1 xAI 推出智能編碼工具 Grok Code Fast
開發人員不斷尋求高效的工具，以加速編碼工作流程并保持高精度。
埃隆·馬斯克的 xAI 本周發布了其首個編碼助手模型 Grok Code Fast 1，這是一個專為代理編碼任務設計的專用模型。該 API 的突出之處在于在響應中提供可見的推理軌跡，使用戶能夠有效地指導和優化輸出。因此，程序員能夠在復雜項目中實現更快的迭代。
Grok Code Fast 1 的發布也標志著該公司正式進軍競爭激烈的軟件開發市場。該模型可在限定時間內免費使用，首發合作伙伴具體包括 GitHub Copilot、Cursor、Cline、Roo Code、Kilo Code、OpenCode 以及 Windsurf。
此外，Grok Code Fast 1 API 可與現代開發環境無縫集成，支持大型上下文窗口和經濟實惠的價格。工程師可以利用它完成從代碼生成到調試的各種任務。
事實上，在 Grok Code Fast 1 問世之前，市面上智能編程工具已經多如牛毛，那么 Grok Code Fast 1 有什么不一樣？
據 xAI 介紹，盡管當前市面上的模型已具備強大功能，但多數并非專為智能體編程工作流所設計，因此在這類工作流中，其推理循環和工具調用的速度表現往往令人沮喪。作為智能體編程工具的重度用戶，xAI 的工程師意識到有必要開發出靈活度更高、響應速度更快的解決方案，且應專門針對日常開發任務做出優化。
xAI 從零開始構建的 Grok Code Fast 1 采用全新模型架構。為了奠定堅實基礎，技術團隊精心構建了一套包含豐富編程內容的 預訓練語料庫。對于訓練后優化，他們又整理出能夠反映真實世界 PR 及編程任務的高質量數據集。
在整個訓練過程中，xAI 還與渠道合作伙伴密切合作，完善并提升了模型在其智能體平臺中的實際表現。Grok Code Fast 1 現已熟練掌握 grep、終端及文件編輯等常用工具的使用方法，確保大家能在各類常用 IDE 中輕松上手。
據 xAI 團隊稱，Grok Code Fast 1 之所以能做到如此快速，是因為他們內部推理及超級計算團隊開發出了多項創新技術。在用戶還沒有讀完第一段推理線索之前，模型就已經完成對數十種工具的調用。
此外，他們還投入了大量精力進行快速緩存優化，且在與渠道伙伴的合作中長期將緩存命中率維持在 90% 以上。
Grok Code Fast 1 還擁有強大的全棧軟件開發能力，尤其擅長 TypeScript、Python、Java、Rust、C++ 和 Go 語言。它能在極少量的監督下完成各類常見編程任務，包括從零到一構建項目、提供對代碼庫相關問題的深度分析和解答，以及執行精準的 bug 修復等等。
UI 設計
2 超低價格成核心亮點
xAI 早在 Grok Code Fast 1 設計之初就考慮放低其使用門檻，因此具體定價為：
每百萬輸入 token 0.20 美元；
每百萬輸出 token 1.50 美元；
每百萬緩存輸入 token 0.02 美元。
Grok Code Fast 1 專為應對開發者日常面臨的各類任務而設計，在性能和成本之間實現了更好的平衡。xAI 稱，這款模型的優勢在于性價比出色、體量克制且性能強大，因此成為快速高效處理常見編程任務的理想之選。
據 xAI 稱，他們采取整體方法進行模型性能評估，并將公共基準測試與實踐測試相結合。在 SWE-Bench-Verified 的完整子集上，Grok Code Fast 1 使用自己的內部測試工具獲得了 70.8% 得分。
雖然 SWE-Bench 這類基準測試能夠提供有價值的見解，但 xAI 認為它并不能完全反映現實世界軟件工程中的細微差別，特別是智能體編程工作流中的真實用戶體驗。
為了指導模型訓練，xAI 將這些基準測試與常規人工評估相結合，由經驗豐富的開發人員評估這套模型在日常任務中的端到端性能。xAI 還構建了自動化評估系統以追蹤其實際表現中的關鍵指標，幫助我們在設計中權衡利弊。
在 Grok Code Fast 1 的開發過程中，xAI 始終以真實人工評估為指導，專注于提升可用戶與用戶滿意度，希望這套模型能夠成為快速且可靠的日常編程任務助手。
在 X 上，有位 Grok Code Fast 1 團隊的成員現身說法，稱最初加入時僅有 3 人，他們很快構建了一個在 SWEBench 基準測試中達到 SOTA 水平的模型。但現實世界中，基準測試的重要性往往有限。過去幾個月里，他們以全新視角重新審視了模型 + 數據 + 基礎設施的構建方式。
這要求他們調整數據配方，搭建能夠支持大量部署的基礎設施，并建立了一套基于人類判斷和內部自動評估框架的實測評估體系——該框架能精準捕捉實際使用場景中的可用性。
3 用戶反饋怎樣？
Grok Code Fast 1 在社交平臺上引發熱議。在 X 平臺，有試用過該模型的用戶表示，它以瘋狂的速度在幾個提示中就制作了整個登陸頁面。
還有用戶將這款模型與 Claude Opus 4 和 GPT 5 進行了對比，稱它在 SWE Verified 基準測試中得分為 70.8%，這略低于 Claude Opus 4 的非推理能力。但它比 GPT 5 的非推理能力高出不少，但低于 GPT 5 的高思維能力。
但也用戶認為，這款模型非常糟糕，除了速度快基本一無是處，根本與 Claude 無法相提并論。
同時，還有用戶嘗試過 Grok Code Fast 1 后表示似乎與 Sonnet 4 或 Opus 相差甚遠。
“不擅長編寫測試或工作代碼。不遵循指令，也不擅長調試。”
還有用戶認為，馬斯克這次的發布找對地方了，這款模型現在的受歡迎程度接近 DeepSeek-V3-0324 了。
還有網友認為，Grok Code Fast 雖然也不錯，但是還沒好到讓人拋棄 Claude 選擇它的程度。因為 Sonnet 的設計品味更好，并且代碼庫反應堆更大。
對于上述網友的觀點，下面有用戶進行了反駁，并稱自己已經測試過 Grok Code Fast 1，實際效果比 Claude Code 更好。
上述觀點有誤導性。Grok Code 可以處理像 Linux 內核一樣龐大復雜的代碼庫。Linux 大約有 3840 萬行代碼，分布在 78,000 個文件中。
Grok Code 之所以能夠處理 Linux，是因為它的代碼庫被拆分成多個塊。每個塊都會經過一個嵌入模型，從而創建能夠捕捉語義的向量。這些向量會被索引到數據庫中，用于相似性搜索。數據庫可以擴展到數十億個向量，因此，當你向 Grok Code 發出類似“修復調度程序中的這個隨機錯誤”的請求時，你的查詢會被嵌入到一個向量中，數據庫會使用 HNSW 執行近似最近鄰搜索，利用余弦相似度提取前 k 個最相似的塊。
只有這些塊和你的查詢才會存儲在模型的上下文窗口中。模型會推理輸入并生成代碼，這意味著 Grok Code 無需查看整個內核。它可以從 PB 級存儲庫中進行查找。
最后，Grok Code 比 Claude Code 更好。
在 Reddit，這款新模型也是用戶討論的熱點。
有 Reddit 用戶表示，模型性能在所有型號中排名第四或者第五，這本身就令人印象深刻，而且它是最便宜的型號。
“所以從經濟性方面來說，它確實是最好的型號。它比 Claude 4 Opus 便宜 100 倍左右。
并且從它的名稱 Grok Code Fast 1 就能推測，測試中有一個非快速版本，可能很快就會放棄，而 1 意味著未來版本會變得更好。” xAI 確實證明了自己是一家真正的前沿人工智能公司。
還有用戶認為，Grok 過去、現在、將來都不值一提，純粹是因為它被大肆宣傳為最好的，但實際上它最多只是個普通水平的模型。
還有用戶對這類編碼助手在企業中的應用前景發表了觀點，無論哪種智能編碼產品，重要的問題在于面臨風險時，如何去解決。
“xAI 的舉措令人矚目。如果 Grok 能夠以 60% 的成本覆蓋 10% 的企業編碼任務，那么其經濟效益將開始呈現出與 15 年前云計算對陣本地部署時相似的格局：贏家并非擁有最優服務器的人，而是那些在“足夠好”的技術浪潮中學習最快的人。現在的問題在于：當企業的生產架構面臨變革風險時，誰有足夠的勇氣押注于這種‘足夠好’的解決方案？”
4 各大編碼助手即是競爭，也是互補
在 2025 年的競爭格局中，宣稱單一的“最佳”AI 編碼模型是徒勞的。市場已經發展到專業化的階段，最佳選擇完全取決于當前任務的具體要求。優先考慮的是快速原型設計的原始速度、調試關鍵安全漏洞的深度推理，還是分析遺留單體應用的海量上下文。
為此，以下矩陣提供了 Grok Code Fast 1 與其主要競爭對手 OpenAI、Anthropic 和 Google 的戰略性、一目了然的比較，重點關注對商業和技術領導者最重要的指標。
當前 AI 編程助手領域的競爭格局呈現出多元化的戰略布局，各家企業憑借不同技術優勢占據著獨特的市場定位。
xAI 這款 Grok Code Fast 1 在速度與經濟性方面表現可能要更好一些，成功開辟出一個清晰的利基市場。該模型在處理日常開發任務中表現卓越，尤其適合初創團隊、強調敏捷迭代的開發群體，以及需要大規模部署 AI 輔助但注重成本控制的大型企業。盡管用戶反饋顯示其在處理高度復雜或高度專業化任務時可能略遜于高端競品，但其在占據開發者主要工作流的常規編程場景中，已成為效率和性價比的標桿。
而在復雜邏輯與深度推理的領域，Anthropic 的 Claude 系列憑借其在 SWE-Bench 等實測基準中的領先表現，樹立了“架構大師”的行業地位。該模型特別擅長處理對精確性要求極高的高風險任務，如復雜遺留系統的調試、關鍵業務代碼的重構，以及需要深度邏輯理解的新功能開發，堪稱 AI 編程中的“精準外科醫生”。
OpenAI 則憑借其 GPT 系列模型繼續扮演著“全能型選手”的角色。以 GitHub Copilot 為代表的成熟生態、全面的基準性能以及流暢的開發者體驗，使其成為通用編程場景中可靠且功能豐富的主流選擇。其在推理能力、響應速度與功能完整性之間取得了良好平衡，并持續通過 AI 驅動安全和 DevSecOps 等方面的創新，鞏固其在企業級市場中的重要地位。
而谷歌的 Gemini 2.5 Pro 則以其驚人的 100 萬 token 上下文窗口能力和與 Google Cloud 生態的深度整合，扮演著“數字圖書館”的角色。它特別擅長處理需從海量信息中提取和推理知識的任務，如全代碼庫分析、大型遷移項目和多文檔技術調研，為超大規模代碼與文本處理開辟了新的技術路徑。