Grok 4.7, el modelo de xAI en cifras

Grok 4.7 en breve

Grok 4.7 es un modelo de lenguaje de xAI, lanzado el 21 de septiembre de 2026. Es un lanzamiento muy reciente. Sus pesos no están publicados: solo funciona en remoto, mediante la API de xAI o de proveedores asociados (29 listados en models.dev). Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero.

Lo clasificamos entre los gama media (34 modelos de esta categoría en el sitio).

Resultados en benchmarks

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), Grok 4.7 obtiene un índice de capacidad de 79,9 sobre 100, calculado con 5 pruebas de nuestra cesta.

Eso lo sitúa en el puesto 28.º de nuestro ranking semanal de modelos.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 92,7 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 98,1 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): 53 % — el mejor modelo seguido, GPT-6 Astra, alcanza 93,7 %
• FrontierCode (tareas de programación avanzadas): 47,6 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 5.5, alcanza 54,6 %

Lo que cuesta

Grok 4.7 cuesta 2 US$ por millón de tokens de entrada y 6 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,052 US$, es decir, 52 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Son 1,4 veces el precio de salida mediano de los gama media (4,38 US$).

Los tokens leídos desde la caché cuestan 0,50 US$ por millón: útil para un agente que reenvía a menudo el mismo contexto.

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Lo que sabe hacer

Su ventana de contexto alcanza 500.000 tokens, unas 750 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 500.000 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y PDF. Sus conocimientos llegan hasta mayo de 2026: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿Cuándo elegirlo?

Por su categoría, Grok 4.7 está pensado sobre todo para un equilibrio entre calidad y coste, para usos cotidianos que no justifican un modelo puntero.

Su resultado en FrontierCode (47,6 %, por encima de la mediana de los modelos seguidos) lo convierte en un candidato serio para agentes de programación.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Alternativas

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Grok 4.7 son:

• Mistral Large 4 (Mistral AI, índice 79,7)
• Gemini 3 Flash Preview (Google DeepMind, índice 80,3) — ver la comparativa
• Claude Sonnet 5 (Anthropic, índice 79,3)
• Gemini 3.1 Pro Preview (Google DeepMind, índice 79,3)