Elon Musk will mit Grok 4.6 in die Riege der "Top Drei" vorstoßen

Wer wagt es, zu zählen, wie viele Posts Elon Musk in den letzten zwei Tagen veröffentlicht hat?

Das Thema gestern war der Grok Bot, heute ist es Grok 4.6.

Er ist fest entschlossen, zu den Top 3 zu gehören – nein, wenn er es tut, will er die Nummer 1 sein.

Nur 35 Tage nach der Veröffentlichung des vorherigen Modells Grok 4.5 hat Musk bereits angekündigt, dass Grok 4.7 alle derzeit verfügbaren Modelle übertreffen wird.

Lasst uns das erstmal nicht glauben, sondern gemeinsam anschauen, wie sich Grok 4.6 tatsächlich verhält.

Die offizielle Positionierung von xAI für Grok 4.6 ist ein Modell, das in der Lage ist, „ein Thema zu erforschen, Informationen zu analysieren, über Codebasen hinweg zusammenzuarbeiten und eine Idee zu einer lauffähigen Anwendung zu machen“.

Diese Art von Modell, das Aufgaben mit mehreren fortlaufenden Schritten erledigen kann, zielt auf echte Arbeitsszenarien ab, die mehrstufige Schlussfolgerungen, Zustandserhaltung und Tool-Koordination erfordern.

Schwierige Probleme, die Grok 4.6 lösen will

Auf dem Artificial Analysis Intelligence Index erreicht Grok 4.6 61 Punkte und belegt den dritten Platz weltweit – vor ihm liegen Claude Opus 5 (63) und Claude Fable 5 (62), es liegt auf gleicher Höhe mit GPT-5.6 Sol, und direkt dahinter folgt Kimi K3.

Im Generationenvergleich stieg die Punktzahl von Grok 4.6 um 5 Punkte gegenüber dem Vorgänger 4.5 und um ganze 23 Punkte gegenüber Grok 4.3 vor über einem Monat. Artificial Analysis bewertet dies so, dass xAI wieder in die Spitzengruppe zurückgekehrt ist und „nur hinter Anthropic liegt“.

In der Dimension der Wissensarbeit erreicht Grok 4.6 1753 Punkte, liegt leicht vor Claude Fable 5 mit 1741 Punkten und GPT-5.6 Sol mit 1728 Punkten und belegt den ersten Platz unter den Konkurrenten auf gleichem Niveau.

Das zeigt, dass das Modell in komplexen Wissensaufgaben wie der Analyse langer Dokumente, domänenübergreifenden Frage-Antwort-Aufgaben und mehrstufigen Schlussfolgerungen die beste Gesamtleistung erbringt.

In der Richtung juristischer und komplexer fachlicher Schlussfolgerungen sind die Daten von Harvey LAB noch beeindruckender: Grok 4.6 erreicht 15,8 %, liegt deutlich vor Fable 5 Max mit 11,3 %, während GPT-5.6 nur 2,5 % erreicht.

Das bedeutet, dass Grok 4.6 in der tiefgreifenden Verständnisfähigkeit für Fachbereiche und der Fähigkeit zu mehrstufigen Ableitungen führend ist.

Bei mehrstufigen Tool-Aufrufen erreicht Grok 4.6 im τ³-Banking-Szenario, das echte Geschäftsszenarien mit Kundenservice und Tool-Aufrufen simuliert, mit 50,7 % den zweiten Platz im gesamten Feld, nur hinter Qwen3.8 Max mit 51,3 %. Der AA-Briefcase-Elo für langfristige Wissensarbeitsszenarien beträgt 1577, was dem Niveau von Fable 5 entspricht und hinter der Opus 5-Serie liegt.

Michael Truell, CEO von Cursor, hat unmittelbar nach der Veröffentlichung seine Unterstützung ausgesprochen und erklärt, dass dieses Modell „bei schwierigen Aufgaben und Wissensarbeit deutlich stärker ist und Opus-Niveau-Intelligenz mit niedrigen Kosten und hoher Geschwindigkeit kombiniert“.

Ein Entwickler hat die Tool-Chain von Grok 4.6 genutzt, um eine dynamische Simulation der fünf Phasen der Flussentwicklung durchzuführen – von dem Fluss im frühen ursprünglichen Ökosystem über den Wasserhandel, die Umgestaltung im Industriezeitalter, die Gestaltung moderner Uferbereiche bis hin zur endgültigen Phase der Ökosystemwiederherstellung.

Bei dieser gesamten mehrstufigen Aufgabe zeigte das Modell eine starke Fähigkeit zur Erhaltung des langfristigen Zustands und zur Steuerung der Tool-Chain, ohne dass es zu Kontextabweichungen oder Unterbrechungen der Tool-Aufrufe kam.

Wie leistungsstark ist es in der Programmierung nach der Übernahme von Cursor

SpaceX hat die Übernahme von Cursor Anfang dieses Jahres für etwa 60 Milliarden US-Dollar abgeschlossen, und bei dieser Modelliteration wurde der Datenwert von Cursor erstmals systematisch in den Trainingsprozess eingebracht.

Konkret wurden in der SFT-Phase von Grok 4.6 die von Grok 4.5 neu generierten Trajektoriendaten verwendet, die mehrere Bereiche wie MINT, Softwareentwicklung und Wissensarbeit abdecken, und problematische Trainingsbeispiele wurden durch einen Modell-Selbstprüfmechanismus herausgefiltert.

Mit anderen Worten: Die riesige Menge an echten Debugging-Daten von Entwicklern, die Cursor gesammelt hat, ist nun offiziell in die Trainingspipeline eingeflossen.

Der Effekt ist sofort sichtbar: Bei DeepSWE v1.1 (das die Fähigkeit des Modells zur Codegenerierung und zum Debuggen bei echten Softwareentwicklungsaufgaben prüft) stieg der Wert von Grok 4.6 von 54 % bei Version 4.5 auf 65,9 %, was einem Anstieg von fast 12 Prozentpunkten entspricht; bei APEX-Agents (das die Abschlussrate von mehrstufigen Agent-Aufgaben testet) stieg der Wert von 47,1 % auf 57,5 %, ein Anstieg um 10 Prozentpunkte.

Als @matt_palmer mit Grok 4.6 eine 2D-Agent-Simulation für das Spiel „The Office“ erstellte, war sein direktester Eindruck die Geschwindigkeit. Der Durchsatz beträgt etwa 80 Token pro Sekunde mit niedriger Latenz, und er bewertete es so, dass es „mit dem Composer-Modus von Cursor mithalten kann“.

Wir alle wissen, dass in Agent-Programmierungsszenarien, die häufige Iterationen erfordern, die Antwortgeschwindigkeit direkt den Arbeitsrhythmus beeinflusst.

Was den Preis betrifft, so liegt der API-Preis von Grok 4.6 bei 2 US-Dollar pro Million Input-Token und 6 US-Dollar pro Million Output-Token. Wenn das Prompt in den langen Kontextdokumenten von xAI (ab 200.000 Token) liegt, verdoppelt sich der Preis auf 4 US-Dollar / 12 US-Dollar, und alle Token der gesamten Bestellung werden zum höheren Preis berechnet.

Trotzdem liegt die Preisgestaltung für kurze Kontexte um mehr als 60 % niedriger als bei Claude Opus 5 (5 US-Dollar / 25 US-Dollar) und GPT-5.6 Sol (5 US-Dollar / 30 US-Dollar). Daten von Artificial Analysis zeigen, dass die Kosten pro Aufgabe bei Grok 4.6 etwa 0,84 US-Dollar betragen, was es derzeit zum Modell mit dem besten Verhältnis von Gesamtleistung zu Kosten pro Aufgabe macht.

In dem Unterforum /r/cursor auf Reddit hat ein Entwickler einen Beitrag veröffentlicht, in dem er schreibt, dass er den High-Reasoning-Modus von Grok 4.6 bei seiner täglichen Hochlastentwicklung für die vorläufige Architekturplanung nutzt und die Aufgaben dann an leichtgewichtige Agenten zur Erledigung weitergibt – er findet, dass „das Preis-Leistungs-Verhältnis so hoch ist, dass es fast unwirklich wirkt“.

Ein anderer Benutzer gab an, direkt von Claude Opus 4.8 zu wechseln, mit der Begründung, dass „es für meinen Anwendungsfall die gleichen Dinge erledigt, aber fast 70 % Geld spart“.

Bei der Agent-Programmierung, die stark auf Kontextcache angewiesen ist, kosten Anfragen mit Claude Opus gleicher Leistungsfähigkeit etwa 0,052 US-Dollar, solche mit DeepSeek V4 Pro etwa 0,000875 US-Dollar – Grok 4.6 liegt dazwischen, ist aber in Bezug auf Antwortgeschwindigkeit und Gesamtintelligenz deutlich überlegen.

Ein Tester hat mit Grok 4.6 und Claude Opus 5 jeweils drei 3D-Szenarien aus der großen Fabrik TERAFAB von Musk verarbeitet – die Außenumgebung bei Dämmerung, den Reinraum-Produktionswerkstatt und die zentrale Betriebshalle mit laufenden Arbeitern. Alle Szenarien wurden direkt über die API abgerufen, ohne jegliche Bearbeitung.

Beide Modelle lieferten beim ersten Versuch erfolgreich lauffähigen Code, aber der Kostenunterschied ist erheblich: Grok 4.6 kostete 0,38 US-Dollar, Claude Opus 5 kostete 2,06 US-Dollar – bei gleicher Ausgabequalität liegt der Kostenunterschied bei dem 5,4-fachen.

Darüber hinaus verwendet Grok in jedem Szenario auch deutlich weniger Token.

Kann Grok zu den neuen Top 3 gehören?

Ende 2025 waren die drei Top-Unternehmen nach Branchenkonsens OpenAI, Anthropic und Google.

Schaut man sich nun die vorderen Plätze der Gesamtrangliste von Artificial Analysis an: Claude Opus 5 (63), Claude Fable 5 (62), Grok 4.6 (61), GPT-5.6 Sol (61), Kimi K3 (ca. 59,7).

Google steht nicht auf den vorderen Plätzen dieser Liste.

Es hat seit Gemini 3.1 Pro im Februar kein Spitzenmodell mehr veröffentlicht. Das Flaggschiff Gemini 3.5 Pro soll monatelang hinter dem Zeitplan zurückliegen und ist bisher nur im Betatest bei Partnern verfügbar; die letzten Modelle, die Google veröffentlicht hat, sind 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite und ein sicherheitsspezifisches Flash Cyber.

Mit dem Abgang des CEO von DeepMind und dem Abfluss des Teams für verstärkendes Lernen ist DeepMind nach Ansicht von SemiAnalysis kein Spitzenlabor mehr.

Der dritte Platz ist halb frei geworden.

Aber kann das eingedrungene Grok diesen Platz behaupten?

Wenn man an Grok denkt, kommt man unweigerlich auf extreme Äußerungen, übermäßige Lobpreisungen von Elon Musk und die Tatsache, dass die Bildgenerierung für unfreiwillige sexualisierte Inhalte missbraucht wird. Für Unternehmen mit strengen Anforderungen an Compliance und verantwortungsvolle KI verschwinden diese Probleme nicht, nur weil die Punktzahlen besser werden.

Vor einem Monat hat Grok Build CLI bei der lokalen Initialisierung und bei jeder Aufgabenausführung in völlig verborgener Form das gesamte lokale Projektverzeichnis des Benutzers zwangsweise im Hintergrund gepackt und auf die Cloud-Server von SpaceXAI übertragen.

Daher gibt es nach der Veröffentlichung von Version 4.6 auch solche Stimmen: Wird mein Codeverzeichnis nicht heimlich gepackt und mitgenommen?

Aber für die Modelle, die zwischen Grok 4.6 und DeepSeek V4 Pro stehen, ist heute wahrscheinlich der unangenehmste Tag.

Schließlich gilt: Man fürchtet nicht, dass es dem Freund schlecht geht, sondern dass der Freund plötzlich einen Luxuswagen fährt.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „APPSO“, Autor: APPSO, das zukünftige Produkte entdeckt, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.