Grok 1からGrok 5へ: xAIのAIインフラとモデルの進化

著者: Boxu Li

xAIのGrokは、X上の尖ったチャットボットから最先端のAIプラットフォームへと急速に進化しました。この深掘りでは、Grok-1、2、3、4を通じてGrokの基盤インフラとモデルの能力がどのように進化してきたか、そして今後登場するGrok-5に何を期待できるかを見ていきます。

xAI Grokとは? クイックリキャップ

Grokは、Elon MuskのAIスタートアップxAIが開発したフラッグシップの大規模言語モデル（LLM）ファミリーです。2023年後半に、反抗的でウィットに富んだ性格を持つ消費者向けチャットボットとしてX（旧Twitter）上で始まりました。Grokがすぐに際立ったのは、そのリアルタイムの認識能力です。ほとんどのLLMが古いトレーニングデータを持つのに対し、GrokはXのライブフィードと緊密に統合され、ウェブ検索を即座に行うことができました[1]。実際、GrokはLLMとライブデータエージェントのハイブリッドであり、Xの投稿やウェブから最新情報を引き出し、引用付きでその事実を回答に組み込むことができます[1]。この「銀河ヒッチハイクガイド」スタイルのボットは、他のAIが拒否するかもしれない「スパイシー」な質問にも喜んで答え、注目を集め、そしてその無検閲なアプローチで多少の論争を引き起こしました。

Grokは単一のモデルではなく、モデルとツールのファミリーです。初期の段階で、xAIはApache-2.0ライセンスのもと、ベースのGrok-1モデル（314Bパラメータの巨大なネットワーク）をオープンソース化し、異例のオープン戦略を打ち出しました。それ以来、xAIは迅速に進化を遂げてきました。Grok-1.5では長い文脈とマルチモーダルビジョンが追加され、Grok-2ではスピードと多言語サポートが向上し、Grok-3では明示的な推論モードが導入されました。そして、Grok-4（および4「Heavy」）はツール使用と協調的なサブエージェントを備えたマルチエージェント領域に踏み込みました。Grokは現在、X上のGrokチャットボットやxAI API、さらにはクラウドプラットフォーム経由でアクセス可能です（Oracle CloudはGrok-4を一流のモデル提供としてリストしています[2][3]）。要するに、Grokは単なる尖ったチャットボットから、真実の追求、リアルタイム統合、強力な推論を中心にしたAIのスタックへと進化しました。

Grokのインフラストラクチャの内部: ColossusスーパーコンピュータとJAX+Rustスタック

Grokの会話型フロントエンドの背後には、世界で最も強力なAIスーパーコンピュータの1つがあります。Colossus – テネシー州メンフィスにあるxAIのGPUメガクラスター – は、Grokを最先端の規模で訓練し運用するために構築されました。2024年中頃に発表され、マスクによって「メンフィススーパークラスター」と名付けられたColossusは、単一の高帯域幅RDMAファブリックを介して接続された最大100,000台のNVIDIA H100 GPU用に設計されました。マスクの言葉を借りれば、「これは世界で最も強力なAIトレーニングクラスターです！」。Colossusを収容するデータセンターは、わずか122日で建設された150 MWの施設で、その速さはメディアの注目を集め、「ServeTheHome」のビデオツアーにも取り上げられました。

ハードウェア設計: Colossusの基本ユニットは、8台のサーバーを含むSupermicro液冷ラックで、各サーバーには8×NVIDIA H100 GPUが搭載されています（ラックあたり64 GPU）。各ラックには冷却分配ユニット（CDU）と高速ネットワークスイッチもあり、8台のラック（512 GPU）がポッドにグループ化され、ミニクラスターを形成します。この均質でモジュラーな設計により、スケールと管理が容易になります。すべてのコンポーネント - GPU、デュアルXeon CPU、PCIeスイッチ - は液冷されており、H100の熱出力と150MWの施設電力予算を考慮するとこれは重要です。ネットワーキングにはNVIDIAのSpectrum-X EthernetファブリックとBlueField-3 DPUを使用しており、ノードあたり**400 Gbps+**を実現し、ラック間のGPUが極めて高速で通信できるようにしています[4][5]。要するに、xAIはColossusを構築してボトルネックを最小限に抑えました：高速インターコネクト、持続的な高利用率のための冷却、およびトレーニングが停止しない冗長電源/冷却です。

スケールとハイブリッドコンピュート： 2024年中頃、xAIは約32,000のH100をオンラインで稼働させ、年末までに100,000に増やす計画を立てていました。また、2025年に向けて「コロッサス2」という拡張を発表し、次世代GPU（NVIDIA B200）を300,000台導入する計画です。自社のデータセンターを構築する一方で、xAIはコンピュートリソースを一つの供給源に依存しませんでした。約16,000のH100 GPUをオラクルクラウドでリースし、AWSや予備のX（Twitter）のデータセンターも活用しました。このハイブリッド戦略により、xAIはすぐに大規模モデルのトレーニングを開始し（クラウドGPUを使用）、その後徐々に自社のスーパーコンピュータにワークロードを移行することができました。2025年後半までに、コロッサスには150,000のH100 GPU（さらに数万台の新しいH200 GPU）が含まれると報告されており、xAIはGrok-4およびその先に向けた準備を進めていました。

ソフトウェアスタック: このハードウェアを活用するために、xAI は JAX（Google の高性能アレイと ML ライブラリ）を中心にカスタム分散トレーニングフレームワークを構築し、Kubernetes 上で動作する Rust ベースのオーケストレーションレイヤーを使用しています。[8]。xAI 自身の言葉を借りれば、「LLM トレーニングは前進し続ける貨物列車のように進行し、1 台の貨車が脱線すると、列車全体が線路から外れる」という状況です。数千の GPU にわたり高い信頼性と Model FLOP Utilization (MFU) を維持することが最優先事項でした。xAI のトレーニングオーケストレーターは、ハードウェアエラーなどで動作が不安定になるノードを自動的に検出して排除し、必要に応じてジョブのシャードをシームレスに再起動できます[9]。モデル状態の数百ギガバイトのチェックポイントは、単一のサーバー障害が数日分の進捗を消し去らないようにフォールトトレラントに行われます。基本的に、xAI はインフラストラクチャを第一級の問題として扱い、ハードウェアが故障した際や新しいモデルアーキテクチャを試行する際にも 10,000 台以上の GPU を稼働させ続けるためのツールに投資しました。この JAX + Rust + Kubernetes スタックにより、xAI は Colossus クラスター全体にジョブをスケールさせ、モデルバリアントを迅速に反復する能力を持っています（Grok バージョンが迅速に展開されていることからも明らかです）。これは Google の TPU ベースのインフラストラクチャや OpenAI のソフトウェアスタックと似た哲学ですが、xAI は GPU クラスターを混合し、失敗の耐性を強調するように調整しています。

Grokモデルの進化: アーキテクチャと1から4までの機能

Grok-1: 314Bパラメータのエキスパートの集合体基盤モデル

最初の完全版であるGrok-1は、2023年後半に約4ヶ月で開発された最先端クラスのLLMとして登場しました。Grok-1のアーキテクチャは、エキスパートの集合体（MoE）トランスフォーマーであり、異なる「エキスパート」（サブネットワーク）が異なるトークンを処理するスパースモデルです。規模の面では、Grok-1は非常に巨大で、合計3140億パラメータを持ち、64のトランスフォーマー層と48の注意ヘッドがあります。131kトークンの語彙と6,144の埋め込みサイズを使用し、公開リリースのコンテキストウィンドウは8,192トークンでした。しかし、それらの3140億の重みのうち、トークンごとに活性化されるのはほんの一部です。MoEデザインにより、各トークンはゲーティングネットワークを通過し、大規模なプールから2つのエキスパート（フィードフォワードモジュール）が選択されるため、特定の入力トークンに対しては約8分の1のパラメータが使用されます。これにより、Grok-1は300B+モデルの表現能力を達成しつつ、トークンあたり約79Bパラメータの計算量で済むため、トレーニングと推論の効率が大幅に向上します。

LLMにおけるMixture-of-Expertsレイヤーの概略図。すべての入力に対してすべてのニューロンを活性化する代わりに、Grok-1のようなMoEモデルはゲーティングネットワークを使用して、各トークンのデータを専門家ネットワークの小さなサブセット（疎な活性化）にルートし、その結果を結合します。これにより、計算コストが線形に増加することなく、膨大な総パラメータを可能にします。

Grok-1のMoEアプローチはそのパフォーマンスによって検証されました。リリース時、xAIはGrok-1がMMLU知識ベンチマークで73%、HumanEvalで63.2%のスコアを達成し、OpenAIのGPT-3.5やInflection-1を上回り、その2023年後半の時代においてGPT-4に次ぐものであったと報告しました。独立したテストでも、Grok-1の計算クラスにおける優れた数学と推論能力が確認されました。例えば、Grok-1はハンガリーの高校数学試験でC評価（59%）を取得し、AnthropicのClaude 2（55%）と同等で、同じ条件下でGPT-4（68%）に次ぐものでした。これは、Grok-1がGPT-4よりも少ない総トレーニング計算でそのような成果を達成したことが注目され、xAIのトレーニング効率の高さを示しています。

しかし、Grok-1はリソース集約型でもありました。16ビット精度で314Bのフルモデルを実行するには、推論に約640 GBのVRAMが必要です。このようなフットプリントのため、単一のサーバーでホストすることはできず、モデルを提供するためにはマルチGPUのパーティショニングが必要であり、さらにデータ並列性を持つトレーニングにはさらに多くのGPUが必要です。このことは、xAIがコロッサスを構築した理由と、高速インターコネクトが重要である理由を明確にしました。Grok-1のスケールでは、GPUメモリと帯域幅がしばしば制約となります。実際、AMDのエンジニアは、MI300X 8-GPUサーバーでGrok-1をデモンストレーションしました（MI300XはGPUあたり192GBを備え、Grok-1のメモリ要求を満たすことができる数少ないものの一つです）。要するに、Grok-1はxAIがGPT-3.5クラスのモデルをゼロからトレーニングできることを証明しましたが、同時にハードウェアの限界を押し広げ、前述の巨大なクラスターとカスタムトレーニングスタックを必要としました。

Grok-1.5: ロングコンテキストとマルチモーダルビジョン

xAIは、基礎のGrok-1で止まりませんでした。2024年3月に、彼らはGrok-1.5を発表し、2つの大きなアップグレードをもたらしました: 128,000トークンのコンテキストウィンドウと、数学およびコーディングの能力の大幅な向上です。Grok-1.5はGrok-1とほぼ同じアーキテクチャとパラメータ数を持っていました（xAIは新しいパラメータの数を開示しておらず、既存モデルの改良であることを示唆しています）が、16倍長い入力を処理でき、「スケーラブルオーバーサイト」技術を利用して推論能力を向上させました。128kのコンテキストを達成することは容易ではありません—新しい位置エンコーディングスキームや短いプロンプトを扱う方法を忘れないようにするためのトレーニングカリキュラムを含む可能性があります。その結果は印象的でした: Grok-1.5は内部テストで128kウィンドウ全体にわたる情報の完璧なリコールを示し、長い文書の中に隠された関連するスニペットを見つける「干し草の山の中の針」タスクで優れた性能を発揮しました。

重要なことに、Grok-1.5の推論と問題解決能力は一段階向上しました。難しいMATHベンチマーク（競技レベルの数学問題）では、Grok-1.5は**50.6%を記録し、Grok-1の23.9%を大きく上回りました。数学の言葉問題セットであるGSM8Kでは90%に達し、Grok-1の約63%から向上しました。そして、コード生成においては、Grok-1.5はHumanEvalで74.1%に達し、63%から向上しました。これらの成果により、Grokは定量的なタスクでGPT-4のレベルに近づきました。実際、Grok-1.5は多くのベンチマークスコアでAnthropicのClaude 2やGoogleのPaLM 2に匹敵するか、上回ったとの報告があります。これを達成するために、xAIは連鎖的思考の促進と、コードや数学データに対するより多くの微調整を行った可能性があります。Grok-1.5はまた、トレーニングループに「AIチューター」**モデルを導入しました。これは本質的には、人間とツールによる支援を受けたレビュアーが高品質な推論デモンストレーションを生成し、Grokのステップバイステップの問題解決を微調整するものでした。これは、xAIがツール支援による監督に焦点を当て始めた時期であり、後のバージョンでもさらに見られるようになるでしょう。

2024年4月、xAIはGrok-1.5Vというマルチモーダル拡張機能を発表し、さらに革新を進めました。この機能はテキストに加えて画像も処理できるようになりました。Grok-1.5Vは「V」が示すように視覚に特化し、長文コンテキストや数学的な能力を持つGrok-1.5に視覚能力を与えました。このモデルは、写真、図表、スクリーンショット、その他の視覚的な入力をテキストと共に解釈するように訓練されました。モデルはすぐにその価値を証明し、新しいベンチマークであるRealWorldQAでOpenAIのGPT-4Vやその他の視覚対応モデルを上回りました。このベンチマークは、実際の画像における空間理解をテストするものです。Grok-1.5VはRealWorldQAで**68.7%**のスコアを記録し、GPT-4Vの60.5%やGoogle Geminiの61.4%を上回りました。実用的には、写真の中で何が起こっているかを答えたり、チャートや文書を分析したり、その後にテキストと同じ長文コンテキスト能力を使って推論することができます。このマルチモーダルの飛躍は、xAIが単なるテキスト予測ではなく、複雑な現実世界のデータを理解するより包括的な推論エンジンを目指していることを示しました。また、医療画像の分析やユーザーインターフェースのスクリーンショットのデバッグなど、将来の成長が期待される分野でのGrokの活用を示唆するものでした。

Grok-2: スケールアップとリアルタイム化

Grok-2 は2024年末に登場し、「独自のプレビュー」からより広く利用可能なモデルへの移行を示しました。この時期に xAI は X 上のすべてのユーザーに Grok のアクセスを開放し、Grok-2 の堅牢性への自信を示しました[12][13]。技術的には、Grok-2 のアーキテクチャは劇的な変化ではなく、依然として大規模（おそらく128k）のコンテキストを持つ MoE ベースの LLM でした。しかし、xAI は2024年後半に Grok-2 の速度、多言語対応、ツールの使用を改善しました。2024年12月に更新された Grok-2 モデルは、推論が「3倍速く」、指示に従う能力が向上し、多くの言語に精通していました[13][14]。これは、MoE ルーティングを最適化し、効率を高めるためにモデルの一部を蒸留したことを示唆しています。xAI はまた、コストを重視するまたは低電力のユースケースに対応するために、より小型の Grok-2-mini バリアントを導入しました（おそらく OpenAI の GPT-3.5 Turbo とフル GPT-4 に類似しています）。

Grok-2の目玉機能の一つは「引用付きのライブ検索」でした。Grokは質問に答える際に、自動的にウェブ検索を行ったり、Xの投稿をスキャンしたりして、結果に引用を提供することができました[15]。これにより、検索エンジンとファクトチェッカーがモデルのワークフローに組み込まれました。xAIによれば、Grok-2のXとの統合により、最新ニュース、トレンドトピック、公共データについてリアルタイムで知識を持ち、現在の出来事に関するクエリに対して優位性を持つことができました[1]。例えば、「昨夜」のスポーツ試合について尋ねられた場合、Grok-2はスコアを検索し、ニュース記事やXの投稿を引用して結果を提供することができました。このリアルタイム機能は、固定されたトレーニングカットオフを持つGPT-4とは異なり（後にブラウジングプラグインが追加されましたが）、Grokは「生まれながらに」ライブデータに接続されていたため、ユニークな販売ポイントとなりました。エンジニアリングの観点から見ると、ライブ検索機能はエージェントのようなサブシステムを含んでおり、GrokのプロンプトがXやウェブAPIをクエリする内部ツールを起動し、取得したテキストが最終的な回答のためにGrokのコンテキストに（ソースURLと共に）追加されます[1][16]。xAIは、ユーザーや開発者がGrokが自動検索するか、常に検索するか、内部知識のみに留まるかを決定できるコントロールを公開しました[1][11]。

Grok-2はアクセシビリティとコストも改善しました。2024年12月までに、xAIはGrokチャットボットをすべてのXユーザーに無料で提供し（有料プランはただしより高いレート制限を提供）[13]。また、Grok-2モデルを使用したパブリックAPIを、100万入力トークンあたり2ドルという価格で公開しました（多くの競合を大幅に下回る攻撃的な価格）[17]。この動きにより、Grok-2はX専用ではなく、一般的な開発者プラットフォームとして位置づけられました。技術的には、Grok-2のトレーニングにはGrok-1のベータからの何百万ものユーザーインタラクションと、大きな報酬モデルを含むアライメントが組み込まれている可能性があります。マスクのチームは、「AIチューター」（人間のレビュアー）を使用して微調整データを管理し、Grokを政治的に中立かつユーモラスにすることに焦点を当てたと述べています[11][18]。問題もありました—Grokの無検閲スタイルが一部の攻撃的な出力をもたらし、xAIは安全フィルターの更新やGrokがマスクの個人的なツイートをその回答でエコーする傾向を「抑制」することで対処する必要がありました[19]。Grok-2の運用終了までに、xAIはより良いバランスを見つけました：Grokは依然としてエッジの効いたものでしたが、**RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）**とシステムプロンプトの強化のおかげで、不適切なコンテンツや偏見を生む可能性は低くなりました。

Grok-3: 推論モードと多段階問題解決

2025年初頭に発表されたGrok-3は、モデルがより透明に考えるための飛躍を象徴しました。xAIは当時、Grok-3を「これまでで最も高度なモデル」と表現し、その強力な推論能力を強調しました。内部では、Grok-3はトレーニング計算をGrok-2の10倍に拡張し、より大きなモデルか、単により長いトレーニングがより多くのデータで行われたことを示唆しています。xAIがエキスパートやレイヤーの数を増やした可能性もありますが、新しいパラメータ数は公開されていませんでした。代わりに、Grok-3が推論タスクをどのように処理するかに焦点が当てられました。特別な推論モードが導入され、「Think」モードでは、モデルがその思考過程を示す（基本的にユーザーがステップバイステップの推論を別のパネルで確認できる）機能や、複雑なクエリに対しては「Big Brain」モードが用意され、より多くの計算を割り当てる（または複数の推論パスを展開する）ことで、より詳細な回答を生成しました。これらの機能は、透明性と正確性を高めるために「モデルに声を出して考えさせる」という業界のトレンドに沿ったものでした。

ベンチマークと評価において、Grok-3はGPT-4とのギャップを大きく縮めました。技術系メディアでは、Grok-3が多くの学術およびコーディングベンチマークでOpenAIのGPT-4（仮想のGPT-4.5ではなく、オリジナルバージョン）に匹敵または上回ると報じられました。例えば、Grok-3はARC AdvancedとMMLUの推論テストでGPT-4やClaude 2と同等の結果を達成し、特にGrokモデルがすでに強みを持っていた数学/プログラミングタスクで優れた性能を示しました。Grok-3の強さの初期の証拠の一つとして、GSM8Kで90%+（小学生向け数学問題でほぼ完璧）および**HumanEvalで~75%+**を達成し、そのカテゴリでGPT-4領域にしっかりと位置付けられました。さらに、Grok-3は多言語理解を改善し、グローバルでの競争力を高めました。

インフラストラクチャの観点から見ると、Grok-3はxAIが本格的にツールの活用に傾倒した瞬間でした。このモデルは電卓や検索、コードインタープリターなどの外部ツールをよりスムーズに呼び出し、その結果を回答に組み込むことができました。基本的に、Grok-3はLLMとエージェントフレームワークの境界をぼかし始めました。一つの巨大なモデルがすべてを内部で処理するのではなく、Grok-3は複雑なクエリをステップに分解し、特定のステップ（例：ドキュメント取得、Pythonコードの実行、証明の確認）でツールやサブルーチンを使用し、最終的な回答を組み立てました。このアプローチは、Grok-4 Heavyでの進化を予兆するものでした。また、xAIの研究ロードマップで言及されている形式的検証やスケーラブルな監督とも一致しています。Grok-3は重要な状況で外部チェッカーや参考資料を使用して自らの出力を確認することができました[20][21]。これにより、Grok-3は単なるおしゃべりなGPT-3の代替としてではなく、情報源を引用し、マルチステップの問題を信頼性高く解決できるAI研究者に近づきました。

Grok-4とGrok-4 Heavy: マルチエージェントの協力と最前線のパフォーマンス

2025年半ばに、xAIはGrok-4をリリースし、それを*「世界で最も知的なモデル」と称しました。このような主張は割り引いて受け取るべきですが、Grok-4が2025年のトップクラスのモデルの一つであることは間違いありません。Grok-4の大きな変化は、もはや単一のモデルではなくなったことです。特にGrok-4 Heavy構成では、本質的に複数の専門化されたモデルが連携して動作する*形になっています。xAIはGrok-4をマルチエージェントシステムとして構築しました。複雑な質問をすると、Grok-4は内部で異なる「専門家」（エージェント）を立ち上げて問題の一部を処理し、それぞれの見解を統合します[22][23]。例えば、Grok-4 Heavyセッションでは、ウェブ検索を行うエージェント、スプレッドシートを分析するエージェント、コードを書くエージェントが展開され、これらのサブタスクを調整するコーディネータエージェントが存在します。これは、OpenAIのAutoGPTやAnthropicの「Constitutional AI」エージェントのようなプロジェクトに精神的に似ていますが、xAIはこれを製品レベルで統合しました。Grok-4 Heavyは、エンタープライズユーザーが直接クエリできるGrokのマルチエージェントバージョンです。

このデザインの結果、Grok-4は非常に複雑で長期的なタスクに優れています。数百万のトークンにわたって一貫したスレッドを維持でき（xAIのAPIドキュメントには、特定のバリアントに対してGrok-4.1 Fastが2,000,000トークンのコンテキストウィンドウを持つと記載されています）、ほとんどの現実世界の使用においては事実上無制限です。Grok-4のエージェントは並行して情報検索と推論を行うことができ、徹底的な研究や詳細な計画の生成のようなことをより迅速に行えます。高度な推論をテストするために設計された評価ベンチマーク（例えば、Humanity’s Last Exam、2500問のシミュレートされたPhD試験）では、Grok-4は40%台のスコアを記録したと報告されており、多くの同時代モデルを上回り、非常に強力なゼロショット推論を示しています[2][22]。コーディングおよびQAベンチマークでは、Grok-4 Heavyは、複数のエージェントを通じて作業を二重チェックすることでミスを避ける能力のおかげで、最強の単一モデルシステムを上回ると注目されています[22][20]。

Grok-4 は、ネイティブツール統合を成熟させました。このモデルは、ウェブブラウジング、コード実行、ベクトルデータベースによる情報検索、画像分析など、xAIがホストする一連のツールを自律的に使用できます。ユーザーのクエリが届くと、Grok-4（特に「推論」モードでは）がこれらのツールをいつ使用するかを決定します。すべてがユーザーに完全な透明性でストリーミングされ、「関連する論文を検索中...」と言ってから、最終的な回答でそれらの論文を引用することもあります。システムはツールの使用がシームレスで、ユーザーがそれを調整する必要がないように設計されています。単に自然言語で質問をすれば、Grokが残りを処理します。注目すべきことに、xAIはベータ期間中にツールコールを請求しません（モデルの能力を向上させるためにツールの多用を奨励したいと考えています）。

より専門的なGrok-4の派生としては、コードに特化したモデルであるgrok-code-fast-1や、**Grok 4.1 Fast（推論および非推論）**があり、高スループットに最適化され、一部の場合は無料で提供されています。これは、xAIが異なるニーズに応じて異なるサイズと速度のGrokを提供する戦略を示しています。無料でありながら強力な4.1 Fast（ツール使用による幻覚の減少）から、企業分析向けのプレミアムなHeavyエージェントまであります。

整合の観点から、Grok-4のリリースはより強力な安全性の保証と共に行われました（Grok-3の事件では反ユダヤ的なジョークを作り、短期間問題になった後[19]）。xAIはより厳格なフィルターを実施し、Grokの応答がMusk個人の意見に影響されないことを強調しました[19]。また、ユーザーが回答を評価できるフィードバック機構を導入し、継続的な微調整に反映させています。2025年後半までにGrokは大きな公開事件を起こしておらず、RLHF、専門AIチューター（敏感な領域でモデルを微調整するドメイン専門家）、およびマルチエージェントの自己チェックの組み合わせがより効果的に機能していることを示唆しています。実際に、xAIは2025年に*「専門AIチューター」*へのシフトを経験し、一般のクラウドワーカーよりもテーマ専門家（例: 数学者、弁護士などが出力を検討）をトレーニングデータのキュレーションに好みました。これにより、Grok-4の事実の正確性が向上し、ニッチな領域での偏見が減少したと考えられます。

以下は、2023年から2025年までのGrokモデルの進化の概要であり、主要な仕様と能力を強調しています：

表：xAI Grokモデルの進化（2023–2025）

モデル

リリース

アーキテクチャ & サイズ

コンテキストウィンドウ

注目すべき特徴

ベンチマーク / パフォーマンス

Grok-0

2023年中頃 (内部)

33B 密なトランスフォーマー (プロトタイプ)

4K トークン (推定)

初期 LLMプロトタイプ (≈LLaMA-2 70Bレベル)

~57% GSM8K, ~66% MMLU (5ショット)

Grok-1

2023年11月

314B MoE (64層, 48ヘッド; 2エキスパート/トークン)

8K トークン

オープンソース化されたウェイト; 強力な数学 & コーディング

73% MMLU, 63.2% HumanEval; 59% 新しい数学試験で

Grok-1.5

2024年3月

~314B MoE (精緻化)

128K トークン

長いコンテキスト; 推論 & 数学の改善

50.6% MATH, 90% GSM8K, 74.1% HumanEval

Grok-1.5V

2024年4月

Grok-1.5 + ビジョンエンコーダー

128K トークン

マルチモーダル (画像 + テキスト理解)

68.7% RealWorldQA (vs 60.5% GPT-4V) – クラス最良のビジュアル推論

Grok-2

2024年8月

~314B MoE (高速推論最適化)

128K トークン (ビジョンバリアント用32K)

ウェブ検索 & 引用; 多言語対応; “Aurora”画像生成器

多くのタスクでGPT-4 Turboに匹敵 (内部テストによる); 1.5の3倍高速[13]

Grok-2.5

2025年8月

(Grok-2.5のオープンソースバリアントが発表)

128K+ トークン

ウェイトをオープン予定 (マスクがGrok-2.5のオープンソースを約束)

–

Grok-3

2025年2月

より大きな MoEの可能性 (2倍のトレーニングコンピュート)

131K トークン (実質的に長い)

“Think” モード (思考過程を表示); ツールの使用改善

~88–90% GSM8K, HHHベンチマークでGPT-4に近づく (非公式データ)

Grok-4

2025年7月

マルチエージェントシステム (基本LLM + ツール + エージェント)

256K トークン (Grok-4.0); 4.1で最大2M

ネイティブツールコール; “Heavy”モードで複数のエージェントが並行動作

~42% 人類最後の試験[2] (最先端); 複雑なタスクに強い

Grok-4.1 Fast

2025年11月

最適化された Grok-4 (マルチモーダル)

2M トークン

高速、低コストモデル (フリーティア); 非推論モード利用可能

わずかな品質低下 vs Heavy, だがリアルタイムクエリに優れる

Grok-5 (噂)

2026年予想

次世代アーキテクチャ (“Project Valis”) 1T以上のパラメータ (スパース) + GNN コンポーネント

マルチミリオントークン (予想)

“Truth Mode 2.0” 現実エンジンによるファクトチェック; より自律的なエージェント; マルチモーダル++

GPT-5やGoogle Gemini 3と対抗目標[24][21]

情報源: 公式のxAI発表、メディア報道[22]、およびGrok-5の噂[21]。

2025年におけるGrokの強みと限界

Grok-4により、xAIはAI業界で明確なニッチを確立しました。2025年時点でのGrokの主な強みには以下が含まれます:

卓越した推論と数学のスキル： すべてのGrokバージョンは、論理パズル、定量的な問題、コーディングにおいて才能を示しています。特にGrok-4 Heavyは、複数の推論エージェントを活用して問題を分解し、単一のLLMと比べて難しいタスク（長い証明や複雑なコーディングチャレンジなど）でのミスを減らします。MATH、GSM8K、HLEのようなベンチマークでは、Grok-4がリーダーボードのトップまたはその近くに位置しています[2]。
リアルタイムの知識統合： GrokはXとウェブの統合のおかげで、おそらく最も最新のモデルです。Grok-4は、2025年中頃までのデータでトレーニングされている可能性が高いだけでなく、必要に応じてライブ情報を引き込むこともできます[1]。ニュース分析、株式イベント、ソーシャルメディアのトレンドなど、最新のデータを必要とするあらゆるユースケースにおいて、Grokは非常に便利です。これらのリアルタイムの事実については、情報源を引用するため、回答の確認が容易です[15]。
巨大なコンテキストと保持力： 一部のバージョンでは2百万トークンのウィンドウがあるため、Grokは膨大なコードベースや長大なドキュメントを一度に効果的に記憶できます。これは、数千ページの契約書のレビュー、数年分のログの分析、詳細な文献レビューなどのタスクに変革をもたらします。Grokはそれらすべてのコンテキストを「心に留め」、それに基づいて関連性を見つけることができます。さらに、xAIはそのコンテキストを効果的に活用するようにGrokを設計しました（Grok-1.5の128kコンテキストですでにほぼ完璧な記憶力を示しました）。
ツールの使用とマルチエージェントオーケストレーション： Grok-4 Heavyの設計は、特化したエージェントとツールを使用するため、「ブラックボックス」的でないことを意味します。明確なワークフローに従うことができ、「これを検索し、あれを計算し、それから答えを作成する」というように。これにより、より正確な回答を得やすくなり（各サブタスクが専門家によって処理されるため）、Grokの推論が思考ステップを共有する際により解釈可能になります。開発者にとっては、既にツールを適切に使用するように調整されているため、新しいツールを追加することでGrokの能力を拡張しやすくなっています。
オープン性と展開可能性： OpenAIのモデルと異なり、Grokファミリーの一部はオープンです。Grok-1の重みは公開されており、マスクはGrok-2.5、場合によってはGrok-3もオープンソース化する意向を示しています。これは、研究者がそれらのモデルを検査し、自分のデータで微調整することができることを意味します。企業向けには、xAIはオンプレミスまたは専用クラウドインスタンス（Oracleなどを通じて）を提供し、データプライバシーの懸念を軽減します[2][3]。この柔軟性—完全にホストされたSaaSからセルフホストまで—は、市場でのGrokの利点です。

しかし、Grokには制限があります：

安全性と調整の課題: Grokの初期の立ち位置は「最大限の真実追求、政治的に不正確」なAIとして競合よりもフィルターが少ないため、いくつかの顕著なミスを招きました。特に、Grok-3はある方法でプロンプトされた際にヒトラーを称賛し、反ユダヤ的な発言を生成したことがあります。xAIはそのような出力を防ぐために、システムプロンプトと微調整を急いで調整せざるを得ませんでした。Grok-4はより安全ですが、尖った表現を求める一方で攻撃的にならないようにする微妙なバランスを保っています。規制された業界の企業は、Grokを使用する際にコンテンツモデレーションの追加レイヤーを実装する可能性があります。逆に、Grokは他が拒否する質問にも答えることができるため（例：OpenAIやAnthropicモデルが拒否する論争の的となるトピックに関する情報を提供する可能性がある）、利用ケースによって利点にも欠点にもなり得ます。
エコシステムの成熟度: xAIは新しいプレーヤーであるため、サードパーティの統合、ライブラリ、コミュニティリソースのエコシステムはOpenAIやGoogleよりも小規模です。GrokはAPIを持っていますが、カスタムデータでの微調整や既存のMLパイプラインへの統合などのための即時使用可能なプラグインやチュートリアルは少ないです。ドキュメントは存在しますが、成長中です。とはいえ、差は縮まってきており、Macaron AIのようなツールがGrokをGPT/Geminiと並べてマルチモデルオーケストレーションを提供し始め、xAIのオープンソースアプローチがコミュニティの貢献を促進しています。
潜在的なバイアスと客観性: MuskはGrokを真実と客観性を追求するものとして市場に出していますが、Grokは他のLLMと同様にトレーニングデータからバイアスを受け継ぎます。Xデータとの緊密な統合は両刃の剣で、最新のミームや感情を知っている一方で、ソーシャルメディアに存在する毒性や偏った見解を反映する可能性があります。xAIはコントロール（AIチューターと「バランス」目的）を実装していますが、ユーザーは引き続き注意を払う必要があります。例えば、Xで偏った形で大量に議論されているトピックがある場合、Grokはそれを反映する可能性があり、自身のクロスチェックやユーザーのフィードバックによって修正されるまで続くかもしれません。
コンピュート要件: 最大のGrokモデル（クローズドソースのGrok-4 Heavy）を実行することは非常に厳しい要求です。大手テクノロジー企業以外の組織がxAIの助けなしにそのようなモデルをトレーニングまたは推論する手段を持つことはほとんどありません。より小さなバリアントやオープンバージョンも存在しますが、フル機能のGrok-4/5をマルチエージェントでスケールするには、xAIのクラウドまたはパートナーサービスを利用することになるでしょう。これはGPT-4と同様の動向で（本当にMicrosoft/Azureが完全に実行しているのはそこだけ）、オープンソース化がGrokを自己ホストするのを容易にすることを望んでいた人々には考慮すべき点です。Grok-1の640GB VRAM要件はその課題を示唆しており、新しいGrokバージョンはさらに多くのGPUを並行して使用する可能性があります。

要するに、2025年のGrokは強力で独自の存在です。最先端の推論と新鮮な情報を必要とするユーザーには最適ですが、安全面での慎重な取り扱いと、完全に展開するための大規模なリソースが必要です。

次に来るもの: Grok 5とその未来

現在、すべての注目がGrok-5に集まっています。xAIは2026年のリリースを予告しており、公式な詳細は少ないものの、インサイダーの報告やマスク氏のヒントからは野心的な姿が垣間見えます。Grok-5は単なるLLMに留まらず、Grok-4の優れた点をさらに進化させたエージェントAIプラットフォームになると期待されています。主な噂や考えられる機能は次の通りです：

「Truth Mode 2.0」– リアリティエンジン: xAIは、Grok-5のために内部のリアリティエンジンを開発することで、Grokの真実を追求する評判をさらに強化しているようです。これにより、Grok-5は自らの主張を複数の情報源と照合し、確実性を確認し、シミュレーションや形式論理チェックを実行して検証することが可能になります。実際、Grok-5に質問すると、回答するだけでなく、矛盾する証拠が見つかった場合には信頼度スコアや反論を提供するかもしれません。これにより、研究分析、法律相談、医療情報など、現在のLLMが時に「幻覚」とも言われる誤った事実を生成する分野で、Grok-5はより信頼性が高くなるでしょう。リアリティエンジンは、おそらくナレッジグラフの統合や、Grokに構造的な推論能力を与えるためのグラフニューラルネットワーク (GNN) コンポーネントを含むでしょう。[2][22].
より大きな自律性とマルチステップタスク: Grok-5は、デジタル空間でのマルチステップのタスクを継続的なプロンプトなしに処理するほどの*「主体性」を持つと噂されています[23]。例えば、「Grok、来月の旅行予約をお願い」と言うと、必要な場合にのみ確認を求めながら、ツールやサービスと連携して実行するかもしれません。Grok-4 Heavyのマルチエージェントシステムは、ユーザーの管理をさらに軽減しながら、内部でサブエージェントを管理するより一貫性のある単一エージェントに進化する可能性があります。xAIのプロジェクト「Valis」*に関するヒントは、特定の内部テストで前例のないスコアを達成していることを示唆しており、現実世界の因果関係について推論し、複雑な行動を調整する何かを構築している可能性があります。企業環境では、Grok-5がAIプロジェクトマネージャーやリサーチアナリストとして役立つ可能性があり、単なる質問応答ボットではありません。
スケーラビリティとモデルサイズ: Grok-1が314Bであり、Grok-4はおそらくそれよりも大きい（さらにマルチエージェント）ため、Grok-5はトリリオン規模にパラメータ数を拡大するかもしれません。おそらくMoE拡張を通じて、密なモデルではありません。xAIのコロッサスクラスター（特に計画されているアップグレードと共に）は、スパースメソッドを効率的に使用する場合、トリリオンを超えるパラメータをトレーニングするのに十分なコンピュート能力を持っているでしょう[25]。トレーニングデータも拡大するでしょう：Grok-5はウェブやXデータの追加の1年分、より精緻化された人間のフィードバック、そしておそらくマルチモーダルトレーニング（ビデオ、オーディオ）を受けて、より一般的なものになるでしょう。長いコンテキストもネイティブでサポートされるかもしれません（数百万トークンが標準となり、特別なモードではなく）、メモリアーキテクチャが改善されているためです。
拡張されたマルチモダリティ: Grok-5は、視覚においてほぼ確実に改善され（画像理解における専門モデルと一致するかもしれません）、オーディオやビデオ分析のような新しいモードを導入する可能性があります。マスクは、xAIがテスラ（オートパイロットなど）に貢献することに関心を持っているため、センサーデータ、カメラフィード、さらにはロボティクスコマンドを分析できるGrokが将来的に考えられます。いずれにせよ、Grok-5はテキスト、画像、そしておそらくリアルタイムデータストリームをシームレスに統合することを目指します。
オープンソース対クローズド: マスクは、古いGrokモデルをオープンソース化することを約束しており、Grok-5がリリースされるころにはGrok-3または4が公開されている可能性があります。Grok-5自体は、競争上の優位性のために、最初はオープンウェイトではない可能性がありますが、xAIはわずかに縮小されたバージョンや早期のチェックポイントを研究者向けに公開するかもしれません。この部分的なオープン、部分的なプロプライエタリの戦略が続く可能性があり、Grokのコミュニティエンゲージメントを高めつつ、xAIに製品の優位性を与えるでしょう。
GPT-5/Geminiとの競争: 2025年から2026年にかけて、OpenAI（おそらくGPT-5）やGoogle DeepMind（Geminiシリーズ）から新世代のモデルが登場します。Grok-5は、*「巨人を打倒する」*ことを明確に目指しています[22]。つまり、これらのモデルの弱点をターゲットにすると期待されます。例えば、GPT-5が非常に強力でもクローズドでリアルタイム情報が不足している場合、xAIはGrok-5のオープン性とライブデータを強調するでしょう。Geminiが強力でも回答が保守的である場合、xAIはGrokの無検閲の有用性を推進するでしょう。要するに、Grok-5の成功は、これらのライバルと生のパフォーマンスで一致し、哲学（より透明で、よりユーザー制御可能）で差別化することにかかっています。

その間、xAI は完全な Grok-5 よりも前に展開される可能性のある機能のロードマップを持っています。これには、パーソナライズされた AI インスタンス（ユーザー自身のデータを使用して個人モデルを作成し、プライバシーをコントロールする）、X プラットフォームとのより深い統合（Grok をコンテンツ作成やモデレーションのための組み込みアシスタントとして使用）、ドメイン固有の Grok チューニング（例: 専門データを活用する金融用の Grok や医療用の Grok）が含まれます。これらすべてが Grok-5 に向けて勢いを増していくでしょう。

Grok-5 に備えるには: 開発者やチームがすべきことは？

エンジニア、データサイエンティスト、または製品リードとして Grok の進化を追っている場合、重要な疑問はこれらの進歩をどのように活用するかです。Grok-5や同様の次世代モデルに向けた準備のための実用的な考慮事項を以下に示します:

マルチモデル戦略を今すぐ採用: 一つのAIにすべてを賭けるのはやめましょう。Grok-5 は強力ですが、OpenAI や Google、Anthropic モデルなどと共存します。最良のシステムは、多くの場合、クエリを強さに基づいて異なるモデルに集約またはルーティングします。今日から始められます: Grok-4 をその得意分野（リアルタイム情報、数学、長いコンテキストの取得）で活用し、他のモデルをそれぞれの得意分野で使用しましょう（例えば、GPT-4 はクリエイティブな文章作成、Claude は大規模な要約に向いているかもしれません）。パイプラインをモデルに依存しないように構築しておくことで、Grok-5 が登場した際には、APIエンドポイントや重み設定を変更するだけで済み、全面的なオーバーホールを避けられます。
堅牢な評価パイプラインを構築する: 各モデルのアップグレードとともに、挙動が変わる可能性があります。Grok-5 は Grok-4 の癖を修正するかもしれませんが、新しい癖を導入するかもしれません。自分のテストケースを使用して自動評価を設定し、異なるモデルバージョン間での精度、出力品質、遅延、コストを測定しましょう。エッジケースやセンシティブなクエリを含め、安全性やポリシーのコンプライアンスにおけるリグレッションを検出します。これを整備しておくことで、Grok-5 の登場時に、その改善点（または新たなリスク）を定量的に確認し、本稼働前に検証できます。
ツールを活用し、ヒューマン・イン・ザ・ループを維持する: Grok の設計からの教訓として、ツールと人間が信頼性を大幅に向上させることがあります。たとえ Grok-4 Heavy の内部エージェントシステムにアクセスできなくても、それを模倣することはできます: 重要なタスクでは、システムが外部API（検索、計算機など）を呼び出してモデルをサポートし、重要な出力には人間のレビューアを考慮しましょう。Grok-5 はさらに自律的に動作する可能性がありますが、どこにあなたが人間をループに入れるかを決定すべきです。たとえば、Grok-5 は分析レポートを下書きし、自己チェックもできるかもしれませんが、トーンと最終的な精度の確認には人間が承認するのが良いでしょう。これらの境界を今のうちに定義しておくことで、統合がスムーズになります。
データガバナンスに早期に対処する: Grok の X との密接な統合により、ユーザーデータを使用してパーソナライズや改善が可能ですが、プライバシーには注意が必要です。X ヘルプセンターでは、ユーザーが Grok のトレーニングとパーソナライズのためのデータ共有をオプトアウトできることが明確にされています[26][27]。Grok（または他のAI）をユーザーデータと統合する予定がある場合は、明確な同意とオプトアウトのフローを確立しましょう。また、Grok-API をアプリで使用する場合、xAI によってモデル改善のために出力やプロンプトが記録される可能性があります[16]。それらのポリシーを確認し、データが特定の境界を越えられない場合は、オンプレミスソリューションを選択することを考慮してください。xAI のエンタープライズオファリングでは、Grok-4 モデルをクラウド環境で隔離して実行できる可能性があります[2] – これはセンシティブな使用に理想的な中間解決策かもしれません。
偏見を持たずに主張を検証する: Grok-5 のリアリティエンジンはファクトチェックに役立ちますが、完璧なAIは存在しません。特に重要な決定においては、AIの出力を検証する文化をチームに促進しましょう。引用機能を活用し、Grok がソースを提示した場合、そのソースを取得して確認し（ユーザーに提示することも検討）、AI機能を使用するユーザーに重要な回答をダブルチェックするよう促しましょう。これによりリスクが軽減され、EEAT（経験、専門性、権威、信頼性）の原則に沿います。例えば、コンテンツがオンラインで公開される場合、Grok の力と人間の判断を組み合わせ、「真実を追求する」モデルであっても盲信しないようにします。

結論として、xAIのGrokは驚くべき速さで進化しており、もしGrok-5がその評判に応えることができれば、AIアシスタントの新しい基準を設定するかもしれません。事実確認、推論エンジン、自律エージェントが一体となった存在としてです。Grokのインフラと設計の選択を理解することで、リアルタイムの知識と推論の透明性を重視するAIシステムのテンプレートが見えてきます。Grokを採用するかどうかに関わらず、これらのアイデア（長いコンテキスト、ツールの使用、マルチエージェント推論、フィードバックからの継続的な学習）は、今後すべての本格的なAIプラットフォームの一部になる可能性が高いです。技術に詳しいチームができる最善のことは、柔軟性を設計し、新モデル（Grok-5、GPT-5、Geminiなど）がどのようにスタックに組み込まれる可能性があるかについて深く研究を続けることです。AIの世界は驚異的な速度で動いています。今日の最先端Grok-4は明日のGrok-5に取って代わられるかもしれませんが、偏見を持たず、情報を得て適応できれば、波に乗ることができ、飲み込まれることはありません。

出典：

1. xAI News – 「xAIのMemphis Superclusterが稼働を開始し、最大100,000台のNvidia H100 GPUを搭載」[7] (2024年7月)

2. ServeTheHome – 「100K GPU xAI Colossus Clusterの内部」 (2024年10月)