X
xAI 12. 3. 2026
82 skóre

xAI: Grok 4.20 Multi-Agent Beta

x-ai/grok-4.20-multi-agent-beta

Grok 4.20 Multi-Agent Beta je výkonný nástroj pro asynchronní, hluboké úlohy, kde kvalita a hloubka výstupu převažuje nad rychlostí. Díky nízké ceně výstupu je ekonomicky nejvýhodnější volbou pro těžké agentické workflow v prosinci 2025.

Killer Feature Nativní orchestrace až 16 agentů v rámci jednoho API volání s kontextem 2M tokenů.
Skryté riziko Nepředvídatelná doba zpracování u nastavení 'high/xhigh' reasoning, která může narušit time-out limity aplikací.
$2 / 1M vstup
$6 / 1M výstup
2.0M kontext
Dobrý hodnocení
textimage text Agentické pracovní tokyHloubkový výzkumSyntéza informací

📊 Benchmarky

🧠 Reasoning
88
Výborný
🤖 Agenti
92
Výborný
📏 Kontextové okno
95
Výborný
💰 Cena/Výkon
85
Výborný
Rychlost
55
Průměrný
Celkové skóre 82/100

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
xAI Grok 4.20 Multi-Agent Beta
← Právě prohlížíte
OpenAI GPT-5.4
Grok je o 20 % levnější na vstupu a 2,5x levnější na výstupu GPT-5.4 je univerzálnější pro chat, ale Grok Multi-Agent nabízí specializovanější nástroje pro autonomní výzkum za nižší cenu.
Anthropic Claude Sonnet 4.6
Grok je levnější ($2 vs $3 vstup, $6 vs $15 výstup) Claude má silnou reputaci v kódování, ale Grok nabízí dvojnásobný kontext (2M vs 1M) a nativní multi-agentní orchestraci.
Stejná cena vstupu, Grok je o 50 % levnější na výstupu Gemini exceluje v integraci vlastních nástrojů, zatímco Grok se zaměřuje na paralelní zpracování a syntézu v rámci jednoho volání.

🎯 Rozhodovací pomocník

Použij když...

  • Komplexní rešerše napříč mnoha dokumenty
  • Koordinace více nástrojů pro řešení jednoho problému
  • Analýza dlouhých kódových bází (díky 2M kontextu)

Nepoužívej když...

  • Jednoduché chatovací interakce (zbytečná latence)
  • Aplikace vyžadující real-time odezvu
Ideální pro:
Výzkumní pracovníciVývojáři autonomních systémůDatoví analytici

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Kontextové okno

Kapacita 2 000 000 tokenů překonává standardních 1M u konkurence (Claude Sonnet 4.6, GPT-5.4), což umožňuje analýzu rozsáhlých repozitářů dat.

Cena výstupu

Cena $6.00 za 1M výstupních tokenů je výrazně nižší než u GPT-5.4 ($15.00) nebo Claude Sonnet 4.6 ($15.00), což zlevňuje iterativní agentické procesy.

Škálovatelné reasoning

Schopnost přepínat mezi 4 (low/medium) a 16 (high/xhigh) agenty umožňuje flexibilní řízení nákladů a hloubky analýzy.

Slabé stránky

Latence

Koordinace a syntéza výstupů z až 16 paralelních agentů nevyhnutelně zvyšuje dobu odezvy oproti standardním 'single-shot' modelům.

Spotřeba tokenů

Ačkoliv je jednotková cena nízká, multi-agentní přístup generuje interně více textu, což může vést k vyšší celkové spotřebě tokenů na jeden úkol.

📝 Detailní popis

Grok 4.20 Multi-Agent Beta je varianta Groku 4.20 od xAI, navržená pro kolaborativní pracovní postupy založené na agentech. Více agentů pracuje paralelně, aby provádělo hloubkový výzkum, koordinovalo používání nástrojů a syntetizovalo informace napříč komplexními úkoly.

Chování v závislosti na náročnosti usuzování:

  • nízká / střední: 4 agenti
  • vysoká / extra vysoká: 16 agentů

Unikátní charakteristiky

Tento model se odlišuje architekturou ‘Multi-Agent’, která dynamicky škáluje výpočetní úsilí nasazením 4 až 16 paralelních agentů v závislosti na složitosti úlohy. Kombinuje masivní kontextové okno 2 miliony tokenů s agresivní cenovou politikou pro výstupní tokeny, což je klíčové pro ukecané agentické smyčky.

Silné stránky

Kontextové okno

Kapacita 2 000 000 tokenů překonává standardních 1M u konkurence (Claude Sonnet 4.6, GPT-5.4), což umožňuje analýzu rozsáhlých repozitářů dat.

Cena výstupu

Cena $6.00 za 1M výstupních tokenů je výrazně nižší než u GPT-5.4 ($15.00) nebo Claude Sonnet 4.6 ($15.00), což zlevňuje iterativní agentické procesy.

Škálovatelné reasoning

Schopnost přepínat mezi 4 (low/medium) a 16 (high/xhigh) agenty umožňuje flexibilní řízení nákladů a hloubky analýzy.

Slabé stránky

Latence

Koordinace a syntéza výstupů z až 16 paralelních agentů nevyhnutelně zvyšuje dobu odezvy oproti standardním ‘single-shot’ modelům.

Spotřeba tokenů

Ačkoliv je jednotková cena nízká, multi-agentní přístup generuje interně více textu, což může vést k vyšší celkové spotřebě tokenů na jeden úkol.

🔗 Další modely od xAI