马斯克暴击OpenAI，Grok 4 狂飙 200 万上下文，长文工作流一次吃个饱！

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GPT-5 热度还没降，马斯克家的 Grok 4 又放大招：直接支持 2M token 上下文窗口，打破 LLM 吞不下整本书、整仓代码的「咀嚼限制」。

#YutoAPI上线一天 API 市占飙升至 26.4%，xAI 背后这波组合拳能否真正改变 AI 推理格局？今天就给你一次性理清楚！

什么是 Grok 4

Grok 4 是由马斯克旗下 xAI 推出的多模态大模型，其中Grok 4 Fast 版本重点突破了以下两点：

✅上下文窗口：200万 tokens

✅推理模式完成率跃升至 94.1%（非推理模式 97.9%）

这意味着，它可以一次处理整本《战争与和平》的两倍内容（原为 80 万 tokens 左右），且逻辑保持稳定，不“断片”，老马这次又成了游戏规则制定者了。

那为什么说「上下文窗口」是 AI 模型的核心战力？

所谓上下文窗口，就是模型一次能“记住”的最大内容体积。

以往我们用 GPT 处理长文件，常常要「切片—输入—拼凑」，不仅痛苦，还容易造成信息丢失。

Grok 4 Fast 的 200万 token 能力直接跳级！

一口吃掉几本书，逻辑能统一输出；

还能直接读取大型代码库，理解函数调用链；

实现多文档喂入，整合观点、生成总述。

我再也不用切 30 个 PDF 喂 GPT 了。
一位产品经理说

Grok 4 长文工作流实操指南（建议收藏）

场景：论文综述 / 代码库精读 / 政策文档摘要

准备材料：

文件总内容 ≤ 200万 tokens（约合 150 万英文词 / 6000 页文档）；

可为纯文本、markdown、代码注释；图片暂不适用。

提示词模板（推荐）

请从以下内容中提取：1.三段摘要（背景/要点/潜在问题）；2.列出文中引用的数据来源（附位置说明）；3.输出一组结构化问题用于后续深入推理。

如果喂入多文档，可让 Grok 自动生成目录树，再单章节深挖。

Grok 4 推理能力同时也大幅提升

据 xAI 团队口径，Grok 4 Fast 的推理完成率达到：

推理任务：94.1%（原为 77.5%）

非推理任务：97.9%（原为 77.9%）

虽然这些数据暂未公开模型卡验证，但从#YutoAPI调用量暴增可见开发者对其真实能力的认可度不低。

Grok 4 与其他主流模型上下文对比

方法一、前往yutogpt.com免费试用，无需魔法，很友好。

方法二：前往grok.com免费试用，需魔法，不友好。

方法三：开发者调用#YutoAPI gptapi.asia 接入，可用于构建自己的长文总结系统、代码助手、学术综述机器人。

好了，各位精英们，长文处理的下一个时代来了！

因为 Grok 4 Fast 的 2M token 并不只是参数大，它真正改变了：

就像当年你用上了 iPhone，iOS系统的丝滑让你再也离不开了。