最新版xAI LLM 模型Grok-2 上线
xAI！Grok-2 最新版开启公测！”。这是我注册成功的截图，使用国内的邮箱就可以注册使用了！
- Grok API公测与免费体验: Grok API开启公测，提供免费体验128k上下文支持，。
- Grok-Beta与马斯克: 马斯克庆祝特朗普当选，宣布几乎免费的大语言模型API，，适用于Grok-Beta。
- GPT-5与Grok-2竞争: GPT-5稍慢一步，Grok-2新秀出炉，马斯克称其性能猛如火箭。
- Claude官网国内直连: Claude官网国内直连使用推荐，提供大模型服务。
xAI 尚未完全公开 Grok-2 模型的具体参数，但从目前已知信息来看，有以下一些与参数相关的特点：
- 模型架构：Grok 模型采用了混合专家（MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个子模型（专家），并在处理不同任务时激活相应的专家，从而实现了在保持模型性能的同时降低计算成本，而 Grok-2 作为其升级版本大概率也会沿用或优化该架构.
- 参数量与性能表现：虽然具体参数量未知，但从其性能表现可推测其参数量及架构设计的有效性。Grok-2 在多个基准测试中表现优异，如在 LMSYS 排行榜上，其 Elo 总评分超过了 Claude 和 GPT-4 早期版本 ，在编码、科学推理等任务上的表现接近甚至超过了 GPT-4o ，尤其是在 GPQA（研究生级科学知识问答）和 MATH（数学竞赛问题）这两个高难度领域，Grok-2 的准确率提高了 10%-20%.
- 训练数据与参数优化：Grok-2 支持多语言环境，尤其在中文和英文的处理上，具备非常强的跨语言转换能力，这得益于 xAI 广泛的数据集以及先进的多任务学习方法。在训练过程中，xAI 利用了大量的计算资源，采用了 10 万张 NVIDIA H100 GPU 进行模型训练，这种硬件资源的支持，使得 xAI 能够快速迭代并在多项基准测试中占据领先地位.
- 轻量化版本：与 Grok-2 一同发布的还有轻量化模型 Grok-2 mini，它是 Grok-2 的 “姐妹产品”，试图实现小参数体型下的强功能， 其在推理、代码生成等任务上的表现几乎与完整版本相差无几，仅在回复质量上稍逊一筹，但在推理速度上明显更快，这体现了 xAI 在模型小型化与高效化方向的探索.
目前已知的 Grok 模型版本有以下几种：
- Grok-1：于 2023 年 11 月发布，是 xAI 推出的第一款大语言模型.
- Grok-1.5：2024 年 3 月推出，在推理能力上有所提升，并通过扩展上下文长度，能够处理更长的文本输入.
- Grok-1.5vision：2024 年 4 月推出的首个多模态模型，在 Grok-1.5 的基础上增加了视觉理解能力.
- Grok-2：2024 年 8 月推出的测试版，是具有最先进推理能力的前沿语言模型，具备文本和视觉理解方面的高级功能，集成了来自 X 平台的实时信息，可通过 X 应用程序中的 Grok 选项卡访问，在聊天、编程、推理等任务上表现出色，并且能够精准地遵循指令，提供准确的事实信息 ，其在 LMSYS 排行榜上的 Elo 总评分超过了 Claude 和 GPT-4 早期版本，在编码、科学推理等任务上的表现接近甚至超过了 GPT-4o，尤其是在研究生级科学知识问答和数学竞赛问题等领域，准确率提高了 10%-20%.
- Grok-2 mini：与 Grok-2 一同发布的轻量化版本，小巧但功能强大，在速度和答案质量之间取得了平衡，在推理、代码生成等任务上的表现与完整版本相差无几，仅在回复质量上稍逊一筹，但在推理速度上明显更快.
话不多说，提供python 干货，亲测可调用用 x.ai
终于有个API 可以调用玩了，而且不用魔法，给马斯克点赞点赞
# 从openai库中导入OpenAI类，用于后续创建客户端实例来和相应服务交互
from openai import OpenAI
import gradio as gr
import json
from typing import List, Dict, Tuple
# 设置你的API密钥，需要替换成真实有效的密钥，此处的格式需对应实际服务要求
XAI_API_KEY = 'xai-xxxxxxxxxxxxxxx'
# 使用导入的OpenAI类创建客户端实例，配置API密钥以及对应的服务基础URL，需确保服务配置正确可访问
client = OpenAI(
api_key=XAI_API_KEY,
base_url="https://api.x.ai/v1"
)
# 定义函数，用于获取模型回复，实现对话交互功能
def get_model_reply(message: str) -> str:
"""
此函数用于向模型发送用户输入的消息，并获取模型生成的回复。
参数:
message (str): 用户输入的对话消息内容，应为字符串类型。
返回:
str: 模型根据用户消息生成的回复内容，也是字符串类型。
"""
try:
# 调用模型的聊天补全接口创建回复，这里使用了"grok-beta"模型，需确保该模型可用且有权限使用
response = client.chat.completions.create(
model="grok-beta",
messages=[{"role": "user", "content": message}],
)
# 返回模型回复的内容
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
# 如果出现异常，打印详细错误信息并返回一个提示错误的默认回复
print(f"调用模型出现错误，错误详情: {e}")
return "很抱歉，出现了一些问题，无法获取回复，请检查相关配置。"
# 定义主函数，用于创建Gradio界面以及设置交互逻辑
def main():
"""
此主函数用于构建整个Gradio对话界面，设置界面的各个组件以及交互逻辑。
包括输入框、按钮、聊天记录展示区域等，并定义了发送按钮点击后的操作，即调用模型获取回复并更新聊天记录展示。
"""
with gr.Blocks() as demo:
# 创建标题，展示在界面上，说明这是一个简单对话应用
gr.Markdown("# 简单对话应用")
# 创建聊天记录展示区域，用于展示对话历史
chatbot = gr.Chatbot()
# 创建文本输入框，用户在此输入对话消息
msg_textbox = gr.Textbox(label="请输入你的消息", placeholder="在这里输入你想说的话")
# 创建发送按钮
send_button = gr.Button("发送")
# 定义发送按钮点击后的操作逻辑
def respond(message, chat_history):
"""
此函数是发送按钮点击后的回调函数，用于处理用户输入、调用模型获取回复，并更新聊天记录。
参数:
message (str): 当前用户输入的消息。
chat_history (List[Tuple[str, str]]): 之前的聊天记录，是包含用户消息和对应回复的元组列表。
返回:
Tuple[List[Tuple[str, str]], str]: 更新后的聊天记录列表以及清空后的当前输入框内容。
"""
# 获取模型回复
reply = get_model_reply(message)
# 将当前用户消息和模型回复添加到聊天记录列表中
chat_history.append((message, reply))
# 返回更新后的聊天记录列表以及清空当前输入框（返回空字符串）
return chat_history, ""
# 配置发送按钮点击事件，关联respond函数，传入输入框内容和聊天记录作为参数，并更新聊天记录展示和输入框
send_button.click(respond, [msg_textbox, chatbot], [chatbot, msg_textbox])
# 启动Gradio界面，开启调试模式方便查看相关信息
demo.launch(debug=True)
# 判断是否作为主程序运行，如果是则执行主函数
if __name__ == "__main__":
main()
跑出来的结果是这样
数学题目也没有难到他
考他化学，
我感觉这个就比较厉害了
以诗词的方式介绍化学元素表的前10个元素
当然可以，以下是用诗词的方式介绍化学元素表的前10个元素：
氢（H）
清晨雾霭初散，氢气升腾，
与氧结伴，燃烧之焰。
氦（He）
氦气轻盈，飘于空中，
填充气球，欢乐随风。
锂（Li）
锂电池中，电流奔涌，
轻巧之身，动力之源。
铍（Be）
铍硬如石，耐高温烈，
铸成合金，坚固不裂。
硼（B）
硼酸晶莹，洗涤心灵，
硼砂之用，助冶金精。
碳（C）
碳之万象，生命之基，
石墨与钻，柔与坚凝。
氮（N）
氮气无色，充斥天宇，
植物之友，助长新绿。
氧（O）
氧气滋养，生命之泉，
燃烧之助，火焰之源。
氟（F）
氟之锋利，牙齿坚固，
化学之剑，腐蚀无阻。
氖（Ne）
氖灯闪烁，夜空点缀，
霓虹之光，照亮都市。
原文地址：https://blog.csdn.net/chenchihwen/article/details/143868510
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