Grok 4.5はCursorの操作ログで訓練された、出力トークンが約4分の1になった

Grok 4.5がCursorの操作ログで訓練された事例を紹介。開発者のコード記述プロセスそのものを学習させることで、圧倒的な効率で同等の仕事を行う新モデルの可能性を示唆しています。

• Grok 4.5は、Cursor上の操作ログ（数兆トークン）で訓練され、コード生成過程を学習した。
• 従来のLLMが完成コードを学習するのに対し、Grok 4.5は開発者の編集・修正・エラーからの復旧過程も学習している。
• Grok 4.5は、SWE Bench Proタスクにおいて、Claude Opusと比較して約4分の1の出力トークン数で同等の性能を示した。
• このトークン効率の向上は、訓練データの選択と、問題調査・ツール使用・失敗からの復旧を重視した強化学習による。
• Grok 4.5は「コード生成器」より「長く回る作業を最後までやり切るエージェント」を目指しており、コスト効率に優れる点を強調している。