Bolehkah saya jalankan Grok 4.20 Multi-Agent secara tempatan?

Tidak — xAI belum mengeluarkan berat terbuka untuk model ini, jadi ia hanya akses API.

Berapa kosnya dan berapa besar konteksnya?

API dikenakan harga $1.25 setiap sejuta token input dan $2.50 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 2,000,000 token.

Bagaimana ini berbeza daripada Grok 4.20 standard?

Varian ini dibina khusus untuk aliran kerja multi-agen — pelbagai agen beroperasi secara selari untuk mengkoordinasi penggunaan alat dan mensintesis maklumat — bukannya mengendalikan satu prompt dalam satu langkah.

Grok 4.20 Multi Agen

5262°

#llm #x-ai #penglihatan #penalaran #ejen #penyelidikan

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

SpaceXAI | konteks token 2,000,000 | $1.25/M input, $2.50/M output. Grok 4.20 Multi-Agen adalah varian Grok 4.20 SpaceXAI yang direka untuk aliran kerja kolaboratif berasaskan agen. Beberapa agen beroperasi secara selari untuk menjalankan penyelidikan mendalam, menyelaraskan penggunaan alat, dan mensintesis maklumat merentasi tugas kompleks. Tingkah laku usaha penaakulan:

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Grok 4.20 Multi-Agent adalah model berat tertutup dari xAI yang dibina khusus untuk aliran kerja di mana pelbagai agen berjalan secara selari — mengkoordinasi penggunaan alat, membahagikan tugasan penyelidikan, dan menggabungkan hasil. Tetingkap konteks 2,000,000 token menjadikannya praktikal untuk set dokumen benar-benar besar atau sesi agen yang berjalan lama. Jika kerja anda hanya satu prompt dan satu jawapan, varian ini berlebihan; ia layak apabila tugasan mempunyai bahagian bergerak.

Dikenali untuk

Koordinasi multi-agen selari untuk penyelidikan mendalam dan penguraian tugasan kompleks.
Konteks dua juta token — salah satu yang terbesar tersedia pada API produksi.
Keupayaan visi bersama penaakulan teks.
Direka untuk penggunaan alat dan sintesis maklumat merentasi aliran kerja berbilang langkah panjang.

Berhati-hati dengan

Berat tertutup sahaja — tiada penyebaran tempatan, tiada penggunaan luar talian.
Overhed multi-agen bermakna kos boleh bertambah dengan cepat sepanjang sesi panjang.
Harga dan tingkah laku usaha penaakulan tepat hanya sebahagiannya didokumenkan oleh xAI.

Terbaik untuk

Ejen dan penggunaan alat

Arahan untuk cuba

Kajian mendalam landskap persaingan

Anda sedang menyelidik rantaian bekalan bateri kenderaan elektrik. Kenal pasti lima pembekal litium terbesar mengikut jumlah, peta pengeluar kereta yang dibekalkan setiap satu, tandakan sebarang titik kegagalan tunggal dalam rantaian, dan hasilkan taklimat satu muka surat dengan ringkasan risiko. Petik penaakulan anda pada setiap langkah.

Tugas sintesis pelbagai sumber

Saya akan tampal tiga laporan penganalisis tentang permintaan semikonduktor di bawah. Baca ketiga-tiga, kenal pasti di mana mereka bersetuju, di mana mereka bertentangan, dan hasilkan ramalan yang diselaraskan dengan nota keyakinan pada setiap dakwaan. Laporan: [tampal di sini]

Latihan perancangan agen

Pecahkan tugasan melancarkan produk SaaS kecil kepada aliran kerja selari. Untuk setiap aliran, senaraikan keputusan utama, pergantungan pada aliran lain, dan titik paling awal setiap satu boleh bermula. Bentangkan hasil sebagai pelan projek berstruktur yang boleh dilaksanakan oleh pasukan kecil dengan segera.

Bandingkan dengan

Grok 4.7
Model hanya API
konteks 500,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Grok 4.6
Model hanya API
konteks 500,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Grok 4.5
Model hanya API
konteks 500,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Grok Build 0.1
Model hanya API
konteks 256,000 token · Input $1.00/M, output $2.00/M

Lebih banyak model teks dari x-ai

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Grok 4.20 Multi-Agent secara tempatan?: Tidak — xAI belum mengeluarkan berat terbuka untuk model ini, jadi ia hanya akses API.
Berapa kosnya dan berapa besar konteksnya?: API dikenakan harga $1.25 setiap sejuta token input dan $2.50 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 2,000,000 token.
Bagaimana ini berbeza daripada Grok 4.20 standard?: Varian ini dibina khusus untuk aliran kerja multi-agen — pelbagai agen beroperasi secara selari untuk mengkoordinasi penggunaan alat dan mensintesis maklumat — bukannya mengendalikan satu prompt dalam satu langkah.

Keputusan Kapten
Alat yang tepat apabila tugasan anda benar-benar memerlukan agen selari dan konteks besar; membazir untuk apa sahaja yang boleh ditangani oleh satu prompt.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Grok 4.20 Multi Agen ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm x-ai penglihatan penalaran ejen penyelidikan konteks panjang

Layari mengikut keluarga model