任务又长、又依赖工具、而且你愿意为更长的 token 账单付钱时，Grok 4.7 值得拿来试点。日常短任务仍应默认 Grok 4.6。API 标价没有变。
xAI 在 2026 年 9 月 21 日发布 Grok 4.7，并写它与 Grok 4.6 同价、同速。9 月 22 日打开的两张模型卡，在费率和 50 万上下文上是一致的。它们没有证明做完一个任务的花费也一样。Artificial Analysis 以 xhigh 评测 Grok 4.7，智能指数每题大约 8.1 万输出 token，Grok 4.6 在 high 档大约 3.6 万。决定要不要换模型的是这个数字，不是单价。（xAI 发布页，Grok 4.7 模型卡，Grok 4.6 模型卡，Artificial Analysis）
Cursor 里马上出现了同一组张力。9 月 21 日，u/Dynamix86 写道：同一个 Ultra 账号、extra high、关闭 Fast，同一项未公开的任务上，Grok 4.7 打掉套餐百分比的速度大约是 Grok 4.6 的 2.5 倍，多数工作会改回 4.6。
这是一个账号、一项任务。它不能证明 API 账单，也不能证明回答质量。它说明“同价”不是该先问的问题。Grok 4.6 总览 讲的是上一代本身。本页只处理两者怎么选。规格入口在 Grok 4.7 模型页 和 Grok 4.6 模型页。
要点
两张 API 卡在 20 万上下文以内都是每百万 token $2 / 缓存 $0.50 / 输出 $6，超过 20 万是 $4 / $1 / $12。上下文窗口都是 50 万。
Grok 4.7 xhigh 每道智能指数题约 8.1 万输出 token，Grok 4.6 high 约 3.6 万，Grok 4.6 xhigh 约 3.8 万。按输出 $6 计算，仅输出大约 $0.49 对 $0.22–$0.23。
智能指数 +2，而且是 xhigh 对 high（46 对 44）。编码代理指数 +9，两边都是 xhigh，且都在 Grok Build 里（56 对 47）。
xAI 发布表每一行都高于 Grok 4.6，但列头是 Grok 4.7 xHigh 和 Grok 4.6 High。表上 DeepSWE 把 4.7 标成 high effort。这些差距不是同档实验。
短而重复的工作留在 Grok 4.6。只有当长编码或长文档在 4.6 上经常失败、失败成本盖过额外 token 时，再试点 Grok 4.7。
本文没有 Tabbit 同题运行。模型页不是实测胜负。
决定这篇对比的数字：同为 $2/$6，输出大约 8.1 万对 3.6 万 token
发布标题写 Grok 4.7 “比同类模型快一倍、价格一半”，正文又写它与 Grok 4.6 同价同速。前一句没有点名比较对象，也没有速度单位。后一句才是费率卡能支持的说法。
变的是新模型花掉多少 token。Artificial Analysis 写 Grok 4.7 xhigh 每道智能指数题大约 8.1 万输出 token，Grok 4.6 high 大约 3.6 万，他们称为多 125%。同一篇文章后文又写，8.1 万是 Grok 4.6 xhigh 约 3.8 万的两倍多。两个对照都要留着。3.6 万不是同档对比。3.8 万才是。
每道智能指数题的输出 token（Artificial Analysis，2026-09-21）
Grok 4.7 xhigh 约 8.1 万
Grok 4.6 high 约 3.6 万 （token 多 125%，档位更高）
Grok 4.6 xhigh 约 3.8 万 （同档，token 超过 2 倍）
按共享的每百万输出 $6，只算输出
8.1 万 × $6 / 100 万 ≈ $0.49
3.6 万 × $6 / 100 万 ≈ $0.22
3.8 万 × $6 / 100 万 ≈ $0.23这不是发票。它没算输入、缓存命中、工具调用、重试，也没算按套餐百分比而不是 API 美元计费的客户端。它也没说明这些 token 买到了什么分数。
智能指数从 Grok 4.6 high 的 44 分到 Grok 4.7 xhigh 的 46 分。代理式知识工作之外，Artificial Analysis 认为 Grok 4.7 大体对齐 Grok 4.6 high：Terminal-Bench 4.0 高 4.5 个百分点，GDP.pdf 高 3.0 个百分点，AA-LCR 低 3.7 个百分点，AutomationBench-AA 低 1.1 个百分点。这四项的绝对分没有印在正文里。
移动更大的是编码代理指数，而且档位对齐。Grok 4.7 xhigh 加 Grok Build 为 56，Grok 4.6 xhigh 加 Grok Build 为 47。该 harness 内 DeepSWE v1.1 从 65% 到 73%，Terminal-Bench 4.0 从 18% 到 33%，SWE-Atlas-QnA 从 58% 到 63%。这些终端数字不是发布表上的 38.0% 和 20.3%，也不是统一 harness 里的 +4.5 个百分点。三组 Terminal-Bench 可以同时为真，只要 harness 和档位不同。
额外 token 能少一次返工时，用 Grok 4.7。如果跨档位的 +2 分指数不值得大约两倍输出，留在 Grok 4.6。
规格和价格一览
2026 年 9 月 22 日核对两张模型卡。“更高上下文”指请求超过 20 万 token。Cursor 文档用的是 25.6 万这条边界，不在本表里。
| 维度 | Grok 4.7 | Grok 4.6 | 怎么用这一行 |
|---|---|---|---|
| API 模型 ID | grok-4.7 | grok-4.6 | 固定 ID。对比时不要用 latest 别名。 |
| 上下文窗口 | 500,000 | 500,000 | 客户端可以暴露得更短。Cursor 的 Grok 4.7 页写标准 256K、长上下文 500K。 |
| 模态 | 文本和图像输入，文本输出 | 文本和图像输入，文本输出 | 图像大小限制在共享文档里，不是挑选 ID 的理由。 |
| 输入 / 缓存 / 输出，不超过 20 万 | 每百万 $2 / $0.50 / $6 | 每百万 $2 / $0.50 / $6 | 标价相同。 |
| 输入 / 缓存 / 输出，超过 20 万 | 每百万 $4 / $1 / $12 | 每百万 $4 / $1 / $12 | 长上下文倍率也相同。 |
| 知识截止 | 模型索引写 May 2026 | 本次打开的模型卡没有重述 | 不要把旧文的截止日期抄过来。 |
| Fast | 发布页：输出速度两倍、价格两倍，没有基准行 | 本次打开的卡片没有写 | 不要把两个 Fast 开关当成同一产品。 |
xAI 发布表也给两列 Grok 印了输入 $2、输出 $6，旁边是 GPT-5.6 Sol 的 $4 / $20 和 Fable 5.1 的 $10 / $50。那是标价对照，不是做完任务的对照。Fable 5.1 在 xAI 自己的好几行上仍然领先；取舍写在 Fable 5.1 测评，不是“Grok 已经换掉它”。
同一天打开的 Cursor Grok 4.7 文档会跳到 cursor.com/cn/docs/models/grok-4-7。页上把 Grok 4.7 放进与 Grok 4.6、Grok 4.5、Composer 2.5 共享的用量池。按需价格与短上下文 API 卡一致：输入 $2、缓存 $0.50、输出 $6。Fast 为 $4 / $1 / $12，且 Pro 及以上默认 Fast。输入超过 256K 时，标准按 2 倍、Fast 按标准费率的 3 倍计，直到 500K。Cursor 的百分比和 API 的美元是两把尺子。先把两边的档位和 Fast 固定，再比较。
基准，以及该信多少
下面两张表。第一张是 xAI 发布表，档位按页面原文。第二张是 Artificial Analysis：能对齐档位的分开放，不能对齐的标明。
| xAI 发布表，2026-09-21 | Grok 4.7 | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol | Fable 5.1 |
|---|---|---|---|---|
| 列头档位 | xHigh；DeepSWE 标为 high effort | High | Max | Max |
| 标价，每百万输入 / 输出 | $2 / $6 | $2 / $6 | $4 / $20 | $10 / $50 |
| CursorBench 4.0 | 46.3% | 40.4% | 41.7% | 51.8% |
| DeepSWE v1.1 | 71.0% | 65.2% | 72.7% | 70.0% |
| EEBench | 64.0% | 53.0% | 39.4% | 56.4% |
| AA Briefcase v1.1 | 1,657 | 1,546 | 1,487 | 1,678 |
| Terminal-Bench 4.0 | 38.0% | 20.3% | 37.3% | 57.9% |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 19.6% | 15.8% | 2.5% | 6.7% |
| HealthBench Professional | 56.7% | 48.5% | 60.5% | 62.1% |
这张表上 Grok 4.7 每一行都高于 Grok 4.6。它没有在 CursorBench、AA Briefcase、Terminal-Bench、HealthBench Professional 上超过 Fable 5.1。对 GPT-5.6 Sol，七个分数行里它赢五行，DeepSWE 和 HealthBench 落后。页面没有样本量、harness 和置信区间。图注把这些基准写成厂商结果。
同一页的 CursorBench 散点图没有 Grok 4.6。Grok 4.7 的档位阶梯很陡：Extra High 46.3%，约每任务 $6.01、70,141 输出 token；High 43.9%，$4.69；Medium 41.6%，$3.49；Low 33.1%，$1.58。不写档位的“Grok 4.7”不是一个分数。
| Artificial Analysis，文章日期 2026-09-21 | Grok 4.7 | Grok 4.6 | 档位 | 可以怎么说 |
|---|---|---|---|---|
| Intelligence Index v4.3 | 46 | 44 | xhigh 对 high | +2，不是同档 |
| 每道智能题输出 token | 约 8.1 万 | high 约 3.6 万；xhigh 约 3.8 万 | 混合 | 账单比指数动得大 |
| Coding Agent Index，Grok Build | 56 | 47 | xhigh 对 xhigh | 一方编码代理 +9 |
| DeepSWE v1.1，Grok Build | 73% | 65% | xhigh 对 xhigh | 不是发布表的 71.0 / 65.2 |
| Terminal-Bench 4.0，Grok Build | 33% | 18% | xhigh 对 xhigh | 不是 xAI 的 38.0 / 20.3 |
| SWE-Atlas-QnA，Grok Build | 63% | 58% | xhigh 对 xhigh | 升幅小于终端题 |
| AA-Briefcase Elo | 1,657 | high 为 1,546 | xhigh 对 high | 分析质量升，展示质量降 |
| GDPval-AA Elo | 1,695 | high 为 1,605 | xhigh 对 high | 知识工作有提升；xAI 图上 Fable 5.1 为 1,735 |
| 幻觉率，AA-Omniscience | 29% | high 为 34% | xhigh 对 high | 准确率仍是 47% 对 48% |
关心 Grok Build 时读编码代理那一块。关心统一 harness 时读智能指数那一块。不要合成一句“Grok 好了 10%”。Hacker News 上有人直接问：为什么拿 4.7 xhigh 比 4.6 high？该楼回复对 4.6 何时有 xhigh 并不一致。Artificial Analysis 的编码指数确实有 Grok 4.6 xhigh，所以至少有一套当前评测使用这个标签。发布表仍然没用它。
Grok 4.7 真正拉开差距的地方
编码代理里的长任务
最干净的提升是档位对齐的那一组。Grok Build 上编码代理指数高 9 分，三个分项都上升。终端任务升得最多，该 harness 里从 18% 到 33%。如果你的失败模式是多小时仓库任务中途停住，这一行值得试点。它没有说 Grok Build 会胜过 Claude Code 或 Codex。Artificial Analysis 把 Grok 4.7 加 Grok Build 排在原生 harness 的第四，后面是第一名到第三名：Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Claude Opus 5。
xAI 自己的 Terminal-Bench 4.0 从 20.3% 到 38.0%，方向一致，但档位不对齐。把它当作厂商侧证，不要当成 18 到 33 的另一次独立测量。
文档和分析，展示质量要单独看
AA-Briefcase 上 Grok 4.7 为 1,657 Elo，比 Grok 4.6 high 高 111，在 Artificial Analysis 的写法里紧跟 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5.1。分析质量 1,994 对 1,690。展示质量 1,499 对 1,519。分析更好，幻灯片略差。
公开的 AA-Briefcase-Lite 尽职调查场景把这个分裂写得更明确：分析 Elo 从 1,698 到 1,994，展示 Elo 从 1,531 到 1,499。示例演示稿的 API 成本，Grok 4.7 xhigh 约 $8，Grok 4.6 xhigh 约 $4.40。这是同档，大约 1.8 倍成本，换来更强的分析和更弱的展示。它是一个场景，不是全部办公室基准。GDPval-AA 在 high 对 xhigh 的对照里从 1,605 到 1,695；xAI 的 GDPval 图上 Fable 5.1 max 为 1,735。
幻觉率更低，准确率没有更高
AA-Omniscience 幻觉率是 Grok 4.7 xhigh 的 29%，Grok 4.6 high 的 34%。准确率是 47% 对 48%。指数从 30 到 32。如果你要的是更少的自信错答，这是变化。如果你要的是更多答对，这组数字没有显示。档位仍然不同。
Grok 4.6 仍然该当默认的地方
短任务：多出来的思考本身就是成本
同价买大约两倍输出，只有在这些 token 能少一次返工时才划算。有界抽取、小补丁、状态 JSON，Grok 4.6 更短的轨迹才是优点。看过智能指数 token 图的 Hacker News 读者把这称为 token 效率退步。这条评论没有新测量，它是把同一张 Artificial Analysis 图读成成本问题，而不是能力升级。
Artificial Analysis 点名相对 Grok 4.6 high 退步的 AA-LCR 和 AutomationBench-AA，没有理由离开 4.6。绝对分没公布，所以降幅只按已发表的 3.7 和 1.1 个百分点理解。
Cursor 套餐：如果 Fast 和档位没固定
$2/$6 的标价描述不了 Cursor Ultra 的百分比。Dynamix86 的计时是单人日志：Grok 4.7 每掉 1 个百分点用了 34、55、38 分钟，当天更早的 Grok 4.6 是 133 和 101 分钟，两边都是 extra high 且关闭 Fast。作者还把一张 Artificial Analysis 图读成编码代理每任务 $8.82 对 $3.53。这两个美元数是作者的读图。为本页打开的 Artificial Analysis 文章正文没有这两句，所以它们只属于那篇帖子。
同一帖的一条回复更直接：就算先不谈基准，这个发布的成本也明显太高。
Cursor 文档还写 Pro 及以上默认 Fast，token 费率加倍。如果个人测试一边开了 Fast、另一边没有，两倍价格是设置，不是换模型。Reddit 这条日志写了 Fast 关闭。随意对比常常不会这么做。
你已经接受 Grok 4.6 的那些工作
Grok 4.6 的测评笔记已经描述过这个价位上的 50 万上下文代理模型。Grok 4.7 没有在 API 卡上增加新的上下文档位，也没有降价。如果 4.6 已经做完，而且你没有卡在长终端任务或长文档上，升级是可选的。HealthBench Professional 在 xAI 自己的表上仍落后于 GPT-5.6 Sol 和 Fable 5.1（56.7 对 60.5 和 62.1），临床推理也不是这次切换的理由。
人们实际怎么说
早期评论分成账单阵营和手感阵营。两边都只有几小时。两边都没有公布提示词、仓库或评分。
账单。 Dynamix86 大约 2.5 倍的套餐用量，加上 truecakesnake 的“成本明显太高”，和 token 图放在一起。Hacker News 的 notduckrabbit 指向同一个效率差。合在一起的意思是：不要在发布当天迁移高流量路线。
手感。 同一天下午的另一些 r/cursor 评论喜欢这个模型，而且没提价格。
“更快”和“没那么过度思考”可以在一次聊天里成立，同时在吐出 8.1 万 token 的 xhigh 编码代理里不成立。“没有 4.6 那么慢”没有配 token 数。Artificial Analysis 在长提示上测到大约每秒 188 token，每道智能指数题大约 7.1 分钟解码时间，不含首 token 和额外开销。第一印象很快，和一条很长的代理轨迹，可以同时存在。
2026 年 9 月 22 日在 YouTube 搜索 “Grok 4.7 vs Grok 4.6”，出来的是发布解说，其中还有发布前猜测参数量的视频。xAI 发布页只写“新的、更大的基座”，没有参数量。这里不引用视频口播。
怎么选
没有总冠军。按工作形状选，并把推理档位写进决定里。
| 工作负载 | 选择 | 原因 | 要盯住什么 |
|---|---|---|---|
| 短抽取、分类或小补丁 | Grok 4.6 | 指数提升小，输出轨迹短得多 | 不要为一句回答付 xhigh |
| Cursor 用量池上的重复工作 | 任务没失败就留 Grok 4.6 | 一份 Ultra 日志在 extra high、关闭 Fast 时大约 2.5 倍用量 | 先固定 Fast 和档位，再怪模型 |
| Grok Build 或同类代理里的多小时编码 | 试点 Grok 4.7 xhigh | 同档编码指数 56 对 47 | 比做完的任务，不只比指数 |
| 市场模型、备忘录、目标评估演示稿 | 试点 Grok 4.7，然后改幻灯片 | 分析 Elo 上升，展示 Elo 下滑；示例稿约 $8 对 $4.40 | 幻灯片留一轮人工 |
| 超过 20 万的长上下文 API | 价格上两者一样 | 两张卡超过 20 万都加倍 | Cursor 的 256K 边界是另一把尺子 |
| 你需要 Fable 那种 CursorBench 或 Terminal-Bench | 不是这一对 | Fable 5.1 Max 在 xAI 表上是 51.8% 和 57.9% | 用 Fable 的价卡，不用 Grok 的 |
实用测试是一道你已经知道怎么打分的任务：同档、关闭 Fast、同一 harness。记下是否做完、人工修改、输出 token，以及 API 美元或套餐百分比。一次做对不是成功率。
迁移整条路线之前，先在 Tabbit 里跑同一道题
基准行不会告诉你模型在你的标签页、文档和没做完的调研里是什么样。Tabbit Browser 是做这次检查的工作台：模型可以挨着你正在读的页面，而不是待在一个看不见这些页面的聊天窗口里。代理浏览器指南和代理推理指南把模型分数和做完的多步流程分开。AI 浏览器对比和 Tabbit 浏览器指南讲的是模型外面的产品。如果 Tabbit 不是你要的客户端，2026 AI 浏览器盘点是更大的集合。
两个 Grok ID 都已在 Tabbit 注册。选择器里有没有 Grok 4.7 或 Grok 4.6，取决于账号和当前列表。本文没有 Tabbit 记录、token 日志或胜者。如果两个 ID 都在，就拿一道你知道怎么打分的任务，档位和工具保持一致；如果变化只是轨迹更长，就留在 Grok 4.6。Tabbit 实践指南讲的是浏览器里的工作方式，不是说每个账号都预装了某一个 Grok。
API 标价、Cursor 用量池和 Tabbit 的使用权限是三笔不同的账。不要加在一起。
Tabbit Browser
常见问题
Grok 4.7 比 Grok 4.6 更好吗？
要看任务和推理档位。Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 上，Grok 4.7 xhigh 配 Grok Build 是 56 分，Grok 4.6 xhigh 是 47 分。智能指数只从 Grok 4.6 high 的 44 分到 Grok 4.7 xhigh 的 46 分，而且有些非代理任务是退步的。没有总冠军。
Grok 4.7 和 Grok 4.6 价格一样吗？
2026 年 9 月 22 日打开的 xAI 模型卡上，两者在 20 万上下文以内都是输入 $2、缓存输入 $0.50、输出 $6，超过 20 万则是 $4、$1、$12。Cursor 另有用量池和 Fast 档。标价相同不等于做完一个任务的花费相同。
单价没变，为什么 Grok 4.7 可能更贵？
Artificial Analysis 测得 Grok 4.7 xhigh 每道智能指数题约 8.1 万输出 token，Grok 4.6 high 约 3.6 万，Grok 4.6 xhigh 约 3.8 万。按每百万输出 $6 计算，仅输出大约是 $0.49 对 $0.22 或 $0.23，还没算输入、缓存、工具和重试。
哪些 Grok 4.7 的基准提升是同一推理档位？
编码代理指数是 xhigh 对 xhigh：56 对 47。Grok Build 里 DeepSWE 73% 对 65%，Terminal-Bench 4.0 33% 对 18%，SWE-Atlas-QnA 63% 对 58%。xAI 发布表是 Grok 4.7 xHigh 对 Grok 4.6 High，而且表上的 DeepSWE 把 4.7 标成 high effort。不要把这些行当成同档实验。
在 Cursor 里要从 Grok 4.6 换成 Grok 4.7 吗？
长编码或长文档可以试点，但要接受用量掉得更快。一位 Cursor Ultra 用户在 extra high、关闭 Fast 的条件下，估计套餐用量大约是 2.5 倍，并准备把多数任务改回 4.6。也有人觉得 4.7 更快、没那么过度思考。比较前先固定档位和 Fast。
能在 Tabbit 浏览器里对比 Grok 4.7 和 Grok 4.6 吗？
两个模型都有 Tabbit 模型页。选择器里是否出现，取决于账号和当前模型列表。本文没有同题实测，所以选择器里有这个名字，不能当成某个工作流已经分出胜负。