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型 Grok-3。Grok-3 依托强大的超级计算基础设施，采用独特训练数据策略与创新模型架构，在性能指标、功能特性及应用场景展现出显著优势，同时也引发技术争议与行业格局变动，对人工智能发展影响深远。
一、引言
随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型成为研究与应用的焦点。Grok-3 作为 xAI 团队的重要成果，凭借其先进的技术架构和卓越的性能，在众多大语言模型中脱颖而出，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型的发展趋势，推动人工智能技术的进一步创新与应用。
二、技术架构与训练
（一）超级计算基础设施
Grok-3 部署于田纳西州孟菲斯的超级计算中心，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 核心、218.88 亿 CUDA 核心以及 192 万颗光线追踪核心。全定制化网络拓扑使主干网络带宽突破 1Tbps，边缘节点延迟低于 2 毫秒，为大规模并行计算和高效训练提供坚实支撑。
（二）训练数据策略
- 混合数据源：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% ，借助强化学习生成模拟问题，广泛覆盖数学推
