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8月11日，刚刚，马斯克旗下的xAI宣布，Grok 4现已向全球所有用户免费开放！

在自动模式，Grok会自动将复杂查询路由到Grok 4；选择“专家模式”后，使用的始终是Grok 4。xAI称，为了让用户更好地探索Grok 4的全部潜力，该公司暂时设置了“慷慨的使用限制”。

Grok 4的免费可用，正值GPT-5发布后不久。GPT-5选择在发布即日起向所有免费、Plus、Pro、Team用户推出，所有用户均有使用权限。Grok-4此时的免费，或许也是为了跟上竞争对手的节奏。上周，马斯克还透露将会在本周开源Grok 2，不过，用户们却先迎来了Grok 4的免费。

然而，这则消息一经发布，便引得广大网友争相吐槽。付费用户感到被狠狠“背刺”，Grok现在共拥有30美元/月和300美元/月两档订阅方案。如果xAI将Grok 4向免费用户大额度开放，那么入门级订阅用户的30美元，可能就打水漂了。

而免费用上Grok 4的用户发现，xAI口中的“慷慨的使用限制”，其实是每12小时内最多使用5次Grok 4。到达限制后，Grok App就会陷入完全不可用的状态，选择任何模式都无法改变。

对于用户的上述疑问，xAI和马斯克都尚未给出官方回复。不过，当用户向Grok询问是否应该取消订阅时，Grok给出了这样的回答：

与此同时，马斯克还宣布，Grok的视频生成服务Grok Imagine的改进版本现已可用，xAI和x平台订阅用户升级App后可以体验。

更新日志显示，Grok Imagine现在支持分享生成的视频，修复了视频下载问题，并新增视频静音与取消静音的功能。聊天方面，新版Grok App增加了图片审核机制，并新增了对终止操作后的反馈信息和反馈入口。这些升级似乎是对Grok日前生成涉及名人的敏感视频的回应。

我也第一时间体验了升级后的Grok App。Grok 4现已出现在免费用户的模型选择中，但Grok 4 Heavy仍不可用。

在用中文提问时，Grok 4倾向于先将问题翻译成英文，以便于后续搜索相关信息。智东西尝试让Grok 4打造一个与GPT-5同款的3D动画，用于解释流体力学的基本概念——伯努利原理。

Grok 4在拿到问题后，会对问题进行拆解，并根据问题内容搜索相关网页。可以看到，它在查阅了111个页面后，决定开始回答问题。

然而，最终Grok 4却没能交付一行代码，回答奇怪地终止了。

直到再次细化要求，并提供更为具体的指令后，Grok 4才开始撰写代码，最终结果如下。

我还让Grok 4写一条推文，安抚Grok付费用户的情绪。Grok 4先是拒绝了这一请求，然后在第二次提出请求后，给出了如下回复：

可以看到，Grok 4对即时发生的事件有不错的理解，也能准确找出对应推文。给出的回答在安抚用户方面能起到一定作用，给用户带了个“高帽”，称虽然免费开放，但付费用户能支持xAI探索AI技术前沿的愿景。在这则问答后，智东西也耗尽了12小时内的5次免费使用机会。

结语：Grok 4免费，能收获更多用户吗？

近期，价格越来越低廉、甚至接近免费的AI服务，已经成为行业大势所趋。OpenAI选择将部分模型开源，并向所有用户免费提供最新的GPT-5系列模型；而国内的诸多大模型玩家们也纷纷将自家旗舰模型开源，供用户自由部署。随着AI技术的不断成熟，或许会有越来越多的企业选择以更为亲民的价格提供AI服务，以扩大用户群体，获得规模效应。

马斯克的Grok 4也成为了上述趋势的一部分。然而，价格并不是阻碍这款模型获得用户广泛使用的唯一原因。Grok 4对争议话题的非主流观点，以及xAI对技术细节的三缄其口，都让用户对这款模型持保留态度。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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