Erfahren Sie mehr über das LLM (Large Language Model) Grok 3, seine speziellen Modi und Benchmarks. Finden Sie heraus, wie es mit führenden Modellen konkurriert und lernen Sie, wie man es benutzt.

Erfahren Sie mehr über das LLM (Large Language Model) Grok 3, seine speziellen Modi und Benchmarks. Finden Sie heraus, wie es mit führenden Modellen konkurriert und lernen Sie, wie man es benutzt.
Grok 3 wurde am 17. Februar 2025 eingeführt und ist ein LLM (Large Language Model), das von xAI, einem von Elon Musk gegründeten Unternehmen, entwickelt wurde. Zuvor haben wir einen Blick auf die Einführung von Grok 2.0 und seine FLUX.1-Integration geworfen. Grok 3 baut auf dieser Grundlage auf und bietet eine verbesserte Argumentation, schnellere Reaktionszeiten und Echtzeit-Zugriff auf Informationen. Ähnlich wie seine Vorgängerversionen ist Grok 3 in X (ehemals Twitter) integriert.
Während des Starts von Grok 3 erläuterten Elon Musk, der CEO von xAI, und sein Team die Motivation hinter Grok. Sie betonten, dass die Mission von Grok 3 und xAI darin besteht, die Wahrheiten des Universums durch unermüdliche Neugier aufzudecken, auch wenn das manchmal bedeutet, dass die Wahrheit im Widerspruch zu dem steht, was politisch korrekt ist.
Elon erläuterte auch die Bedeutung des Namens des Modells: "Grok ist ein Wort aus einem Heinlein-Roman, Stranger in a Strange Land. Es wird von einem Mann benutzt, der auf dem Mars aufgewachsen ist, und das Wort Grok bedeutet, etwas vollständig und tiefgründig zu verstehen."
In diesem Artikel werden wir uns mit den Funktionen von Grok 3, den Leistungsvergleichen und den verschiedenen KI-Modi beschäftigen. Legen wir los!
Bevor wir uns Grok 3 im Detail ansehen, lassen Sie uns einen Blick auf die Entwicklung von Grok werfen. Hier ein kurzer Blick auf die wichtigsten Meilensteine, die zu Grok 3 geführt haben:
Mit jeder verbesserten Version erforderte die Entwicklung von Grok eine leistungsfähigere Infrastruktur, um die erweiterten Funktionen und das Lernen in Echtzeit zu unterstützen. Frühere Iterationen waren in Bezug auf Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit eingeschränkt, sodass xAI ein leistungsfähigeres System einsetzte, um die wachsenden Anforderungen des KI-Modells zu erfüllen.
Im Mittelpunkt dieses Upgrades steht Colossus, ein von xAI entwickelter Supercomputer. Colossus wurde in nur 122 Tagen gebaut. xAI installierte 100.000 NVIDIA H100 GPUs (Graphics Processing Units) und schuf damit eines der größten KI-Rechenzentren. In 92 Tagen wurde die Anzahl der GPUs verdoppelt. Dies ermöglichte Grok 3, mehr Daten zu verarbeiten, schneller zu lernen und sich zu verbessern, wenn Menschen mit ihm interagieren.
Um Geschwindigkeit und Effizienz zu gewährleisten, verwendet Grok 3 eine Technik namens Test-Time Compute at Scale (TTCS). Sie passt die Rechenleistung an die Komplexität der Frage an - einfache Fragen benötigen weniger Leistung, während komplexere Fragen zusätzliche Ressourcen erhalten. Auf diese Weise kann das Modell schnelle und genaue Antworten liefern und gleichzeitig die Ressourcen effizient nutzen.
Eines der wichtigsten Merkmale von Grok 3 ist, dass es in spezialisierten Versionen erhältlich ist, die für unterschiedliche Aufgaben verwendet werden können. Sehen wir uns an, wie jede Version die Leistung erhöht und die Benutzerfreundlichkeit verbessert.
Da generative KI Teil des täglichen Lebens wird, sind Sie wahrscheinlich schon Chatbots begegnet, die zu lange brauchen, um zu antworten. Grok 3 Mini, eine abgespeckte Version von Grok 3, wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen, indem es schnelle Antworten mit geringeren Rechenanforderungen liefert.
Die Kernfunktionen von Grok 3 bleiben erhalten, so dass es sich für Anwendungen eignet, die eine reibungslose und kostengünstige Leistung bei Echtzeitgesprächen erfordern. Zum Beispiel können Chatbots für den Kundensupport und interaktive virtuelle Assistenten Grok 3 Mini verwenden.
Während Grok 3 Mini auf Schnelligkeit ausgelegt ist, wurde Grok 3 Think für fortgeschrittenes logisches Denken und tiefgreifende Analysen entwickelt. Grok 3 Think wurde durch umfangreiches Reinforcement Learning trainiert und löst komplexe Probleme, indem es Abfragen sorgfältig analysiert, Fehler durch Backtracking korrigiert und mehrere Ansätze erforscht.
Wenn Sie zum Beispiel ein mehrstufiges mathematisches Problem lösen, zerlegt Grok 3 Think es in logische Schritte. Der einzigartige Denkmodus ermöglicht es dem Benutzer sogar, die Gedankenkette hinter der endgültigen Antwort zu überprüfen. Dieser Modus ist nützlich für Aufgaben wie mathematische Beweise, Codierungsaufgaben und logikbasierte Probleme.
Neben dem Denkmodus verfügt Grok 3 über eine Reihe von Modi, die für unterschiedliche Aufgaben entwickelt wurden. Als Nächstes werden wir diese Grok 3-Modi durchgehen und die zusätzlichen Funktionen erkunden, die sie bieten.
Der Big-Brain-Modus von Grok 3 kann für Aufgaben verwendet werden, die tiefgreifende Analysen und strukturierte Problemlösungen erfordern. Er geht über die Standardverarbeitung hinaus, indem er zusätzliche Rechenleistung nutzt, um komplexe Herausforderungen mit größerer Genauigkeit zu bewältigen.
In diesem Modus wird detaillierten Überlegungen Vorrang vor Schnelligkeit eingeräumt. Die Generierung von Antworten nimmt zusätzliche Zeit in Anspruch, liefert aber gut strukturierte Erkenntnisse, die für Forschung, Codierung und mehrstufige KI-Aufgaben nützlich sind. Forscher und Entwickler können diesen Modus für Aufgaben verwenden, bei denen Genauigkeit eine Priorität ist.
Der DeepSearch-Modus von Grok 3 hilft dem Modell, auf dem neuesten Stand zu bleiben, indem es Live-Daten abruft und Quellen verifiziert, bevor es antwortet. Im Gegensatz zu vielen KI-Modellen, die sich ausschließlich auf gespeichertes Wissen stützen, das schnell veralten kann, zieht DeepSearch die neuesten Informationen aus dem Internet heran. So wird sichergestellt, dass die Antworten auch dann noch korrekt sind, wenn sich Fakten und Ereignisse schnell ändern.
Egal, ob Sie aktuelle Nachrichten verfolgen, Markttrends aufspüren oder neue wissenschaftliche Entdeckungen überprüfen wollen, DeepSearch bietet Ihnen einen schnellen und zuverlässigen Zugang zu den neuesten Erkenntnissen.
Durch die Überbrückung der Lücke zwischen statischen Trainingsdaten und dem sich ständig ändernden Fluss realer Ereignisse verbessert DeepSearch die Genauigkeit und Relevanz der Antworten von Grok 3.
Beim Benchmarking liefert Grok 3 beeindruckende Ergebnisse bei einer Reihe von Aufgaben. Beim logischen Denken erzielte es 93,3 % bei der American Invitational Mathematics Examination (AIME) im Jahr 2025 und bewies damit seine starke Fähigkeit, komplexe mathematische Probleme zu bewältigen. Darüber hinaus erreichte es 84,6 % bei den GPQA-Aufgaben (Graduate-Level Expert Reasoning Task) und 79,4 % bei den von LiveCodeBench gemessenen Codierungsaufgaben, was seine Fähigkeiten bei der Lösung von mehrstufigen Problemen und der Codegenerierung unter Beweis stellt.
Sogar die abgespeckte Version, Grok 3 Mini, zeigte mit 95,8 % im AIME 2024 und 80,4 % im LiveCodeBench eine bemerkenswerte Leistung, was zeigt, dass sie ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und hoher Leistung bietet.
Sie fragen sich vielleicht, wie Grok 3 im Vergleich zu seinem größten Konkurrenten ChatGPT abschneidet? ChatGPT von OpenAI ist seit Jahren ein bekannter Name im Bereich der KI und wird mit jeder neuen Version verbessert.
Grok hingegen kam erst 2023 auf den Markt und hatte zu Beginn einen Nachteil. Frühe Versionen hatten Probleme mit der Argumentation, insbesondere im Vergleich zu GPT-4.
Mit Grok 1.5 und Grok 2 hat xAI jedoch aufgeholt. Jetzt, mit Grok 3, haben sie erhebliche Verbesserungen vorgenommen. Im Vergleich zu seinen Konkurrenten zeigt Grok 3 durchweg fortschrittliche Argumentations- und Problemlösungsfähigkeiten, die es bei Aufgaben, die eine tiefgreifende Analyse und komplexes Denken erfordern, auszeichnen.
Im Zuge der Weiterentwicklung von Grok wurden Bedenken hinsichtlich der Inhaltsmoderation und der Genauigkeit der Informationen geäußert. So bietet der neue Sprachinteraktionsmodus, der Premium-Abonnenten zur Verfügung steht, eine Reihe von Persönlichkeiten, darunter auch eine "unhinged"-Einstellung, die eine starke Sprache und einen offenen Ton verwendet.
Während dieser Modus das Ziel von xAI widerspiegelt, eine uneingeschränktere Konversationserfahrung zu bieten, gibt er auch Anlass zu wichtigen Diskussionen über die Einführung von Richtlinien und die Eindämmung der Verbreitung von Fehlinformationen.
Da Grok 3 Live-Daten von X verwenden kann, kann es auch ungeprüfte oder verzerrte Informationen erzeugen. Im Gegensatz zu Modellen, die sich auf statische Daten stützen, wird die Moderation durch ständige Aktualisierungen erschwert. Diese Diskussionen machen deutlich, dass die Entwicklung einer verantwortungsvollen KI eine ständige Herausforderung darstellt.
Trotz dieser Bedenken wird Grok 3 weithin genutzt. Wenn Sie es ausprobieren möchten, erfahren Sie hier, wie Sie auf seine Funktionen zugreifen können:
Grok 3 ist ein LLM mit Echtzeit-Lernfunktionen und speziellen Modi. Es zeichnet sich in Bereichen wie Forschung, Codierung und Problemlösung aus, indem es Live-Daten für genauere Antworten heranzieht.
Obwohl die Moderation von Inhalten nach wie vor umstritten ist, hat sich Grok durch seine Fähigkeit zur Verbesserung und Anpassung zu einem starken Konkurrenten im Bereich der KI-Chatbots entwickelt. Mit jedem Update wird Grok immer fortschrittlicher.
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