Ten sam model co Grok 4.7, ale na szybszej infrastrukturze: około dwukrotnie wyższa prędkość generowania za dwukrotnie wyższą cenę; dostępny tylko w Cursorze i Grok Build, nie w publicznym API.
Okno kontekstowe
500k
tokenów
Data premiery
21 września 2026
Dostęp:HostedWdrożenie:☁ Cloud
Przegląd
Dostęp i wdrożenie
Hostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 500k
✓ Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz, dokumenty
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
500k
tokenów
Knowledge cutoff
1 maj 2026
Data graniczna wiedzy
Funkcje:✓ Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimagedocuments
⬆ Wyjście (Output)
textcodestructured_data
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Zaawansowane rozumowanie
Zdolność do wieloetapowego, ustrukturyzowanego rozumowania: analiza problemów, planowanie kroków, wnioskowanie na podstawie hipotez. Modele reasoning-first (np. GPT-5.1 Thinking) dedykują część inferencji na łańcuchy myślowe zanim udzielą odpowiedzi.
Kategoria: reasoning
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Kodowanie agentowe
Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).
Kategoria: coding
Zdolności agentowe
Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.
Kategoria: planning
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Wnioskowanie w czasie rzeczywistym
Zdolność modelu do generowania odpowiedzi z bardzo niskim opóźnieniem (>1000 tokenów/s) na specjalistycznym sprzęcie inferencyjnym (np. Cerebras WSE), umożliwiająca interaktywną, wymianową współpracę z człowiekiem.
Kategoria: coding
Rozumienie obrazu
Analiza i interpretacja treści obrazów.
Kategoria: vision
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation
