LLM（大規模言語モデル）Grok 3、その特殊モード、およびベンチマークについて学びます。主要なモデルとの競合状況を確認し、その使用方法を学びましょう。
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2025年9月25日
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LLM（大規模言語モデル）Grok 3、その特殊モード、およびベンチマークについて学びます。主要なモデルとの競合状況を確認し、その使用方法を学びましょう。
2025年2月17日にローンチされたGrok 3は、イーロン・マスクが設立した企業であるxAIによって開発されたLLM（大規模言語モデル）です。以前、Grok 2.0のローンチとそのFLUX.1統合について見てきました。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、および情報へのリアルタイムアクセスを提供します。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・マスクと彼のチームは、Grokの背後にある動機について説明しました。彼らは、Grok 3とxAIの使命は、たとえそれが政治的に正しいことと矛盾する場合でも、容赦ない好奇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。
イーロンはまた、モデルの名前の背後にある意味について詳しく説明し、「Grokはハインラインの小説『異星の客』からの言葉です。火星で育った男が使い、Grokという言葉は何かを完全に、そして深く理解することを意味します」と述べました。
この記事では、Grok 3の機能、パフォーマンスベンチマーク、およびさまざまなAIモードについて説明します。それでは始めましょう！
Grok 3の詳細を見る前に、Grokの進化を振り返ってみましょう。Grok 3に至るまでの主要なマイルストーンを簡単に紹介します。
各バージョンが改善されるにつれて、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により強力なインフラストラクチャが必要になりました。以前のイテレーションでは、速度と適応性に制限があったため、xAIはAIモデルの増大する要求を満たすために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10万個のNVIDIA H100 GPU（Graphics Processing Units）をインストールし、最大規模のAIデータセンターの1つを構築しました。その後、92日間でGPUの数が2倍になりました。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、人々とのインタラクションを通じて改善することができました。
また、速度と効率を維持するために、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、簡単な質問にはより少ないリソースを、より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、モデルはリソースを効率的に使用しながら、迅速かつ正確な応答を提供できます。
Grok 3 の重要な機能の 1 つは、さまざまなタスクに使用できる特殊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改善するかを見ていきましょう。
ジェネレーティブ AI が日常生活の一部となるにつれて、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かもしれません。Grok 3 の効率化バージョンである Grok 3 Mini は、計算需要を抑えながら高速な応答を提供することで、その問題に対処するように設計されています。
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で費用対効果の高いパフォーマンスが求められるアプリケーションに役立ちます。たとえば、カスタマーサポートチャットボットやインタラクティブなバーチャルアシスタントは、Grok 3 Mini を使用できます。
Grok 3 Mini が速度を重視して設計されているのに対し、Grok 3 Think は高度な推論と詳細な分析のために構築されています。大規模な強化学習を通じてトレーニングされた Grok 3 Think は、クエリを注意深く分析し、バックトラッキングを通じてエラーを修正し、複数のアプローチを検討することで、複雑な問題に取り組みます。
たとえば、複数ステップの数学の問題を解く場合、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、ユーザーは最終的な答えの背後にある思考の連鎖を調べることができます。このモードは、数学の証明、コーディングの課題、および論理ベースの問題などのタスクに役立ちます。
Think モード以外にも、Grok 3 にはさまざまなタスク向けに設計されたいくつかのモードが付属しています。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ります。
Grok 3 の Big Brain モードは、詳細な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。追加の計算能力を使用して複雑な課題により高い精度で取り組むことで、標準的な処理を超えています。
特に、このモードは速度よりも詳細な推論を優先します。応答を生成するのに時間がかかりますが、研究、コーディング、および複数ステップの AI タスクに役立つ、適切に構造化された洞察を提供します。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てソースを検証することにより、モデルが最新の状態を維持するのに役立ちます。すぐに古くなる可能性の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 Web から最新の情報を取得します。これにより、事実やイベントが急速に進化しても、応答が正確なままになります。
最新ニュースを追跡している場合でも、市場のトレンドを追跡している場合でも、新しい科学的発見を検証している場合でも、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。
静的なトレーニングデータと、絶えず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で、DeepSearch は Grok 3 の応答の精度と関連性を高めます。
ベンチマークに関して言えば、Grok 3 はさまざまなタスクで目覚ましい結果を出しています。推論に関しては、2025 年の American Invitational Mathematics Examination (AIME) で 93.3% のスコアを獲得し、複雑な数学の問題に取り組む強力な能力を示しました。また、大学院レベルの専門家推論タスク (GPQA) で 84.6%、LiveCodeBench で測定されたコーディングの課題で 79.4% を達成し、複数ステップの問題解決とコード生成を処理するスキルを実証しました。
その効率化されたバージョンである Grok 3 Mini でさえ、AIME 2024 で 95.8%、LiveCodeBench で 80.4% という驚くべきパフォーマンスを発揮し、効率と高いパフォーマンスのバランスが取れていることを示しています。
Grok 3は最大の競合相手であるChatGPTと比べてどうなのか、疑問に思われるかもしれません。OpenAIのChatGPTは、AI分野で長年にわたり著名な存在であり、新しいバージョンごとに常に改善を続けています。
一方、Grokは2023年後半に市場に参入し、不利な状況からのスタートとなりました。初期のバージョンは、特にGPT-4と比較して、推論に苦戦しました。
しかし、xAIはGrok 1.5とGrok 2で追いつき、Grok 3では大幅な改善を遂げました。実際、競合製品とのベンチマークテストでは、Grok 3は高度な推論能力と問題解決能力を一貫して示し、詳細な分析と複雑な思考を必要とするタスクにおいて、他を引き離しています。
Grokの進化に伴い、コンテンツのモデレーションと情報の正確性に関して懸念が提起されています。たとえば、プレミアム加入者向けの新しい音声インタラクションモードでは、強い言葉遣いや率直な口調を使用する「unhinged（抑制のきかない）」設定など、さまざまな個性を提供しています。
このモードは、より自由な会話体験を提供しようとするxAIの目標を反映していますが、ガイドラインを設け、誤った情報の拡散を軽減することに関する重要な議論も促します。
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、継続的なアップデート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、責任あるAIの開発という継続的な課題を浮き彫りにしています。
これらの懸念にもかかわらず、Grok 3は広く使用されています。試してみたい場合は、その機能にアクセスする方法を以下に示します。
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。より正確な回答を得るためにライブデータを活用することで、研究、コーディング、問題解決などの分野で際立っています。
コンテンツモデレーションについては議論の余地が残りますが、改善と適応の能力により、AIチャットボット分野で強力な競争相手となっています。アップデートごとに、Grokはより高度になっていることがわかります。
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