Grok 4.7 — новая флагманская нейросеть компании SpaceXAI (бывшая xAI Илона Маска), представленная 21 сентября 2026 года. Модель заточена под программирование, работу ИИ-агентов и сложные профессиональные задачи: у неё контекстное окно на 500 тысяч токенов, четыре уровня рассуждения вплоть до xHigh, встроенный поиск в интернете и X, запуск кода и цена API всего $2 за миллион входных токенов. Главное отличие от прошлых версий — Grok 4.7 рассчитан не на быстрые ответы в чате, а на задачи, которые идут часами: модель сама планирует работу, использует инструменты и перепроверяет результат.
Grok 4.7 и доступ в России
Сейчас нейросеть Grok 4.7 доступна в России без VPN на платформе Study AI. Сервис принимает оплату российскими картами и интерфейс полностью на русском. Это самый простой способ попробовать возможности модели — без необходимости использовать зарубежные сервисы или обходить блокировки IP, DNS. Там много и абсолютно бесплатных версий нейросетей на русском языке ChatGPT, DeepSeek, Qwen 3 — они бесплатны и доступны без VPN. Это удобно, когда нужно сравнить ответ Grok 4.7 с GPT или Gemini на одной и той же задаче, не заводя пять разных аккаунтов и зарубежных карт.
Ниже разберем, что именно изменилось в Grok 4.7, как он выглядит в тестах (и официальных, и независимых), сколько стоит, чем отличается версия Fast и кому эта модель реально пригодится.
Коротко: что нужно знать о Grok 4.7
Дата выхода: 21 сентября 2026 года.
Разработчик: SpaceXAI (ранее xAI).
Назначение: программирование, агентные задачи, интеллектуальная работа (аналитика, документы, исследования).
Контекстное окно: 500 000 токенов — примерно 750 страниц формата A4.
Ввод / вывод: текст и изображения на вход, текст на выходе, жёсткого лимита на длину ответа нет.
Уровни рассуждения: Low, Medium, High (по умолчанию) и xHigh.
Инструменты: function calling, поиск в интернете, поиск по X, выполнение кода.
Дата отсечения знаний: май 2026 года.
Цена API: $2 за 1 млн входных и $6 за 1 млн выходных токенов.
Где доступен: xAI API, Cursor, Grok Build, OpenRouter, Vercel, Cloudflare, а в России — через агрегаторы вроде Study AI.
Что такое Grok 4.7 и чем он отличается от Grok 4.6
Grok 4.7 — это не косметическое обновление с новой цифрой в названии. По заявлению SpaceXAI, модель построена на новой, более крупной базовой модели, чем Grok 4.6. Кроме того, компания увеличила продолжительность обучения с подкреплением (RL) и добавила в него больше сложных задач, решение которых занимает несколько часов.
Обучение с подкреплением — это способ, при котором модель получает «награду» за правильные действия и постепенно учится вести себя эффективнее. В случае Grok 4.7 модель учили не просто выдавать ответ, а планировать работу по шагам, вызывать внешние инструменты и проверять собственный результат перед тем, как сдать его пользователю.
На практике разработчики обещают три заметных изменения:
Автономность. Модель дольше работает самостоятельно без вмешательства человека и реже «сдаётся» на полпути в длинной задаче.
Самопроверка. Grok 4.7 тщательнее перепроверяет собственные выводы, код и расчёты.
Работа с длинным контекстом. Модель реже теряет нить в больших кодовых базах, длинной переписке и объёмных документах.
Отдельная новинка — встроенное понимание среды Grok Bot. Это система постоянных ИИ-агентов SpaceXAI, которые работают с приложениями, файлами и внешними сервисами. Grok 4.7 изначально «знает», как в этой среде действовать, поэтому агентные сценарии в экосистеме Grok должны работать стабильнее.
Если сравнивать Grok 4.7 и Grok 4.6 по цифрам, разница особенно заметна в задачах программирования: на CursorBench 4.0 результат вырос с 40,4% до 46,3%, на DeepSWE v1.1 — с 65,2% до 71,0%, а на Terminal-Bench 4.0 по данным SpaceXAI почти удвоился — с 20,3% до 38%. При этом цена API осталась на уровне Grok 4.6.
Технические характеристики Grok 4.7
Для тех, кто планирует подключать модель через API, вот ключевые параметры из официальной документации:
Имя модели в API: grok-4.7.
Контекст: 500 000 токенов.
Модальности: ввод текста и изображений, вывод текста.
Ограничение на вывод: отсутствует.
Reasoning effort: low, medium, high (значение по умолчанию), xhigh.
Поддерживаемые API: Responses API и Chat Completions.
Инструменты: function calling, web search, X search, code execution.
Региональный эндпоинт: https://us.api.x.ai/v1 — инференс остаётся на территории США, но токены обходятся на 10% дороже.
Что значит контекст 500K на практике
Контекстное окно определяет, сколько информации нейросеть учитывает за один запрос. В 500 тысяч токенов помещается средняя кодовая база целиком, несколько толстых договоров, годовая переписка с клиентом или научная монография. Для русскоязычного пользователя важно помнить, что русский текст «весит» в токенах больше английского, поэтому реальный объём в страницах будет несколько меньше заявленных 750 листов A4.
И ещё одна оговорка: большой контекст не гарантирует, что модель одинаково внимательно прочитает каждую строку. Для критичных задач лучше явно указывать, на какие разделы документа или какие файлы обратить внимание.
Уровни рассуждения: Low, Medium, High и xHigh
Параметр reasoning effort регулирует, сколько «думает» модель перед ответом. Low и Medium подходят для простых вопросов, переводов и черновиков — ответ приходит быстрее и дешевле. High включён по умолчанию и закрывает большинство рабочих задач. xHigh — режим максимальной глубины для сложной архитектуры кода, многошаговых расчётов и агентных сценариев. Именно в режиме xHigh SpaceXAI прогоняла модель через свои бенчмарки.
Бенчмарки Grok 4.7: официальные тесты SpaceXAI
Компания опубликовала результаты сразу по нескольким тестам, в основном связанным с программированием.
CursorBench 4.0 — длинные задачи в Cursor
Этот тест проверяет, как модель справляется с продолжительными задачами разработки внутри редактора Cursor.
Claude Fable 5.1 Max — 51,8%
Grok 4.7 — 46,3%
GPT-5.6 Sol Max — 41,7%
Grok 4.6 — 40,4%
Grok 4.7 обошёл GPT-5.6 Sol на 4,6 процентного пункта, но уступил Claude Fable 5.1 на 5,5 п.п. По соотношению цены за задачу и результата модель SpaceXAI также оказалась выгоднее решения OpenAI.
DeepSWE v1.1 — реальные задачи в репозиториях
Здесь модели решают настоящие задачи разработки в существующих проектах, и результаты получились очень плотными:
GPT-5.6 Sol Max — 72,7%
Grok 4.7 — 71,0%
Claude Fable 5.1 Max — 70,0%
Grok 4.6 — 65,2%
Абсолютного лидера нет: три модели уложились в разницу меньше трёх процентных пунктов.
Terminal-Bench 4.0 — работа в терминале
По данным SpaceXAI, Grok 4.7 набрал 38% против 20,3% у Grok 4.6 и 37,3% у GPT-5.6 Sol Max. Лидером здесь с большим отрывом остаётся Claude Fable 5.1 Max с 57,9%.
EEBench и GDPval — инженерия и офисная работа
На EEBench, где проверяются задачи по электротехнике, Grok 4.7 показал 64% — лучше всех моделей из сравнительной таблицы SpaceXAI. В GDPval, который оценивает выполнение задач юристов, аналитиков, медиков и других специалистов (включая подготовку презентаций и документов), Grok 4.7 обошёл GPT-6 Astra, но уступил Claude Fable 5.1.
Важный нюанс официальных цифр
Все перечисленные результаты опубликовала сама SpaceXAI. К тому же условия сравнения неодинаковые: Grok 4.7 тестировали в режиме xHigh, Grok 4.6 — в High, а конкурентов — в режиме Max. Поэтому к официальным цифрам стоит относиться как к ориентиру, а не как к окончательному вердикту.
Независимые тесты Grok 4.7: что показал Artificial Analysis
Независимая платформа Artificial Analysis, которая сравнивает сотни языковых моделей, уже прогнала Grok 4.7 через свой сводный рейтинг Intelligence Index (10 тестов, включая Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam и GDPval-AA).
Результаты такие:
Intelligence Index: 46 баллов и в режиме High, и в режиме xHigh. Для сравнения, лучший результат Grok 4.6 — 44 балла, а GPT-6 и Claude Fable 5.1 — по 53.
Скорость генерации: 54 токена в секунду в режиме High и 42 токена в секунду в xHigh.
Задержка до первого токена: 0,85 секунды в режиме xHigh.
Стоимость одной задачи индекса: $2,73 в режиме High и $3,74 в xHigh.
Интересная деталь: режим xHigh не дал прироста в интегральном рейтинге по сравнению с High, но оказался медленнее и примерно в 1,4 раза дороже. Для большинства задач разумнее оставлять настройку по умолчанию.
Самое заметное расхождение с официальными данными — Terminal-Bench 4.0. В независимом замере Grok 4.7 решил лишь 26% задач, тогда как GPT-6 Astra — 60%, Claude Fable 5.1 — 55%, а более дешёвая DeepSeek V4.1 Flash — 27%. То есть в агентном программировании в терминале модель SpaceXAI пока заметно отстаёт от лидеров рынка.
Сколько стоит Grok 4.7: цены API и версии Fast
Стоимость стандартной версии не изменилась по сравнению с Grok 4.6:
$2 за 1 млн входных токенов;
$6 за 1 млн выходных токенов.
По данным vc.ru, для запросов с очень длинным контекстом действует повышенный тариф — $4 и $12 за миллион токенов соответственно; актуальные условия лучше уточнять на странице Pricing в документации SpaceXAI. Использование американского регионального эндпоинта добавляет к цене ещё 10%.
Для сравнения, в таблице SpaceXAI указаны цены конкурентов: GPT-5.6 Sol Max — $4 и $20, Claude Fable 5.1 Max — $10 и $50 за миллион входных и выходных токенов. На этом фоне Grok 4.7 выглядит одной из самых доступных флагманских моделей для кодинга в 2026 году.
Grok 4.7 Fast: вдвое быстрее и вдвое дороже
Grok 4.7 Fast — это та же самая модель, но запущенная на более быстрой инфраструктуре. Она генерирует токены примерно в два раза быстрее и стоит тоже в два раза дороже стандартной версии. Ограничения:
доступна только в Cursor и Grok Build;
не входит в бесплатный тариф Grok Build;
отсутствует в публичном API SpaceXAI.
Fast имеет смысл, когда вы работаете в режиме реального времени — например, в плотной сессии вайб-кодинга, где ожидание ответа тормозит весь процесс.
Где доступен Grok 4.7
Официально модель можно использовать в следующих местах:
xAI API — через консоль разработчика SpaceXAI;
Grok Build — инструмент для вайб-кодинга внутри чат-бота Grok, где Grok 4.7 стал моделью по умолчанию;
Cursor — на всех тарифах;
Шлюзы моделей — Study AI, OpenRouter, Vercel и Cloudflare.
Для пользователя из России почти все эти варианты упираются в одни и те же проблемы: блокировки по региону, необходимость зарубежной карты для оплаты и англоязычный интерфейс. Поэтому самый практичный путь — агрегаторы нейросетей.
Как пользоваться Grok 4.7 в России без VPN
Самый простой способ попробовать Grok в России — агрегатор Study AI. Порядок действий занимает пару минут.
Зарегистрируйтесь. Перейдите на сайт Study AI и создайте аккаунт по почте — VPN и иностранный номер телефона не нужны.
Выберите модель. В списке нейросетей выберите Grok 4.7. Здесь же доступны ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Claude и другие модели, в том числе бесплатные.
Сформулируйте задачу. Пишите запрос на русском языке, прикрепляйте изображения или файлы — и получайте ответ прямо в браузере. Оплата тарифов, если понадобятся расширенные лимиты, принимается российскими картами.
Главный плюс агрегатора в том, что все модели собраны в одном окне. Можно дать одну и ту же задачу Grok, ChatGPT и DeepSeek, сравнить ответы и выбрать лучший — без переключения между сервисами и без отдельных подписок.
Работает ли Grok 4.7 на русском языке
Да. Grok 4.7 понимает запросы на русском и отвечает на нём. Как и у других крупных моделей, качество ответов на английском в сложных технических темах может быть чуть выше, поэтому в программировании часто удобно писать задачу по-русски, а комментарии к коду и технические термины оставлять на английском.
Безопасность Grok 4.7
SpaceXAI заявляет, что полностью переработала систему защитных ограничений. По внутренним данным компании:
в тесте HackerBench v0.3 модель пропустила лишь 3,3% потенциально опасных запросов и при этом редко блокировала легитимную работу специалистов по кибербезопасности;
на биологическом тесте LatchBio модель получила 62,4%.
Как и в случае с бенчмарками, это оценки самой компании — независимого подтверждения этих показателей пока нет.
Grok 4.7 против конкурентов: GPT-5.6 Sol, GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1
Если свести все данные вместе, картина выглядит так.
Grok 4.7 vs GPT-5.6 Sol. По официальным тестам Grok 4.7 выигрывает на CursorBench 4.0 и Terminal-Bench 4.0, почти вровень идёт на DeepSWE и при этом заметно дешевле: $2/$6 против $4/$20. Для задач кодинга с ограниченным бюджетом это сильный аргумент в пользу Grok.
Grok 4.7 vs GPT-6 Astra. В офисных задачах GDPval Grok 4.7 обходит GPT-6 Astra, но в независимом рейтинге Artificial Analysis уступает флагману OpenAI (46 против 53 баллов), а на Terminal-Bench 4.0 разрыв особенно велик — 26% против 60%.
Grok 4.7 vs Claude Fable 5.1. Модель Anthropic остаётся впереди почти во всех тестах: на CursorBench, Terminal-Bench, в GDPval и в сводном индексе. Зато Grok 4.7 стоит в разы дешевле — $6 против $50 за миллион выходных токенов.
Вывод простой: Grok 4.7 не стал абсолютным лидером, но предлагает очень выгодное сочетание большого контекста, агентных инструментов и низкой цены.
Кому подойдет Grok 4.7
Разработчикам — для рефакторинга, поиска багов, написания тестов и длинных задач в Cursor и Grok Build, особенно если важна цена за токен.
Командам, строящим ИИ-агентов — благодаря function calling, выполнению кода, поиску в интернете и хорошей работе с длинным контекстом.
Аналитикам и исследователям — для обработки больших документов, отчётов и массивов данных за один запрос.
Маркетологам и SMM-специалистам — встроенный поиск по X помогает быстро собирать тренды и реакцию аудитории.
Инженерам — высокий результат на EEBench говорит о хорошей подготовке в технических расчётах.
Кому стоит присмотреться к альтернативам: если главная задача — сложная автономная работа в терминале или максимальное качество любой ценой, по независимым тестам пока сильнее GPT-6 и Claude Fable 5.1. А для простых повседневных задач хватит и бесплатных моделей, например DeepSeek или Gemini, — их тоже можно запустить в Study AI.
Плюсы и минусы Grok 4.7
Плюсы:
низкая цена — $2/$6 за миллион токенов при уровне флагманских моделей;
контекстное окно на 500 тысяч токенов и отсутствие лимита на длину ответа;
четыре уровня рассуждения для баланса скорости и качества;
встроенные поиск в интернете и X, выполнение кода, function calling;
заметный прирост относительно Grok 4.6 в программировании;
доступность в Cursor на всех тарифах и в Grok Build.
Минусы:
в независимых тестах уступает GPT-6 и Claude Fable 5.1;
большое расхождение между официальным и независимым результатом на Terminal-Bench 4.0;
версия Fast недоступна в публичном API;
генерирует только текст — изображения и видео делаются отдельными моделями;
официальный доступ из России затруднён без агрегаторов.
Частые вопросы о Grok 4.7
Когда вышел Grok 4.7?
Grok 4.7 представлен компанией SpaceXAI 21 сентября 2026 года. В тот же день модель стала доступна через API, Cursor и Grok Build.
Как пользоваться Grok 4.7 в России?
Проще всего через агрегатор нейросетей Study AI: он работает без VPN, принимает российские карты и имеет русскоязычный интерфейс. Достаточно зарегистрироваться, выбрать Grok в списке моделей и написать запрос.
Сколько стоит Grok 4.7 в API?
Стандартная версия стоит $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов. Версия Fast вдвое дороже и доступна только в Cursor и Grok Build.
Какое контекстное окно у Grok 4.7?
500 000 токенов — это примерно 750 страниц формата A4. Ограничения на длину ответа нет.
Чем Grok 4.7 лучше Grok 4.6?
Grok 4.7 построен на более крупной базовой модели, дольше обучался с подкреплением на многочасовых задачах, лучше перепроверяет себя и работает с длинным контекстом. На CursorBench результат вырос с 40,4% до 46,3%, а цена осталась прежней.
Grok 4.7 лучше ChatGPT?
По официальным тестам SpaceXAI Grok 4.7 обходит GPT-5.6 Sol в ряде задач программирования и заметно дешевле. Однако в независимом рейтинге Artificial Analysis новейший GPT-6 набирает больше баллов — 53 против 46.
Умеет ли Grok 4.7 работать с изображениями?
Grok 4.7 принимает изображения на вход — например, скриншоты интерфейса, схемы или фото документов — и анализирует их. Сам генерировать картинки он не умеет: для этого у SpaceXAI есть отдельные модели Grok Imagine.
Какой у Grok 4.7 уровень знаний?
Дата отсечения знаний модели — май 2026 года. Для более свежей информации Grok 4.7 может использовать встроенный поиск в интернете и в X.
Итог
Grok 4.7 — сильное и, главное, недорогое обновление линейки SpaceXAI. Модель не отобрала корону у Claude Fable 5.1 и GPT-6, но предлагает сбалансированный набор: 500 тысяч токенов контекста, агентные инструменты, заметный рост в программировании по сравнению с Grok 4.6 и цену в несколько раз ниже флагманов конкурентов. Для разработчиков и команд, которые считают деньги за каждый миллион токенов, это может оказаться важнее очередной золотой медали в бенчмарке.
Чтобы проверить Grok в деле и сравнить его с ChatGPT, Gemini, DeepSeek и Claude на своих задачах, попробуйте агрегатор нейросетей Study AI — без VPN, на русском языке и с бесплатными моделями для старта.