grok-1
Grok-1 是由 xAI 团队开源的超大规模语言模型，旨在为社区提供透明、可复现的大模型研究基座。它解决了以往顶尖大模型权重不公开、难以进行底层架构验证与二次开发的痛点，让全球开发者能够直接加载并运行一个拥有 3140 亿参数的完整模型。
这款模型特别适合具备深厚技术背景的 AI 研究人员、大模型架构师以及拥有高性能 GPU 资源的开发者使用。由于模型体量巨大且基于 JAX 框架，普通用户若无专业硬件支持较难直接部署，但它却是研究混合专家（MoE）架构的理想样本。
Grok-1 的技术亮点在于其独特的架构设计：采用 64 层网络结构，内置 8 个专家模块的混合专家机制，每处理一个 token 仅激活其中 2 个专家，从而在保持超高参数量的同时兼顾推理效率。此外，它支持 8192 的长上下文窗口，融合了旋转位置编码（RoPE），并原生支持激活分片与 8 比特量化技术。此次开源不仅包含了完整的模型权重，还提供了基于 Apache 2.0 协议的参考代码，方便社区验证模型正确性并推动大模型技术的开放创新。
使用场景
某大型金融科技公司的气象量化团队正试图利用非结构化新闻数据，构建一个能预测极端天气对供应链影响的高精度模型。
没有 grok-1 时
- 上下文容量受限：现有开源模型通常仅支持 2k-4k 上下文，无法一次性读入长达数千字的深度气象分析报告，导致关键因果链条断裂。
- 专业逻辑缺失：通用小模型在处理“厄尔尼诺现象”与“特定港口吞吐量”之间的复杂推导时，常出现幻觉或逻辑跳跃，需人工反复校验。
- 推理成本高昂：为达到可用精度，团队不得不串联多个专用小模型或调用昂贵的闭源 API，导致系统延迟高且数据隐私难以保障。
- 架构扩展困难：面对海量历史数据，传统稠密模型算力消耗随参数量线性增长，难以在有限 GPU 资源下实现大规模并行推理。
使用 grok-1 后
- 长文档全景分析：凭借 8,192 tokens 的上下文窗口，grok-1 能完整吞下整份季度气候评估报告，精准捕捉跨段落的隐性关联。
- 深度推理能力提升：依托 3140 亿参数及混合专家（MoE）架构，grok-1 在处理复杂因果推演时表现出类人的逻辑严密性，大幅降低事实性错误。
- 本地化高效部署：利用其激活分片与 8-bit 量化特性，团队可在自有集群上私有化部署，既消除了数据外泄风险，又显著降低了单次推理成本。
- 稀疏计算优势：每次仅激活 8 个专家中的 2 个，grok-1 在保持超大参数规模的同时，实现了比同量级稠密模型更优的吞吐效率。
grok-1 通过超大规模参数与高效的稀疏架构，让企业在私有环境下也能拥有处理超长文本与复杂逻辑推理的顶级智能能力。
运行环境要求
- 未说明
- 必需
- 由于模型参数量巨大 (314B)，需要显存极大的 GPU 才能运行示例代码
- 具体型号和显存大小未说明，但普通消费级显卡无法承载
- 实现未使用高效自定义内核，可能进一步增加资源消耗
未说明（鉴于 314B 参数规模，系统内存需求极高）
快速开始
Grok-1
本仓库包含用于加载和运行 Grok-1 开源权重模型的 JAX 示例代码。
请确保下载检查点，并将 ckpt-0 目录放置在 checkpoints 文件夹中——详情请参阅【下载权重】部分。
然后，运行以下命令以测试代码：
pip install -r requirements.txt
python run.py
该脚本会加载检查点，并基于一个测试输入对模型进行采样。
由于模型规模庞大（3140亿参数），使用示例代码测试模型需要具备足够显存的机器。此外，本仓库中 MoE 层的实现并不高效；之所以选择这种实现方式，是为了避免引入自定义算子，从而验证模型的正确性。
模型规格
Grok-1 目前的设计规格如下：
- 参数量： 3140亿
- 架构： 8 专家混合模型 (MoE)
- 专家利用率： 每个 token 使用 2 个专家
- 层数： 64
- 注意力头数： 查询 48 个，键/值 8 个
- 嵌入维度： 6,144
- 分词器： SentencePiece 分词器，词汇表大小为 131,072 个 token
- 其他特性：
- 旋转位置编码 (RoPE)
- 支持激活切片和 8 位量化
- 最大序列长度（上下文）： 8,192 个 token
下载权重
您可以通过 torrent 客户端并使用以下磁力链接下载权重：
magnet:?xt=urn:btih:5f96d43576e3d386c9ba65b883210a393b68210e&tr=https%3A%2F%2Facademictorrents.com%2Fannounce.php&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.coppersurfer.tk%3A6969&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce
或者直接通过 HuggingFace 🤗 Hub 下载：
git clone https://github.com/xai-org/grok-1.git && cd grok-1
pip install huggingface_hub[hf_transfer]
huggingface-cli download xai-org/grok-1 --repo-type model --include ckpt-0/* --local-dir checkpoints --local-dir-use-symlinks False
许可证
本版本中的代码及相关的 Grok-1 权重均采用 Apache 2.0 许可证授权。该许可证仅适用于本仓库中的源文件以及 Grok-1 的模型权重。
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