Grok 4 Fast Non Reasoning

从长材料中直接提取有用信息

Grok 4 Fast Non-Reasoning 面向直接作答的文字任务，适合把会议记录变成行动清单、从说明文档中提取条件，或依据现有资料回答具体问题。对于规则明确、无需复杂推导的工作，可以将输出要求限定得很清楚，让它尽快返回便于下一步处理的内容。

例如整理项目周会时，可要求只提取负责人、截止日期和已确认行动，将讨论中的建议与正式决定分开。处理较长文档时，把章节或段落标上编号，并让每条提取结果附上对应位置；即使资料很多，也能按问题回到原文核查。

怎样减少摘要中的补充猜测？

明确告诉模型哪些字段只能来自材料，以及缺失值如何表示。要求它保留否定词、数值和日期，不将“计划完成”改写成“已经完成”。先做事实提取，再根据这些事实生成简短回复，可以减少写作与判断混在一起带来的偏差。

它也能参与工具使用流程，例如在应用中查询资料后生成答复。网页、X 检索或代码执行需要实际提供相应工具，最终答案应依据工具返回的信息。单独使用模型时，可直接粘贴文字材料，围绕这些材料完成整理。

如果问题需要比较多项约束、证明结论或反复检查计算，给它增加独立验证步骤，或选择推理版本。非推理模式适合缩短直接任务的响应过程，但重要事实仍需检查。

xAI 官方 API 已将此名称重定向至不启用推理的 Grok 4.3。

整理会议记录时可以输入：

“请从下方记录提取已确认行动，输出任务、负责人、截止日期和原文段落编号。未确定的负责人或日期写 null，讨论建议单独列出；不要把‘考虑’‘计划’写成已完成。最后用三句话总结需要跟进的事情。记录：{带编号的会议文本}。”

先检查事实表，再使用后面的摘要。如果原记录改动了日期或负责人，应更新材料并重新提取。用于知识问答时，将问题限定到给定章节，要求找不到依据就说明缺少信息，避免生成看似完整但无出处的答案。