News Für Grok Build, Cursor und API: Grok 4.5 richtet sich vor­nehm­lich an Programmierer

[mischaef]

Nach ersten Ankündigungen der vergangenen Tage hat SpaceXAI sein neues KI-Modell Grok 4.5 nun offiziell vorgestellt, das speziell für Software-Entwicklung, agentenbasierte Anwendungen und wissensintensive Aufgaben entwickelt wurde und insbesondere durch die direkte Integration in Entwicklerwerkzeuge überzeugen soll.

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[Brrr]

Programmieren scheint wohl die lukrativste und auch sinnvollste Aufgabe zu sein soweit für LLMs.
Ich habe aktuell eine hassliebe damit. Ich frage mich wieder vermehrt ob es einem wirklich schneller macht. Bei kurzen wegwerf-Projekten auf jeden Fall, aber bei komplexerem Dingen hinterfrage ich die Sinnhaftigkeit bzw. kämpfe ich aktuell grad mit Problemen bei einem Projekt, bei dem ich mehr oder weniger nur das Konzept, die Implementation aber zu grossen Teilen Claude habe machen lassen.
Ich habe zwar all den Code Reviewed, trotzdem fehlt mir das mentale Modell. Mittlerweile bereue ich es das Ding mit Claude gemacht zu haben. Die Details machens am Schluss eben doch immer aus.

Edit: Vielleicht etwas allgemeiner Formuliert, initiale Implementation ist man schnell, aber in der Wartung ist mein Eindruck wird man langsamer.

 

[LikeHike]

Sehr schön.
Konkurrenz in dem Bereich nehme ich immer gerne, wird dadurch nur günstiger Und Effizienz ist auch gut - immer bessere Modelle bei gleichzeitig niedrigerem Tokenverbrauch sind auch wichtige Entwicklungsschritte.

Ich bin gespannt ob Grok damit langfristig aufschließen kann.

 

[Snakeeater]

Grok? Lawsuit: Man used Grok to make 7K sex images of stepdaughter, then shot himself

Allein schon der Untertitel, was will man mit sowas bezwecken? Weils so schön ins Weltbild passt? gähn

Zum Thema,
ich nutze aktuell nur freie Zugänge für sämtliche Chatbots und komme da am besten mit Grok klar. Ich weiß nicht obs an der UI liegt, aber das "Arbeiten" ist einfach deutlich effizienter als mit ChatGPT, Mistral oder Gemini. Wobei letzteres bei mir einfach nach jedem Prompt direkt einen Fehler wirft und daher gar keine richtige Interaktion möglich ist.

Lokale LLMs kommen für meinen Anwendungszweck leider nicht in Frage, da die Hardware das nicht wirklich mitmacht, der Versuch mit einer 6GB VRAM auf sinnvolle Ergebnisse zu kommen ist leider sehr kläglich gescheitert.

Aktuell ist mir das 300€ Jahresabo noch etwas zu teuer, aber je nachdem ob sich das Preislich etwas anpasst oder der Mehrnutzen auf Arbeit sich durchsetzt könnte ich dennoch in Zukunft so ein Abo abschließen.

Ich finde auch der Faktor Effizienz ist ein sehr erstrebenswerter Fokus für die Nutzung von KI. Wenn Grok hier deutlich besser abschneidet als andere Modelle wäre das schon ein Alleinstellungsmerkmal.

 

[LikeHike]

@Snakeeater
Ich kenne deinen Anwendungsfall jetzt nicht, bin aber tatsächlich von ChatGPT Plus sehr positiv überrascht. Die Tokenanzahl ist für nur 20€ im Monat überraschend hoch, wöchentliche Resets sind meiner Meinung nach zum Arbeiten angenehmer als monatliche und aktuell gibts auch einen kostenlosen Testmonat.

Macht wirklich Spaß Codex auszuprobieren, 3d Modelle generieren zu lassen etc.

 

[diamdomi]

Klingt recht vielversprechend. Bin gespannt, ob es am Ende einen Merge von Composer von Cursor und Grok geben könnte.
Grok 4.5 lässt sich übrigens kostenlos ausprobieren: https://x.ai/news/grok-4-5 Werde ich denke ich auch mal für meine Spaß-Projekte versuchen.

@Snakeeater
Lokale Nutzung ist möglich, aber sehr stark vom VRAM abhängig. "Bessere" Modelle benötigen zumindest 16 GB VRAM und 32 GB RAM. Auf Basis meiner Erfahrung aber noch nicht für komplexe Themen nutzbar. Korrekte einzelne Aufgaben sind dafür okay. Daher nutzen viele auch einen hybriden Ansatz: mit den großen Modellen detailliert planen und dann lokal Schritt für Schritt umsetzen. (hab ich in folgenden Artikel auch grob beschrieben: https://www.magicgeek.de/vibecoding-mit-lokaler-llm-statt-chatgpt/)

 

[Slowz]

Bin mal auf (reale) Tests gespannt. Habe Grok bisher aus Gründen gemieden. Fokus auf Programmierung ist aber interessant.

 

[Hartwarezoo]

Man kann auch cpu only im lm Studio nutzen.
Coder next mit 80GB oder so passt in den Ram.
Mir reicht die Geschwindigkeit zum testen.

Bilder funktionieren gut mit meinem 5755G.
Natürlich ist eine 5080 schneller.
Automatic1111 ist recht einfach.

Token sind die neuen Währung 😉 sagen die Profis.
Die Dinger werden immer besser im raten. 🤪

Klingt spannend aber reale Tests abwarten.

 

[steirerblut]

Gleich mal auf Youtube die Videos reinziehen wer alles von Fable zu Grok wechselt bevor heute noch alle zu GPT 5.6 Switchen. Ich selbst kann leider nicht mitmachen, der Chef hat eine Model Switching Sperre bis September 2026 verhängt, die Fibu ächzt schon wegen der ständig wechselnden Rechnungen.

 

[tiga05]

@Brrr

Sehr interessante Gedanken. Genau davor habe ich auch "Angst".
Diese Tools sind dafür ausgelegt, komplett loszulassen.

Aktuell baue ich in meiner Angular Anwendung von klassichen reaktiven Formgroups auf Signal based Forms um.

Bei der Einführung von Signals habe ich noch groß von Hand programmiert und habe sie komplett durchdrungen. Aber die Signal based forms sind neu. Die ganzen Methoden für die Nutzung habe ich grob verstanden und was die KI so treibt funktioniert auch alles soweit.
Aber ob das jetzt die optimale Implementierung für meine Anwendung ist, habe ich noch nicht verstanden. Aber es ist einfach so verlockend weiter zu machen und das nächste Thema anzugehen, weil es auf den ersten Blick so perfekt aussieht.

Ich muss beruflich sehr viel Code reviewen und habe Kollegen, die komplett vibecoden und Kollegen, die sich dem komplett versperren. Der Code von den Kollegen, die von Hand programmieren, ist viel besser nachvollziehbar. Wahrscheinlich, weil sie ihn ja auch komplett durchdringen müssen. Es sind aber öfters Fehler enthalten.
Die KI dagegen neigt dazu, mal eben an 20 Stellen Änderungen zu machen oder mal eben Dinge zu machen, die man insgesamt tun kann, für den Kontext des Projektes jedoch neu ist und wieder mentale Kapazitäten benötigt.
Außerdem stellt sich bei den Vibecodern eine "es funktioniert doch Haltung" ein.
Dann habe ich mehr Kommentare bei den Vibecodern eingefordert. Jetzt habe ich an jeder Klasse, Methode und Variable irgendwelche KI generierten Kommentare und bin dennoch nicht zufrieden, weil sich nicht genug darüber Gedanken gemacht wurde, wo ein Kommentar im Kontext des Gesamtprojekts und Team sinnvoll wäre. Es reicht nicht irgendwas dran zu schreiben. Man muss das Kommentar auf das Wissenslevel des Teams anpassen. Das kann die KI nicht wissen.

Also wie gesagt: das ist so ein schmaler Grad zwischen loslassen und Kontrolle behalten.

Aber das ist nur meine persönliche anekdotische Evidenz. Ich überlege auch noch, wie ich den Review-Prozess anpassen kann. Die KI macht insgesamt weniger Programmierfehler. Ich muss also gar nicht nach Fehlern suchen, sondern eher schauen, ob das die Anforderung an die Aufgabe erfüllt und mit den Zielen des Projektes übereinstimmt.

 

[Brrr]

@tiga05
Vielen Dank für die Anekdote.

Der Code von den Kollegen, die von Hand programmieren, ist viel besser nachvollziehbar. Wahrscheinlich, weil sie ihn ja auch komplett durchdringen müssen.

Mein Eindruck ist bei meinem eigenen Code dass ich das gleiche in weniger Zeilen Code packen würde als die KI es macht. Die KI denkt tendentiell aber noch an ein paar Edge Cases mehr als ich initial. Die KI macht dafür dann aber auch Dinge die komplett unnötig sind, oder man später merkt auch schaden.

Es sind aber öfters Fehler enthalten.

Das würde ich sagen ist bei mir auch der Fall. Nur sind das dann meist kleine Dinge die ich noch übersehen habe und die dann auch sehr schnell korrigiert sind, weil ich eben das mentale Modell habe. Kompeltt versperren finde ich schlecht. Man kann auch manuell coden und dann die KI reviewen lassen oder den Use case beschreiben und fragen ob man etwas übersehen hat. Dafür finde ich die super nützlich und das steigert dann auch die Qualität finde ich.

Außerdem stellt sich bei den Vibecodern eine "es funktioniert doch Haltung" ein.

Das ist auch bei mir so, wenn ich zuviel mit KI mache. Ein gutes Review ist einfach super anstrengend. Dann klickt man es halt einmal durch, schaut sich kurz die Änderungen an und denkt sich dann, passt schon, tut ja.

Die KI dagegen neigt dazu, mal eben an 20 Stellen Änderungen zu machen oder mal eben Dinge zu machen, die man insgesamt tun kann

Ja ich erschrecke auch immer wieder, wenn ich sehe wieviele Files angepasst wurden wenn ich die Änderungen durchsehe bevor ich pushe.

Also wie gesagt: das ist so ein schmaler Grad zwischen loslassen und Kontrolle behalten.

Jup.

 

[Kampfmoehre]

OT: Ich finde das superpowers plugin von Claude krass, kenne die anderen Modelle nicht so gut. Hatte vorher GitHub Copilot und habe da viel mit Gemini Pro gemacht, aber das superpowers Ding ist eine komplett andere Welt.

Ich sehe aber auch die Gefahr das die Bequemlichkeit siegt und man nichts mehr selber versteht oder den Überblick verliert. Aktuell zwinge ich mich noch dazu kleinere Dinge einfach selbst zu machen. Man merkt auch beim reviewen vom generierten Code, das man schnell die Lust verliert sich das alles anzuschauen wenn man schon getestet hat dass es funktioniert. Da muss man echt aufpassen.

BTT: Grok würde ich aber nicht mit Kneifzange anfassen, selbst wenn es 3 mal besser als die Konkurrenz wäre

 

[Fraggil]

Konkurrenz zu den anderen Modellen ist immer gut

 

[tiga05]

@Kampfmoehre
Copilot ist ja ein vielbenutzter Begriff. Wenn du allerdings "Github Copilot" meinst: Superpowers gibts auch dafür.

Und ja: Ich mag superpowers auch! Damit kann man schön systematisch diskutieren, er schreibt es "idiotensicher" oder sagen wir mal "ki-sicher" runter und man kann dann alles nochmal Schritt für Schritt nachlesen, was geändert wird.

Zum Thema Grok: Ja. es gibt zum Glück viele Alternativen aktuell. Ich habe eine persönliche Aversion gegen den Eigentümer. Deswegen mache ich da auch einen großen Bogen drum herum. Egal wie günstig es ist. Zwangsläufig wird der KI Kram eh teuer werden. Ob ich aktuell nen 10er spare, spielt da keine Rolle.

 

[Kampfmoehre]

@Kampfmoehre
Copilot ist ja ein vielbenutzter Begriff. Wenn du allerdings "Github Copilot" meinst: Superpowers gibts auch dafür.

Ah stimmt, hab das mal editiert

Bin nicht sicher ob die Modelle ewig teurer werden. Ich glaube die können immer weniger verhindern das die Modelle destilliert sind und die chinesischen sind um einiges günstiger bei besser werdender Qualität. Also ist die Frage wie lange sie noch vorne hängen und wann der ersten umsteigen.
Gerade Privatpersonen haben vermutlich weniger Bedenken, bei Unternehmen sieht es vielleicht anders aus wegen Sicherheitsbedenken. Also hält Anthropic vielleicht länger durch aber das ist alles Kaffeesatz. Kann aber natürlich sein das es in die andere Richtung geht.

 

[Brrr]

bei Unternehmen sieht es vielleicht anders aus wegen Sicherheitsbedenken.

Gerade da würde ich persönlich auf Open Weight Modelle setzen, da gibt es mittlerweile auch Europäische Hoster. 1. Ich traue Anthropic und OpenAI nicht dass sie die Daten nicht trotzdem verwenden. 2. Hat im Zweifel auch die US-Regierung Zugriff drauf (für mich persönlich mache ich mir da weniger Sorgen). Den Chinesen traue ich auch nicht, aber gehostet bei einem Europäischen Anbieter warum nicht. Im Zweifel kann es auch selbst hosten, sofern man finanziell die Infrastruktur stemmen kann.