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El desarrollo con Grok 4 es más rápido, más inteligente y más dinámico
Umělá inteligenceJuly 11, 2025|2 min

El desarrollo con Grok 4 es más rápido, más inteligente y más dinámico

El modelo que fue el primero en superar la barrera del 15% en la extremadamente exigente prueba ARC AGI 2.0. Un modelo que se supone más inteligente que toda una generación de estudiantes de posgrado...

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El modelo que fue el primero en superar la barrera del 15% en la extremadamente exigente prueba ARC AGI 2.0. Un modelo que se supone más inteligente que toda una generación de estudiantes de posgrado. Hablamos de Grok 4, la última inteligencia artificial de xAI.

Mientras muchos modelos de lenguaje llaman la atención por su volumen de parámetros y multimodalidad, Grok 4 toma un camino diferente. Combina rendimiento con una arquitectura diseñada para el entendimiento profundo, el razonamiento deductivo y la capacidad de asistir a los desarrolladores en su trabajo diario. En este artículo veremos cómo se desempeña Grok en la práctica y, lo más importante, qué ofrece a los programadores que buscan algo más que un generador automático de sintaxis.

ARC AGI como primer hito superado

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Grok 4 logró 15,3% en la prueba ARC AGI 2.0, una de las pruebas más exigentes de inteligencia general, enfocada en la capacidad de resolver problemas lógicos, matemáticos y lingüísticos similares a tests de IQ. Para comparar: GPT-4 ronda el 13%, Gemini 2.5 Pro y Claude 3 Opus están ligeramente por debajo de ese umbral. Este resultado confirma un alto nivel de capacidad de razonamiento, una competencia clave para tareas de desarrollo que requieren más que solo generación de sintaxis. ARC benchmark - Allen Institute for AI
Modelo Puntuación ARC AGI 2.0 HumanEval Rango Codeforces
Grok 4 15,3% 75-78% Master (~2100)
GPT-4 (OpenAI) 12-14% 67-72% Candidate Master
Claude 3 Opus 10-11% 70-75% ~Expert
Gemini 2.5 Pro 13% 76-80% Master
Estos resultados muestran que Grok 4 no es solo un producto de PR, sino que realmente se ubica entre los mejores modelos del mercado capaces de resolver tareas con alta complejidad y escenarios no determinísticos. Para los desarrolladores, esto significa que el modelo entiende mejor la intención, estima conexiones lógicas y es capaz de proponer soluciones en contexto, no solo basadas en patrones aprendidos.
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