Grok: o chatbot de “busca máxima pela verdade” de Elon Musk

Grok é um chatbot de inteligência artificial generativa desenvolvido pela xAI, empresa de pesquisa fundada por Elon Musk. Assim como outros chatbots populares, o Grok pode gerar textos ou códigos, analisar dados e resolver problemas complexos. No entanto, o que diferencia o Grok é seu senso de humor e seu pensamento inovador. Neste artigo, exploraremos a história, os recursos e as características marcantes do chatbot.

A história do Grok

Elon Musk cofundou a OpenAI (conhecida pelo ChatGPT) em 2015, mas deixou a empresa três anos depois porque “não concordava com algumas das coisas que a equipe da OpenAI queria fazer”.

Em abril de 2023, Elon Musk disse em uma entrevista que o ChatGPT era politicamente correto demais, enquanto ele pretendia criar “uma IA que buscasse a verdade máxima e tentasse entender a natureza do universo”. O nome provisório para esse projeto era TruthGPT (derivado da palavra inglesa “truth”, que significa “verdade”).

Elon Musk apresentando o TruthGPT

Eles acabaram mudando o nome para Grok, inspirado no romance de ficção científica de Robert A. Heinlein, de 1961, “Stranger in a Strange Land”, onde o termo “grok” significa compreender algo de forma profunda e intuitiva.

• A primeira versão do Grok foi lançada em novembro de 2023.
• Em março de 2024, foi atualizado para Grok-1.5, apresentando recursos lógicos de ponta e uma janela de contexto maior, com 128.000 tokens.
• Em dezembro de 2024, o Grok-2 foi lançado. Esse modelo podia processar tanto texto quanto imagens.
• Finalmente, o Grok 3 foi lançado em fevereiro de 2025. Elon Musk chamou este modelo de “assustadoramente inteligente”.

Esta nova versão foi treinada no supercomputador Colossus, com 10 vezes o poder computacional dos modelos de última geração anteriores.

Desempenho do Grok

Elon Musk afirma que o Grok 3 é a IA mais inteligente da Terra. Será que é realmente tão bom quanto anunciam? Vamos ver:

• O Grok 3 apresenta uma precisão 20% maior em comparação com seu antecessor, verificada por meio de benchmarks de NLP e IA padrão do setor.
• Velocidade de processamento 25% mais rápida e precisão 15% maior na compreensão de linguagem natural e geração de respostas em comparação com o ChatGPT o1 pro e o DeepSeek R1.
• Resultados impressionantes em benchmarks de matemática, ciências e programação.

Matemática, ciências, programação

Mais benchmarks:

Como podemos ver nas imagens acima, o Grok 3 é extremamente bom em:

• matemática (AIME'25 e AIME'24)
• ciências naturais, como biologia, física e química (GPQA)
• codificação (LCB)
• compreensão multimodal (MMMU)

O benchmark MMMU, por si só, inclui 11.500 perguntas que abrangem disciplinas de várias áreas, incluindo Arte e Design, Negócios, Saúde e Medicina, Ciências, Ciências Humanas e Sociais, e Tecnologia e Engenharia.

Exemplo de MMMU

A versão inicial do Grok-3 (codinome “Chocolate”) garantiu a primeira posição na LMSYS Arena (uma plataforma projetada para avaliar e comparar diferentes modelos de linguagem de grande porte em um ambiente competitivo), tornando-se o primeiro modelo de IA a ultrapassar a pontuação de 1400 em todas as categorias.

Modelos atuais do Grok

O Grok 3 está disponível em diferentes formatos e tamanhos. O modelo principal é chamado simplesmente de Grok 3. Ele possui profundo conhecimento nas áreas de finanças, saúde, direito e ciências. Um modelo mais leve é chamado de Grok 3 mini. Ele é rápido, inteligente e ótimo para tarefas baseadas em lógica que não exigem profundo conhecimento na área.

Além disso, existem variantes rápidas (grok-3-fast-beta e grok-3-mini-beta) que utilizam exatamente o mesmo modelo subjacente e oferecem uma qualidade de resposta idêntica, mas são fornecidas numa infraestrutura mais rápida, resultando em tempos de resposta significativamente mais rápidos.

O Grok pode analisar imagens (descrever imagens, identificar objetos, ler texto):

• Tamanho máximo da imagem: 10 MiB
• Número máximo de imagens: sem limite
• Tipos de arquivos de imagem suportados: jpg, jpeg, png
• Qualquer ordem de entrada de imagem/texto é aceita

Além disso, o Grok é capaz de gerar imagens de alta qualidade usando seu modelo de geração de imagens autorregressivas, codinome Aurora. Este modelo tem suporte nativo para entrada multimodal, permitindo-lhe inspirar-se ou editar diretamente imagens fornecidas pelo utilizador. Tenha em atenção que o Aurora está disponível na plataforma X, mas pode não estar disponível noutras plataformas.

Os modelos Grok na API oficial não estão ligados à Internet, o que significa que não têm conhecimento dos acontecimentos mundiais após 17 de novembro de 2024.

Formação do Grok

O desenvolvimento do Grok 3 foi impulsionado pelo supercomputador Colossus da xAI, que roda em 200.000 GPUs Nvidia H100 e H200. O novo modelo recebeu 200 milhões de horas de treinamento em GPU – 10 vezes mais do que o Grok-2. Graças a esse enorme salto em poder computacional, o Grok 3 pode processar vastos conjuntos de dados com eficiência sem precedentes, ao mesmo tempo em que alcança uma precisão ainda maior.

Os desenvolvedores ajustaram a abordagem de treinamento incorporando conjuntos de dados sintéticos, mecanismos de autocorreção e aprendizado por reforço para melhorar o desempenho do Grok 3:

• Conjuntos de dados sintéticos. São dados gerados artificialmente para imitar dados do mundo real sem usar informações confidenciais ou proprietárias. Eles são usados para treinar modelos de linguagem, simulando vários cenários, garantindo um conjunto de dados diversificado e controlado que aumenta a eficiência do aprendizado e aborda as preocupações com a privacidade dos dados.
• Mecanismos de autocorreção. O Grok-3 tem uma capacidade integrada de verificar os fatos e refinar suas próprias respostas ao longo do tempo. O sistema compara suas respostas com fontes confiáveis, identifica onde errou e ajusta sua abordagem para a próxima vez. Essa autoaperfeiçoamento contínuo significa que, quanto mais você o usa, menos erros ele comete, aproximando-se gradualmente da precisão humana em suas respostas. Não é perfeito, mas foi projetado para aprender com cada interação.
   
• Aprendizagem por reforço. Um tipo de aprendizado de máquina em que um modelo de IA aprende recebendo recompensas ou penalidades por suas ações, muito parecido com a forma como os humanos adquirem habilidades por meio da experiência. O sistema é treinado para maximizar resultados positivos por meio de tentativa e erro, melhorando suas capacidades de tomada de decisão.

Essas técnicas ajudam a reduzir respostas incorretas, conhecidas como alucinações, usando várias etapas de validação e se adaptam de forma mais eficaz por meio da autoavaliação e do aprendizado contínuos.

Para tornar as respostas do Grok mais naturais e relevantes, os desenvolvedores introduziram ciclos de feedback humano (um método de treinamento em que humanos avaliam a precisão, relevância e utilidade do conteúdo gerado artificialmente) e treinamento contextual (que ensina o bot a considerar interações anteriores, a intenção do usuário e as informações ao redor para gerar respostas mais precisas e relevantes).

Características únicas do Grok

Enquanto a maioria dos modelos de IA mantém um tom formal (e muitas vezes parece robótico), o Grok 3 se destaca por seu estilo ousado e irônico. Ele não tem medo de usar humor, sarcasmo e frases não convencionais. O Grok prioriza respostas factuais e imparciais, muitas vezes desafiando narrativas populares. Enquanto outras redes neurais evitam discutir temas complexos, o Grok adota uma abordagem diferente. Ele não tem medo de discutir filosofia, política ou dilemas éticos. O Grok pode considerar vários pontos de vista e até admitir quando não tem certeza — uma honestidade rara entre os chatbots. Isso faz com que o Grok pareça um parceiro de conversa, em vez de uma máquina de respostas genéricas.

O Grok 3 é útil para agricultores, empresários, motoristas e criadores de conteúdo.

O Grok foi criado com a missão de fornecer respostas verdadeiras e úteis ao máximo. O bot se destaca ao lidar com perguntas complexas ou abertas. Enquanto muitos chatbots se destacam em fatos rápidos ou respostas programadas, o Grok foi projetado para lidar com consultas complexas, especialmente em áreas como ciência e pensamento crítico. Ele pode dividir tópicos complexos, como mecânica quântica ou dilemas éticos, em explicações fáceis de entender, sem simplificá-los. Isso o torna uma opção ideal para usuários que desejam mais do que respostas superficiais, sejam eles estudantes, pesquisadores ou mentes curiosas.

Além disso, os usuários observam que este bot censura suas respostas muito menos do que o ChatGPT ou o Claude. No entanto, o Grok possui protocolos de segurança para impedir instruções prejudiciais ou ilegais, como construir uma bomba. Se você perguntasse, o bot desviaria a conversa — talvez explicando a ciência dos explosivos de uma forma geral e não instrutiva ou dizendo: “Não vamos explodir coisas; que tal explorarmos algo menos... combustível?” Isso equilibra a abertura com a responsabilidade, ao contrário de alguns chatbots que podem encerrar a conversa completamente ou fornecer respostas excessivamente vagas.

O futuro do Grok

Elon Musk mencionou em uma transmissão ao vivo que o Grok 3 em breve incluirá um modo de voz, no qual os usuários poderão conversar com o chatbot Grok por meio de comandos falados e receber respostas vocais geradas por IA. Com a introdução do modo de voz no Grok 3, os usuários terão uma experiência mais natural e interativa com a IA, obscurecendo as linhas entre a comunicação humana e a comunicação entre máquinas.

Recursos premium, como DeepSearch, modo Think e modo Big Brain, estarão disponíveis para um público mais amplo. DeepSearch é o mecanismo de pesquisa do Grok. Ele foi projetado para acessar as últimas notícias em tempo real, sintetizar informações importantes, raciocinar sobre fatos e opiniões conflitantes e destilar clareza da complexidade. O modo Think fornece uma abordagem de cadeia de pensamento para o prompt do usuário. O resultado é um detalhamento passo a passo do raciocínio do modelo. É adequado para perguntas complexas que exigem lógica cuidadosa, como problemas matemáticos, questões filosóficas ou explicações técnicas. O modo Big Brain é um modo mais expansivo, criativo ou computacionalmente intensivo que aproveita um contexto mais amplo, reconhecimento avançado de padrões ou uma base de conhecimento maior. É ideal para lidar com perguntas multifacetadas ou abertas, gerar ideias inovadoras ou conectar pontos em diversos domínios. Esse modo pode simular um nível mais alto de abstração ou intuição.

Quanto ao hardware, o supercomputador Colossus da xAI é o maior e mais poderoso sistema de treinamento de IA do mundo. Construído em apenas 122 dias — mais rápido do que qualquer um poderia prever —, ele inicialmente funcionava com 100.000 GPUs Nvidia H100.

Tempo de construção – 122 dias

Em impressionantes 92 dias, a xAI dobrou sua capacidade para 200.000 GPUs ao integrar os novos e mais potentes chips Blackwell H200 da Nvidia. Esse enorme aumento de potência é apenas o começo. A xAI planeja expandir o Colossus para 1 milhão de chips, abrindo caminho para futuros modelos Grok que serão ainda mais potentes e inovadores. As futuras iterações do Grok poderão ser capazes de lidar com fluxos de vídeo, áudio e dados em tempo real.

À medida que essas tecnologias evoluem, elas têm o potencial de transformar indústrias, aprimorar o aprendizado e expandir nosso conhecimento coletivo de maneiras que estamos apenas começando a compreender. A jornada do Grok, de um chatbot baseado em texto a uma entidade multimodal e interativa em tempo real, é uma prova do rápido ritmo da inovação em IA, prometendo tempos emocionantes para usuários, desenvolvedores e a comunidade tecnológica em geral.

O Grok 4 está previsto para ser lançado até o final de 2025.