AWS 博客：在 Amazon Bedrock 上以 Grok 4.7 构建长周期智能体

核心事实

AWS 官方博客发布技术文章，介绍如何在 Amazon Bedrock 上使用 SpaceXAI 的 Grok 4.7 构建长周期（long-horizon）智能体。据文章说明，Grok 4.7 通过 bedrock-runtime 端点访问，需使用跨区域推理配置文件，可选 us.xai.grok-4.7（美国地理范围内）或 global.xai.grok-4.7（商业 AWS 区域）。模型支持 OpenAI 兼容的 Chat Completions 与 Responses API，以及 Amazon Bedrock Converse API；在 Bedrock 上支持可配置推理强度、工具调用与结构化输出。

背景与影响

文章称，据 SpaceXAI 介绍，Grok 4.7 使用比 Grok 4.6 更大的基础模型，并经过更长的强化学习训练，任务组合偏向需数小时完成的问题，且更擅长自我校验与长上下文管理。文中引用了 SpaceXAI 公布的基准结果，例如 Terminal-Bench 4.0 从 20.3% 升至 37.6%，EEBench 从 53.0% 升至 64.0%。作者用三个需要搜索而非查表、且各只有一个正确答案的任务做评测，共 72 次智能体运行，其中 67 次回答正确；xhigh 档 18 次全对，low 档 18 次中答对 15 次，输出 token 约为前者的八分之一。文章强调以 token 数而非货币计价，因为价格会变动。

限制与来源

上述基准与能力描述均来自 SpaceXAI 公布的信息，未经独立验证；推理强度档位可能随模型版本变化，建议向服务端确认而非硬编码。文章提示，推理 token 计入输出 token，会先占用 max_completion_tokens，若在推理阶段耗尽则不会返回答案文本。支持的 AWS 区域、服务层级与 token 价格，请以 Amazon Bedrock 用户指南中的 Grok 4.7 模型卡和 Bedrock 定价页面当前信息为准。来源：AWS 机器学习博客（aws.amazon.com）。