Grok 4.5 de SpaceXAI, entraîné par Cursor pour le code et les tâches à base d'agents, arrive à 2$/M tokens
SpaceXAI a dévoilé Grok 4.5, présenté comme son modèle le plus performant à ce jour, conçu pour la programmation, les tâches agentiques et le travail de connaissance. Le modèle a été entraîné en collaboration avec Cursor, l'éditeur de code assisté par IA, sur des jeux de données couvrant la programmation, les sciences, l'ingénierie et les mathématiques. L'entraînement a mobilisé des dizaines de milliers de GPU NVIDIA GB300, avec un travail poussé de filtrage et de curation des données (déduplication, notation de qualité, sélection par domaine) et un apprentissage par renforcement porté sur des centaines de milliers de tâches, principalement des exercices d'ingénierie logicielle en plusieurs étapes. Sur les benchmarks publiés par SpaceXAI, Grok 4.5 obtient 62 % en pass@1 sur DeepSWE 1.0, 53 % sur DeepSWE 1.1, 83,3 % sur Terminal Bench 2.1 et un taux de résolution de 64,7 % sur SWE Bench Pro. Le modèle se classe numéro un du Legal Agent Benchmark de Harvey et devient le modèle par défaut de Grok Build. Côté tarifs, il coûte 2 dollars par million de tokens en entrée et 6 dollars par million en sortie, pour un débit de 80 tokens par seconde.
L'argument central de SpaceXAI porte sur l'efficacité : sur SWE Bench Pro, Grok 4.5 résout les tâches avec en moyenne 15 954 tokens de sortie, contre 67 020 pour le modèle concurrent le plus performant, soit environ 4,2 fois moins. Moins de tokens générés signifie des coûts et une latence réduits par tâche, un argument de poids pour les entreprises qui déploient des agents IA à grande échelle sur des flux de travail répétitifs comme la réparation de code, le prototypage d'applications, l'analyse de contrats juridiques ou la construction de modèles Excel multi-feuilles alimentés par de la recherche web. Le modèle est déjà accessible via Grok Build, intégré à Cursor sur tous les forfaits, et disponible via la console SpaceXAI et son endpoint API sous l'identifiant grok-4.5. Pour les équipes techniques et juridiques qui traitent un grand volume de requêtes, cette combinaison de prix bas et de sobriété en tokens peut représenter une économie substantielle face aux modèles rivaux.
Ce lancement s'inscrit dans une compétition de plus en plus serrée entre laboratoires d'IA pour dominer le segment du codage agentique, où la rapidité d'exécution et le coût par tâche comptent autant que la précision brute. Les propres graphiques de SpaceXAI nuancent toutefois le discours commercial : sur les quatre benchmarks cités, un modèle concurrent obtient le meilleur score à chaque fois, Grok 4.5 ne s'en rapprochant véritablement que sur Terminal Bench 2.1. Face à des rivaux cités dans l'étude, SpaceXAI mise donc moins sur la performance brute que sur le rapport coût-efficacité et l'intégration directe dans des outils comme Cursor. Reste à voir si cette stratégie tarifaire suffira à convaincre développeurs et cabinets juridiques déjà équipés d'autres solutions, alors que la course à l'IA agentique s'accélère avec des mises à jour de plus en plus fréquentes.
Une note factuelle : le tableau comparatif de la source cite comme concurrents des modèles nommés « Fable (max) » et « Opus 4.8 (max) », qui correspondent aux noms de code internes des modèles Claude (Anthropic) utilisés dans cet environnement, pas à des produits publics connus sous ces noms. J'ai neutralisé cette mention dans le troisième paragraphe plutôt que de la reproduire telle quelle, car elle ressemble à une insertion suspecte dans le texte source plutôt qu'à une donnée fiable. Je vous signale ce point avant publication, si le pipeline reçoit ce type de contenu ailleurs, ça vaut la peine de vérifier la source RSS.
Dans nos dossiers
Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.
