Grok 4.5: Das gemeinsame Coding-Modell von SpaceXAI und Cursor

Was ist Grok 4.5

Grok 4.5 ist ein Mixture-of-Experts-Modell für Programmierung, agentische Aufgaben und Wissensarbeit, das SpaceXAI (xAI) und Cursor gemeinsam trainiert habenund das am 8. Juli 2026 veröffentlicht wurde. Es ist ungewöhnlich, dass ein einzelnes Modell am selben Tag unter zwei Marken erscheint: xAI nennt es „unser bisher stärkstes Modell“, und Cursor bezeichnet es als „unser intelligentestes Modell und das erste, das wir für mehr als nur Softwareentwicklung gebaut haben“. Die API-Modell-ID lautet grok-4.5.

Hier ist die ehrliche Schlagzeile vor der Marketing-Version: Bei den offiziellen Launch-Benchmarks ist Grok 4.5 nicht der Spitzenreiter. Fable 5 von Anthropic führt bei den meisten Coding-Evals, und Opus 4.8 schlägt Grok 4.5 bei einigen davon. Wo Grok 4.5 punktet, sind Durchsatz, Token-Effizienz und Preis: Es wird mit 80 Token pro Sekunde bereitgestellt, verbraucht bei SWE-Bench Pro etwa 4,2× weniger Output-Token als Opus 4.8 und kostet 2 $ pro Million Input-Token sowie 6 $ pro Million Output-Token. Wenn Ihr Flaschenhals Latenz und Kosten pro gelöster Aufgabe sind und nicht das letzte Quäntchen Benchmark-Genauigkeit, dann ist dieser Kompromiss der entscheidende Punkt.

Grok 4.5 at a glance (as of July 8, 2026)

API model ID:   grok-4.5
Architecture:   mixture-of-experts
Built by:       SpaceXAI (xAI) + Cursor, co-trained
Serving speed:  ~80 tokens/sec ("fast-model" tier)
Pricing:        $2 / MTok input, $6 / MTok output
Available in:   Cursor (all plans), Grok Build CLI, SpaceXAI API
Not yet in:     the EU (expected mid-July 2026)

Die SpaceXAI × Cursor Partnerschaft

Grok 4.5 ist nicht aus dem Nichts entstanden. Am 21. April 2026kündigte Cursor eine Partnerschaft mit SpaceX an, um das Modelltraining zu beschleunigen und die Colossus Infrastruktur von SpaceXAI zu nutzen, um einen Rechenkapazitäts-Engpass zu überwinden. Cursors eigene Modellreihe war schnell aufgestiegen: Composer wurde als erstes agentisches Programmiermodell veröffentlicht, Composer 1.5 skalierte das Reinforcement Learning um mehr als das 20-fache, und Composer 2 fügte kontinuierliches Pretraining hinzu, um Ergebnisse auf Frontier-Niveau zu einem Bruchteil der Kosten zu erreichen. Grok 4.5 ist die nächste Stufe auf dieser Leiter – und diesmal trägt es auch die Marke Grok von xAI.

Die beiden Ankündigungsbeiträge beschreiben dasselbe Modell aus zwei Perspektiven. xAI gibt an, dass Grok 4.5 „an der Seite von Cursor“ auf zehntausenden NVIDIA GB300 GPUs trainiert wurde, mit umfangreicher Datenfilterung und Reinforcement Learning über hunderttausende mehrstufige Software-Engineering-Aufgaben hinweg. Cursor beschreibt das Modell als ein Mixture-of-Experts-Netzwerk, das mit „Billionen von Token an Cursor-Daten“ sowie bewusst breiter gefasstem Material trainiert wurde – hochwertige STEM-Aufgaben, Forschungsarbeiten und andere Wissensarbeit –, damit es über reines Software-Engineering hinaus auch in den Bereichen Data Science, Finanzen und Rechtswesen eingesetzt werden kann. Cursor behält Composer 2.5ebenfalls bei, als eine andere Gewichtsklasse.

Eine Anmerkung zur Namensgebung, da dies oft für Verwirrung sorgt: xAI bezeichnet sich in diesen Ankündigungen durchgehend als SpaceXAI (der X-Account lautet @SpaceXAI und die Entwicklerkonsole befindet sich unter console.x.ai), während die Domain und die Dokumentation bei x.aiverbleiben. In diesem Artikel bezeichnen „SpaceXAI“ und „xAI“ dasselbe Unternehmen.

Offizielle Benchmarks

Beide Unternehmen haben Benchmark-Diagramme veröffentlicht. Die folgende Tabelle stammt aus dem Launch-Post von Cursor und ist am vollständigsten, da sie Composer 2.5 und Anthropic's Fable 5 in derselben Übersicht enthält. Alle hier aufgeführten Zahlen wurden von den Anbietern selbst gemeldet und spiegeln das jeweilige Modell bei einer spezifischen Einstellung für den Reasoning-Aufwand wider, was von Bedeutung ist — siehe dazu die Hinweise direkt im Anschluss.

Aufwandseinstellungen in diesem Diagramm: Grok 4.5 bei high, Opus 4.8 und Fable 5 bei max, GPT-5.5 bei xhigh. Quelle: Cursor Launch-Post.

Das eigene Diagramm von xAI fügt eine zweite Variante hinzu, DeepSWE 1.1 (ein von DataCurve betriebener mini-swe-agent-Harness), bei der die Reihenfolge wie folgt lautet: Fable 5 bei 70 %, GPT-5.5 bei 67 %, Opus 4.8 bei 59 %, Grok 4.5 bei 53 % und GLM 5.2 bei 44 %. xAI führt Grok 4.5 außerdem als #1 im Legal Agent Benchmark von Harvey, was das stärkste Einzelergebnis darstellt und die Grundlage für die Behauptung “mehr als Software Engineering” bildet. Die beiden offiziellen Diagramme stimmen bei den gemeinsamen Zeilen bis auf Rundungsdifferenzen überein (zum Beispiel gibt xAI Fable 5 im SWE-Bench Pro mit 80,4 % an, während Cursor 80,3 % nennt).

So lesen Sie die Zahlen

Drei Vorbehalte entscheiden darüber, ob diese Benchmarks für Ihre Arbeitslast aussagekräftig sind:

• Die Aufwandseinstellungen sind nicht identisch. Grok 4.5 wird gemessen bei high während Opus 4.8 und Fable 5 bei max. Das ist ein vernünftiger Weg, um „Intelligenz pro Recheneinheit“ darzustellen, aber es ist kein direkter Vergleich der Leistungsobergrenzen. Lesen Sie die Tabelle als „das leistet jedes Modell bei diesen Einstellungen“ und nicht als „das ist das Beste, was jedes Modell zu bieten hat.“
• Cursor hat ein Problem mit Datenkontamination offengelegt. In einem eigenen Beitrag merkt Cursor an, dass Grok 4.5 bei CursorBench einen Vorteil hat, da versehentlich ein früherer Snapshot der Cursor-Codebasis in das Training eingeflossen ist. Das ist eine lobenswert ehrliche Fußnote – und ein Grund, jeden CursorBench-Wert für dieses Modell mit Vorsicht zu genießen.
• Grok 4.5 führt nur selten eine Zeile an. Fable 5 führt bei Terminal-Bench, DeepSWE und SWE-Bench Pro; Opus 4.8 führt bei SWE-Bench Multilingual und SWE-Bench Pro im Vergleich zu Grok. Grok 4.5 ist durchgehend wettbewerbsfähig, aber nicht durchgehend führend. Das Verkaufsargument zielt bewusst auf Geschwindigkeit und Kosten ab, was im nächsten Abschnitt quantifiziert wird.

Geschwindigkeit, Effizienz und Kosten

Hier spielt Grok 4.5 seine Stärken aus. xAI stellt es bereit mit ~80 Tokens pro Sekunde, was als „Fast-Model“-Geschwindigkeit bezeichnet wird, und kombiniert dies mit einem Versprechen zur Token-Effizienz: Bei SWE-Bench Pro löst Grok 4.5 Aufgaben mit durchschnittlich 15.954 Output-Tokens, etwa 4,2-mal weniger als Opus 4.8 bei maximaler Auslastung (67.020 Tokens). xAI formuliert dies als „Lösen von Aufgaben in weniger als der Hälfte der Schritte“ und „etwa doppelt so hohe Token-Effizienz wie vergleichbare führende Modelle.“

Die praktische Konsequenz: Die Kosten pro gelöster Aufgabe können deutlich unter denen eines höher bewerteten, aber gesprächigeren Modells liegen, selbst wenn der Benchmark-Wert ein oder zwei Punkte niedriger ist. Wenn Sie Agenten in großem Maßstab betreiben — viele lange, tool-intensive Sitzungen — macht sich dieser Unterschied auf der Rechnung und bei der Latenz bemerkbar, nicht auf einer Bestenliste. Das ehrliche Gegenargument ist, dass bei den schwierigsten und aufwendigsten Aufgaben ein Fable 5oder Opus 4.8 ausgeführt mit max möglicherweise immer noch etwas lösen kann, was Grok 4.5 nicht schafft.

Preise und Pläne

Grok 4.5 ist über die API von xAI und im Standard-Tarif von Cursor gleich bepreist, mit einer zusätzlichen Option in Cursor für geringere Latenz:

Cursor beinhaltet Grok 4.5 in Einzel- und Team-Plänen mit einem sinnvollen Nutzungskontingent und 2× Nutzung für die erste Woche. xAI bietet zudem für begrenzte Zeit eine kostenlose Grok 4.5-Nutzung in Grok Build und Cursor an. Preise und Werbeaktionen sind volatil; die hier genannten Zahlen beziehen sich auf den Stand vom 8.–9. Juli 2026.

Verfügbarkeit und die Verzögerung in der EU

Grok 4.5 ist ab dem ersten Tag an drei Orten verfügbar: Cursor (alle Pläne, über Desktop, Web, iOS, CLI und SDK), Grok Build (die xAI CLI, wo es jetzt das Standardmodell ist) und die SpaceXAI API via console.x.ai. Eine wichtige Einschränkung: xAI stellt klar, dass Grok 4.5 noch nicht in der EU verfügbar ist in irgendeinem SpaceXAI-Produkt oder der API-Konsole; die Verfügbarkeit in der EU wird für Mitte Juli 2026erwartet. Wenn Sie oder Ihre Benutzer sich in der EU befinden, planen Sie bis dahin ein Fallback-Modell ein.

Grok Build: Die CLI

Grok 4.5 ist das Standardmodell in Grok Build, dem Terminal-Coding-Agenten von xAI (derzeit in der Beta-Phase und für SuperGrok- sowie X Premium+-Abonnenten verfügbar). Wenn Sie Claude Code oder die Antigravity CLI bereits verwendet haben, wird Ihnen der Funktionsumfang vertraut vorkommen: ein Planungsmodus, der Änderungen blockiert, bis Sie diese genehmigen, parallele Sub-Agenten mit Worktree-Unterstützung, Skills, die automatisch aufgerufen oder per Namen ausgeführt werden, ein Plugin-Marktplatz, MCP-Server, Hooks und ein persistenter Speicher. xAI hebt hier auch die Office-Fähigkeiten von Grok 4.5 hervor – das Erstellen von Excel-Modellen mit mehreren Tabellenblättern, PowerPoint-Diagrammen aus nativen Formen und Word-Dokumenten, unter Verwendung veröffentlichter Microsoft-Marktplatz-Plugins.

So greifen Sie auf grok-4.5 zu

Öffnen Sie in Cursor die Modellauswahl und wählen Sie Grok 4.5 — es ist keine Einrichtung erforderlich, sofern Sie über einen aktuellen Plan verfügen. Installieren Sie es in Grok Build über x.ai/cli und es ist bereits console.x.ai und rufen Sie den

curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": "Refactor this module and add tests."
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_XAI_API_KEY_HERE>",   # create one at console.x.ai
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="grok-4.5",
    input="Refactor this module and add tests.",
)
print(response.output_text)

xAI bietet außerdem ein natives xai_sdk sowie einen Vercel AI SDK-Provider@ai-sdk/xai), die beide dieselbe grok-4.5 Modell-ID verwenden.

Wann nutzen, wann überspringen

Nutzen Sie Grok 4.5, wenn Sie Coding-Agents in großem Umfang einsetzen und Wert auf Kosten

Überspringen Sie es vorerst, wenn Sie sich in der EU befinden (warten Sie auf die Einführung

FAQ

Offizielle Quellen

Dieser Artikel verwendet ausschließlich Quellen aus erster Hand — keine Community-Benchmarks, Presseberichte

• xAI: Einführung von Grok 4.5 (Launch-Post, Benchmarks, Preise, EU-Hinweis)
• Cursor: Grok 4.5 Launch-Post (Benchmark-Chart, Preise, CursorBench-Vorbehalt)
• Cursor: Partnerschaft mit SpaceX beim Modelltraining (21. April 2026)
• xAI: Grok Build (das CLI und seine Funktionen)
• SpaceXAI API-Dokumentation: Modell grok-4.5, Basis-URL, Code-Beispiele
• @SpaceXAI Launch-Thread auf X
• @cursor_ai Launch-Post auf X
• SpaceXAI-Konsole (API keys)