Технології

Ілон Маск зобов’язав співробітників Tesla використовувати Grok, попри його недоліки

Ілон Маск, очільник Tesla, видав розпорядження співробітникам компанії перейти на використання ШІ-моделі Tesla Grok, розробленої його власною компанією xAI (нині інтегрованою до SpaceX). Ця директива, озвучена у службовій записці, з’явилася через кілька днів після того, як Tesla встановила ліміт на витрати співробітників на сторонні інструменти ШІ. Цікаво, що сам Маск визнає, що Grok поступається конкурентам за якістю.

Нова директива для інженерів Tesla

Згідно з внутрішнім повідомленням, Маск закликав персонал перейти на Grok «за можливості», посилаючись на нижчу вартість токенів Grok 4.5 порівняно з конкурентами. Він також попросив інженерів надсилати йому безпосередньо відгуки про модель. Це розпорядження слідує за встановленням Tesla тижневого ліміту в 200 доларів США на витрати співробітників на ШІ-інструменти. Цей ліміт стосується моделей від Anthropic, OpenAI та Google, але показово виключає Grok від xAI, який Маск тепер наказує використовувати.

Tesla вже кілька місяців тестує бета-версії Grok всередині компанії. Керівник продукту xAI Ендрю Міліч працював з персоналом Tesla над усуненням проблем. Однак, попри ці зусилля, чотири джерела, знайомі з внутрішнім використанням, раніше заявляли, що інженери Tesla загалом віддають перевагу Claude від Anthropic для повсякденної розробки. Ця ситуація підкреслює дилему між корпоративними інтересами та практичними потребами розробників.

Ілон Маск зобов'язав співробітників Tesla використовувати Grok, попри його недоліки

Grok 4.5: Позиції на ринку ШІ та бенчмарки

Компанія xAI випустила Grok 4.5 у середу, спільно з Cursor - стартапом з кодування, який SpaceX купує за угодою вартістю 60 мільярдів доларів США. Маск представив модель як «класу Opus». Проте дані бенчмарків свідчать про скромніші результати. На агрегованому багатодоменному лідерборді Grok 4.5 посідає 9-те місце із загальним балом 76.3, поступаючись кільком моделям від OpenAI (GPT-5.6 Sol, GPT-5.5, GPT-5.6 Terra, GPT-5.4), Anthropic (Claude Fable 5, Claude 4.8 Opus, Claude 4.7 Opus) та Google (Gemini 3.1 Pro). Його показник кодування - 68.6 - є найнижчим серед усіх моделей на дошці.

Подібна картина спостерігається і в інших тестах. На LiveBench сімейство Grok ледь досягло нижньої межі вищого рівня, займаючи ту саму позицію, що й відкриті китайські моделі, які коштують значно дешевше. На нейтральному бенчмарку кодування DeepSWE 1.1, який вимірює вирішення реальних проблем GitHub, Grok 4.5 набрав 53% проти 70% у Claude Fable 5. Варто зазначити, що під час запуску виникла проблема з бенчмарком: Cursor у виносці розкрив, що ранній знімок його власної кодової бази був випадково включений у навчальні дані Grok 4.5, тобто в ту саму кодову базу, за якою проводилися внутрішні тести. Цей показник був виключений з опублікованого порівняння, а дані видалені для майбутніх моделей, але він завищив один з ключових показників кодування Grok.

Ціна проти ефективності: Дилема Ілона Маска

Ілон Маск не заперечує розриву в продуктивності. «Справедливості заради, Fable безумовно кращий за Grok 4.5, але більшість завдань не вимагають можливостей рівня Fable», - написав він на X. Головна перевага Grok 4.5 - це ціна: він працює приблизно за 0.13 долара США за завдання на вищезгаданому лідерборді, тоді як Claude Fable 5 коштує 1.57 долара США. Ця ситуація підкреслює складність прийняття рішень у компаніях, де інтегруються технології різних структур, що належать одному власнику. Наприклад, подібні рішення можуть впливати на майбутнє таких проєктів, як Tesla Cybercab, де ШІ відіграватиме ключову роль у автономності.

Критики стверджують, що це рішення є конфліктом інтересів, оскільки Tesla - публічна компанія зі своїми акціонерами та інженерами, які повинні мати можливість вибирати найкращі інструменти. Обмеження витрат і примус до використання гіршого продукту лише тому, що генеральний директор володіє компанією-виробником, розцінюється як самообслуговування. Якби вартість була єдиною проблемою, існує краще рішення, ніж примус до Grok: самостійне розміщення моделей з відкритим вихідним кодом. Такі моделі, як DeepSeek-V4 та GLM-5.2, забезпечують близько 90-95% передових можливостей за незначну частину вартості, дозволяючи компаніям використовувати власне обладнання та уникати плати за токени, зокрема і компаніям Маска.