Grok 3 

Grok 3, флагманская модель от xAI сочетает передовые вычислительные возможности, способность к глубокому логическому анализу и уникальный стиль взаимодействия. Разработанная для понимания сложных запросов и генерации содержательных ответов, Grok 3 в GPTunneL открывает пользователям доступ к продвинутым функциям ИИ, включая работу с актуальной информацией и создание изображений.

Кому будет полезен этот гайд:

  • Креаторам
  • Маркетологам
  • Предпринимателям
  • Всем, кто хочет научиться работать с ИИ.

Это руководство поможет вам освоить промпт-инжиниринг для Grok 3, чтобы максимально эффективно использовать его потенциал в GPTunneL. Мы рассмотрим ключевые особенности модели, её сильные стороны, подтвержденные бенчмарками, и дадим практические советы по составлению запросов. Освоение этих техник позволит вам получать точные, релевантные и креативные результаты для широкого спектра задач.

Что следует учитывать при работе с Grok 3?

Для продуктивного взаимодействия с Grok 3 в GPTunneL важно понимать его основные характеристики и возможности. Модель спроектирована с акцентом на логическое мышление и обработку больших объемов данных, что делает её универсальным помощником. Учет этих аспектов при составлении промптов значительно повысит качество и релевантность получаемых ответов, позволяя вам решать более сложные задачи.

  • Глубокое рассуждение и логическая цепочка: Grok 3 способен детализировать свои выводы. Запрашивайте пошаговое объяснение («Объясни шаг за шагом», «Приведи логику решения») для получения развернутых ответов на сложные аналитические, математические или программные задачи, где важен ход мысли и последовательность умозаключений.
  • Актуальные данные через веб-поиск: Grok 3 может использовать свежую информацию из интернета. Указывайте в промпте, если вам необходимы самые последние данные для анализа новостей, текущих рыночных трендов или недавних научных публикаций. Это позволит модели выйти за рамки своих статических знаний. 
  • Важно: В GPTunneL доступ к актуальной информации осуществляется через общий веб-поиск. Модель не имеет прямой динамической интеграции с X (ранее Twitter) для анализа профилей или лент в реальном времени, как это может быть в ее нативной версии.
  • Большое контекстное окно: Модель обрабатывает до 130 000 токенов на входе и генерирует до 4096 токенов на выходе. Используйте эту возможность для анализа объемных текстов, таких как книги, статьи, подробные отчеты или большие фрагменты кода. Четко структурируйте длинные входные данные, чтобы Grok 3 эффективно использовал предоставленный контекст для полных и связных ответов.
  • Контролируемый стиль и «тон общения»: Grok 3 адаптирует манеру изложения под ваш запрос. Задавайте роль («Отвечай как опытный финансовый аналитик»), тон («Используй неформальный, дружелюбный стиль») или специфические инструкции по лексике, чтобы ответы соответствовали нужной аудитории и задаче, сохраняя при этом содержательную точность.
  • Мультимодальность: Помимо обработки и генерации текста, Grok 3 в GPTunneL способен создавать изображения по вашему описанию. Формулируйте детальные запросы, указывая объекты, их взаимодействие, окружение, цветовую палитру, стиль (например, «фотореализм», «акварель», «киберпанк-арт») и желаемое настроение для получения визуализаций.
  • Устойчивость к сложным темам: Модель разработана для обсуждения широкого круга вопросов, включая потенциально спорные или «неудобные», стремясь к объективному изложению различных точек зрения, а не к автоматическому уклонению или цензуре. Это полезно для анализа неоднозначных ситуаций или получения информации по деликатным вопросам.

Ключевые показатели производительности Grok 3

Производительность Grok 3 подтверждается результатами в ряде авторитетных бенчмарков, которые оценивают различные аспекты языковых моделей, от математических способностей и кодирования до понимания языка и логических рассуждений. Эти тесты демонстрируют конкурентоспособность Grok 3 среди ведущих LLM.

Grok 3 показывает высокие результаты в таких тестах, как:

  • MMLU-Pro (понимание языка в различных форматах)
  • HumanEval (генерация кода) 
  • GPQA (ответы на вопросы научного уровня)

Ниже представлена таблица с официальными результатами тестирования Grok 3 Beta (данные xAI) в сравнении с другими моделями в некоторых ключевых бенчмарках. Эти цифры отражают процент успешно выполненных заданий или точность ответов.

Бенчмарк Grok 3 Beta Grok 3 mini Beta Gemini 2.0 GPT-4o Claude 3.5 Sonnet
AIME’24 (Математика) 52.2 % 39.7 % 9.3 % 16.0 %
GPQA (Научное рассуждение) 75.4 % 66.2 % 64.7 % 53.6 % 65.0 %
LCB (Кодинг, длинный контекст) 57.0 % 41.5 % 36.0 % 32.3 % 40.2 %
MMLU-Pro (Мультимодальное понимание) 79.9 % 78.9 % 79.1 % 72.6 % 78.0 %
LOFT (128k, Длинный контекст) 83.3 % 83.1 % 75.6 % 78.0 % 69.9 %
HumanEval (Кодинг, по данным Artificial Analysis) 91 % (Grok 3) 95 % (Pro Exp) 96 % 93 % (Oct)

Эти данные подчеркивают сильные стороны Grok 3 в задачах, требующих рассуждений, работы с кодом и обработки информации в большом контексте. Например, высокий показатель в LOFT (128k) подтверждает эффективность модели при работе с длинными текстами.

Советы по промптингу

Эффективность Grok 3 во многом зависит от качества ваших промптов. Четкие, конкретные и хорошо структурированные запросы позволяют модели лучше понять задачу и сгенерировать наиболее релевантный ответ. Экспериментируйте с формулировками, чтобы найти оптимальный подход для ваших целей. 

  1. Запрашивайте цепочку рассуждений — явно

Используйте фразы вроде: «Объясни пошагово…», «Разбери эту проблему с подробным объяснением каждого этапа» или «Представь логическую цепочку, ведущую к выводу». Это помогает получить не просто ответ, а понимание процесса его получения. Читать подробнее про промптинг с цепочкой рассуждения →

  1. Используйте инструкции для тона и роли

Grok 3 хорошо адаптируется к заданному стилю общения. Укажите в начале промпта: «Отвечай как опытный финансовый аналитик», «Используй саркастический тон комментатора» или «Излагай информацию максимально сжато и официально». Это позволит настроить модель на нужный формат вывода без потери точности. Как формулировать запросы? Читайте здесь →

  1. Просите сравнивать и делать выбор

Модель хорошо справляется с анализом альтернатив. Формулируйте запросы так: «Сравни продукт А и продукт Б по критериям: цена, функциональность, отзывы пользователей», «Что эффективнее для SEO: контент-маркетинг или платная реклама? Обоснуй» или «Оцени сильные и слабые стороны предложенного решения». Для получения аргументированного вывода добавьте: «Сделай итоговое заключение на основе анализа».

  1. Стимулируйте уточняющие вопросы

Если ваша задача содержит неоднозначности или требует дополнительной информации, поощряйте Grok 3 задавать вопросы. Фразы «Если для ответа не хватает данных, задай уточняющие вопросы» или «Прежде чем приступить к решению, уточни все необходимые детали» помогут модели собрать полную картину и повысить точность ответа, что особенно полезно в сложных сценариях.

  1. Формулируйте запросы для генерации изображений

При запросе на создание изображения будьте максимально конкретны. Опишите объекты, их взаимодействие, окружение, цветовую палитру, стиль (например, «фотореализм», «акварель», «киберпанк-арт») и желаемое настроение. Чем детальнее описание, тем точнее результат будет соответствовать вашим ожиданиям. Пример: «Создай изображение: футуристический город на Марсе, стиль Ghibli meets Brutalism, закатное освещение». 

Футуристический город на Марсе 2150 года: стеклянные купола, зелёные крыши и подвесные сады, усеянные растительностью; тёплый оранжевый закат и мягкий свет в стиле “Ghibli meets Brutalism
Источник: Чат с Grok 3 в GPTunneL

Распространенные ошибки при составлении промптов, которых стоит избегать:

  • Слишком общие или расплывчатые запросы.
  • Перегрузка промпта противоречивыми инструкциями.
  • Отсутствие указаний на желаемый формат или структуру ответа.
  • Игнорирование возможности запросить пошаговое объяснение.

Примеры задач

Практические примеры демонстрируют, как применять описанные выше советы по промптингу для решения конкретных задач с помощью Grok 3. Эти сценарии охватывают различные области применения модели, от аналитики до креатива и программирования.

Многошаговое логическое мышление

Пример промпта: «Проанализируй потенциальное влияние внедрения четырехдневной рабочей недели на производительность IT-компании со штатом 500 человек. Учитывай возможные изменения в мотивации сотрудников, операционных расходах и качестве выполняемых проектов. Представь пошаговый разбор аргументов "за" и "против", а затем сделай аргументированный вывод о целесообразности такого шага для компании данного типа. Используй гипотетические, но реалистичные данные для расчетов, если это необходимо». Читать результат генерации →

Комментарий: Этот промпт активирует аналитические способности Grok 3, требуя не простого ответа, а структурированного анализа с учетом множества факторов. Запрос на пошаговый разбор и использование гипотетических данных направляет модель на глубокое исследование темы.

Программирование и отладка кода

Пример промпта: «Дан следующий Python-скрипт для парсинга веб-страниц: [Вставьте скрипт]. Проанализируй его на предмет узких мест в производительности, потенциальных ошибок обработки исключений и соответствия PEP 8. Предложи оптимизированную версию кода с подробными комментариями к каждому изменению. Объясни, как твои изменения улучшат читаемость, надежность и скорость выполнения скрипта. Сделай акцент на масштабируемости решения». Читать результат генерации →

Комментарий: Промпт не только просит исправить код, но и требует глубокого анализа и объяснения (HumanEval показывает его силу в кодинге). Указание на стандарты (PEP 8) и важные аспекты (производительность, масштабируемость) задает профессиональный контекст и направляет Grok 3 на предоставление комплексного решения.

Креатив и написание текстов (включая изображения)

Пример промпта: «Напиши сценарий для короткого рекламного ролика (30 секунд) для нового мобильного приложения для медитации. Целевая аудитория — молодые профессионалы, испытывающие стресс. Стиль — вдохновляющий, спокойный. Включи описание трех ключевых кадров. Дополнительно, сгенерируй концепт-арт для первого кадра: "Молодой человек сидит в парке на скамейке, глаза закрыты, легкая улыбка, фон — размытые осенние деревья, мягкий солнечный свет"». Читать результат генерации →

Молодой мужчина с лёгкой улыбкой и закрытыми глазами сидит на скамейке в осеннем парке; золотистые листья и мягкое солнечное сияние на заднем плане создают атмосферу спокойствия

Комментарий: Запрос четко определяет формат (сценарий), целевую аудиторию, стиль и структуру (три кадра). Дополнительный запрос на генерацию изображения с детальным описанием позволяет Grok 3 продемонстрировать свои мультимодальные возможности, создавая как текстовый, так и визуальный контент по теме.

Поделиться Гайдом
Попробовать в GPTunneL