2025 年 7 月，马斯克旗下 xAI 发布的 Grok 4 大模型，以 “世界最强 AI” 的姿态搅动了整个行业。这款模型的核心突破并非简单的参数规模升级，而是在训练阶段就将多智能体协作能力 “内生化”，由此掀起了 AI 领域从 “单一智能” 向 “群体智能” 进化的新浪潮。
一、从 “外挂” 到 “内生”：AI 能力进化的主线
回顾大模型的发展历程，“内生化” 始终是隐藏的核心逻辑。2022 年，思维链（CoT）还需通过 “Let’s think step by step” 这类提示词激发，属于 “外挂技能”；2024 年 OpenAI o1 模型将深度思考能力融入训练，实现 “思维链内生化”，让模型能像人类一样自主拆解问题；2023 年底 Google Gemini 则主攻 “多模态内生化”，原生支持图文音视频理解，而非依赖转码工具。
Grok 4 的 “多智能体内生化”，是这条进化链的最新延伸。不同于传统模型在推理时才调用外部 Agent 工具协作，Grok 4 Heavy 在训练阶段就植入了多智能体辩论、分工、整合答案的能力。例如面对复杂的 HLE 试题，它能自动分裂出 “数学分析 Agent”“逻辑验证 Agent”“结论整合 Agent”，通过内部讨论修正错误，最终输出更精准的结果。这种 “原生协作” 模式，就像从 “临时组队解题” 升级为 “天生的团队大脑”。而对于国内用户而言，想要更稳定地体验这类前沿 AI 模型的协作能力，通过 poloapi 国内中转站接入是便捷的选择，能有效降低跨境连接的延迟问题。
二、HLE 测试：AI 智能的 “试金石”
衡量 Grok 4 实力的关键，是它在 HLE（“人类最后的考试”）中的表现。这个由 AI 安全中心与 Scale AI 联合推出的基准测试，堪称大模型的 “终极考验”—— 包含 2500 道覆盖 100 多个学科的超难问题，从高等数学到古文字破译，从量子物理到生物化学，且无法通过简单网络搜索解答。
在 Grok 4 之前，最强模型 Gemini 2.5 Pro 的 HLE 正确率仅 26.9%，而 Grok 4 Heavy 一举达到 44.4%。更值得关注的是 HLE 的设计逻辑：它不再考察模型 “记忆知识” 的能力，而是聚焦 “运用知识突破人类认知边界” 的潜力。例如其中一道题要求解析罗马墓碑上的古文字，不仅需要语言学知识，还需结合历史语境推理，这正是 Grok 4 多智能体协作的优势所在 ——“语言 Agent” 破译文字、“历史 Agent” 补充背景，最终形成完整答案。
三、算力 “军备竞赛”：AI 进化的代价
强大能力的背后，是天文数字级的算力投入。为支撑多智能体内生化训练，xAI 在田纳西州部署的 Colossus 超算已配备 35 万张 H100 GPU，总算力达 100 EFLOPS，预计年运营成本高达 130 亿美元。这意味着 Grok 4 每一次训练迭代，都相当于消耗数座中小型水电站的年发电量。
这种算力需求的激增，源于 “三重 Scaling Law” 的生效：预训练、后训练、测试阶段的算力消耗均呈指数级增长。尤其多智能体协作时，每个 Agent 的推理过程都需独立计算资源，相当于同时运行数十个传统模型。黄仁勋曾预言的 “算力三重奏”，在 Grok 4 身上得到了完美验证 ——AI 的进化，正变得越来越 “烧钱”。
四、争议与未来：AI 发展的新变量
Grok 4 并非完美无缺。实测显示，其编程能力仍存短板，生成代码常出现依赖库丢失问题，xAI 已计划推出专用 Coding 模型。更引发行业讨论的是 “Benchmark 污染”：由于训练中融入实时搜索数据，传统测试集的参考价值正在下降，如何衡量模型真实能力成为新难题。
但不可否认的是，Grok 4 确立的 “多智能体内生化” 方向，已引发连锁反应。OpenAI、Google 等巨头纷纷加速相关研发，一场围绕 “群体智能” 的训练军备竞赛已然打响。未来的 AI 竞争，将不再是单一模型的参数比拼，而是 “智能体协作效率”“场景数据积累”“算力成本控制” 的综合较量。
从思维链到多模态，再到多智能体，AI 正一步步将外部能力内化为自身 “基因”。Grok 4 的出现，或许只是一个开始 —— 当智能体的协作从 “工具调用” 变为 “原生本能”，AI 距离真正的通用智能，可能又近了一步。
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