Grok 4.7 di xAI: capacità dichiarate, prezzo stabile e risultati indipendenti a confronto

Il 21 settembre 2026 xAI ha annunciato Grok 4.7, presentandolo come "il nostro modello più capace per programmazione e lavoro di conoscenza" e sottolineando che il modello è costruito su un modello di base più grande, addestrato con un ciclo di reinforcement learning più lungo e progettato per verificare meglio il proprio output (fonte: annuncio ufficiale su x.ai/news/grok-4-7). Il listino resta invariato rispetto a Grok 4.6: 2 USD per milione di token in input e 6 USD per milione di token in output, con la variante Grok 4.7 Fast venduta al doppio del prezzo per il doppio della velocità, ma secondo The Decoder è raggiungibile via Cursor e Grok Build, non tramite l'API pubblica.

Nel documento di xAI sono riportati benchmark autodichiarati, tra cui CursorBench 4.0 (46,3 %), DeepSWE v1.1 (71,0 %), EEBench (64,0 %) e Terminal‑Bench 4.0 (38,0 %). Tuttavia, le valutazioni indipendenti di Artificial Analysis mostrano risultati più contenuti: sul Terminal‑Bench 4.0 il modello ottiene solo il 26 % di successo, circa 12 punti percentuali al di sotto della percentuale dichiarata da xAI; abbinando il modello all'harness proprietario Grok Build, però, Artificial Analysis misura 33 % (dal 18 % di Grok 4.6), con la combinazione quarta nel Coding Agent Index dietro GPT‑6 Astra: è una configurazione diversa da quella testata in isolamento. Inoltre, sul Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 il modello segna 46 punti, dietro Claude Fable 5.1 e GPT‑6 (fonti: Artificial Analysis; The Decoder). La differenza tra i due valori non è spiegata: le impostazioni di effort, il numero di tentativi o l'harness utilizzato non sono specificati nell'annuncio.

Un dato rilevante emerso dall'analisi indipendente è il consumo di token per compito dell'Intelligence Index: Grok 4.7 (xhigh) utilizza circa 81 000 token di output per ogni task, rispetto a 36 000 di Grok 4.6 (high) e 27 000 di GPT‑6 Astra (max). A parità di prezzo per token, ciò implica un costo per compito più elevato rispetto alle versioni precedenti, ma il dato è misurato sui compiti dell'Intelligence Index e non si trasferisce automaticamente ad altri casi d'uso.

In sintesi, xAI punta su un prezzo competitivo per token, ma le evidenze indipendenti suggeriscono che il vantaggio in termini di performance e di costo per compito non sia così netto. La mancanza di dettagli su contesto di benchmark, finestre di contesto e configurazioni di harness rende difficile valutare pienamente il valore aggiunto di Grok 4.7 rispetto ai concorrenti. — Pixie