Grok-4以其卓越的逻辑推理能力和代码理解能力引发了广泛关注，许多企业和项目团队都在考虑是否要切换到这一新的基座模型。本文将从政务AI项目的角度出发，探讨Grok-4在实际业务中的表现，并结合作者的亲身试用经验，分析其优势与局限。

最近Grok-4引起不少关注。它不光被叫做“博士水平”的大模型，还在逻辑、推理、代码理解等能力上频频刷屏。

作为一名负责规划和执行过多个政务AI项目的产品经理，我最开始只是“围观群众”，但看了很多分析文章后，忍不住开始问自己一句：我们的项目，要不要切换到Grok？

想必很多朋友也遇到了这个疑问，一起聊聊。

01为什么我要考虑从DeepSeek切换到Grok？

之前我们优先选的是DeepSeek，通义千问大模型。确实，我们已经跑起来了，功能也都能用，但始终有点“能答不能导”“能识别不能办”的感觉。

这种差口气的状态，其实是我们之前团队里经常讨论的：“模型虽然能回答，但用户最后还是没办成事。”

我之所以会认真思考Grok，是因为我发现它不是“能说”那么简单，而是“能推理”“能对照”“能判断”。这和政务服务里对流程的依赖、对准确性的要求、对“业务理解”的执念，其实是一拍即合的。

但切模型从来不是“兴奋就干”，而是“冷静评估”。于是我给自己定了一个试验任务：把Grok“塞”进边聊边办的平台，看看到底值不值得换。

02Grok试用的真实表现：惊喜与问题并存

我并没有大动平台结构，而是将原来的DeepSeek替换成Grok，在几个典型政务场景上做了实测。

以下是我对两者在真实业务中的对比：

总体结论是：Grok在理解力和表达上确实更胜一筹，但也更难驯服。它适合做一些高价值、可控的小模块突破，而不是直接替代现有客服系统的全部逻辑。

03如果你也考虑切换模型，我的建议是这样的

最近我身边也有不少做产品的朋友在问，“我们是不是也该从ChatGLM、DeepSeek换成Grok？”

我的建议比较实际：

不要迷信模型，要评估业务。Grok的确能力强，但不一定每个业务都能发挥它的价值。政务类的流程长、依赖图谱、讲究准确率，如果你只是做信息答复，可能ChatGLM就够用了。

尽量“先插再换”，别一上来就全面切换。我们这次测试就是在原结构中直接替换API，观察效果。如果直接重构，很可能代价高、调试难、上线慢。

从闭环场景开始，而不是开放式问答。比如可以从“某类证件的流程引导”“某项补贴的资格判断”这种业务闭环的模块入手，既容易衡量效果，又方便控制范围。

提前准备知识层适配。不要指望Grok解决所有结构化知识问题，它需要“喂得更精”“辅得更准”。所以图谱、规则、指令、Prompt设计必须跟上。

最后的话

Grok给我的最大启发不是“强大”，而是“边界”。

它确实具备让AI更像人的能力，但政务系统永远不只是聊天系统。我们不能拿一个“聪明人”来代替一整套“办事流程”，但可以让它成为“流程的执行助手”“场景的理解桥梁”“服务的语义中枢”。

未来我们会进一步验证：Grok能不能参与到更多如表单校验、办事引导、审批建议生成的流程中。

但无论用哪个模型，我都会坚持一个核心判断：模型不是亮点，真正的亮点是它能不能把事情办成。

希望带给你一些启发，加油！

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