SpaceXAI vient de lancer Grok 4.7. Au menu ? 500 000 tokens de contexte, des performances accrues en code et un tarif pensé pour séduire les développeurs.
Grok 4.7 ne cherche pas seulement à répondre plus vite. SpaceXAI veut surtout lui confier des tâches longues, complexes et coûteuses en raisonnement. Cette approche vise un marché très précis. Les développeurs utilisent déjà des agents capables de coder durant plusieurs heures.
Le problème arrive vite. Car ces agents accumulent du code, des fichiers, des commandes et des instructions. Une petite fenêtre de contexte peut alors casser la continuité du travail. Avec ses 500 000 tokens, Grok 4.7 dispose d’une marge bien plus large.
Grok 4.7 de SpaceXAI vise les tâches longues
SpaceXAI utilise une base d’entraînement plus grande que celle de Grok 4.6. Le groupe a aussi prolongé sa phase RL sur des problèmes plus difficiles. Son but est de réduire les erreurs au fil des longues chaînes de travail.
La fenêtre de 500 000 tokens répond à une telle logique. Elle peut contenir un gros dépôt de code, des rapports ou une longue conversation. Un système autonome évite ainsi de perdre trop vite les éléments fournis au début.
Cette taille ne garantit toutefois pas une mémoire parfaite. Un modèle peut recevoir beaucoup d’informations sans pour autant exploiter chaque détail avec la même précision. Un contexte long prend de la valeur avec une sélection fiable, une logique solide et de bons outils.
Les premiers scores font office de repères. Grok 4.7 atteint 46,3 % sur CursorBench 4.0, contre 40,4 % pour Grok 4.6. Sur Terminal-Bench 4.0, il grimpe de 20,3 % à 38 %. Le saut paraît net, même si Fable 5.1 conserve une longueur d’avance avec 57,9 % sur ce dernier test. Grok progresse vite, sans dominer tous les terrains
Grok 4.7 montre ses muscles, mais pas partout
Grok 4.7 affiche aussi 71 % sur DeepSWE v1.1 avec un effort de calcul élevé. GPT-5.6 Sol atteint 72,7 % sur ce même test. L’écart reste donc faible. Mais il rappelle que la course ne se résume pas à la seule taille du contexte.
Le modèle brille davantage sur EEBench avec 64 %. Il dépasse donc GPT-5.6 Sol et Fable 5.1 dans le tableau publié. Sur HealthBench Professional, la hiérarchie s’inverse face aux deux rivaux. *
En plus, SpaceXAI insiste sur la sûreté. Son test HackerBench laisse passer 3,3 % des requêtes risquées à double usage. Gardez toutefois à l’esprit que ce chiffre reste issu de tests internes.
Au fond, le point fort n’est pas le chiffre de 500 000 tokens seul. L’intérêt repose sur l’équilibre entre le contexte, l’autonomie et le coût. Si Grok garde sa précision sur plusieurs heures, SpaceXAI tiendra un atout bien plus solide qu’un record marketing.
Et le prix dans tout ça ?
SpaceXAI facture Grok 4.7 à 2 dollars par million de tokens en entrée. La sortie coûte 6 dollars par million. Ces prix sont identiques à ceux de Grok 4.6. Ce choix compte pour les développeurs.
Une fenêtre de contexte immense peut vite coûter cher lors de relectures répétées du contexte. SpaceXAI tente ici de contenir la facture sans réduire la capacité annoncée. Le tableau publié par l’entreprise accentue le contraste avec la concurrence.
GPT-5.6 Sol coûte 4 dollars en entrée et 20 dollars en sortie. Fable 5.1 monte à 10 dollars en entrée puis 50 dollars en sortie. Il faut toutefois lire ces comparaisons avec prudence. Un prix au token ne mesure ni la qualité finale ni le nombre d’essais nécessaires.
Un modèle moins cher peut finalement coûter plus cher s’il multiplie les appels. SpaceXAI propose aussi une variante rapide qui double la vitesse de sortie, mais double aussi le tarif. Chaque équipe peut ainsi choisir entre réduction de la latence et gestion du budget.
Alors, comment tester Grok 4.7 ? Ce nouveau modèle arrive déjà dans Cursor, Grok Build et l’API Grok. Les intégrations tierces y ont également accès au modèle dès sa sortie.
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