Grok 4.6 ist auf den Spieltisch gekommen, Elon Musk fehlt noch eine Odyssee.

Elon Musk will, dass Grok bis zum Ende dieses Jahres eine vollständige Fassung der *Odyssee* fertigstellt.

Das klingt nach einem typischen Musk'schen Ziel: Mit KI Nolan, Hollywood und ein Produktionsbudget von 250 Millionen US-Dollar herauszufordern. Das wirklich Beachtenswerte ist aber nicht, ob Grok innerhalb von fünf Monaten Tausende von Aufnahmen generieren kann, sondern ob es bereits die Fähigkeit besitzt, eine komplexe Aufgabe von Anfang bis Ende eigenständig durchzuführen.

Nach der Veröffentlichung von Grok 4.6 gibt es eine konkretere Antwort auf diese Frage.

In der neuesten Runde des Wettbewerbs um große Modelle hat es sich in die erste Reihe der US-amerikanischen Großmodelle eingereiht: Seine Fähigkeiten nähern sich den Flaggschiffmodellen von OpenAI und Anthropic an, bei einigen Programmier-Ranglisten liegt es sogar vorne, während der Preis für die API deutlich niedriger ist. Gleichzeitig bestehen seine Schwächen bei langkettigen Agenten-Aufgaben weiterhin: Es versteht Probleme, baut Rahmenwerke auf und startet schnell, ist aber noch nicht stabil genug, um Aufgaben erfolgreich abzuschließen.

Das ist genau das Spiegelbild des aktuellen Wettbewerbs um Großmodelle.

Wenn die Fähigkeitsunterschiede schrumpfen und Token immer günstiger werden, hängt der tatsächliche kommerzielle Wert nicht mehr nur davon ab, „wie intelligent das Modell ist“, sondern auch davon, ob eine Aufgabe stabil abgeschlossen werden kann und wie viel die Durchführung einer einzelnen Aufgabe tatsächlich kostet.

Für Musk, der jährlich mehr als zehn Milliarden US-Dollar an Kapitalausgaben für KI ausgibt, darf Grok nicht nur gelegentlich einmal die Spitzenplätze der Ranglisten erreichen. Es muss dauerhaft in der ersten Liga bleiben und Rechenleistung, Daten und Verbreitung tatsächlich in Einnahmen umwandeln.

01. Grok 4.6 ist in der ersten Liga angekommen, kann aber die *Odyssee* noch nicht fertigstellen

Bevor Nolans *Odyssee* in die Kinos kam, hat Musk den Film bereits mehrfach kritisiert: Er schimpfte über die Besetzung, die Adaption und dass Nolan für den Oscar „Homer entweiht“. Nach der Premiere des Films hat er direkt auf X ein Ziel ausgegeben: Bis Ende dieses Jahres soll Grok Imagine eine vollständige *Odyssee* erstellen, die „geschichtlich korrekt ist und der Kunst Homers treu bleibt“.

Der dreiminütige Kurzfilm zur *Odyssee*, den Musk weiterverbreitet hat, ist tatsächlich gut: Rüstungen, Küsten und Nahaufnahmen von Figuren haben die Qualität eines Filmtrailers. Aber zwischen einem dreiminütigen aufwändig bearbeiteten Kurzfilm und einem 90-minütigen Langfilm liegen noch Tausende von Aufnahmen und eine Reihe von KI-Schauspielern.

Anlässlich der Veröffentlichung von Grok 4.6 haben wir keine Videotests mehr durchgeführt, sondern ihm zwei Aufgaben gestellt, die besser für Sprachmodelle geeignet sind. Die erste: Prüfen, ob es Homer verstehen kann. Die zweite: Prüfen, ob es ein Produktionssystem aufbauen kann, das einen dreiminütigen Musterfilm zu einem 90-minütigen Langfilm erweitert.

Bei der ersten Aufgabe hat Grok zuverlässiger geantwortet als Musk selbst.

„Geschichtlich korrekt“ und „Homer treu bleiben“ klingen nicht schwer, aber wenn man die *Odyssee* tatsächlich aufschlägt, stellt man fest, dass diese beiden Dimensionen kaum gleichzeitig erfüllt werden können. Die *Odyssee* wurde über Hunderte von Jahren mündlich überliefert, sodass Waffen aus der Bronzezeit, Bräuche aus der Eisenzeit und die mythischen Vorstellungen des Dichters übereinanderliegen. Man kann nachforschen, welches Schwert Odysseus benutzt haben sollte und welches Schiff er bestieg, aber aus archäologischen Funden lassen sich keine Zyklopen, Göttinnen oder die Unterwelt ausgraben.

Grok hat das Problem in vier Ebenen unterteilt: Archäologie der Bronzezeit, gemischte Zeitschichten in der homerischen Epik, die Poetik des Werks selbst und Nolans moderne Adaption.

Seine Lösung lautet: Die Archäologie beschränkt die Gegenstände, Kleidung und Geographie, Homer beschränkt die Figuren, Erzählung und Poetik. Außerdem hat er einen weitverbreiteten Irrtum korrigiert: Das „Gesicht, das tausend Schiffe segeln ließ“ stammt von Marlowe, nicht von Homer.

Diese Aufgabe zeigt, dass Grok 4.6 nicht nur Informationen nachschlagen, sondern auch einen widersprüchlichen Satz von Problemen aufteilen und für beide Seiten einer Kontroverse die stärksten Argumente konstruieren kann.

Die zweite Aufgabe nähert sich der echten Filmarbeit an.

Grok hat einen *Odyssee*-Produktionsrechner aufgebaut, bei dem die Länge des fertigen Films, die durchschnittliche Länge der Aufnahmen, die Nutzungsrate in der ersten Runde, der Anteil komplexer Aufnahmen, die Anzahl gleichzeitiger Aufgaben, die Zeit für die menschliche Überprüfung, die Kosten und die Arbeitsdauer alle zu anpassbaren Parametern gemacht werden.

Das von Grok 4.6 generierte Filmproduktionssystem

Nach den Standardparametern schätzt es, dass ein 90-minütiger Langfilm etwa 208 Arbeitstage benötigt. Sogar Grok selbst findet das nach der Berechnung etwas unsicher und gibt schließlich eine „realistische“ Empfehlung heraus: Einen 12 bis 20 Minuten langen Auszug aus Homers Werk zu erstellen.

Natürlich können die 208 Tage nicht als gemessene Ergebnisse betrachtet werden. Die Nutzungsrate in der ersten Runde, die Ausfallrate bei der Kontinuität und wie oft jede brauchbare Aufnahme generiert werden muss, sind alle von dem Modell festgelegte Annahmen. Der Rechner beweist, dass Grok in der Lage ist, Ingenieuraufgaben zu zerlegen, Formeln zu erstellen und Produktionssysteme aufzubauen – er beweist nicht, dass dieses System den fertigen Film wirklich innerhalb von 208 Tagen liefern kann.

Außerdem hat es den schwierigsten Punkt bei KI-Filmen hervorgehoben: Heutzutage ist es nichts Besonderes mehr, eine schöne Aufnahme zu generieren. Die Schwierigkeit besteht darin, dass Gesichter, Kleidung, Schiffe, Räume und Erzählungen in Tausenden von Aufnahmen konsistent bleiben, während gleichzeitig unbrauchbare Aufnahmen, Wiederholungen und menschliche Überprüfungen auf ein für die Produktionsseite tragbares Niveau gedrückt werden.

Die Schlussfolgerungen aus externen Ranglisten laufen darauf hinaus.

Auf der Rangliste von Artificial Analysis erreicht Grok 4.6 einen Gesamtintelligenzindex von 61 Punkten, genau so viel wie GPT-5.6 Sol und nur einen Punkt weniger als Claude Fable 5. Bei CursorBench 3.2 erzielt Grok 4.6 High 69,9 % und übertrifft damit die 67,2 % von Sol. Die Kosten für die Durchführung einer einzelnen Aufgabe betragen etwa 2,34 US-Dollar, bei Sol etwa 5,69 US-Dollar. Der Startpreis der Grok 4.6 API liegt bei 2 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 6 US-Dollar pro Ausgabe-Token – der Preis ist tatsächlich sehr wettbewerbsfähig.

Quelle / SpaceX

Aber bei langkettigen Aufgaben wie DeepSWE und TerminalBench erreicht Grok 65,9 % bzw. 26 %. Sol erreicht 73 % und 34,6 %, Fable 5 70 % und 34,1 %.

Grok ist bereits sehr gut darin, Probleme zu verstehen, Projekte zu starten und Rahmenwerke aufzubauen – in der Phase, in der es Aufgaben kontinuierlich ausführen, unerwartete Probleme bewältigen und stabil abschließen muss, macht es immer noch Fehler.

Zusammengefasst hat Grok 4.6 seinen Platz in der ersten Reihe der US-amerikanischen Großmodelle eingenommen und spielt gegenüber den Flaggschiffmodellen von OpenAI und Anthropic eine starke Karte mit einem sehr guten Preis-Leistungs-Verhältnis.

Es kann Homer lesen, Storyboards schreiben, Arbeitsdauern berechnen und Produktionssysteme aufbauen. Aber Odysseus brauchte zehn Jahre, um nach Ithaka zurückzukehren – es ist derzeit noch sehr schwierig, dass Grok bis Ende des Jahres mit Tausenden von zusammenhängenden Aufnahmen erfolgreich „heimkehrt“.

02. Eine neue Generation alle 35 Tage: Musk muss zuerst sicherstellen, dass Grok nicht zurückfällt

Von der ersten Veröffentlichung von Grok 4.5 am 8. Juli bis zur Veröffentlichung von Grok 4.6 am 12. August liegen nur 35 Tage. Musk hat außerdem angekündigt, dass Grok 4.7 mit 2,1 Billionen Parametern in einigen Wochen erscheinen wird: Es hat stärkere Fähigkeiten und eine höhere Token-Effizienz, nur die Inferenz ist etwas langsamer.

4.7 ist noch nicht veröffentlicht, und die Parameter und Fähigkeiten stammen nur von Musks Aussage, aber von 4.5 bis 4.6 hat es zumindest eine effektive monatliche Aktualisierung gegeben. Wenn 4.7 wie geplant erscheint, zeigt SpaceXAI noch deutlicher seine Fähigkeit, in der ersten Liga zu bleiben.

Vor zwei Jahren war das noch kaum vorstellbar.

Im November 2023, als Grok-1 veröffentlicht wurde, hatte OpenAI bereits GPT-4 herausgebracht, Anthropic hatte Claude veröffentlicht, und Google verfügte über TPU, Suche und Cloud. Damals wirkte Grok eher wie ein Chatbot, der X Premium beigefügt ist: Unternehmenskunden, Entwicklerökosystem und Modelltransparenz waren noch nicht aufgebaut, und der Marktanteil im B2B-Bereich war sehr niedrig. In diesem April lag die Akzeptanzrate von xAI bei den kostenpflichtigen Unternehmenskunden von Ramp nur bei 1,9 %, während die Werte von Anthropic und OpenAI 34,4 % bzw. 32,3 % betrugen.

In den Augen vieler Fachleute steckten die Großmodelle von SpaceXAI genau wie die von Meta lange Zeit in der zweiten Liga fest.

Aber jetzt drängt Grok mit einem Stuhl heran. Dass es aufholen konnte, liegt hauptsächlich an massiven Investitionen, die Rechenleistung, Daten und Ingenieursgeschwindigkeit zusammenbringen.

xAI hat in 122 Tagen das erste Colossus-Cluster mit 100.000 Hopper-GPUs gebaut und es dann in weiteren 92 Tagen auf 200.000 erweitert. 19 Tage nachdem die Server eingetroffen waren, begann das Cluster bereits mit Trainingsaufgaben. Jensen Huang hat diese Bereitstellungsgeschwindigkeit als „übermenschlich“ bezeichnet. X liefert Grok Echtzeitinformationen, Nutzer und Verbreitungszugänge. Cursor liefert echte Programmieraufgaben und Interaktionsdaten zwischen Entwicklern und Agenten. Laut Cursor wurden für das Training von Grok 4.5 Billionen von Token an Cursor-Daten verwendet.

Die Modelle müssen auch nicht jeden Monat von Grund auf neu trainiert werden. Grok 4.6 baut auf 4.5 auf und aktualisiert hauptsächlich das überwachte Fine-Tuning, das verstärkende Lernen und die Trainingsumgebung für Agenten. Colossus sorgt dafür, dass das Trainingsvolumen gesteigert wird, X und Cursor liefern ständig echte Aufgaben zurück, und SpaceXAI übernimmt diese Aufgaben im Nachtraining in die nächste Modellversion.

Sobald diese Produktionslinie reibungslos läuft, können die Versionsnummern monatlich voranschreiten.

Grok muss auch so schnell laufen, weil SpaceX bereits zu viel Geld in die KI gesteckt hat.

Quelle / pixabay

Aus dem Prospekt von SpaceX geht hervor, dass die KI-Sparte im Jahr 2025 einen Umsatz von 3,2 Milliarden US-Dollar, einen Betriebsverlust von 6,4 Milliarden US-Dollar und Kapitalausgaben von 12,7 Milliarden US-Dollar erzielt hat – das entspricht etwa 61 % der gesamten Kapitalausgaben des Unternehmens. Im ersten Quartal 2026 hat SpaceX weitere 7,7 Milliarden US-Dollar in die KI-Sparte investiert, was 76 % der gesamten Kapitalausgaben des Unternehmens entspricht. Im zweiten Quartal 2026 sind die Kapitalausgaben der KI-Sparte weiter auf 158,28 Milliarden US-Dollar gestiegen, was etwa 86 % der Kapitalausgaben der drei Sparten entspricht – der Betrag in einem einzigen Quartal hat bereits den Gesamtwert des Jahres 2025 überschritten. Im ersten Halbjahr summieren sich die Ausgaben auf 23,6 Milliarden US-Dollar.

Die Geschichte, die SpaceX den Investoren erzählt, ist bereits sehr klar: Das Unternehmen listet KI, Space und Connectivity als drei Hauptgeschäftssparten auf und bezeichnet KI als die grundlegende Plattform für die zukünftige vertikale Integration. Nach den eigenen Berechnungen von SpaceX beträgt der quantifizierbare Markt von 28,5 Billionen US-Dollar 26,5 Billionen US-Dollar für KI, während das Raketen- und Satellitenverbindungsgeschäft zusammen nur etwa 2 Billionen US-Dollar ausmacht. Musk erwartet, dass die KI-Einnahmen im September 2026 die Summe der Einnahmen aus anderen SpaceX-Geschäften übertreffen werden, und in vier bis fünf Jahren könnte KI 99 % des Unternehmenswerts von SpaceX ausmachen.

Grok ist die Schlüsselgröße, ob diese massive Investition höhere Renditen erzielen kann. Die KI-Sparte kann Rechenleistung direkt an Dritte verkaufen,