"उच्च स्कोरिंग लेकिन कम क्षमता" के साथ भी, ग्रोक2 के पास उपयोग का समर्थन करने के लिए एक्स (ट्विटर) प्लेटफ़ॉर्म से उच्च-गुणवत्ता वाले प्रथम-पक्ष डेटा की विशाल मात्रा थी। हालाँकि, ग्रोक3 के प्रशिक्षण में, xAI को स्वाभाविक रूप से उस "सीलिंग" का सामना करना पड़ा जिसका सामना वर्तमान में ओपनएआई कर रहा है - प्रीमियम प्रशिक्षण डेटा की कमी मॉडल की क्षमताओं की सीमांत उपयोगिता को तेजी से उजागर करती है।

ग्रोक3 और मस्क के डेवलपर्स संभवतः इन तथ्यों को गहराई से समझने और पहचानने वाले पहले व्यक्ति हैं, यही वजह है कि मस्क ने सोशल मीडिया पर लगातार उल्लेख किया है कि उपयोगकर्ता अभी जो संस्करण देख रहे हैं वह "अभी भी बीटा है" और "पूर्ण संस्करण आने वाले महीनों में जारी किया जाएगा।" मस्क ने ग्रोक3 के उत्पाद प्रबंधक की भूमिका निभाई है, जिसमें उपयोगकर्ताओं को टिप्पणी अनुभाग में आने वाले विभिन्न मुद्दों पर प्रतिक्रिया देने का सुझाव दिया गया है। वह पृथ्वी पर सबसे अधिक फॉलो किए जाने वाले उत्पाद प्रबंधक हो सकते हैं।

फिर भी, एक दिन के भीतर, ग्रोक3 के प्रदर्शन ने निस्संदेह उन लोगों के लिए अलार्म बजा दिया जो मजबूत बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए "विशाल कम्प्यूटेशनल ताकत" पर भरोसा करने की उम्मीद कर रहे थे: सार्वजनिक रूप से उपलब्ध Microsoft जानकारी के आधार पर, OpenAI के GPT-4 का पैरामीटर आकार 1.8 ट्रिलियन पैरामीटर है, जो GPT-3 से दस गुना अधिक है। अफवाहों से पता चलता है कि GPT-4.5 का पैरामीटर आकार और भी बड़ा हो सकता है।

जैसे-जैसे मॉडल पैरामीटर का आकार बढ़ता जा रहा है, प्रशिक्षण लागत भी आसमान छू रही है। ग्रोक3 की मौजूदगी के साथ, GPT-4.5 और अन्य प्रतियोगी जो पैरामीटर आकार के माध्यम से बेहतर मॉडल प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए "पैसा जलाना" जारी रखना चाहते हैं, उन्हें अब स्पष्ट रूप से दिखाई देने वाली सीमा पर विचार करना चाहिए और इस पर विचार करना चाहिए कि इसे कैसे पार किया जाए। इस समय, ओपनएआई के पूर्व मुख्य वैज्ञानिक इल्या सुत्सकेवर ने पिछले दिसंबर में कहा था, "जिस प्री-ट्रेनिंग से हम परिचित हैं, वह समाप्त हो जाएगी," जो चर्चाओं में फिर से सामने आया है, जिससे बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए सही रास्ता खोजने के प्रयासों को बढ़ावा मिला है।