Grok Code Fast 1

 (x.ai)
7 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-08-30 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • xAI द्वारा लॉन्च किया गया grok-code-fast-1 डेवलपर्स के लिए एक अल्ट्रा-फास्ट AI coding model है, जिसमें तेज़ responsiveness और IDE-अनुकूल features हैं
  • यह मॉडल programming dataset-केंद्रित pretraining पर आधारित है, और real-user evaluations के ज़रिए grep, terminal, file editing जैसे tools के उपयोग में दक्ष बनने के लिए डिज़ाइन किया गया है
  • प्रदर्शन के मामले में यह 190 tokens प्रति second generation speed और SWE-Bench-Verified में 70.8% score दर्ज करता है, तथा TypeScript, Python, Java, Rust, C++, Go समेत कई भाषाओं में मजबूत क्षमता दिखाता है
  • कीमत input के 1 million tokens पर $0.20, output पर $1.50, cached input पर $0.02 रखी गई है, और कुछ partner platforms (GitHub Copilot, Cursor आदि) पर इसे सीमित समय के लिए मुफ्त उपलब्ध कराया गया है
  • जल्द ही multimodal input, parallel tool calling, expanded context को सपोर्ट करने वाले variant models भी जारी किए जाएंगे

अवलोकन

  • xAI का grok-code-fast-1 एक अल्ट्रा-फास्ट AI coding model है, जिसे वास्तविक development environments में बार-बार होने वाली reasoning और tool usage के दौरान आने वाली slowdown समस्या को हल करने के लिए विकसित किया गया है
  • व्यावहारिक इंजीनियरों के feedback के आधार पर इसे शुरू से ही एक तेज़, चुस्त और वास्तविक कार्य-परिस्थितियों के लिए उपयुक्त model architecture के रूप में बनाया गया है
  • inference और computing engineering teams ने बेहद तेज़ serving technology में कई innovative तरीकों को शामिल किया है
    • उपयोगकर्ता ऐसा अनुभव कर सकते हैं कि वे thought process पढ़ें उससे पहले ही कई tool calls हो चुके हों
  • prompt caching optimization के जरिए partner environments में 90% से अधिक cache hit rate हासिल किया गया

डिज़ाइन और dataset

  • programming-केंद्रित विशाल pretraining data के आधार पर training environment तैयार किया गया
  • वास्तविक pull request और code writing data के साथ high-quality post-training की गई
  • विभिन्न launch partners के साथ करीबी सहयोग के जरिए agentic platform के भीतर मॉडल के व्यवहार में लगातार सुधार किया गया

मुख्य विशेषताएँ और supported environments

  • grok-code-fast-1 grep, terminal, file editing जैसे सामान्य development tools को भरोसेमंद तरीके से संभालता है
  • उपयोगकर्ता इसे IDE जैसे प्रमुख development environments में सीधे इस्तेमाल कर सकते हैं

programming performance

  • यह पूरे software development stack को सपोर्ट करता है
  • TypeScript, Python, Java, Rust, C++, Go आदि में यह उत्कृष्ट उपयोगिता दिखाता है
  • कम supervision में भी zero-to-one project creation, codebase Q&A, precise bug fixing जैसी विविध programming tasks को तेज़ी और सटीकता से संभालता है
  • Grok Code Fast 1 मौजूदा मॉडलों में सबसे तेज़ responsiveness प्रदान करता है
  • इसे छोटे task units में बांटकर उपयोग करने पर iterative और तेज़ workflow बनाने में बहुत लाभ मिलता है
  • एक वास्तविक उदाहरण में Cursor environment में सिर्फ एक दिन में Battle Simulator prototype पूरा किया गया
  • बड़े features की योजना बनाकर, उन्हें चरणबद्ध तरीके से छोटे हिस्सों में बाँटकर दोहराव के साथ चलाना अधिक प्रभावी है

pricing policy

  • input tokens के प्रति 1 million पर $0.20
  • output tokens के प्रति 1 million पर $1.50
  • cached input tokens के प्रति 1 million पर $0.02
  • उत्कृष्ट प्रदर्शन और किफायती pricing के साथ यह रोज़मर्रा के programming tasks को तेज़ और कुशल तरीके से संभाल सकता है

model performance और evaluation

  • token processing speed (Tokens Per Second, TPS): 190 के साथ यह उद्योग के शीर्ष स्तर पर है
  • अन्य मॉडलों (Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Claude Sonnet 4, Qwen3-Coder, Grok 4) की तुलना में यह कीमत और processing speed दोनों में मजबूत प्रतिस्पर्धात्मकता दिखाता है
  • विभिन्न public benchmarks और developers के वास्तविक tests को साथ लेकर मूल्यांकन किया गया
    • SWE-Bench-Verified subset में 70.8% हासिल किया
  • व्यावहारिक इंजीनियरों के साथ नियमित human evaluation और automated tests को जोड़कर मॉडल की उपयोगिता और संतुष्टि को अधिकतम किया गया

आगे की योजना और उपयोग मार्गदर्शन

  • यह official API और प्रमुख partners के माध्यम से उपलब्ध है, और सीमित समय के लिए free trial भी दिया जा रहा है
    • GitHub Copilot, Cursor, Cline, Roo Code, Kilo Code, opencode, Windsurf आदि
  • लगातार updates और तेज़ improvement cycle का वादा किया गया है
  • multimodal input, parallel tool calling, expanded context support जैसी नई सुविधाओं वाले नए variants भी training में हैं
  • prompt engineering guide भी अलग से उपलब्ध है
  • model card और feedback channels (Discord आदि) के माध्यम से राय साझा की जा सकती है

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-08-30
Hacker News टिप्पणियाँ

  • कल Cline से टेस्ट किया, स्पीड तेज़ है, agentic flow के लिए अच्छी तरह फिट बैठता है, और code quality भी काफ़ी ठीक है। समझ नहीं आता यह thread इतना नकारात्मक क्यों है (टाइप करते समय flag भी हो गया)। मुझे यह model ठीक लगा, कम से कम gpt5-mini के स्तर का या उससे बेहतर लगा। पिछले कुछ दिनों से gpt5-mini को main की तरह इस्तेमाल कर रहा था; बजट में भी फिट बैठता है और काम भी अच्छे से कर देता है।

    • जिन बातों पर ध्यान गया:

      • स्पीड तेज़ है (EU timezone के हिसाब से टेस्ट किया)
      • agentic तरीके को दिलचस्प ढंग से हैंडल करता है; पूरी file एक बार में edit करने के बजाय कई बार में थोड़ा-थोड़ा सुधारता है
      • HTML parsing(bs4) से जुड़े फ़ीचर में लगभग 1.1 लाख tokens इस्तेमाल किए, फिर भी बिना दिक्कत task पूरा कर लिया; high-context स्थिति में भी कोई समस्या नहीं हुई
      • अगर पहली कोशिश fail हो जाए, तो अलग file बनाकर mock/test करता है और सफल होने पर main module file को modify करता है; GPT5-mini काम के दौरान file edit करते-करते अक्सर confuse हो जाता था और fail हो जाता था

    • कुल मिलाकर ठीक है, कीमत के हिसाब से daily driver के रूप में भी इस्तेमाल लायक है। Opus+gpt5 high को planner और इस model को implementer के रूप में चलाने की कल्पना भी की जा सकती है। स्पीड तेज़ होने से parallel pass@x style setting भी दिलचस्प लगती है।

    • हर layer में अलग-अलग विकल्प होना अच्छा है। अलग-अलग vendors को compete करना चाहिए ताकि सब सतर्क रहें और कीमतें नीचे आएँ। gpt5-mini 2$/MTok है, यह model लगभग 1.5$/MTok है, इसलिए लगभग “मुफ़्त” जैसा लगता है। यह नकारात्मक माहौल समझ नहीं आता।

    • Qwen3-Coder-480B (Cerebras पर hosted) OpenRouter के ज़रिए input/output सहित 2$/Mtok है

      • OpenRouter पर दावा है कि Cerebras 2000 tokens प्रति सेकंड से ज़्यादा देता है, जो 10 गुना तेज़ है
      • independent benchmarks के हिसाब से Qwen3-Coder-480B model बेहतर दिखता है

    • क्या context length का लगभग आधा इस्तेमाल करने पर ही performance को अच्छा मानना चाहिए? qwen3-coder के मामले में 65k/256k पर यह confuse होता महसूस होता है, और grok की तुलना में 50% महँगा भी है

    • review अच्छी लगी, Claude Code से तुलना करें तो कैसा है, यह जानना चाहूँगा

    • मेरी भी लगभग यही राय है। हाल में यह model इस्तेमाल कर रहा हूँ, काफ़ी ठीक है और बहुत तेज़ भी है।

      • HN टिप्पणियाँ Elon Musk के प्रति नकारात्मक हैं, और LLMs को लेकर biased प्रतिक्रिया दिखती है, इसलिए शायद इसे सही मूल्यांकन नहीं मिल रहा

  • दिलचस्प बात यह है कि यह model जिस benchmark को सबसे ज़्यादा highlight कर रहा है, वह token output speed है; यहाँ तक कि नाम में भी “fast” है

    • आम तौर पर software engineers शायद मानेंगे कि token quality, speed से ज़्यादा महत्वपूर्ण है

    • असली बात यह है कि कितना तेज़ है

      • अगर LLM के नतीजे वैसे भी कई बार गलत होते हैं, तो prompt को जल्दी-जल्दी कई बार आज़माना और iterative refinement ज़्यादा मूल्यवान हो सकता है
      • चरम स्थिति में अगर पूरा project millisecond स्तर पर process हो सके, तो success rate समान होने पर भी वह कहीं ज़्यादा मूल्यवान होगा
      • ऐसी speed सिर्फ user experience ही नहीं, tool के इस्तेमाल के तरीके को भी बदल सकती है
      • 3 अलग-अलग सुझाव तुरंत मिलना भी संभव हो सकता है
      • व्यक्तिगत रूप से मैं X से जुड़ना नहीं चाहता, इसलिए Grok खुद इस्तेमाल करने का इरादा नहीं है; यह मेरी निजी पसंद है

    • xAI द्वारा बनाए गए metrics में यह सबसे बुरा नहीं है

    • Cerebras free API (Qwen Coder 480b, gpt-oss-120b उपलब्ध, कोई affiliation नहीं) इस्तेमाल किया है; यह सच में लगभग 3000 tokens प्रति सेकंड देता है

      • इसलिए मैं model speed हमेशा check करता हूँ
      • लेकिन Cerebras cloud में रोज़ 7 करोड़ tokens की सीमा है, और feedback है कि यह limit बहुत जल्दी पार हो जाती है, इसलिए daily development में काफ़ी constraints हैं

    • यह use case पर निर्भर करता है

      • simple function autocomplete (string processing, function definition आदि) में speed ज़्यादा महत्वपूर्ण हो जाती है
      • branch point/सोच-विचार वाले coding काम में quality महत्वपूर्ण है, लेकिन अगर मुझे साफ़ पता है कि क्या करना है, तो कम smart लेकिन तेज़ model workflow में ज़्यादा मदद करता है
      • धीमे models में code को PR review की तरह ध्यान से देखना पड़ता है, इसलिए पूरा workflow ही काफ़ी बदल जाता है

    • speed बहुत महत्वपूर्ण है

      • बेशक, अगर quality बहुत गिर जाए तो कोई मतलब नहीं, लेकिन अगर कोई model Claude Sonnet 4 जितना अच्छा और उससे तेज़ हो, तो agentic coding में game changer हो सकता है
      • अभी prompt भेजकर 30 सेकंड से लेकर कई मिनट तक इंतज़ार करना पड़ता है, इसलिए व्यवहारिक रूप से experiment करना मुश्किल है
      • अगर काम कुछ ही सेकंड में हो जाए, तो कहीं ज़्यादा experimental और iterative काम संभव होगा
      • frontend code की तरह जहाँ बार-बार UI बदलना पड़ता है, वहाँ यह खास तौर पर उपयोगी होगा

  • HN पर लोग AI coding assistant के रूप में क्या इस्तेमाल कर रहे हैं, यह जानना चाहता हूँ; VSCode plugin recommendations जैसी practical tips सुनना चाहूँगा

  • जब Grok-4 की coding performance को लेकर काफ़ी खराब प्रतिक्रियाएँ थीं, तब जो “coding” version आया था, क्या वह यही model है?

    • benchmark में कमज़ोर होने पर शायद speed जैसी चीज़ को आगे करना आसान होता है, जिसे ज़्यादा inflate किया जा सके

    • खोजने पर Reddit पर बस साफ़ तौर पर spam account द्वारा उस model की तारीफ़ वाले posts ही मिले

    • उस account का लिंक

    • लगता है यह Grok 3 पर आधारित है; Grok 3 बहुत तेज़ था और programming के लिए specialized था

  • पूरे "SWE-Bench-Verified" के हिसाब से grok-code-fast-1 का in-house benchmark 70.8% बताया जा रहा है; मैं इस benchmark tool को थोड़ा देखना चाहूँगा

    • third-party reports में यह लगभग 57.6% है

    • संबंधित लिंक

      • nitpick लग सकता है, लेकिन site खोलते ही date formatting की हालत देखकर हैरानी हुई (दिन/महीना/साल का क्रम पूरी तरह उलझा हुआ है)

      • यह सिर्फ भ्रमित नहीं करता, sorting भी ठीक से नहीं होती

      • date column sort किया तो नतीजा बिल्कुल बेतुका था (बीच के entries के आधार पर sort कर रहा था)

      • अगर ऐसी basic चीज़ों पर भी ध्यान नहीं है, तो code भी लापरवाह हो सकता है, ऐसा शक होता है

      • [कुछ देश अभी भी यह format इस्तेमाल करते हैं, लेकिन ज़्यादातर standard पर जा चुके हैं]

      • फिर भी दूसरे models से तुलना करें तो इसकी performance अच्छी दिखती है

  • Grok 4 के base version से भी मैंने काफ़ी अच्छे नतीजे देखे हैं

    • समस्या यह है कि यह ज़्यादा explanation नहीं देता और बस code बदल देता है, लेकिन नतीजा अपने आप में बुरा नहीं था
    • व्यक्तिगत रूप से, तेज़ version से ज़्यादा मैं change suggestions पर थोड़ा और feedback और explanation चाहता था
    • हाल में GPT-5 मुझे Sonnet 4 से ज़्यादा उपयोगी लगा

      • architecture विकल्पों के बारे में पूछने पर यह बहुत अच्छे जवाब देता है, और problem-solving process को step-by-step guide करता है, जो मुझे पसंद है

      • "one-shot" तरीके से एक बार में पूरा code rewrite करने से ज़्यादा, यह प्रक्रिया बेहतर लगती है जिसमें यह मेरी असली दिशा के अनुसार साथ चलता है

      • मुझे लगता है Opus 4.1 या Sonnet series को one-shot problem solving से आँकना बहुत सटीक नहीं है; असली benchmark यह है कि assistant की भूमिका कितनी अच्छी निभाते हैं

      • gpt-5 भी अगर मेरी न चाही दिशा पर अड़ जाए, तो कितनी भी बातचीत हो, वही behavior दोहराता रहता है

        • इस लिहाज़ से कुछ लोग Claude जैसे model की “हाँ, सही है” वाली प्रतिक्रिया पसंद करते हैं
        • developer experience के स्तर के हिसाब से model से उम्मीदें अलग हो सकती हैं, लेकिन मेरे लिए यह महत्वपूर्ण है कि अंतिम निर्णय का नियंत्रण मेरे पास रहे

      • Sonnet 4 architecture design या deep analysis में GPT-5 से कमज़ोर हो सकता है, लेकिन जब detailed plan पहले से तय हो और बस code की मात्रा निकालनी हो, तब Sonnet 4 बेहतर काम करता है

  • कुछ दिन Grok टेस्ट करने के बाद मुझे उल्टा regression जैसा महसूस हुआ

    • काफ़ी समय बाद ऐसा हुआ कि इसने मेरे code का कुछ हिस्सा random तरीके से delete कर दिया

    • आजकल top-tier coding models काफ़ी भरोसेमंद हो गए हैं, लेकिन Grok अभी उस स्तर पर नहीं लगता

    • चाहे कितना भी तेज़ या free हो, अगर मैं इसे अपना code भरोसे से नहीं सौंप सकता, तो tool के रूप में इसका उपयोग नहीं कर सकता

      • Kilo Code में Grok Code Fast 1 का free trial किया, और नतीजे बहुत खराब थे

        • GPT 5 Mini से कम reliable था, और विडंबना यह कि speed भी उससे धीमी थी

      • Full Self Coding?

      • आप कौन-सा platform/language इस्तेमाल कर रहे हैं, यह जानना चाहूँगा

        • बिना context वाले reviews इतने extremes पर हैं कि confusion होता है
        • language के हिसाब से फ़र्क बड़ा है; TS web development में नतीजे हमेशा बेहतर आते हैं

      • अगर code का कुछ हिस्सा delete हो गया, तो क्या वह सच में समस्या है? version control है न?

  • यह बेहूदा अजीब हरकतें बहुत तेज़ी से करता है, और यह अच्छी बात नहीं है

    • CRUD endpoints, i8n files जैसी simple और specific tasks के लिए तो ठीक हो सकता है, लेकिन उसके अलावा पता नहीं

      • मैं तो यह model ठीक ऐसे ही कामों के लिए इस्तेमाल करता हूँ

        • “simple और annoying छोटे-मोटे काम” निपटाने के लिए यह बिल्कुल सही है
        • हर काम के लिए smart model की ज़रूरत नहीं होती; जिन कामों को कोई करना नहीं चाहता, उनमें इसे लगाकर जल्दी बहुत कुछ निपटाया जा सकता है
        • लेकिन अगर थोड़ा और specific न हों, तो नतीजा भटक जाता है
        • फिर भी अगर साफ़ examples दे दो, तो जो कहा जाए वही ठीक से कर देता है

      • मैंने इससे Justfile improve करने को कहा, तो इसने सब कुछ उलझा दिया, सब बर्बाद कर दिया, और infinite loop में फँस गया

        • Kilo Code में इस्तेमाल किया था; मेरे अनुभव में यह व्यक्ति-दर-व्यक्ति अलग हो सकता है

  • ‘sonic’ model के stealth phase में भी speed तेज़ थी, लेकिन quality ज़रूरत से ज़्यादा accurate नहीं थी

    • यह test code बनाकर बार-बार run तो करता था, लेकिन जिस intended behavior को verify करना था, उसे verify नहीं करता था; बस mock calls check करता था

    • असली usage patterns तक ध्यान देने की इसकी सीमा है

      • ऐसे cases में लगता है कि boilerplate generation में यह मज़बूत हो सकता है

  • मुझे यह प्रभावशाली लगा

    • refactoring से जुड़े सवाल पर इसने कई tool calls करके code जल्दी पढ़ा, तार्किक विश्लेषण किया, और बताया कि इसे 2 bugs मिले हैं
    • बेशक, दोनों bugs असल में bugs नहीं थे
    • फिर भी “देखने में शानदार” लगा