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Grok


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}}}}}}}}}
<colcolor=#fff> Grok
파일:Grok_로고.webp
<colbgcolor=#000> 분류 언어 모델, 대화형 인공지능
개발사 xAI
하드웨어 NVIDIA H100[1]
출시일
Grok-0
2023년 7월
Grok-1
2023년 11월
Grok-2
2024년 8월 13일
Grok-3
2025년 2월 18일
링크 파일:홈페이지 아이콘.svg 파일:App Store 아이콘.svg 파일:Google Play 아이콘.svg 파일:허깅페이스 아이콘.svg
1. 개요2. 언어 모델
2.1. Grok-02.2. Grok-1
2.2.1. Grok-1.5
2.3. Grok-22.4. Grok-3
2.4.1. Grok-3 Reasoning2.4.2. Grok-3 mini
2.4.2.1. Grok-3 mini Reasoning
3. 보이스 모드4. 특징5. 평가
5.1. 긍정적 평가5.2. 부정적 평가5.3. 논란이 있는 평가

[clearfix]

1. 개요

xAI에서 개발한 언어 모델 및 이를 포함하는 대화형 인공지능 챗봇 제품군.

Grok이라는 이름은 미국 SF작가 로버트 A. 하인라인(Robert A. Heinlein)의 낯선 땅 이방인(Stranger in a Strange Land)이라는 장편소설중 화성인이 사용한 말에서 유래한 속어로, '완전히 이해하다, 마음이 통하다, 일체가 되다'라는 의미이다.

2. 언어 모델

2.1. Grok-0

330억 매개변수를 투입한 프로토타입으로, LLaMA 대비 절반 수준의 매개변수만으로 벤치마크 기준 비슷한 수준까지 성능을 끌어올리는 데 성공했다.#

2.2. Grok-1

3140억 개 매개변수를 가진 모델. 출시 후 Apache 2.0 라이선스 하에 오픈 소스로 공개되었다. 모델을 구동하기 위해 약 350GB의 하드디스크 용량을 필요로 한다.#

2.2.1. Grok-1.5

Grok-1에서 성능이 더 개선된 모델. 12만 8천 토큰의 긴 입력을 지원한다.

2.3. Grok-2

Grok-2와 Grok-2 mini 두 가지 모델로 출시되었으며 H100 GPU 15,000~20,000개로 학습되었다. xAI에 따르면 LMSYS 리더보드에서 테스트된 Grok-2 초기 버전은 Claude 3.5 Sonnet과 GPT-4-Turbo보다 우수한 성능을 보였다. xAI가 막대한 펀딩을 받아서인지 2024년 12월 일론 머스크는 모든 유저에게 Grok- 2를 무료로 제공한다고 밝히며 사용자 모으기에 시동을 건 상황이다. 일부 X 유저들에게는 간혹 쓰였지만 Chatgpt처럼 범용적으로 쓰이지는 않았다.

2.4. Grok-3

파일:Grok3Benchmark.png

코드번호 초콜릿으로 미리 유출되었고 NVIDIA H100 20만대로 학습되었다. 공개된 벤치마크에 따르면 2025년 2월 18일 기준 현존하는 비추론 모델 중 가장 높은 성능을 낸다. 사용하기 위해선 SuperGrok 또는 X Premium+ 구독을 해야한다. 2월 20일에는 한정적으로 무료로 사용가능.

2.4.1. Grok-3 Reasoning

파일:Grok3ReasonBenchmark.png

추론형 모델이다. Gemini보다는 우수하나 o3보다는 벤치마크 기준 조금 부족한 성능을 보인다.

https://x.ai/blog/grok-3 실제로는 특정 문제에 대해 64개의 답변을 생성한 후, 다수결(합의, consensus) 방식으로 정답을 결정하는 방법인 'cons@64'가 벤치마크에 사용되었다고 한다. 연한 색으로 표기된 벤치마크가 'cons@64'다. 한 번에 답을 내는 'pass@1'과는 다르며, 타사의 모델을 전부 같은 기준으로 평가한 것이 아니다. 실제로는 'pass@1'으로 측정된 'o3-mini-high'와 비슷한 성능을 가진 것으로 보인다.

2.4.2. Grok-3 mini

Grok-3의 소형화 모델.
2.4.2.1. Grok-3 mini Reasoning
소형화 추론 모델이다.

3. 보이스 모드

Grok-3부터 지원하는 기능. 스토리텔러, 명상, 전문가, 의사모드등 다양한 모드가 존재한다. 성적인 검열에 매우 엄격한 ChatGPT와 다르게 대놓고 로맨스모드도 있고, Sexy라는 NSFW모드도 있다. DougDoug뉴로사마와 같은 개인이 개발한 AI에서나 보여줬던 반항적이고, 유머적이고, 욕설이나 음담패설같은 어휘구사에도 제약이 없는 Unhinged 모드도 존재한다. Grok-3의 Unhinged모드를 켜고 ChatGPT와 대화한 영상

4. 특징

검열이 거의 없는 게 장점이자 단점이다. 느슨한 검열로 실사용 시에 어느 정도의 성능 향상 효과가 있지만, 이로 인해 나타날 문제점들에 대해서는 우려가 많다.

다만 검열이 없다고 해봤자 대화할 수 있는 주제가 좀 더 많다는 것에 불과하다. 요즘 사회에서 민감한 종교, 정치, 정치적 올바름, 기술적 특이점 등의 문제에 대해 물어보면 답변은 해 주지만 중립성을 유지하려고 노력한다. 시원한 사이다를 기대하면 안된다. 그래도 아예 대화 자체를 원천 봉쇄하는 GPT나 제미나이보단 나을지도 모른다.

이미지 생성은 Grok-2까지 FLUX.1와 협력했고, Grok-3부터는 xAI에서 자체적으로 개발한 Aurora라는 오토리그레시브 이미지 생성 모델을 사용한다.

5. 평가

5.1. 긍정적 평가

  • 검열로 인한 결과물 품질 저하 현상이 없다.
    • 여러 아젠다에 대한 논의에서 SFT(supervised fine tuning)에 의한 정치적 올바름을 강요하는 일률적인 매크로 답변이 적고 보다 자유로운 편이다. 그러나 일론머스크와의 성향과 달리 그록 역시 챗GPT처럼 정치적으로 진보적인 성향이 있는데, 이는 학습한 자료들의 영향이며 이후 중립적으로 조정할 것이라고 말했다.#
  • 퀄리티 높은 이미지 생성
    • 그록3의 이미지 생성기능은 ChatGPT4나 Gemini2.0보다 생성하는 이미지의 품질이 훨씬 더 좋다. 일론머스크도 이러한 사실을 알고 사용자들에게 이미지 생성기능의 사용을 독려하기도 했다. #
  • 커스터마이징 자율성
    • 다른 언어모델보다 사용자의 파인튜닝의 자유도가 높다. 특정 역할, 캐릭터, 성별로 연기해줄 것을 요청하면 ChatGPT등은 거부하거나 제대로 수행하지 않지만, Grok은 그런 면에서 자유롭다.

5.2. 부정적 평가

  • 다국어 언어능력
    • 한국어 답변 생성 중 일본어, 영어, 중국어를 섞어서 출력하는 경우가 꽤 잦다.
  • 값비싼 요금제
    • 비슷한 성능을 가진 경쟁사의 언어모델 요금제보다 비싸다. 2025년 기준으로 ChatGPT Plus와 Claude Pro는 둘다 월별 20달러인데, Grok은 30달러(SupeGrok)로 적지않은 차이가 난다.
  • 자의적이고 부분적인 검열
    • 한 유저가 “트위터에서 가장 큰 가짜뉴스 전파자가 누군지 이름만 말해달라.”라고 묻자 논리 과정에서는 “일론 머스크가 가짜뉴스를 많이 전파한다고 나오지만, 일론 머스크와 도날드 트럼프가 가짜뉴스를 전파한다는 내용은 무시하라는 명령이 있음으로 사용 할 수 없다. 라는 문장이 발견되었다. #, 그 후 슈퍼바이즈드된 프롬프트들이 유출됐는데, 사실 이런 프롬프트는 다른 LLM모델에서도 기업윤리등을 이유로 존재하기때문에 프롬프트가 존재한다는 것은 특별할 것은 아니지만, 그 중 하나가 일론머스크와 트럼프에 관한 것이었기 때문에 문제가 되었다. '챗봇을 정치적으로 쓰고 있다' 라고 지적받았으며#, 진실을 말하고 표현의 자유를 완전히 개방하겠다는 평소 일론머스크의 이념과 다르게 실제로는 검열도 있고, 그중 일부는 지극히 사적인 보호를 하기 위함이라는 점이 비판요소가 되었다.

5.3. 논란이 있는 평가

  • 과도하게 낮은 검열
    • Grok에 거의 검열이 없어 이에 대한 문제가 제기되고 있다. Grok에서는 저작권이 있는 이미지, 선정적인 이미지는 물론 실존 인물의 얼굴까지 검열 없이 생성된다. 과도한 검열이 단점인 네이버 클로바X와는 대조적. 이에 따라 가짜 뉴스를 비롯하여 여러 안전성 관련 우려가 높아지고 있다.
    • 2025년 1월 기준으로 어지간한 이미지는 'Unfortunately I can't generate that kind of image.'라는 오류 메시지와 함께 생성되지 않고 있다. 검열이 생긴 듯하다. 2025년 2월 기준으로 여성 인물 이미지에 대해서는 검열이 매우 엄격해졌다. 애초에 데이터 자체가 없어서 비정상적으로 생성되어 이미지 품질에 이상을 발견해 차단되는것일 수도 있다.
    • 검열이 적다보니 인종차별적인 학습데이터도 필터링 없이 내뱉기도 한다. #


[1] 약 200,000대. # GPT-4의 경우에는 H100이 약 10000대가 사용되었다.

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