, la 1577 Elo față de 1502 la Sol. Pe Harvey LAB, un evaluare de sarcini juridice, cifrele publicate sunt 15,8% versus 2,5%, un decalaj de 6x în care ambele punctează slab în termeni absoluți, deci tratează-l ca pe un semnal, nu ca pe o diferență stabilită.
Grok postează, de asemenea, 50,7% pe ramura bancară a suitei de utilizare a uneltelor de la Artificial Analysis. Cei 88,4% pe Terminal-Bench v2.1 sunt la nivel cu modelele de top, dar aceasta este v2.1, nu rândul v3.0 de mai sus.
Fereastra de context și munca pe context lung
Sol deține aproximativ dublul ferestrei: 1.050.000 de tokeni față de 500.000 la Grok 4.6, plus un plafon de output de 128.000 de tokeni pe care SpaceXAI nu îl potrivește în text. Peste 500K nu există echivalent Grok.
Ambele reconfigurează prețul pentru prompturi lungi înainte de aceste plafoane, iar pragul lui Grok vine primul:
- Grok 4.6: după 200.000 de tokeni, la 2x input și 2x output pe întregul request.
- GPT-5.6 Sol: după 272.000 de tokeni, la 2x input și 1,5x output pe întregul request.
Între 200.000 și 272.000, tarifele pe input se întâlnesc la $4. Grok rămâne mai ieftin pe output, cu o marjă mai mică decât sugerează perechea principală.
Controale ale efortului de raționare
Sol expune mai multe reglaje: none până la max, plus ultra, care rulează patru agenți în paralel. Grok 4.6 oferă low, medium, high ca implicit și xhigh. Scăderea lui Sol la none pe un apel ieftin de clasificare este utilă. Saltul lui Ultra pe Terminal-Bench 2.1 de la 88,8% la 91,9% este real, dar ambele extreme sunt taxate la o rată de output de 3,3x față de Grok.
Suprafețe de unelte integrate
Grok 4.6 include function calling, căutare web, căutare pe X și execuție de cod. GPT-5.6 Sol adaugă căutare în fișiere, generare de imagini, interpreter de cod, shell găzduit, apply patch, computer use și căutare de unelte pe Responses API.
Sol are, de asemenea, Programmatic Tool Calling: modelul scrie și rulează un mic program care coordonează uneltele și filtrează rezultatele intermediare în loc să trimită fiecare răspuns de unealtă înapoi prin model.
Prețuri: ce plătești de fapt
Prețul este cea mai clară diferență, iar forma lui nu este un multiplu plat.
Tarife pe token, alăturate
| Tarif | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| Input, per 1M tokeni | $2.00 | $4.00 |
| Output, per 1M tokeni | $6.00 | $20.00 |
| Citire input din cache, per 1M tokeni | $0.50 | $0.40 |
| Prag context lung | 200.000 tokeni de prompt | 272.000 tokeni de input |
| Peste prag | 2x input și output | 2x input, 1,5x output |
| Variantă rapidă, input / output | $4.00 / $12.00 | Nu se aplică |
Sol este 2x pe input și 3,3x pe output, deci diferența se mărește cu tot ce scrie modelul. Tokenii de raționare sunt facturați la rata de output la ambele. Citirile din cache sunt apropiate ($0,50 vs $0,40), dar SpaceXAI avertizează că fără un prompt_cache_key pe Responses API, deseori plătești input întreg pe un server cu cache rece. Poți citi mai multe în tutorialul API Grok 4.6.
Cât costă o sarcină reală
Formula este (volum ÷ 1M) × tarif, însumată pe input și output, la tarife standard.
| Workload | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol | Diferență |
|---|---|---|---|
| Generare intensă: 1M in / 4M out | $26 | $84 | +$58 (223%) |
| Retrieval, sub prag: 10M in / 1M out | $26 | $60 | +$34 (131%) |
| Retrieval, peste prag: 10M in / 1M out | $52 | $110 | +$58 (112%) |
Generarea intensă este unde se vede diferența de tarif pe output. Cele două rânduri de retrieval împart 10M in / 1M out și diferă doar prin faptul că fiecare request stă sau nu peste ambele praguri, astfel încât delta dintre ele este suprataxa. Factura lui Grok se dublează de la $26 la $52 pe acel rând. Sol trece de la $60 la $110. Primul relativ se îngustează de la 131% la 112% chiar dacă diferența în dolari crește. Niciun furnizor nu a publicat numărări de tokeni pentru o sarcină comună, așa că tratează aceste totale ca o comparație de tarife, nu ca o factură.
Cum au performat Grok 4.6 și GPT-5.6 Sol
Am rulat o sarcină dificilă de build pe ambele modele în același agent de codare.
Testul
Am testat ambele modele pentru a crea o simulare de fizică într-un singur fișier, pentru că ambii furnizori susțin performanță puternică în lucru interactiv și vizual. Același prompt, identic la byte, lipit într-un chat nou într-un workspace gol. O singură încercare fiecare, fără reîncercări, fără ghidaj la mijlocul rulării.
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.Ambele au rulat în Cursor pe 25 august 2026: Grok 4.6 la raționare high, GPT-5.6 Sol la raționare high. Rezultatul le descrie ca agenți, nu ca modele simple. Rețeaua a fost refuzată pentru ambele.
Ce a produs Grok 4.6
Grok a livrat un index.html funcțional care a trecut criteriile de rulare: fișier unic, animare la încărcare, fără erori necapturate în consolă, încă rulând după 30 de secunde. Conținerea a rezistat în timp ce cutia se rotea, coliziunile între bile păreau plauzibile, iar sistemul pierdea energie și se stabiliza în loc să câștige viteză.
Asta a necesitat 14 ture de asistent, cu mai multe runde de autocorecție. A cerut și acces la browser pentru a-și verifica propria muncă, ceea ce am refuzat conform regulii de permisiuni a testului.
Rezultate
Scorurile sunt de la 1 la 5 pe axă, evaluate prin observarea fiecărei simulări timp de 30 de secunde după un ghid creat înainte de rulare.
| Măsură | Grok 4.6 (high) | GPT-5.6 Sol (high) |
|---|---|---|
| Ture | 14 | 3 |
| Rulabilitate | Trecut | Trecut |
| Corectitudinea fizicii | 5 | 5 |
| Stabilitate în timp | 5 | 5 |
| Calitate vizuală | 4 | 5 |
| Per ansamblu | 3,5 | 5 |
La nivelul artefactului, este aproape o egalitate: ambele au nimerit fizica, și ambele au rămas stabile. Diferența este efortul. Sol a ajuns la același rezultat în 3 ture față de 14 la Grok, ceea ce coboară nota generală a lui Grok la 3,5.
Dar reține: acesta este n=1 pe un build vizual, deci citește-l ca pe un punct de date, nu ca pe un benchmark, și nu spune nimic despre baze de cod mari sau lanțuri lungi de retrieval.
Când să alegi Grok 4.6 vs GPT-5.6 Sol
Deoarece capabilitatea este apropiată, decizia se reduce la forma sarcinii, dimensiunea contextului și cât de mult îți pasă de numărul de ture versus costul pe token. Alege Grok când outputul este suficient de ieftin încât să domine factura. Alege Sol când ai nevoie de o fereastră mai mare sau de mai puține ture.
Alege Grok 4.6 dacă...
- Sarcina ta scrie mult. La $6 per 1M tokeni de output față de $20 la Sol, o lună cu multă generare ajunge la $26 în loc de $84, iar tokenii de raționare sunt facturați la același tarif pe output.
- Prompturile tale rămân sub 200.000 de tokeni. Acolo se aplică integral tarifele de $2 și $6 ale lui Grok.
- Munca agentului tău se întâmplă în IDE. Grok conduce CursorBench v3.2 la 69,9% și este modelul implicit în Grok Build.
- Te uiți mai mult la costul pe token decât la numărul de ture.
Alege GPT-5.6 Sol dacă...
- Ai nevoie de mai mult de 500K tokeni de context. Fereastra de 1.050.000 de tokeni a lui Sol nu are echivalent în Grok 4.6.
- Agenții tăi lucrează pe orizont lung în depozite reale. Cei 73% ai lui Sol pe DeepSWE v1.1 față de 65,9% la Grok reprezintă cel mai larg decalaj de codare în oricare direcție.
- Turele contează mai mult decât prețul pe token. Sol a terminat build-ul nostru de fizică în 3 ture față de 14 la Grok.
- Vrei control mai fin asupra efortului. Sol rulează de la none la max și adaugă
ultra.
Cum să începi cu Grok 4.6 și GPT-5.6 Sol
Ambele modele sunt un simplu schimb de șir dacă deja apelezi un endpoint compatibil cu OpenAI. Șirurile sunt grok-4.6 și gpt-5.6-sol. OpenAI direcționează și aliasul gpt-5.6 către Sol.
| Suprafață | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| API propriu | xAI API | OpenAI API |
| Aplicație pentru consumatori | Aplicația Grok și Grok.com | ChatGPT |
| Agenți de codare | Grok Build (model implicit), Cursor (toate planurile) | Codex, Cursor |
| Gateway-uri de modele | OpenRouter, Vercel, Cloudflare | OpenRouter, Vercel, Cloudflare |
| ID model API | grok-4.6 |
gpt-5.6-sol |
Folosirea Grok 4.6 și GPT-5.6 Sol într-un agent de codare
În Cursor, ambele modele sunt în selector, astfel am rulat testul de build. Comutarea înseamnă o schimbare în selector, nu o rescriere de configurare.
Prin API, schimbul este un singur șir. xAI oferă un endpoint compatibil cu 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)Pentru configurarea completă, vezi tutorialul API Grok 4.6, tutorialul Cursor Agent Mode și tutorialul Grok Build.
Gânduri finale
Dacă factura ta este dominată de output și tokeni de raționare, folosește Grok 4.6. O egalitate pe Intelligence Index la sub o treime din prețul pe output este cea mai simplă alegere aici. Dacă ai nevoie de o fereastră de un milion de tokeni sau de lucru pe depozite pe orizont lung, folosește GPT-5.6 Sol și acceptă prima. Verifică de ce parte a suprataxei de 200.000 de tokeni a lui Grok se află prompturile tale înainte să comuți.
În testul nostru, afirmațiile lansării s-au confirmat: ambele modele au trecut cu rezultate bune. Totuși, Sol a fost mult mai rapid decât Grok și a avut doar aproximativ 20% din turele lui Grok, ceea ce arată un decalaj semnificativ. Dacă vrei să devii bun la rularea acestor modele în interiorul unui agent, nu doar să citești despre ele, îți recomand cursul nostru Software Development with Cursor.