Grok 4.7 พร้อมใช้งานใน Felo Search: คำตอบระยะยาว, $2/$6
Grok 4.7 เปิดให้ใช้ใน Felo Search: คอนเท็กซ์ 500K, $2/$6 ต่อหนึ่งล้านโทเคน และการให้เหตุผลระยะยาวสำหรับงานวิจัยที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง
SpaceXAI เปิดตัว Grok 4.7 เมื่อวันที่ 21 กันยายน โดยออกแบบมาเพื่อคำถามที่ต้องค้นคว้านานเป็นชั่วโมง ไม่ใช่แค่ค้นหาคำตอบเดียว ตอนนี้ Grok 4.7 ใช้งานได้ใน Felo Search ร่วมกับโมเดลอีกสามตัวที่เปิดตัวในสัปดาห์เดียวกัน
จุดเด่นของรุ่นนี้อยู่ที่ราคาฝั่งเอาต์พุต Grok 4.7 คิดราคา $2 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต และ $6 ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุต เท่ากับราคา Grok 4.6 ขณะที่ผู้ผลิตระบุว่าความเร็วเพิ่มขึ้นสองเท่าเมื่อเทียบกับโมเดลใกล้เคียง คำตอบจาก Felo Search ไม่ใช่แค่การเรียกโมเดลครั้งเดียว ระบบอ่านแหล่งข้อมูล เปรียบเทียบ ตรวจสอบความสอดคล้อง เขียนสังเคราะห์ และย้อนกลับเมื่อพบความขัดแย้ง ราคาฝั่งเอาต์พุตจึงสะท้อนต้นทุนของการสืบค้นเชิงลึก
Grok 4.7 คืออะไร
SpaceXAI (ชื่อเดิม xAI) วางตำแหน่ง Grok 4.7 เป็น "โมเดลที่ทรงพลังที่สุดสำหรับงานโค้ดและความรู้" จุดน่าสนใจอยู่ที่งานความรู้ รุ่นก่อนเน้นการเขียนโค้ด รุ่นนี้ฝึกด้วย reinforcement learning รอบยาวขึ้น โดยให้น้ำหนักกับงานที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง
ผลลัพธ์ของการฝึกปรากฏชัดในสองด้านที่ผู้ใช้สัมผัสได้จากกล่องค้นหา: การตรวจสอบตัวเอง และ การจัดการคอนเท็กซ์ยาว โมเดลฝึกให้ตรวจสอบงานระหว่างทาง ไม่ยึดติดกับคำตอบแรกที่ดูสมเหตุสมผล และติดตามข้อมูลที่ได้มาก่อนหน้านี้
| Spec | Grok 4.7 |
|---|---|
| Model ID | grok-4.7 |
| Maker | SpaceXAI |
| Released | September 21, 2026 |
| Context window | 500,000 tokens |
| Input | Text, image |
| Output | Text |
| Reasoning effort | low / medium / high (default) / xhigh |
| Price | $2 per million input, $6 per million output |
| Cached input | $0.50 per million tokens |
| Knowledge cutoff | June 2026, with supplemental training through August 2026 |
หน้าต่างคอนเท็กซ์ 500,000 โทเคนเล็กที่สุดในบรรดาสี่โมเดลที่เปิดตัวสัปดาห์นี้ แต่เพียงพอสำหรับงานค้นหา: เอกสารยาวร้อยฉบับ รายงานผลประกอบการหนึ่งไตรมาส หรือเธรดวิจัยทั้งชุดพร้อมแหล่งข้อมูลครบถ้วน หน้าต่างที่ใหญ่กว่าสำคัญเมื่อผู้ใช้ต้องการให้โมเดลถือ repository หรือเอกสารทั้งปีโดยไม่ต้องดึงข้อมูลซ้ำ นั่นคือกรณีของโมเดล 1M โทเคนในตารางด้านล่าง
ความสำคัญของ Grok 4.7 ต่อ AI Search
คำตอบจาก AI Search มีสองจุดล้มเหลว จุดแรกคือหาแหล่งข้อมูลไม่เจอ จุดที่สองคือหาเจอแต่ตีความผิดและตอบผิดด้วยความมั่นใจ จุดที่สองอันตรายกว่าเพราะดูเหมือนคำตอบถูก
การฝึกระยะยาวแก้ปัญหาจุดที่สอง เมื่อโมเดลได้รับรางวัลจากการทำงานหลายชั่วโมงจนเสร็จ กลยุทธ์ลัดราคาถูกใช้ไม่ได้ การจับแพตเทิร์นจากเอกสารแรกที่ดูน่าเชื่อ การมองข้ามแหล่งข้อมูลที่ขัดแย้ง หรือการละทิ้งข้อจำกัดที่วางไว้แต่แรก ล้วนไม่รอดในงานที่ใช้เวลานาน สิ่งที่เหลือคือพฤติกรรมการย้อนกลับไปตรวจสอบ
คะแนนที่เผยแพร่ของ Grok 4.7 สะท้อนแนวโน้มเดียวกัน ใน GDPval ซึ่งวัดคุณภาพงานระดับมืออาชีพ ผู้ผลิตรายงาน Elo ที่ 1,695 เพิ่มจาก 1,605 ใน Grok 4.6 ใน AA Briefcase v1.1 ซึ่งเป็น benchmark งานความรู้ คะแนนขยับจาก 1,546 เป็น 1,657 HealthBench Professional เพิ่มจาก 48.5% เป็น 56.7% และ Harvey Legal Agent Benchmark จาก 15.8% เป็น 19.6%
ตัวเลขเหล่านี้มาจากผู้ผลิต ประเมินในบริบทและระดับความพยายามต่างกัน จึงควรถือเป็นข้ออ้างอิงมากกว่าข้อสรุป การเปรียบเทียบที่ควรเชื่อคือในตระกูลเดียวกัน: 4.7 ทำงานวิจัยได้ดีกว่า 4.6 อย่างสม่ำเสมอ
วิธีใช้ Grok 4.7 ใน Felo Search
1. เปิดตัวเลือกโมเดล เริ่มค้นหาใน Felo แล้วเลือก Grok 4.7 ขั้นตอนอื่นเหมือนเดิม: กล่องเดิม แหล่งข้อมูลเดิม พื้นที่ทำงานเดิม
2. ถามคำถามที่ปกติจะแบ่งเป็นสี่ข้อ โมเดลระยะยาวคุ้มค่ากับคำถามที่คลุมเครือและมีข้อจำกัดหลายข้อ เช่น แทนที่จะถามว่า "ไทม์ไลน์ EU AI Act คืออะไร" ให้ถามว่า "ข้อกำหนดใดของ EU AI Act ที่มีผลก่อนสำหรับบริษัทที่ขายโมเดล general-purpose ใน EU และข้อใดมีแนวทางปฏิบัติประกาศแล้ว" คำถามเดียวแต่มีหลายประเด็นย่อย
3. ให้โมเดลโต้แย้งกับตัวเอง ถามต่อว่า "แหล่งข้อมูลใดขัดแย้งกัน และแหล่งไหนน่าเชื่อถือกว่า" โมเดลที่ฝึกให้ตรวจสอบตัวเองรับมือคำถามนี้ได้ดีกว่าโมเดลที่ฝึกให้ตอบแบบมั่นใจข้อเดียว
4. ปรับระดับความพยายามเมื่อรูปแบบคำถามเปลี่ยน Grok 4.7 มีตัวเลือกความพยายามสี่ระดับ ระดับ medium เหมาะกับงานวิจัยทั่วไป เพิ่มระดับเมื่อคำถามมีเงื่อนไขซับซ้อน ลดระดับเมื่อสรุปสิ่งที่เชื่อถืออยู่แล้ว
5. ขยายผลลัพธ์ต่อยอด หน้าต่างคอนเท็กซ์เดียวกันเก็บทั้งงานวิจัยและผลลัพธ์ ขอให้เขียน memo, โครงร่างสไลด์ หรืออีเมลได้ทันที โดยมีข้อมูลต้นทางอยู่ครบ
อีกสามโมเดลที่ใช้งานใน Felo Search
Grok 4.7 ไม่ได้มาคนเดียว สี่โมเดลแนวหน้าถูกปล่อยในช่วงเวลาประมาณสามสิบหกชั่วโมง และทั้งหมดใช้งานใน Felo Search แล้ว
| Model | Released by | Price per million tokens | Context | Built for |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | SpaceXAI | $2 in / $6 out | 500K | Long-horizon reasoning and knowledge work |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 in / $20 out | 1M | Answers that survive verification |
| GPT-6 Luna | OpenAI | $0.10 in / $0.50 out | 1.05M | High-volume search at the lowest cost per call |
| GPT-6 Sol | OpenAI | $2 in / $10 out | 1.05M | Agent loops and repeat calls at mid-tier price |
ช่วงราคาต่างกันถึงยี่สิบเท่าสำหรับอินพุต และห้าสิบเท่าสำหรับการสืบค้นเต็มรูปแบบ การเลือกโมเดลต่อคำถามจึงมีผลต่อคุณภาพคำตอบและงบประมาณวิจัยมากที่สุด
สิ่งที่ควรลองก่อน
คำถามที่มีคำตอบขัดแย้ง ถามเรื่องที่แหล่งข้อมูลหลักไม่เห็นตรงกัน เช่น ประสิทธิผลของอาหารเสริม ต้นทุนจริงของการย้ายระบบ หรือการประเมินขนาดตลาด จากนั้นให้ Grok 4.7 แยกสิ่งที่ทุกแหล่งเห็นพ้องออกจากสิ่งที่มีแหล่งเดียวอ้างอิง นี่คืองานที่การฝึกระยะยาวมุ่งเป้า
เอกสารที่ต้องโต้แย้ง วางสัญญา นโยบาย หรือสเปก แล้วถามว่ามีประเด็นใดที่ไม่ได้กล่าวถึง คำถามที่เน้นสิ่งที่ขาดหายคือจุดที่โมเดลที่หยุดแค่การอ่านรอบแรกพลาดได้ง่าย
การปรับข้อมูลข้ามแหล่ง ให้เอกสารจากบริษัทคู่แข่งสองแห่ง แล้วขอให้เปรียบเทียบแบบนักวิเคราะห์ พร้อมตัวเลขที่แต่ละฝ่ายหลีกเลี่ยง
การพยากรณ์ที่มีข้อจำกัด โมเดลระยะยาวจัดการ "นี่คือข้อจำกัดแปดข้อ หาแผนที่ตอบโจทย์ทั้งหมด" ได้ดีกว่าการระดมสมองแบบเปิด
ทดลองใช้ Grok 4.7 ใน Felo Search
Grok 4.7 พร้อมใช้งานใน Felo Search แล้ววันนี้ ด้วยหน้าต่างคอนเท็กซ์ 500,000 โทเคน ตัวเลือกความพยายามสี่ระดับ และราคา $2/$6 ราคานี้เท่ากับรุ่นก่อน หมายความว่าอัปเกรดโดยไม่เพิ่มต้นทุนต่อโทเคน
Open Grok 4.7 in Felo Search →
บทความนี้มีให้อ่านในภาษาต่อไปนี้ด้วย: English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, Español, বাংলা and Português