摘要：本文深入研究埃隆・马斯克旗下 xAI 团队研发的大语言模子 Grok-3。Grok-3 依托强大的超等盘算底子设施，采用独特练习数据计谋与创新模子架构，在性能指标、功能特性及应用场景展现出明显上风，同时也引发技能争议与行业格局变更，对人工智能发展影响深远。
关键词：Grok-3；大语言模子；人工智能
一、弁言
随着人工智能技能的迅猛发展，大语言模子成为研究与应用的焦点。Grok-3 作为 xAI 团队的重要成果，依附其先进的技能架构和精良的性能，在众多大语言模子中脱颖而出，受到广泛关注。对 Grok-3 的研究，有助于深入理解当前大语言模子的发展趋势，推动人工智能技能的进一步创新与应用。
二、技能架构与练习
（一）超等盘算底子设施
Grok-3 摆设于田纳西州孟菲斯的超等盘算中央，初期配备超 10 万颗 NVIDIA H100 GPU，后扩展至 20 万颗，构建起全球最大的全互联 H100 集群。其 VRAM 总量达 1.2PB ，拥有 960 万 Tensor 焦点、218.88 亿 CUDA 焦点以及 192 万颗光线追踪焦点。全定制化网络拓扑使主干网络带宽突破 1Tbps，边缘节点延长低于 2 毫秒，为大规模并行盘算和高效练习提供坚实支撑。
（二）练习数据计谋
- 混淆数据源：采用传统数据集与合成数据集相结合的方式。传统数据集涵盖公开文本、学术论文、代码库等；合成数据集占比 35% ，借助强化学习天生模仿问题，广泛覆盖数学推
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