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xAI · Grok

Grok 4.5

grok-4.5

proprietärModell, das nur über die API oder das Produkt des Anbieters nutzbar ist; die Gewichte werden nicht veröffentlicht. Gegenstück zu open-weight.Mehr im Wissen →TextBild (Eingabe)

Eingeschränkt verfügbarseit 2026-07-08Bei Release über Grok Build, xAI-Konsole und API verfügbar, für EU-Nutzer aber zunächst nicht in der API-Konsole freigeschaltet – laut Anbieter ist die EU-Verfügbarkeit „später im Monat“ (Juli 2026) vorgesehen.

Solide WahlFrontier-nah, in der EU noch gesperrt

xAIs neues Flaggschiff spielt beim Coding erstmals in der proprietären Spitzengruppe (AA-CodingCoding-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Programmier-Benchmarks zu einem Wert für die Code-Fähigkeit eines Modells.Mehr im Wissen → 72 – gleichauf mit Sonnet 5, knapp hinter Opus 4.8/GPT-5.5) und liegt in der Allzweck-Intelligenz nur wenig hinter Opus 4.8. Bremsen: proprietär, für EU-Nutzer bei Redaktionsschluss noch nicht über die API-Konsole freigegeben, und agentische Verlässlichkeit (AA Agentic/τ²) bisher nicht unabhängig gemessen.

  • anspruchsvolles Coding
  • agentische Workflows
  • STEM- & Wissensarbeit
KontextfensterDie maximale Textmenge (in Tokens), die ein Modell pro Anfrage gleichzeitig „im Blick“ hat – Eingabe plus bisheriger Verlauf. Ist es voll, fällt Älteres aus dem Kontext.Mehr im Wissen →
500 KTokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen →
Preis (Input / Output)
$2 / $6 je 1 Mio. Token
Preis-LeistungHier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.Mehr im Wissen →
18,0 Indexpkt. je $/Mio. Token
Release
8. Juli 2026

Stärken

  • Coding auf Höhe der proprietären Spitzengruppe (unabhängiger AA Coding Index 72)
  • Hohe [[Token]]-Effizienz (laut Anbieter deutlich weniger Output-Tokens je Aufgabe als vergleichbare Spitzenmodelle)
  • Reasoning-Aufwand über low/medium/high steuerbar; Function-Calling, Web-/X-Suche, Code-Ausführung

Schwächen

  • Proprietär, nur über API/Produkt nutzbar
  • Für EU-Nutzer zunächst nicht über die API-Konsole verfügbar (Freischaltung laut Anbieter „später im Monat“)
  • Kleineres Kontextfenster als der Vorgänger Grok 4.3 (500 K statt 1 Mio.)
  • Agentische Verlässlichkeit (AA Agentic Index, τ²-bench) noch nicht unabhängig gemessen

Typische Einsatzfälle

  • Anspruchsvolles Coding
  • agentische Workflows
  • STEM- & Wissensarbeit

Leistung im Vergleich

Unabhängige Indizes (Artificial Analysis, 0–100), zwei kontaminationsarme Einzel-Benchmarks (Terminal-Bench, agentische Shell-Aufgaben; τ²-bench, Tool-Use-Verlässlichkeit über viele Läufe) und Human-Präferenz-Elo (LMArena). Die dunkle Markierung zeigt den Bestwert im Katalog – so wird der Abstand zur Spitze sichtbar. Die Preis-LeistungHier: AA-Intelligenz geteilt durch den (3:1 gewichteten) Token-Preis – Indexpunkte je Dollar pro Mio. Tokens. Höher = mehr Leistung fürs Geld. Entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis.Mehr im Wissen → oben ist daraus abgeleitet: AA-Intelligenz je AA-Blended-Preis (3:1) – entspricht der „Intelligence vs. Price“-Sicht von Artificial Analysis. AAs token-basiertes „Cost to Run Index“ ist nicht öffentlich abrufbar.

  • AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen →54
  • AA-CodingCoding-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Programmier-Benchmarks zu einem Wert für die Code-Fähigkeit eines Modells.Mehr im Wissen →72
  • Terminal-BenchAusführungsbasierter Benchmark (0–100 %): das Modell löst echte Shell-/Terminal-Aufgaben in einer Sandbox, gewertet wird, ob das Ergebnis wirklich funktioniert. Dadurch kontaminationsärmer als reine Wissensquizze.Mehr im Wissen →82

Benchmarks im Detail

Kennzahlen aus zitierten Messungen – unabhängige Quellen sind ausgewiesen, Anbieterangaben entsprechend markiert. Werte sind nicht über Skalen hinweg vergleichbar. Wie man Benchmark-Zahlen liest →

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    54

    (high)

    unabhängigArtificial Analysis (API), abgerufen 2026-07-09

  • Artificial Analysis Coding Index

    72

    (high)

    unabhängigArtificial Analysis Coding Index (API), abgerufen 2026-07-09

  • Terminal-Bench (agentische Shell-Aufgaben, v2.1)

    82 %

    unabhängigArtificial Analysis (API), abgerufen 2026-07-09

  • SWE-Bench Pro (Coding)

    64,7 %

    (Anbieterangabe)

    AnbieterangabexAI-Ankündigung, zitiert nach roo.beehiiv 2026-07-08

Einordnung

  • Im AA-CodingCoding-Teilindex von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Programmier-Benchmarks zu einem Wert für die Code-Fähigkeit eines Modells.Mehr im Wissen → 72 – erstmals in der proprietären Spitzengruppe: gleichauf mit Sonnet 5 (72), knapp hinter Opus 4.8 (74) und GPT-5.5 (75), klar vor DeepSeek-V4-Pro (59). Gegenüber dem Vorgänger Grok 4.3 (42) ein deutlicher Sprung.Beleg · Sekundärquelle
  • In der Allzweck-Intelligenz nah an der Spitze: AA-IntelligenzZusammengesetzter Intelligenz-Index von Artificial Analysis (unabhängig, 0–100): bündelt mehrere Reasoning-, Wissens- und Mathe-Benchmarks zu einer Zahl. Je höher, desto stärker das allgemeine Reasoning.Mehr im Wissen → 54 – knapp hinter Opus 4.8 (56) und GPT-5.5 (55), vor Gemini 3.5 Flash (50). Auf dem agentischen Terminal-Bench 2.1 82 %, nahe an Opus 4.8 (85).Beleg · Sekundärquelle
  • Zugang: Bei Release für EU-Nutzer nicht über die API-Konsole freigegeben – die Freischaltung ist laut Anbieter „später im Monat“ (Juli 2026) vorgesehen. Für ein deutschsprachiges Publikum damit vorerst nur eingeschränkt nutzbar.Beleg · Primärquelle

ℹ️ xAI firmiert seit 2026 als SpaceXAI. Grok 4.5 (Modell-ID grok-4.5) baut laut Anbieter auf dem neuen 1,5-Bio.-Parameter-Fundament „V9“ auf (MoE), mit ergänzenden Trainingsdaten der Coding-Plattform Cursor. Kontextfenster 500 K TokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen → (Tier B: OpenRouter/xAI-Modell-Detailseite), Preis 2 $/6 $ je 1 Mio. Token (Tier A). Anbieter-berichtete Coding-Werte (Terminal-Bench 2.1 83,3 %, SWE-Bench Pro 64,7 %, DeepSWE) liegen leicht über der unabhängigen AA-Messung und sind cherrypicking-anfällig. AA Agentic Index und τ²-bench für Grok 4.5 sind noch nicht gemessen (Nachtrag über den Verifikations-Loop).