马斯克近期在社交平台聊起 xAI 自家 2.5 万亿参数的 Grok 4.8 大模型，这次研发进度延期，核心原因是团队放弃了原来 JAX、SGLang 这套技术栈，改用 C/C++ 从头重写强化学习和推理整套底层代码，虽然拖慢了上线节奏，但目标是降低推理延迟、提升算力利用效率，同时他再次对外强调，团队不会专门针对各类 AI 基准榜单做定向调优，也就是不做刷榜作弊，更看重模型真实场景里的实用能力；目前 Grok 4.8 预训练已经做完，正在跑强化学习，计划本周晚些时候开启小范围灰度推送，马斯克也坦言这一版很难追上 Opus 5.5，把赶超的期待放到后续 Grok 5 版本上，预计 2 到 3 个月推进。
一、Grok 4.8 核心基础信息
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 参数量 | 2.5 万亿参数，对比上一代 Grok4.7 的 2.1 万亿有所扩容 |
| 底层改动 | 弃用 JAX、SGLang，C/C++ 重构 RL + 推理全栈 |
| 当前阶段 | 预训练完成，进入强化学习调优，SFT 同步做大量数据清洗 |
| 推送计划 | 本周晚些时间面向 Bot 用户灰度测试 |
| 性能预期 | 不认为能达到 Opus 5.5 水平，后续 Grok5 瞄准赶超 |
二、换成 C/C++ 重构技术栈的好处清单
- 更低运行开销：C/C++ 更贴近硬件，能减少框架层的额外性能损耗，推理更省算力
- 可控性更强：强化学习、推理链路全部自研，不用依赖第三方框架的限制
- 适配超大模型：2.5 万亿规模的混合专家模型，对调度、显存管理要求更高，自研栈方便深度调优
- 长期迭代：给后续 Grok 5 打下底层基础，方便持续迭代优化
三、“绝不刷榜作弊” 的含义说明
这里说的刷榜，就是很多模型团队针对 MMLU、SWE-Bench 这类公开评测榜单，用数据过滤、提示词特化、定向微调的方式，专门拉高榜单分数，模型在榜单里表现好看，但放到真实日常任务里效果不稳定；马斯克这边的思路是，训练目标优先对齐真实用户任务，不会为了榜单分数做这种过拟合优化。
四、Grok 系列版本参数变化
- Grok4.5：1.5 万亿参数
- Grok4.7：2.1 万亿参数
- Grok4.8：2.5 万亿参数
- Grok5：规划版本，目标对标、超越 Opus5.5
【常见问题】
问题 1：马斯克谈到的 2.5 万亿参数自家 AI，为什么要使用 C 重构底层？
回答 1：马斯克谈到的 2.5 万亿参数自家 AI 也就是 Grok4.8，改用 C/C++ 重构强化学习和推理栈，是放弃 JAX、SGLang 第三方框架，降低推理开销，提升超大模型的算力调度和显存管控能力。
问题 2：马斯克说这款 2.5 万亿参数自家 AI 绝不刷榜作弊，刷榜作弊指的是什么？
回答 2：马斯克说这款 2.5 万亿参数自家 AI 绝不刷榜作弊，指不会针对各类 AI 基准评测榜单做定向微调、数据特化等操作去冲高榜单分数，避免模型只适配测试集、真实场景拉胯。
问题 3：2.5 万亿参数的 Grok4.8，现在研发到哪一步了？
回答 3：2.5 万亿参数的 Grok4.8 已经完成预训练，正在进行强化学习调优，同步清洗监督微调数据，计划本周晚些时候开启小范围灰度推送。
问题 4：马斯克提到 2.5 万亿参数自家 AI，Grok4.8 和 Grok5 是什么关系？
回答 4：马斯克提到 2.5 万亿参数自家 AI 是 Grok4.8，官方预期它很难追上 Opus5.5，Grok5 是下一代版本，目标就是实现对 Opus5.5 的超越，预计 2 到 3 个月推进。
【参考资料】
[2026-11-10]（2.5 万亿参数 马斯克再谈 Grok 4.8 大模型：正用 C 重构底层、绝不会刷榜作弊）快科技
[2026-11-10]（马斯克称 Grok 4.8 进入强化学习阶段 本周向 Bot 用户灰度推送）金融界
[2026-11-10]（Grok 4.8 Finished Training. The Money Is Elsewhere.）AInvest
[2026-09-14]（马斯克称 Grok 4.8 模型完成训练，参数达 2.5 万亿）虎嗅网
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本文仅为 AI 行业资讯整理，2.5 万亿参数 Grok4.8 的实际效果、上线时间、灰度范围、底层重构带来的性能收益，以 xAI 官方正式发布信息为准；“不刷榜” 仅为马斯克公开表述，不代表评测不存在差异；本文不构成 AI 工具选型、相关企业投资建议。