Grok 3の最新機能を探る：xAIのチャットボット
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。主要モデルとの比較や、その使用方法も確認してください。
2025年2月17日にリリースされたGrok 3は、イーロン・マスクによって設立された企業であるxAIによって開発されたLLM (large language model)です。以前、私たちはGrok 2.0のリリースとそのFLUX.1 integrationについて取り上げました。その基盤の上に構築されたGrok 3は、推論の向上、応答時間の短縮、およびリアルタイムでの情報アクセスを実現します。以前のバージョンと同様に、Grok 3はX（旧Twitter）と統合されています。
Grok 3のローンチ中、xAIのCEOであるイーロン・マスク氏と彼のチームは、Grok開発の動機について説明しました。彼らは、Grok 3とxAIの使命は、たとえそれが時にポリティカル・コネクト（政治的正しさ）と対立するものであっても、絶え間ない探求心を通じて宇宙の真実を明らかにすることであると強調しました。
Elon氏はモデル名の由来についても詳しく語りました。「Grokという言葉は、ハインラインの小説『異星の客（Stranger in a Strange Land）』から来ています。火星で育った人物が使う言葉で、Grokとは何かを完全かつ深く理解することを意味します」
図1. Grok 3のローンチ。
本記事では、Grok 3の機能、パフォーマンスのベンチマーク、そして様々なAIモードについて探っていきます。それでは始めましょう！
Grok 3の進化#
Grok 3の詳細を見る前に、これまでのGrokの進化を振り返ってみましょう。Grok 3に至るまでの主なマイルストーンを簡単に紹介します。
- Grok 0: xAIの最初の研究用プロトタイプであり、330億のパラメータを使用しました。パラメータとは、複雑な言語パターンをモデルが学習するために調整可能な重みのことです。
- Grok 1: 2023年11月にリリースされた最初の一般公開バージョンです。トレンドトピックについての議論は可能でしたが、推論スキルには限りがありました。
- Grok 1.5: 2024年3月に登場したこのバージョンは、記憶力と論理的推論が向上しました。改善は見られたものの、リアルタイムの更新や複雑な問題解決には依然として課題がありました。
- Grok 2: 2024年8月にデビューしたこのバージョンは、パフォーマンス、高度な推論、リアルタイムのデータ統合が強化されました。改善はしたものの、ニッチなトピックについては依然としてハルシネーション（もっともらしいが不正確な回答）が発生していました。
Grok 3の開発を支える技術#
バージョンが向上するにつれ、Grokの開発にはその高度な機能とリアルタイム学習を支えるためのより強力なインフラが必要となりました。初期の反復モデルでは速度と適応性に限界があったため、xAIはAIモデルの増大する要求を満たすべく、より高性能なシステムを活用しました。
このアップグレードの中心にあるのは、xAIによって設計されたスーパーコンピューターであるColossusです。Colossusはわずか122日で構築されました。xAIは10万基のNVIDIA H100 GPUs (Graphics Processing Units)を設置し、最大級のAIデータセンターの1つを作り上げました。その後、92日間でGPUの数が倍増されました。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、ユーザーとのやり取りを通じて改善できるようになりました。
Fig 2. Grok 3はColossusを搭載しています。
また、速度と効率を維持するため、Grok 3は「test-time compute at scale (TTCS)」と呼ばれる技術を使用しています。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、単純な質問には少ない電力を使用し、複雑な質問には追加のリソースを割り当てます。これにより、リソースを効率的に使用しながら、モデルが迅速かつ正確な回答を提供できるようになっています。
Grok 3 AIモデルの特殊バージョン#
Grok 3の主な特徴の一つは、異なるタスクで使用できる特殊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強化し、ユーザー体験を改善しているのかを探っていきましょう。
Grok 3 Mini: 高速でシンプルなタスク向けに設計#
generative AIが日常生活の一部になるにつれて、応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でしょう。Grok 3の軽量版であるGrok 3 Miniは、より低い計算負荷で高速な返信を提供することにより、その問題に取り組むように設計されています。
Grok 3のコア機能は保持されており、リアルタイムの会話においてスムーズで費用対効果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役立ちます。例えば、カスタマーサポートのチャットボットや対話型のバーチャルアシスタントなどがGrok 3 Miniを利用できます。
Grok 3 Think: 複雑な問題解決のために構築#
Grok 3 Miniがスピードを重視して設計されている一方で、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reinforcement learningを通じてトレーニングされたGrok 3 Thinkは、クエリを慎重に分析し、バックトラッキングによるエラーの修正を行い、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、多段階の数学の問題を解く際、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、ユーザーが回答に至るまでの思考の連鎖を確認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。
Grok 3の様々なモードの概要#
Thinkモード以外にも、Grok 3には異なるタスクのために設計されたいくつかのモードが備わっています。次に、これらのGrok 3モードについて確認し、それぞれが提供する追加機能を探索してみましょう。
高度なAI推論のためのGrok 3のBig Brainモード#
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。標準的な処理を超えて、追加の計算能力を使用して複雑な課題をより高い精度で処理します。
具体的には、このモードは速度よりも詳細な推論を優先します。回答を生成するまでには追加の時間がかかりますが、研究、コーディング、および多段階のAIタスクに役立つ、適切に構造化された知見を提供します。研究者や開発者は、精度が優先されるタスクでこのモードを活用できます。
十分に裏付けられた知見のためのGrok 3のDeepSearchモード#
Grok 3のDeepSearchモードは、ライブデータを取得し、回答前にソースを検証することで、モデルを最新の状態に保つのに役立ちます。すぐに古くなってしまう可能性がある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引き出します。これにより、事実や出来事が急速に進化しても、回答が正確であり続けることが保証されます。
ニュース速報を追っている時も、市場トレンドを追跡している時も、あるいは新しい科学的発見を検証している時も、DeepSearchは最新の知見にアクセスするための高速で信頼性の高い方法です。
静的なtrainingデータと、常に変化する現実世界のイベントの流れとの間のギャップを埋めることにより、DeepSearchはGrok 3の応答の精度と関連性を高めます。
Fig 3. Grok 3のDeepSearchモードの概要。
Grok 3のパフォーマンスベンチマークの概要#
benchmarkingに関して、Grok 3はさまざまなタスクで印象的な結果を達成しています。推論に関しては、2025年のAmerican Invitational Mathematics Examination (AIME)で93.3%を記録し、複雑な数学の問題に取り組む高い能力を示しました。また、大学院レベルのエキスパート推論タスク (GPQA) で84.6%、LiveCodeBenchで測定されたコーディング課題で79.4%を達成し、マルチステップの問題解決やコード生成の処理におけるスキルを示しています。
合理化版であるGrok 3 Miniでさえ、AIME 2024で95.8%、LiveCodeBenchで80.4%を記録するという驚異的なパフォーマンスを見せており、効率性と高いパフォーマンスのバランスが取れていることが分かります。
図4. 主要なベンチマークにおいて主要なAIモデルを上回るGrok 3。
Grok 3 vs ChatGPT#
Grok 3が最大の競合相手であるChatGPTとどう比較されるのか、気になっているかもしれません。OpenAIによるChatGPTは、長年AI分野の著名な名前であり、新しいバージョンが出るたびに絶えず改善されています。
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ました。初期のバージョンは、特にGPT-4と比較して、推論に苦労しました。
しかし、xAIはGrok 1.5とGrok 2で追いつきました。そして今、Grok 3で大幅な改善を実現しました。実際、競合他社と比較したベンチマークにおいて、Grok 3は一貫して高度な推論と問題解決能力を示しており、深い分析や複雑な思考を必要とするタスクで際立った存在となっています。
図5. Grok 3とChatGPTの比較。
Grok 3をめぐる議論を理解する#
Grokの進化に伴い、コンテンツモデレーションと情報の正確性に関するいくつかの懸念が浮上しています。例えば、プレミアム購読者が利用できる新しい音声対話モードでは、強い言葉遣いや率直な口調を使用する「unhinged（常軌を逸した）」設定など、様々なパーソナリティが用意されています。
このモードは、より制限のない会話体験を提供するというxAIの狙いを反映している一方で、ガイドラインの策定や誤情報の拡散を軽減することについて重要な議論を促しています。
同様に、Grok 3はXからのライブデータを利用できるため、未検証または偏った情報を生成する可能性があります。静的なデータに依存するモデルとは異なり、継続的な更新によりモデレーションがより困難になります。これらの議論は、responsible AIを開発するという継続的な課題を浮き彫りにしています。
Grok 3 AIの使用方法#
こうした懸念にもかかわらず、Grok 3は広く利用されています。試してみたいという方は、以下の方法で機能にアクセスできます：
- チャットインターフェース: 質問への回答、コンテンツ生成、コーディング支援などのタスクのために、チャットインターフェースを通じてGrok 3と対話できます。
- モバイルアプリ: Grok 3には専用アプリがあり、iOSとAndroidの両プラットフォームで利用可能です。
- プレミアムプラン: Grok 3は、プレミアムプランを通じて高度な機能を提供しています。
- API: 開発者は現在Grok 2 APIにアクセス可能です。Grok 3のAPIはまだ公開されていませんが、xAIは近日中に利用可能になると言及しています。
重要なポイント#
Grok 3は、リアルタイム学習機能と特殊モードを備えたLLMです。ライブデータを引き出すことでより正確な回答を提供でき、研究、コーディング、問題解決の分野で際立っています。
コンテンツモデレーションに関する議論は続いていますが、その改善と適応の能力により、AIチャットボット分野における強力な競合相手となっています。アップデートのたびに、Grokはより高度になっていることが分かります。
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