马斯克 2.5 万亿参数 Grok 4.8 大模型改用 C 重构，明确拒绝刷榜作弊

马斯克对外介绍自家 xAI 的 Grok 4.8 大模型，这款模型参数量达到 2.5 万亿，团队已经放弃原来 JAX、SGLang 这套技术栈，改用 C/C++ 从头重写强化学习和推理整套底层代码，同时马斯克强调，Grok 系列不会专门针对 AI 评测榜单做定向优化，也就是大家常说的刷榜作弊。之所以要做底层重构，是因为之前旧的技术栈在运行效率、性能上限上有瓶颈，重构会多消耗开发时间；现在 Grok 4.8 预训练已经完成，进入强化学习阶段，评测指标稳步上涨，计划本周晚些时候给 Grok Bot 用户小范围灰度推送。马斯克也提前降低大家预期，Grok 4.8 不会带来很惊艳的效果，核心价值是打好底层基础，他还提到后续 Grok 5 才会冲击更高性能，目标超越 Opus 5.5，预计 2 到 3 个月推进。

Grok 4.8 基础信息清单

• 模型名称：Grok 4.8
• 参数规模：2.5 万亿参数，对比 Grok4.7 的 2.1 万亿参数有所提升
• 底层改动：弃用 JAX、SGLang，C/C++ 重写 RL 强化学习 + 推理栈
• 当前阶段：预训练完成，正在 RL 后训练
• 发布节奏：本周晚些时候向 Grok Bot 用户软发布（灰度测试）
• 榜单策略：拒绝针对榜单做过拟合优化，不刷榜

什么是 AI 刷榜作弊

简单说就是开发团队专门拿榜单的测试题目、数据集去训练或者微调模型，模型只在这个榜单跑分好看，放到真实日常场景里能力变差。马斯克认为这种定向优化属于作弊，xAI 不会这么做，优先保证模型通用能力，而不是好看的榜单分数。

重构为 C 语言技术栈的好处

1. 贴近硬件底层，减少中间框架带来的性能损耗，推理、训练速度上限更高
2. 自主可控，不用依赖第三方框架，后续迭代、自定义优化自由度更高
3. 适配超大参数模型，2.5 万亿这种大模型对底层调度、显存管理要求极高

后续路线规划

1. 当前：Grok4.8，打好全新 C 底层基础，不追求跑分惊艳
2. 短期规划：Grok5，目标性能超过 Opus 5.5，预估 2-3 个月推进

【相关 FAQ】

问题 1：2.5 万亿参数的 Grok 4.8 用 C 重构，主要改动了哪些部分？

回答 1：2.5 万亿参数的 Grok 4.8 用 C 重构，主要是把强化学习 RL 和推理整套技术栈重写，放弃之前 JAX、SGLang 框架，搭配少量 C++ 一起开发，模型本身的预训练任务已经完成，不是重写模型权重，是重跑模型的底层运行代码。

问题 2：马斯克说 Grok 4.8 绝不刷榜作弊，刷榜作弊具体是怎么操作？

回答 2：马斯克说 Grok 4.8 绝不刷榜作弊，刷榜作弊一般是厂商拿榜单测试数据定向微调模型，让模型专门适配榜单考题拿到高分，脱离榜单场景之后实际能力下滑，Grok 4.8 不会针对榜单数据集单独优化。

问题 3：Grok 4.8 有 2.5 万亿参数，它什么时候正式上线？

回答 3：Grok 4.8 有 2.5 万亿参数，不会一次性全量上线，计划本周晚些时候先给 Grok Bot 用户灰度软发布，收集真实使用反馈，暂时没有公开的全量正式上线时间。

【参考资料】

[2026-11-10]（2.5 万亿参数 马斯克再谈 Grok 4.8 大模型：正用 C 重构底层、绝不会刷榜作弊）快科技

[2026-11-10]（马斯克称 Grok 4.8 进入强化学习阶段 本周向 Bot 用户灰度推送）金融界

[2026-09-14]（马斯克称 Grok 4.8 模型完成训练，参数达 2.5 万亿）虎嗅网

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