LLM（大規模言語モデル）Grok 3、その特殊モード、ベンチマークについて学びます。主要なモデルとの競合や使用方法についてご紹介します。
2025年2月17日に発表されたGrok 3は、イーロン・マスクが設立したxAI社が開発したLLM（大規模言語モデル）である。前回は、Grok 2.0の発表とFLUX.1との統合について紹介した。その基盤の上に構築されたGrok 3は、推論の改善、応答時間の短縮、情報へのリアルタイムアクセスを提供する。以前のバージョンと同様に、Grok 3はX（旧Twitter）と統合されている。
Grok 3の発表の際、xAIのCEOであるイーロン・マスクと彼のチームは、Grokの背後にある動機を説明した。彼らは、Grok 3とxAIの使命は、絶え間ない好奇心を通じて宇宙の真理を明らかにすることであり、たとえその真理が時に政治的に正しいことと対立することを意味するとしても、と強調した。
Grokはハインラインの小説『見知らぬ国のストレンジャー』に出てくる言葉だ。火星で育った男が使う言葉で、Grokとは何かを完全に深く理解することなんだ"
この記事では、Grok 3の特徴、パフォーマンス・ベンチマーク、各種AIモードについて紹介する。始めよう！
Grok 3の詳細を見ていく前に、Grokの進化を振り返ってみよう。Grok 3に至るまでの主なマイルストーンを簡単に紹介しよう：
各バージョンの改良に伴い、Grokの開発には高度な機能とリアルタイム学習をサポートするためのより強力なインフラが必要となった。それ以前のバージョンではスピードと適応性に限界があったため、xAIはAIモデルの増大する需要に対応するため、より高性能なシステムを活用した。
このアップグレードの中心にあるのが、xAIが設計したスーパーコンピューター「コロッサス」だ。コロッサスはわずか122日間で構築された。xAIは10万個のNVIDIA H100GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット）を設置し、最大級のAIデータセンターを構築した。そして92日後にはGPUの数を2倍に増やした。これにより、Grok 3はより多くのデータを処理し、より速く学習し、人々がGrok 3と相互作用するにつれて改善することができるようになった。
また、スピードと効率を維持するために、Grok 3はTTCS（test-time compute at scale）と呼ばれるテクニックを使用しています。これは、質問の複雑さに応じて計算能力を調整するもので、単純な質問にはより少ない電力で、複雑な質問にはより多くのリソースを使用します。これにより、リソースを効率的に使用しながら、迅速かつ正確な回答を提供することが可能になります。
Grok 3の主な特徴の1つは、異なるタスクに使用できる特別なバージョンが用意されていることです。各バージョンがどのようにパフォーマンスを向上させ、ユーザーエクスペリエンスを向上させるかを探ってみよう。
ジェネレーティブAIが日常生活の一部になるにつれ、返答に時間がかかりすぎるチャットボットに遭遇したことがあるだろう。Grok 3の合理化バージョンであるGrok 3 Miniは、より低い計算要求で迅速な応答を提供することで、この問題に取り組むように設計されています。
Grok 3 Miniは、Grok 3のコア機能を保持しているため、リアルタイムの会話でスムーズかつコスト効率の高いパフォーマンスを必要とするアプリケーションに便利です。例えば、カスタマーサポートのチャットボットや対話型バーチャルアシスタントは、Grok 3 Miniを使用することができます。
Grok 3 Miniがスピードのために設計されているのに対し、Grok 3 Thinkは高度な推論と深い分析のために構築されています。大規模な強化学習によって訓練されたGrok 3 Thinkは、クエリを注意深く分析し、バックトラックによってエラーを修正し、複数のアプローチを探索することで、複雑な問題に取り組みます。
例えば、複数ステップの数学の問題を解くとき、Grok 3 Thinkはそれを論理的なステップに分解します。独自のThinkモードでは、最終的な答えの背後にある思考の連鎖を検証することもできます。このモードは、数学の証明、コーディングの課題、論理ベースの問題などのタスクに役立ちます。
Thinkモード以外に、Grok 3にはさまざまなタスクのために設計されたいくつかのモードが用意されている。次に、これらのGrok 3モードについて説明し、それらが提供する追加機能を探ってみよう。
Grok 3のBig Brainモードは、深い分析と構造化された問題解決を必要とするタスクに使用できます。複雑な課題に高い精度で取り組むために、特別な計算能力を使用することで、標準的な処理を超えます。
特に、このモードはスピードよりも詳細な推論を優先する。回答生成にはさらに時間がかかるが、研究、コーディング、複数ステップのAIタスクに役立つ、構造化された洞察を提供する。研究者や開発者は、正確さが優先されるタスクにこのモードを使用できます。
Grok 3のDeepSearchモードは、応答する前にライブデータを取得し、ソースを検証することで、モデルが最新の状態を維持するのに役立ちます。すぐに古くなってしまう保存された知識のみに依存する多くのAIモデルとは異なり、DeepSearchはウェブから最新の情報を取り込みます。これにより、事実や出来事が急速に変化しても、応答が正確であり続けることができます。
ニュース速報のフォロー、市場動向の追跡、新しい科学的発見の検証など、DeepSearchは、最新の洞察にアクセスするための高速で信頼性の高い方法です。
DeepSearchは、静的なトレーニングデータと刻々と変化する実世界の出来事の流れのギャップを埋めることで、Grok 3の回答の精度と関連性を高める。
ベンチマークに関しては、Grok 3はさまざまなタスクで素晴らしい結果を出している。推論に関しては、2025年米国数学検定試験（AIME）で93.3%を獲得し、複雑な数学問題に取り組む強力な能力を示しています。また、大学院レベルの専門家推論課題（GPQA）では84.6%、LiveCodeBenchで測定されたコーディング課題では79.4%を達成し、多段階の問題解決とコード生成に対応するスキルを実証しています。
その合理化バージョンであるGrok 3 Miniでさえ、AIME 2024で95.8％、LiveCodeBenchで80.4％という驚異的なパフォーマンスを記録しており、効率と高性能のバランスが取れていることがわかる。
Grok 3は、最大のライバルであるChatGPTどうなのだろうか？OpenAIによるChatGPT 、何年もの間、AI分野で著名な名前であり、常に新しいバージョンで改良されてきました。
一方、Grokは2023年の後半に市場に参入し、不利な状況からスタートした。初期のバージョンは、特にGPT-4と比較して推論に苦戦した。
しかし、xAIはGrok 1.5とGrok 2で追いついた。そして今、Grok 3で大幅な改良を加えた。実際、Grok 3は、競合他社をベンチマークした場合、一貫して高度な推論と問題解決能力を発揮し、詳細な分析と複雑な思考を必要とするタスクで一線を画している。
Grokが進化するにつれて、コンテンツの節度や情報の正確さに関して懸念の声も上がっている。例えば、プレミアム加入者が利用できる新しい音声対話モードでは、強い言葉や率直な口調を使う「unhinged」設定など、さまざまなパーソナリティが用意されている。
このモードは、より自由な会話体験を提供するというxAIの狙いを反映しているが、同時に、ガイドラインを設け、誤った情報の拡散を緩和するという重要な議論も促している。
同様に、Grok 3はXからのライブデータを利用できるため、検証されていない、あるいは偏った情報を生成する可能性がある。静的データに依存するモデルとは異なり、継続的な更新はモデレーションをより困難にする。これらの議論は、責任あるAIを開発するという継続的な課題を浮き彫りにしている。
こうした懸念にもかかわらず、Grok 3は広く使われている。試してみたいという方には、その機能へのアクセス方法をご紹介しよう：
Grok 3は、リアルタイム学習機能と特化モードを備えたLLMです。研究、コーディング、問題解決などの分野で、より正確な解答を得るためにライブデータを取得することで、際立っています。
コンテンツモデレーションは依然として議論の的となっているが、その改善と適応能力は、AIチャットボット分野における強力な競争相手となった。アップデートを重ねるごとに、Grokはさらに進化している。
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