Grok 4.20 Multi-Agent

grok-4.20-multi-agent

Grok-4.20-multi-agent은(는) 출처에서 Grok 4.20 variant for coordinated multi-에이전트 워크플로을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 심층 연구, 도구 사용, 종합 and complex task decomposition에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

최대 컨텍스트

1M토큰

최대 출력

30K토큰

출시일

2026년 3월 9일

모달리티

Grok 4.20 Multi-Agent 가격

입력 가격출력 가격캐시 읽기
$1.25/M$2.5/M$0.2/M

Grok 4.20 Multi-Agent API

POST /v1/chat/completions

Grok 4.20 Multi-Agent 벤치마크

Grok 4.20 0309 (Reasoning)

36.5

/100

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis broad capability aggregate

지표 점수

42.2

/100

Artificial Analysis Coding Index

Artificial Analysis software task aggregate

지표 점수

Knowledge & Reasoning

GPQA

Advanced science problem solving

88.5%

HLE

Broad expert-level exam set

30%

Coding & Engineering

SciCode

Scientific coding challenges

44.7%

Terminal-Bench Hard

Hard terminal task execution

40.9%

Instruction Following & Agent Tasks

IFBench

Prompt constraint adherence

82.9%

AA-LCR

Long-context reasoning

59%

τ²-Bench

Agent workflow tasks

96.5%

지표 출처 Artificial Analysis

미디어 및 논의

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Grok 4.20 Multi-Agent 자주 묻는 질문

Grok 4.20 Multi-Agent의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

Grok 4.20 Multi-Agent은 어떤 유형의 모델인가요?+

Grok 4.20 Multi-Agent 모델은 여러 에이전트를 병렬로 조정해 심층 조사와 종합을 수행하는 xAI의 베타 연구 모델입니다. 베타 모델이므로 프로덕션 사용 전에 지연 시간, 출력 일관성, 지원 기능을 검증하세요.

팀은 Grok 4.20 Multi-Agent을 어떤 용도로 사용하면 좋나요?+

심층 조사 및 근거 종합, 여러 조사 에이전트의 병렬 작업이 유리한 연구, 그리고 여러 출처와 가설을 종합하는 작업에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

Grok 4.20 Multi-Agent이 뚜렷한 기술적 이점을 갖는 부분은 어디인가요?+

가장 실용적인 강점은 여러 에이전트의 병렬 협업, 효과적인 도구 및 함수 호출, 그리고 강한 긴 컨텍스트 처리입니다. 이 조합은 여러 조사 에이전트의 병렬 작업이 유리한 연구에 특히 유용합니다.

Grok 4.20 Multi-Agent 대신 다른 모델을 선택해야 하는 경우는 언제인가요?+

단일 모델의 즉시 응답이 필요한 경우, 추가 병렬 에이전트 작업이 시간이나 사용량 증가에 비해 가치가 없는 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.

Grok 4.20 Multi-Agent을 TokenHub와 연동하기 전에 무엇을 확인해야 하나요?+

TokenHub에서는 Grok 4.20 Multi-Agent에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. TokenHub가 멀티에이전트 모델과 필요한 조사 도구를 제공하는지 확인하고 추론 설정이 에이전트 수, 지연 시간, 사용량에 미치는 영향을 검토하세요.