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