شرکت xAI مدل جدیدی با تمرکز بر گردشکارهای کدنویسی عاملمحور معرفی کرد: grok-code-fast-1. این مدل از ابتدا با معماری تازهای ساخته شده و در پیشآموزش (pre-training) دادههای مرتبطتری با برنامهنویسی دریافت کرده است تا خروجیهای کاربردیتر برای مهندسی نرمافزار روزمره تولید کند.
ویژگیهای محصول
زبانها و پشتیبانی
grok-code-fast-1 برای زبانهای TypeScript، Python، Java، Rust، C++ و Go بهینهسازی شده است و هدف آن پشتیبانی از نیازهای توسعهدهندگان در پروژههای واقعی است.
دادهها و آموزش
در فاز پسآموزش، xAI از مجموعهدادههای با کیفیتی که نمونههای واقعی Pull Request و تسکهای کدنویسی را منعکس میکنند استفاده کرده تا مدل برای کارهای روزمره توسعه نرمافزار مناسبتر شود.
قیمتگذاری
نکته برجسته قیمت و دسترسی است. نرخهای اعلامشده عبارتند از:
- 0.20 دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی
- 1.50 دلار به ازای هر میلیون توکن خروجی
- 0.02 دلار به ازای هر میلیون توکن ورودی کششده
علاوه بر این، مدل برای مدت محدودی بهصورت رایگان روی پلتفرمهای محبوب کدنویسی همچون GitHub Copilot، Cursor، Cline، Roo Code، Kilo Code، OpenCode و Windsurf در دسترس قرار گرفته است.
عملکرد و سرعت
طبق اعلام xAI، grok-code-fast-1 در ارزیابی داخلی SWE-Bench-Verified امتیاز 70.8٪ کسب کرده است؛ هرچند نتایج مستقل در هفتههای آینده تعیینکنندهتر خواهند بود. تیمهای اینفرانس و ابررایانش xAI با بهکارگیری چند تکنیک جدید سرعت تولید توکن را تا 160 توکن بر ثانیه افزایش دادهاند و بهینهسازی کشسازی پرامپت (prompt caching) به نرخ برخورد بیش از 90٪ با همکارانی مانند GitHub Copilot و Cursor رسیده است.
مقایسه و مزایا
در مقایسه با مدلهای عمومیتر، grok-code-fast-1 مزیتهایی مانند قیمت رقابتی، latency پایین برای تولید کد و بهینهسازی ویژه زبانهای برنامهنویسی را ارائه میدهد. این ترکیب میتواند برای تیمهایی که به دنبال ابزار خودکارسازی کدنویسی با هزینه معقول هستند، جذاب باشد.
موارد استفاده
موارد کاربردی شامل تکمیل خودکار کد، تولید نمونهکد برای تستها، بازنویسی و ریفکتورینگ، تولید توضیحات و چکلیستهای Pull Request و کمک به agentهای توسعهدهنده در گردشکارهای CI/CD است.
اهمیت در بازار و نتیجهگیری
عرضه grok-code-fast-1 نشاندهنده گرایش بازار به مدلهای تخصصی برنامهنویسی است که عملکرد و هزینه را متعادل میکنند. اگرچه امتیاز داخلی امیدوارکننده است، اثربخشی واقعی این مدل با تستهای مستقل و بازخورد جامعه توسعهدهندگان روشنتر خواهد شد. برای تیمهای نرمافزاری که به دنبال افزایش بهرهوری با ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه هستند، این مدل گزینهای ارزشمند برای بررسی است.