马斯克：Grok 4.8 本周完成训练，参数量冲到 2.5 万亿，全新 C++ 软件栈喂出来

事件核心：发生了什么

根据 AIbase 报道，马斯克公开表示 Grok 4.8 的参数规模为 2.5 万亿，训练在本周结束，随后进入强化学习阶段。他强调这次使用的是“完全新写的 C++ 软件栈”，而非沿用旧有训练框架。此前 Grok 4.7 原定 9 月 12 日发布，后被推迟数日，马斯克给出的理由是强化学习阶段对“回答长度”的惩罚过重，导致模型过早放弃难题，无法学会仔细检查自己的输出。这一训练障碍目前是否已解决，公开信息显示马斯克未做进一步说明。

为什么重要

2.5 万亿参数属于当前闭源大模型的第一梯队量级，直接对标 GPT-4 系列和 Gemini 高端版本的规模叙事。更值得注意的是那套 C++ 软件栈：主流大模型训练长期依赖 Python 生态加 CUDA 内核，自研底层栈若真能跑通，意味着 xAI 在训练效率、算力调度和成本控制上想拿到更多主动权。结合此前 4.7 推迟的原因，可以看出 Grok 的训练瓶颈不只是算力，还有强化学习阶段的奖励设计——这类问题在推理模型竞争中正变得越来越关键。

对用户/开发者/创作者的影响

对普通用户来说，Grok 4.8 何时开放、以什么价格开放，比参数量更有意义。对开发者而言，若 xAI 后续开放 API，2.5 万亿参数模型的推理成本会是接入前必须评估的变量；自研 C++ 栈如果带来推理侧优化，也可能反映在 API 定价上。对创作者和企业采购方，目前公开信息显示 Grok 的定位仍偏向实时信息与 X 平台生态，是否能稳定承接长文档、代码和多模态任务，需要等实测。

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值得关注的后续

一是 Grok 4.8 强化学习阶段是否再次延期，4.7 的教训说明奖励设计仍是变量。二是那套 C++ 软件栈是否会被官方进一步披露，包括是否影响训练速度和推理成本。三是 2.5 万亿参数模型的实际表现，能否在推理、代码和工具调用上缩小与头部闭源模型的差距。这些将决定 xAI 在下一轮大模型竞争中是继续追赶，还是真正进入第一梯队。

来源：AIbase