> · · 6 мин

Grok 4.5 — Маск и Cursor обучили модель на чужих сессиях кодинга. Класс Opus за $2/$6, но с задержкой 14 секунд

Grok 4.5 — Маск и Cursor обучили модель на чужих сессиях кодинга. Класс Opus за $2/$6, но с задержкой 14 секунд

8 июля xAI (которая теперь называется SpaceXAI) и Cursor одновременно выкатили Grok 4.5 — и это не очередная «интеграция по партнёрке». Модель обучали вместе, одним трейнинг-раном, и в датасете — триллионы токенов реальных взаимодействий разработчиков с агентами внутри Cursor. Твои вечерние рефакторинги, судя по всему, теперь чьи-то веса.

TL;DR: Grok 4.5 — MoE-модель на 500K контекста за $2/$6 за миллион токенов, совместный проект SpaceXAI и Cursor. По заявлению xAI, решает задачи SWE-Bench Pro в 4 раза экономнее Opus 4.8 по output-токенам. В Cursor до 15 июля действует двойной лимит использования. Главные подвохи: задержка первого токена ~14 секунд по замерам Artificial Analysis и полная недоступность в EU.

Что такое Grok 4.5 и чем она отличается от предыдущих Grok?

Grok 4.5 — флагманская mixture-of-experts модель SpaceXAI с контекстом 500K токенов, выпущенная 8 июля 2026 года и обученная совместно с Cursor. Ключевое отличие от Grok 4.3 и всей линейки до неё — источник данных: в претрейне триллионы токенов реальных сессий «разработчик + агент» из Cursor, то есть модель училась не только на коде, но и на том, как агенты реально работают внутри живой кодбазы.

Партнёрство SpaceX и Cursor по обучению моделей анонсировали ещё 21 апреля, и Grok 4.5 — первый его результат. Cursor при этом прямо называет модель своей: «Cursor's most intelligent model, and the first we've built for more than software engineering». Composer 2.5 никуда не девается — Cursor разводит их по «разным весовым категориям»: Composer для быстрых правок, Grok 4.5 для длинных агентных задач.

Занятный штрих к релизу: 9 июля Маск написал в X, что «был явно неправ насчёт Anthropic — сейчас они очевидный лидер в AI, никто не выпустил модели уровня Mythos/Fable». Скриншот разошёлся по всем AI-пабликам. Выпустить свой флагман и тут же публично признать чужое лидерство — это новый жанр даже для Маска.

Сколько стоит Grok 4.5 и что говорят бенчмарки?

Базовый тариф — $2 за миллион input-токенов, $0.50 за кешированные, $6 за output. Fast-вариант дороже втрое по выходу: $4/$18. Для сравнения: Claude Opus 4.8 стоит $5/$25, GPT-5.5 — $5/$30, так что по прайсу Grok 4.5 играет в лиге среднего класса, а позиционируется как флагман.

Самая интересная цифра релиза — не точность, а токен-эффективность. По данным xAI, Grok 4.5 закрывает задачу SWE-Bench Pro в среднем за 15 954 output-токена, тогда как Opus 4.8 в режиме max тратит 67 020 — в 4.2 раза больше. Если цифра честная, реальная стоимость задачи получается ниже ещё сильнее, чем следует из прайса. Но это вендорский замер, и держать в голове стоит вот что: модель обучена на данных Cursor и меряется в том числе на CursorBench — собственном бенчмарке Cursor. Независимого подтверждения токен-эффективности пока нет.

Что есть независимого: Artificial Analysis уже прогнал модель через свой индекс. Intelligence Index — 54 при медиане 30 для reasoning-моделей той же ценовой категории, скорость генерации — 93 токена в секунду. То есть по интеллекту на доллар модель реально сильная. А вот время до первого токена — 13.95 секунды при медиане 2.77. Это не опечатка, и об этом ниже.

В Cursor модель доступна на всех планах, и до 15 июля включённое использование удвоено. В API — через console.x.ai:

curl -s https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
  }'

Пример из официальной доки, и он показательный: в median две классических ошибки (сортировка строковая по умолчанию и индекс без floor для чётной длины) — такие баги модель с обучением на реальных сессиях должна щёлкать.

Подводные камни

  • TTFT почти 14 секунд. По замерам Artificial Analysis, время до первого токена — 13.95 секунды против медианных 2.77 у моделей той же ценовой лиги. Для фоновых агентов это неважно, для интерактива — смерть: цепочка из 20 tool-вызовов принесёт больше четырёх минут чистого ожидания.
  • EU отрезана полностью. Cursor пишет прямо: «not yet available in the European Union in accordance with the EU AI Act». Обещают середину июля, но для европейских аккаунтов Cursor модели сейчас просто нет в пикере — ни за деньги, ни бесплатно.
  • Все цифры качества — вендорские. SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.1, токен-эффективность — всё это замеры xAI и Cursor, а CursorBench вдобавок их собственный бенчмарк, на данных которого модель училась. Независимый пока только Intelligence Index от Artificial Analysis.
  • Прайс с сюрпризами. Запросы длиннее 200K токенов тарифицируются по повышенной ставке, а Fast-вариант с его $18 за миллион output при агентной нагрузке съедает всю ценовую разницу с Opus.
  • Вопрос с приватностью данных обучения открыт. «Триллионы токенов реальных взаимодействий разработчиков» — а в анонсе ни слова о том, как это соотносится с Privacy Mode в Cursor и чьи именно сессии попали в датасет.

Альтернативы

  • Claude Opus 4.8 — эталон качества агентного кодинга за $5/$25. Дороже в разы, но именно его цифры xAI взяла как мишень для сравнения токен-эффективности.
  • GPT-5.6 Terra — вышла на день позже, 9 июля: уровень GPT-5.5 за полцены. Если нужен дешёвый флагман в API без привязки к редактору, сейчас главный конкурент за те же деньги.
  • Composer 2.5 — собственная быстрая модель Cursor. Слабее на сложных задачах, зато без 14-секундной задержки; для мелких правок внутри Cursor остаётся разумным дефолтом.

Вердикт

Если сидишь в Cursor — пробовать обязательно и именно на этой неделе: двойной лимит до 15 июля делает цену эксперимента нулевой, гонять стоит длинные агентные задачи, где обещанная токен-эффективность вообще имеет смысл. Если строишь интерактивных агентов через API — подожди: TTFT в 14 секунд по независимым замерам перечёркивает чат-сценарии, и это надо перепроверять после ближайших апдейтов инференса. Из EU вариантов пока нет вообще, обещание «середина июля» уже наступает — следи за анонсом.

Как попробовать

  1. В Cursor: обнови приложение, открой model picker и выбери Grok 4.5 — доступно на всех платных планах, до 15 июля с удвоенным лимитом.
  2. Дай ей реальную длинную задачу, а не hello world: «найди все места, где мы мутируем стейт напрямую, и перепиши на иммутабельные апдейты с тестами» — именно на таких цепочках видно заявленную экономию шагов.
  3. Для API: возьми ключ на console.x.ai, модель grok-4.5, эндпоинт /v1/responses — пример curl выше.
  4. Сравни счёт: прогони одну и ту же задачу на Grok 4.5 и своей текущей модели и посмотри в биллинге разницу по output-токенам — вендорские 4.2× легко проверить на собственной задаче.
$ ls ./related/

Похожие статьи

codex-cli-147-skills-import.md
Codex CLI 0.147 забирает скиллы прямо из Cursor и умеет сам себе одобрять команды. В том же релизе ужесточают песочницу
> · 7 мин

Codex CLI 0.147 забирает скиллы прямо из Cursor и умеет сам себе одобрять команды. В том же релизе ужесточают песочницу

Codex CLI 0.147.0 импортирует скиллы, которыми управляет Cursor, синхронизирует диалоги Claude и Cursor без дублей и добавляет флаг --approve-for-me с автоматически проверяемыми одобрениями. Плюс поддержка финальной спеки MCP 2026-07-28 и десяток правок песочницы. Команды export наружу по-прежнему нет.

ai cursor agents codex
openai-astra-critical-cyber.md
OpenAI не может исключить, что её будущая модель находит 0-day сама. Часть работ по Astra остановлена
> · 7 мин

OpenAI не может исключить, что её будущая модель находит 0-day сама. Часть работ по Astra остановлена

OpenAI объявила, что предварительные замеры Astra не позволяют исключить уровень Critical по кибербезопасности в её собственном Preparedness Framework. Это первый такой случай: все прежние модели, включая GPT-5.6 Sol, проходили уровнем ниже. Активности, не дотягивающие до усиленных требований, приостановлены, а мониторы теперь читают цепочку размышлений.

ai llm openai security
databricks-ai-coding-costs.md
Databricks выложила свою математику расходов на кодинг-агентов: минус 50% токенов от тюнинга харнесса, а Opus 5 вышел дороже Opus 4.8
> · 8 мин

Databricks выложила свою математику расходов на кодинг-агентов: минус 50% токенов от тюнинга харнесса, а Opus 5 вышел дороже Opus 4.8

Соучредитель Databricks с коллегами описал четыре рычага снижения расходов на агентный кодинг: тюнинг харнесса и кеша дал почти минус 50% токенов, роутер между моделями минус 30% средней цены задачи. Самое неприятное в статье: Stripe отказалась выдавать разработчикам Opus 4.7, а Databricks увидела рост стоимости при переходе с Opus 4.8 на Opus 5.

ai agents llm developer-tools
subscribe.sh

$ cat /dev/blog/updates

> Свежие заметки о программировании,

> DevOps и AI — прямо в мессенджер

./subscribe