xAI sta preparando una nuova evoluzione della famiglia Grok con un salto dimensionale e infrastrutturale significativo rispetto alle versioni precedenti. Elon Musk ha annunciato il completamento del training del nuovo modello “V9”, basato su 1,5 trilioni di parametri, destinato con alta probabilità a diventare la base di Grok 5. Il sistema rappresenta un incremento di scala triplo rispetto all’attuale foundation model V8 da circa 500 miliardi di parametri utilizzato nelle recenti iterazioni pubbliche di Grok 4.3.
L’aspetto più interessante non riguarda soltanto la crescita del numero di parametri, ma soprattutto la struttura del pipeline di addestramento. xAI ha infatti confermato che il modello ha completato la fase principale di training e che entrerà ora in una fase supplementare di “mid-training” utilizzando dati provenienti da Cursor, la piattaforma AI specializzata nello sviluppo software e coding assistito che dovrebbe essere acquisita da xAI entro fine anno.
Questa scelta evidenzia una direzione molto precisa: rafforzare drasticamente le capacità di programmazione e agentic coding di Grok. L’integrazione di dataset derivati da ambienti reali di sviluppo software permette infatti di esporre il modello a workflow autentici di debugging, refactoring, completamento contestuale e gestione multi-file, andando oltre il classico addestramento su repository statici di codice.
Il riferimento esplicito al “mid-training” è particolarmente rilevante. Sempre più laboratori AI stanno infatti separando il ciclo di training in fasi modulari: pretraining generale su dataset enormi, training supplementare specializzato su domini verticali, supervised fine tuning e successivamente reinforcement learning. xAI sembra adottare una pipeline simile, ma con una forte enfasi sull’iniezione iterativa di dati operativi specializzati dopo il training principale del foundation model.
Musk ha inoltre specificato che il modello continuerà successivamente attraverso fasi di SFT (Supervised Fine-Tuning) e RL (Reinforcement Learning), confermando che Grok 5 verrà ottimizzato non solo per conoscenza generale ma anche per comportamento, affidabilità e capacità operative in scenari reali. Questo approccio segue il trend dei modelli frontier più recenti, dove la qualità finale dipende sempre meno dalla sola dimensione parametrica e sempre più dalla sofisticazione della post-training pipeline.
L’incremento a 1,5 trilioni di parametri suggerisce inoltre un’espansione importante dell’infrastruttura computazionale di xAI. Modelli di questa scala richiedono cluster GPU estremamente avanzati, parallelismo distribuito aggressivo e sistemi di ottimizzazione della memoria molto sofisticati. La crescita del modello indica quindi che xAI sta cercando di competere direttamente con le architetture frontier sviluppate da OpenAI, Anthropic e Google, che negli ultimi mesi hanno accelerato fortemente sulla corsa ai modelli multi-trillion parameter.
Parallelamente emerge anche un cambio strategico nel posizionamento di Grok. Le versioni recenti erano percepite soprattutto come modelli conversazionali integrati nell’ecosistema X, mentre il nuovo training orientato ai dati Cursor suggerisce una trasformazione verso piattaforme AI sempre più focalizzate su sviluppo software, automazione agentica e assistenza avanzata alla programmazione.
Secondo le informazioni condivise da Musk, il rilascio potrebbe arrivare entro tre o quattro settimane. Se le promesse sulle prestazioni verranno confermate, Grok 5 potrebbe rappresentare il primo vero salto generazionale di xAI dopo mesi in cui OpenAI, Anthropic e Google hanno dominato la corsa ai modelli avanzati con aggiornamenti continui e pipeline agentiche sempre più sofisticate.