Grok 模型的基本信息 在宣布xAI之后，他们训练了一个拥有33B参数的原型LLM（Grok-0）。这个早期模型在标准的语言模型基准测试中接近LLaMA 2（70B）的能力，但只使用了一半的训练资源。 在过去的两个月中，他们在推理和编码能力方面取得了显著的改进，最终开发出了Grok-1，这是一款先进的语言模型，具有更强大的性能，人工评估编码任务得分达到63.2%，MMLU得分达到73%。

Perplexity还是开始自己训练模型了，公布了自己训练的两个pplx-7b-chat 和 pplx-70b-chat模型。 主要的特点是优先保证一系列任务的智力、有用性和多功能性，而不强加道德判断或限制。 与llama-2-70b-chat相比较完全拒绝”的情况减少了22.7%，而“没有拒绝”的情况增加了31.9%。 估计是被 Open AI 和 Claude 2的各种拒绝回答搞麻了，他们做搜索和一些