Илон Маск анонсировал релиз ещё 8 июля в социальной сети X, объяснив решение сильной обратной связью от бета-клиентов SpaceX и Tesla, где модель тестировалась с 28 июня. Grok 4.5 построена на новой фундаментной модели V9 объёмом около 1,5 триллиона параметров — это крупнейшая модель, которую когда-либо выпускала компания. Обучение проводилось на кластере Colossus в Мемфисе, где развёрнуто более 220 тысяч GPU NVIDIA, с использованием десятков тысяч чипов новейшего поколения GB300.
Маск позиционирует новинку как модель «уровня Opus, но быстрее, экономичнее по токенам и дешевле». По заявлению xAI, Grok 4.5 решает задачи в среднем за вдвое меньшее число шагов и выдаёт результат со скоростью около 80 токенов в секунду — для агентных сценариев разработки это ощутимо снижает и время ожидания, и итоговый счёт за API.
Независимые замеры The Decoder дают более сдержанную картину, чем формулировки Маска. На SWE-Bench Pro Grok 4.5 набрала 64,7% — это выше, чем у GPT-5.5 xhigh (58,6%) и GLM 5.2 (62,1%), но заметно ниже Claude Opus 4.8 (69,2%) и тем более Claude Fable 5 (80,4%). На тесте Terminal-Bench 2.1 разрыв с лидером минимален: 83,3% против 84,3% у Fable 5. А вот на DeepSWE 1.1 отставание вновь заметно — 53% против 70%.
Иными словами, Grok 4.5 не стала новым лидером по качеству кода — но и не должна была. Её главный аргумент — цена: input-токены обходятся в $2 за миллион против $5 у Claude Opus 4.8, $5 у GPT-5.5/5.6 и $10 у Fable 5; output-токены — $6 против $25, $30 и $50 соответственно. По затратам на выходные токены Grok 4.5 дешевле Fable 5 более чем в восемь раз при отставании в бенчмарках на 10–16 процентных пунктов — для многих коммерческих задач это выгодный компромисс.
Grok 4.5 — первая модель xAI, обученная с использованием данных из реальных рабочих процессов разработчиков Cursor: платформа с 7 миллионами активных пользователей в месяц и более 50 тысячами инженерных команд. Это стало возможным благодаря объявленной в июне сделке SpaceX по покупке Cursor (Anysphere) за $60 млрд, закрытие которой ожидается в третьем квартале 2026 года. Модель уже доступна через Grok Build, Cursor и консоль xAI; запуск в Евросоюзе намечен на середину июля.
Прямого доступа к API xAI у российских компаний нет, но модель быстро появляется в агрегаторах вроде caila.io от Just AI, которые уже свели более сотни зарубежных и открытых моделей под единым интерфейсом после перебоев с доступом к Fable 5 в июне. Ценовая война между xAI, OpenAI и Anthropic напрямую усиливает конкурентное давление на GigaChat и YandexGPT: российские команды разработки, использующие ИИ-ассистентов для кода, теперь выбирают не только между отечественными и зарубежными моделями, но и между зарубежными моделями с принципиально разной экономикой запроса.
Для корпоративных заказчиков, работающих с чувствительными данными, ценовое преимущество Grok 4.5 малоактуально — требования 152-ФЗ и локализация вычислений всё равно оставляют GigaChat и YandexGPT единственным легальным выбором. Но для стартапов и продуктовых команд, которые собирают MVP через агрегаторы, разница в $40 с каждого миллиона выходных токенов между Grok 4.5 и Fable 5 — заметная статья расходов, и именно такие ценовые разрывы будут определять, какая модель окажется дефолтной в российских инструментах для разработки в 2026 году.