马斯克在Grok4发布会上的表演堪称AI圈的真人秀。这场持续不到半小时的发布会，从开场到结尾都充满了戏剧性。当主持人宣布"本次发布会将展示Grok4的多项突破性功能"时，现场观众已经默默计算着这场表演能持续多久。结果不到15分钟，马斯克就带着团队宣布了Grok4的正式发布，整个过程比预设时间还短了3分钟。这种节奏感让不少观众暗自庆幸，毕竟他们已经为这场发布会等待了整整24小时。

作为AI领域的资深观察者，我深知这场发布会的含金量。从Grok3到Grok4的升级，看似是简单的版本迭代，实则暗藏玄机。在发布会现场，马斯克特意强调Grok4的"重写全人类在线知识库"使命，这句话听起来就像一个宏伟的蓝图。但真正能打动用户的，还是要看实际表现。

在评测过程中，我特意选择了几个关键测试点。首先是基础功能，Grok4的上下文长度从130k提升到256k，这个数值在目前的AI模型中属于中等水平。不过与Gemini 2.5 pro相比，Grok4的上下文能力只达到了其13%-25%。这种差距在处理长文档或复杂任务时会明显体现出来。

接下来是性能测试，Grok4的计算量相比Grok3增加了10倍，这个提升在理论上应该带来显著的性能飞跃。但实际测试中，当我在网页端尝试生成一个3D小猫动画时，系统表现得并不理想。使用three.js生成的立方体猫咪在平面上奔跑的动画，虽然代码逻辑没有问题，但整体流畅度和视觉效果与Claude4相比仍有差距。

在视觉推理测试中，Grok4的表现堪称惊艳。它在ARC-AGI测试中达到了SOTA水平，这说明其在图像识别和逻辑推理方面确实有突破。但这种优势在实际应用中会受到哪些限制呢？测试过程中我发现，Grok4的图像生成质量相比前代模型有所下降，特别是在细节处理上显得有些粗糙。

说到代码能力，Grok4的表现可以说是让人又爱又恨。在基础编程任务中，它能够完成简单的代码生成，但面对复杂的算法实现时就显得力不从心。我特意测试了AIME25数学竞赛数据集，Grok4在多个子任务中都达到了100%的准确率，这个成绩确实令人印象深刻。

不过，当测试进入多模态能力时，Grok4的短板就暴露出来了。在图像推理任务中，虽然系统能快速生成结果，但准确率并不理想。特别是当需要结合水印信息进行推理时，Grok4的表现与o3模型相比明显逊色。这说明其在跨模态理解和综合分析方面还有待提升。

在API测试环节，Grok4的定价策略也引发了关注。基础版的token价格在21-107美元区间，这个价格相比其他主流模型并没有明显优势。虽然支持API调用，但实际使用中发现，Grok4的响应速度和稳定性仍有提升空间。

从整体表现来看，Grok4在多个维度都展现出了不错的实力。特别是在视觉推理和数学计算方面，它确实达到了行业领先水平。但与此同时，Grok4在代码生成、多模态推理和长文本处理等方面的表现，仍然存在明显的提升空间。

作为AI领域的观察者，我认为Grok4的发布是一个重要的里程碑。它不仅展示了马斯克团队在模型开发上的技术积累，也为后续的版本迭代奠定了基础。不过，要想在竞争激烈的AI市场中脱颖而出，Grok4还需要在实际应用中不断优化和调整。

最后，我想说的是，虽然Grok4在某些方面表现优异，但它的价格和性能平衡点仍需进一步验证。对于那些追求极致性能的用户来说，Grok4或许是一个值得尝试的选择。但对于更注重性价比的用户而言，或许还有其他更合适的选择。

在AI技术不断进步的今天，每一次版本升级都可能是新的起点。Grok4的发布，既是对过去成果的肯定，也是对未来发展的铺垫。我们期待看到更多像Grok4这样的创新产品，为用户带来更优质的AI体验。