스페이스XAI, 코딩·에이전트 작업용 모델 그록 4.5 공개

• 스페이스XAI가 그록 4.5(Grok 4.5)를 공개함. 포지션은 코딩, 에이전트 작업, 지식 업무에 강한 “가장 똑똑한 모델”임

  • 커서(Cursor)와 함께 훈련됐다고 밝힘
  • 코딩, 과학, 공학, 수학 지식을 포함한 데이터셋으로 학습함
  • 그록 빌드(Grok Build)의 기본 모델로 들어감

• 학습 규모는 꽤 공격적으로 제시됨

  • 수만 대의 엔비디아 GB300 GPU에서 훈련했다고 설명함
  • 단순 토큰 양보다 데이터 필터링과 큐레이션에 많이 투자했다고 함
  • 중복 제거, 품질 점수화, 도메인 중심 선택으로 “고밀도 신호” 데이터 혼합을 만들었다는 주장임

• 강화학습 쪽은 실제 엔지니어링 작업에 맞췄다고 함

  • 수십만 개 작업을 대상으로 강화학습을 확장함
  • 중심 과제는 다단계 소프트웨어 엔지니어링과 기술 작업임
  • 채점은 자동 평가와 모델 기반 평가를 섞은 방식으로 설명됨
  • 에이전트 롤아웃이 여러 시간 동안 돌아가도, 수만 대 GPU에서 학습이 계속되는 비동기 스택을 만들었다고 함

• 속도와 비용도 전면에 내세움

  • 서빙 속도는 80TPS라고 밝힘
  • 같은 작업에서 최신 선도 모델 대비 약 2배 토큰 효율을 낸다고 주장함
  • 작업을 절반 미만 단계로 해결해 시간과 비용당 지능이 높다는 식으로 포장함

• 가격은 꽤 명확하게 공개됨

  • 입력 토큰은 100만 개당 2달러
  • 출력 토큰은 100만 개당 6달러
  • 코딩 에이전트나 문서 자동화처럼 출력이 많이 나오는 워크로드에서는 실제 총비용을 따져봐야 함

• 그록 4.5는 개발 도구뿐 아니라 오피스 작업도 겨냥함

  • 엑셀에서는 웹 조사, 다중 시트 수식, 나중에 볼 메모나 스티키까지 남기는 복잡한 모델을 만들 수 있다고 설명함
  • 파워포인트에서는 네이티브 도형으로 복잡한 다이어그램을 만들고, 슬라이드 내용을 설계할 수 있다고 함
  • 워드에서는 명확한 글쓰기를 강조함

• 사용 가능 위치는 이미 여러 군데임

  • 그록 빌드에서 기본 모델로 제공됨
  • 커서의 모든 요금제에서 사용할 수 있음
  • 스페이스XAI 콘솔에서 API 키를 받아 grok-4.5 모델로 호출할 수 있음

• 단, EU에서는 아직 사용 불가임

  • 스페이스XAI 제품과 API 콘솔 모두 EU 제공이 아직 열리지 않음
  • EU 제공은 7월 중순으로 예상한다고 안내함

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기술 맥락

• 그록 4.5의 방향은 “채팅 잘하는 모델”보다 “일을 끝내는 모델”에 가까워요. 그래서 학습 설명도 코딩, 다단계 엔지니어링, 오피스 자동화, 에이전트 롤아웃 같은 실제 작업 흐름에 맞춰져 있어요.

• 토큰 효율을 강조하는 이유는 개발 도구에서 비용이 금방 커지기 때문이에요. 코드베이스를 읽고, 수정안을 만들고, 다시 설명하는 에이전트는 입력과 출력 토큰을 계속 쓰거든요. 같은 일을 절반 이하 단계로 끝낸다는 주장이 맞다면 체감 비용이 꽤 달라질 수 있어요.

• 비동기 강화학습 스택을 말하는 것도 에이전트 작업 특성 때문이에요. 단발성 답변은 빨리 채점할 수 있지만, 실제 버그 수정이나 리서치 작업은 여러 시간짜리 롤아웃이 될 수 있어요. 학습 시스템이 그런 긴 작업을 기다리면서도 전체 GPU 학습을 멈추지 않게 만든다는 얘기예요.

• 다만 기사에 나온 성능은 대부분 회사 측 설명이에요. 커서 안에서 실제 리포지터리 수정, 테스트 실패 원인 분석, 대형 코드베이스 탐색을 시켜보고 비용과 품질을 같이 봐야 실무 판단이 가능해요.