北京时间 2 月 18 日，马斯克与 xAI 团队，在直播中正式发布了 Grok 最新版本 Grok3。

早在本次发布会之前，依靠着种种相关信息的抛出，加上马斯克本人 24/7 不间断的预热炒作，让全球对 Grok3 的期待值被拉到了空前的程度。在一周前，马斯克在直播中评论 DeepSeek R1 时，还信心满满地表示「xAI 即将推出更优秀的 AI 模型」。

从现场展示的数据来看，Grok3 在数学、科学与编程的基准测试上已经超越了目前所有的主流模型，马斯克甚至宣称 Grok 3 未来将用于 SpaceX 火星任务计算，并预测「三年内将实现诺贝尔奖级别突破」。

但这些目前都只是马斯克的一家之言。笔者在发布后，就测试了最新的 Beta 版 Grok3，并提出了那个经典的用来刁难大模型的问题：「9.11 与 9.9 哪个大？」

遗憾的是，在不加任何定语以及标注的情况下，号称目前最聪明的 Grok3，仍然无法正确回答这个问题。

Grok3 并没准确识别出这个问题的含义 | 图片来源：极客公园

在这个测试发出之后，很短的时间内迅速引发了不少朋友的关注，无独有偶，在海外也有很多类似问题的测试，例如「比萨斜塔上两个球哪个先落下」这些基础物理/数学问题，Grok3 也被发现仍然无法应对。因此被戏称为「天才不愿意回答简单问题」。

Grok3 在实际测试中的许多常识问题上出现「翻车」 | 图片来源：X

除了网友自发测试的这些基础知识上 Grok3 出现了翻车，在 xAI 发布会直播中，马斯克演示使用 Grok3 来分析他号称经常玩的 Path of Exile 2 (流放之路 2) 对应的职业与升华效果，但实际上 Grok3 给出的对应答案绝大部分都是错误的。直播中的马斯克并没有看出这个明显的问题。

Grok3 在直播中也出现给出数据大量错误的情况 | 图片来源：X

因此这个失误不仅成为了海外网友再次嘲讽马斯克打游戏「找代练」的实锤证据，同时也为 Grok3 在实际应用中的可靠性，再次打上了一个大大的问号。

对于这样的「天才」，无论实际能力几何，未来被用于火星探索任务这样的极度复杂的应用场景，其可靠性都要打上一个大大的问号。

目前，众多在几周前获得 Grok3 测试资格、以及昨天刚刚用上几个小时的模型能力测试者，对于 Grok3 当前的表现，都指向了一个相同的结论：

「Grok3 是很好，但它并不比 R1 或 o1-Pro 更好」

「Grok3 是很好，但它并不比 R1 或 o1-Pro 更好」 | 图片来源：X

Grok3 在发布中官方的 PPT 中，在大模型竞技场 Chatbot Arena 中实现「遥遥领先」，但这其实也应用了一些小小的作图技巧：榜单的纵轴仅列出了 1400-1300 分段的排名，让原本 1% 的测试结果差距，在这个 PPT 展示中都变得异常明显。

官方发布 PPT 中的「遥遥领先」效果 | 图片来源：X

而实际的模型跑分结果，Grok3 其实也只比 DeepSeek R1 以及 GPT4.0 实现了不到 1-2% 的差距：这对应了不少用户在实际测试中「并无明显差别」的体感效果。

实际上的 Grok3，只比后来者高了 1%-2% | 图片来源：X

此外虽然在分数上，Grok3 超过了目前公开测试的所有模型，但这一点并不被很多人买账：毕竟 xAI 在 Grok2 时代就有在这个榜单中「刷分」，随着榜单对回答长度风格做降权处理而大幅降低分数的情况，因此经常被业内人士诟病「高分低能」。

无论是榜单「刷分」，还是配图设计上的「小技巧」，都展示出的是 xAI 以及马斯克本人对于模型能力「遥遥领先」这件事的执念。

而为了这些差距，马斯克所付出的代价堪称高昂：在发布会中，马斯克用近乎炫耀的口吻表示，用了 20 万张 H100（马斯克直播中表示使用「超过 10 万」张) 训练 Grok3，总训练小时数达到两亿小时。这让一部分人觉得这是对 GPU 行业的又一个重大利好，并认为 DeepSeek 给行业带来的震动是「愚蠢」的。

不少人认为堆砌算力将会是模型训练的未来 | 图片来源：X

但实际上，有网友对比了使用 2000 张 H800 训练两个月得出的 DeepSeek V3，计算出 Grok3 其实际的训练算力消耗是 V3 的 263 倍。而 DeeSeek V3 在大模型竞技场榜单上与得分 1402 分的 Grok3 的差距，甚至还不到 100 分而已。

从这些数据出炉之后，就有不少人快速意识到，在 Grok3 登顶「世界最强」的背后，其实是模型越大，性能越强的逻辑，已经出现了明显的边际效应。

即使是「高分低能」的 Grok2，其背后也有着 X（Twitter）平台内海量的高质量第一方数据作为支撑来使用。而到了 Grok3 的训练中，xAI 自然也会遇到 OpenAI 当前同样遇到的「天花板」——优质训练数据的不足，让模型能力的边际效应迅速曝光。

对于这些事实，最早意识到并且也是最深刻理解的人，肯定是 Grok3 的开发团队与马斯克，因此马斯克也在社交媒体上不断表示当前用户体验到的版本「还仅仅只是测试版」「完整版将在未来几个月推出」。马斯克本人更是化身 Grok3 产品经理，建议用户直接在评论区反馈使用时所遇到的各种问题。

他大概是地球上粉丝数量最多的产品经理 | 图片来源：X

但不到一天之内，Grok3 的表现，无疑给寄希望依靠「大力飞砖」训练出能力更强的大模型的后来者敲响了警钟：根据微软公开的信息推测，OpenAI GPT4 参数体积为 1.8 万亿参数，相比 GPT3 已经提升了超过 10 倍，而传闻中的 GPT4.5 的参数体积甚至还会更大。

模型参数体积飞涨的同时训练成本也在飙升 | 图片来源：X

有 Grok3 在前，GPT4.5 以及更多想要继续「烧钱」，以参数体积来获得更好模型性能的选手，都不得不考虑到已经近在眼前的天花板，应该怎样突破。

此时此刻，OpenAI 的前首席科学家 Ilya Sutskever 在去年 12 月曾表示「我们所熟悉的预训练将会结束」，又被人重新记起来，并试图从中找到大模型训练的真正出路。

Ilya 的观点，已经为行业敲响了警钟 | 图片来源：X

彼时，Ilya 准确预见到了可用的新数据接近枯竭，模型难以再继续通过获取数据来提升性能的情况，并这种情况形容为化石燃料的消耗，表示「正如石油是有限资源一样，互联网中由人类生成的内容也是有限的」。

在 Sutskever 预测中，预训练模型之后的下一代模型将会有「真正的自主性」。同时将具备「类似人脑」的推理能力。

与如今预训练模型主要依赖的内容匹配（基于模型此前学习的内容）不同，未来的 AI 系统将能够以类似于人脑「思维」的方式，来逐步学习并建立起解决问题的方法论。

人类对某一个学科做到基本的精通，只需要基本专业书籍即可实现，但 AI 大模型却需要学习数以百万计的数据才能实现最基础的入门效果，甚至当你换了个问法之后，这些基础的问题也无法正确理解，模型在真正的智能上并没有得到提升：文章开头提到的那些基础但 Grok3 仍然无法正确回答的问题，就是这种现象的直观体现。

但在「力大飞砖」之外，Grok3 如果真的能向行业揭示「预训练模型即将走到尽头」这个事实，那它对行业仍然称得上有着重要的启发意义。

或许，在 Grok3 的狂潮逐渐褪去之后，我们也能看到，更多类似李飞飞「在特定数据集的基础上 50 美元微调出高性能模型」的案例出现。并在这些探索中，最终找到真正通向 AGI 的道路。