效率前沿CF-1.3Paretoreasoning

Grok 4.1 Fast

Grok 4.1 Fast 定位為「效率前沿」:Cheese Index 68.2(#7)。在能力與成本之間不可被支配,適合短名單第一輪。場景上最貼近「成本優先」。

2026-07-22 快照。 xAI · 4 路交叉訊號 · Pareto · Ops 68.0 · 最佳 Fit 成本優先 · xAI

CHEESE INDEX
67.8#7
DEPTH
72.8
OPS
68.0
VALUE
96.79
BALANCE
51.6
CONSENSUS
51.6
Σ COST
$0.7
LATENCY
711 ms

優勢訊號

  1. 落在成本-能力 Pareto 前沿:同成本難找到明顯更強、同能力難找到明顯更便宜。
  2. 多軸共識 96.0,交叉訊號分歧較小。
  3. 部署體感 Ops 68.0(延遲約 711.0 ms),適合延遲敏感路徑。
  4. 專長「reasoning」相對群體抬升 +37.4。
  5. 場景 Fit 首選「成本優先」(82.2)。

風險與缺口

  1. 長程軸覆蓋不足,長 horizon 任務勿只看總指數。
  2. 指標為保留/封存快照,決策前請確認是否需刷新。

深度雷達

codingagentmathknowleinstrumultimmultilreason

實線=本模型 · 虛線=群體中位

芝士軸

coding67.5
agent71.6
horizon23.2

場景 Fit

★ 成本優先82.2
均衡穩健73.5
編碼代理70.3
長程任務49.2
生成原型46.7

關鍵取捨

能力 vs 帳單

指數 68.2 對應 Σ $0.7/MTok,Value 97.5。高指數不自動等於該買——看任務失敗成本是否撐得住溢價。

指數 vs 體感

Ops 68.0 與 Index 68.2 是否同向?若指數高但延遲差,適合作離線/批次,而非同步對話主路徑。

均衡 vs 尖峰

三軸平衡 96.0。分歧小,適合通用預設。

專長對齊

相對群體在「reasoning」抬升 +37.4。任務面不匹配時,抬升無法兌換成產品價值。

部署體感

Ops68.0
Latency711 ms
Throughput195.5
I / O$0.2 / $0.5

體感分數偏高:較適合作同步互動主路徑,仍需尖峰壓測。

驗證清單

  • 用 3–5 個自家真實任務(含失敗案例)跑 A/B,勿只看排行分數。
  • 記錄延遲 p50/p95、錯誤率與單位任務成本,對齊 Ops/Value 敘事。
  • 若作預設模型:設好降級備援(更便宜或更快的分流模型)。
  • 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI,決定是否留在短名單。

能力細節

coding ★67.5
agent ★71.6
knowledge ★70.5
instruction ★75.7
multimodal ★86.2
multilingual ★72.8
reasoning ★82.3