Grok-1.5V
Grok-1.5V est un LLM propriétaire de xAI, lancé le 12 avril 2024. Ses poids ne sont pas ouverts, ce qui le distingue des modèles librement téléchargeables et modifiables.
Grok-1.5V est un LLM propriétaire de xAI, lancé le 12 avril 2024. Ses poids ne sont pas ouverts, ce qui le distingue des modèles librement téléchargeables et modifiables.
Âgé d’environ deux ans, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA. La fiche présente donc surtout un modèle à replacer dans le catalogue et le contexte technologique de 2024, plutôt qu’une référence actuelle.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | xAI |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Date de sortie | 12 avril 2024 |
| Multimodal | oui |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| AI2D | 88,3 % | 17ᵉ / 32 | llm-stats | Auto-déclaré |
| DocVQA | 85,6 % | 24ᵉ / 26 | llm-stats | Auto-déclaré |
| TextVQA | 78,1 % | 9ᵉ / 15 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ChartQA | 76,1 % | 22ᵉ / 24 | llm-stats | Auto-déclaré |
| RealWorldQA | 68,7 % | 22ᵉ / 25 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMU | 53,6 % | 52ᵉ / 61 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MathVista | 52,8 % | 33ᵉ / 38 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. Grok-1.5V constitue un jalon identifiable dans l’évolution des LLM de xAI en 2024. Son intérêt actuel est principalement historique : il permet de situer l’offre propriétaire de l’éditeur à cette période.
Limites et points d’attention. Son ancienneté d’environ deux ans est très importante dans un secteur où les générations se succèdent rapidement. Grok-1.5V est donc probablement dépassé par des modèles plus récents et peut ne plus figurer au catalogue de xAI. Sa licence propriétaire et ses poids fermés excluent par ailleurs le téléchargement, l’inspection ou la modification directe du modèle. Les informations disponibles reposent sur une seule source de données, ce qui impose de traiter les conclusions comparatives avec prudence.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).