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title: "Grok (xAI) — グロック"
source: "https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF"
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article: "Grok_(xAI)_—_グロック"
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categories:
  - "Category:Japanese"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 2799
wiki_created_at: 2026-09-06T23:11:11Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:11:11Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:53:27Z
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# Grok (xAI) — グロック

**Grok**は、イーロン・マスクによって設立された企業**xAI**が開発した、マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）のファミリーであり、チャットボットです。Grokは、「宇宙の真の性質を理解する」ことを目指し、マスク氏が「過度にポリティカリー・コレクト（政治的に正しい）」であると考える既存のAIシステムに代わるものとして位置づけられています<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-3-what-is-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-truthgpt-chatgpt-2)</sup>。

Grokの主な特徴は、リアルタイムの情報を取得するためにソーシャルネットワークXと深く統合されていること、そしてユーモアや皮肉の要素を含んだ「反抗的な」性格の回答をすることで、より慎重な競合他社とは一線を画している点です<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-techcrunch-grok-style-3)</sup>。Grokの技術基盤には、最初のバージョンで採用された**Mixture-of-Experts (MoE)**アーキテクチャや、その後のバージョンで世界最大級のスーパーコンピュータの一つである**Colossus**でのトレーニングが含まれています。

## 歴史と開発

Grokファミリーの開発は、プロトタイプから市場のリーダーと競合するフラッグシップモデルまで2年足らずという、極めて速いペースで特徴づけられています。

- 2023年7月～10月：xAIの設立とプロトタイプの加速開発。マスク氏によれば、最初のバージョンのトレーニングにはわずか2ヶ月しかかからなかったとされています<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-two-months-training-4)</sup>。
- 2023年11月：Grok-1の早期ベータ版リリース。最上位のX Premium+の加入者がアクセス権を取得。モデルは、型破りな回答スタイルを持つ「非常に初期の製品」として位置づけられました<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-wiki-ru-5)</sup>。
- 2024年3月：xAIはGrok-1のソースコードと重みをApache 2.0ライセンスで公開し、当時としては最大の3140億パラメータを持つオープンソースLLMとなりました<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok1-open-release-6)</sup>。月の終わりには、推論能力が向上し、コンテキストウィンドウが128,000トークンに拡張されたGrok-1.5が発表されました<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok1.5-habr-7)</sup>。
- 2024年4月：初のマルチモーダルバージョンであるGrok-1.5 Visionが発表されました。これは画像やドキュメントを分析できるモデルです。このモデルはRealWorldQAベンチマークでGPT-4Vを上回る性能を示しましたが、一般公開はされませんでした<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-wiki-ru-rus-8)</sup>。
- 2024年8月：Grok-2とその軽量版であるGrok-2 miniがリリースされました。主な新機能は、FLUX.1モデルによる画像生成でした。ユーザーからは、Grok-2は競合他社よりも制限が少なく画像を生成する（例えば、実在の政治家を描くことができる）と指摘されました<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok2-techcrunch-images-9)[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-mashable-grok2-content-10)</sup>。
- 2024年秋：Grok-2は一連のアップデートを受けました。画像理解（10月）、ウェブ検索（11月）、PDFファイル分析（11月）です。12月には、xAIが独自の画像生成モデルAuroraを導入しました<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-wiki-ru-rus-8)</sup>。ボットへのアクセスは、すべてのXユーザーに対して部分的に無料になりました<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-free-access-11)</sup>。
- 2025年2月：フラッグシップモデルGrok-3がリリースされました。スーパーコンピュータColossusでトレーニングされたこのモデルは、xAIの発表によれば、いくつかの複雑なテスト（例：AIME 2025）でGPT-4を上回りました。「Think」（詳細な推論）やDeepSearch（拡張ウェブ検索）といったユニークなモードが登場しました<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok3-release-xai-12)</sup>。
- 2025年春：xAIはGrok-3の提供範囲を拡大し、開発者向けにAPIを公開し、Microsoft AzureクラウドプラットフォームやメッセンジャーアプリTelegramへの統合を発表しました<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-api-azure-telegram-13)[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-durov-telegram-grok-14)</sup>。

## 技術的特徴とアーキテクチャ

### アーキテクチャとパラメータ

最初のバージョンであるGrok-1は、合計3140億パラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャで構築されました。このモデルは8つのエキスパートで構成され、各トークンに対して2つがアクティブ化されるため、その規模に対して計算効率が高くなっています<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok1-repo-github-15)</sup>。元のモデルの最大コンテキストは8192トークンでした。

その後のバージョンであるGrok-1.5とGrok-3は大幅に進化しました。コンテキストウィンドウはGrok-1.5で128,000トークンに、Grok-3では業界最大級の100万トークンに拡張されました<sup>[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok3-context-1m-16)</sup>。Grok-3の正確なパラメータ数は公開されていませんが、一部の推定では2.7兆に達する可能性があります<sup>[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok3-2.7t-params-17)</sup>。

### マルチモーダル性と推論

**Grok-1.5V**から、モデルは**マルチモーダル**になりました。Grok-3は、画像の理解、テキスト記述による編集、そして新しい画像の生成という、視覚的インタラクションの完全なサイクルをサポートしています。

xAIは**reasoning**（論理的推論）の向上に特に力を入れています。Grok-2では、不足している情報を自律的に検索するメカニズムが導入されました。**Grok-3**では、このアプローチが**「Think」**モード（別名*Big Brain Mode*）に発展しました。このモードを有効にすると、モデルは追加の計算を行い、複数の解決策を生成し、より長い推論の連鎖（Chain-of-Thought）を使用し、自己矛盾をチェックします。これにより、ユーザーは迅速な回答と、より正確だが時間のかかる回答のどちらかを選択できます<sup>[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-3-think-mode-18)</sup>。

### トレーニングとデータ

Grokは、一般公開されているデータ（インターネット、コード、文献）と、イーロン・マスクのエコシステムからの独自のデータを組み合わせてトレーニングされています。重要な要素は、**X (Twitter)**からの継続的なデータフローであり、これによりモデルは最新の出来事に関する情報を常に把握しています。また、データセットには法律や科学のテキストも含まれています<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-grok-wiki-ru-rus-8)</sup>。このアプローチは、一方ではGrokに利点をもたらしますが、他方ではユーザーデータのプライバシーに関する規制当局からの疑問を引き起こしています<sup>[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-eu-grok-investigation-19)</sup>。

## 競合他社との比較

| 特徴                     | Grok (xAI)                                               | GPT (OpenAI)                               | Claude (Anthropic)                     | Gemini (Google)                              |
|--------------------------|----------------------------------------------------------|--------------------------------------------|----------------------------------------|----------------------------------------------|
| **主な利点**             | Xとの統合、最新性、「反抗的」なスタイル                  | 高品質で安定した回答、成熟したエコシステム | 安全性、大きなコンテキスト、倫理的焦点 | Googleエコシステムとの統合、マルチモーダル性 |
| **最大コンテキスト**     | 1,000,000トークン (Grok-3)                               | 128,000トークン (GPT-4o)                   | 200,000+トークン (Claude 3)            | 2,000,000トークン (Gemini 2.0 Pro)           |
| **画像生成**             | はい（内蔵、Auroraモデル）                               | はい（DALL·E 3経由）                       | いいえ                                 | はい（Imagenモデル）                         |
| **ライセンス**           | 混合（Grok-1はオープン、新バージョンはプロプライエタリ） | プロプライエタリ                           | プロプライエタリ                       | プロプライエタリ                             |
| **リアルタイムアクセス** | はい（Xおよびウェブ検索経由でネイティブ）                | はい（プラグイン/ウェブブラウジング経由）  | いいえ（基本機能にはなし）             | はい（Google検索経由でネイティブ）           |

主な競合他社とGrokの比較（2025年初頭時点）

## 統合とエコシステム

xAIの戦略は、GrokをユビキタスなAIアシスタントにすることです。

- **Xプラットフォーム：** Grokが質問への回答、ニュースの要約、コンテンツのモデレーションに使用される主要なプラットフォーム。
- **Telegram：** 2025年にメッセンジャーへの完全な統合が発表され、10億人以上のユーザーがAIにアクセスできるようになります。この取引は3億ドルと利益の50%と評価されています<sup>[\[20\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-telegram-sostav-deal-20)</sup>。
- **Tesla：** すべてのテスラ車に**「Smart Voice Assistant」**としてGrokを統合する計画があります。アシスタントは車両のシステムにアクセスでき、複雑なコマンドを実行したり、自然言語を理解したり、インターネットから情報を提供したりすることができます<sup>[\[21\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-tesla-grok-assistant-21)</sup>。
- **APIとパートナーシップ：** Grok-3は開発者向けのAPIを通じて利用可能であり、人気の開発ツール（Vercel、Cursor）や自動化プラットフォーム（Zapier、Albato）に統合されています<sup>[\[22\]](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_note-zapier-grok-integration-22)</sup>。

## リリースの時系列（表）

<table class="wikitable">
<caption>Grokモデルのリリース時系列と主な特徴</caption>
<colgroup>
<col style="width: 20%" />
<col style="width: 20%" />
<col style="width: 20%" />
<col style="width: 20%" />
<col style="width: 20%" />
</colgroup>
<thead>
<tr class="header">
<th>モデル</th>
<th>リリース日</th>
<th>モデルのパラメータ</th>
<th>主な特徴</th>
<th>利用可能性とライセンス</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td><strong>Grok-1</strong></td>
<td>2023年11月3日<br />
(2024年3月17日公開)</td>
<td>3140億 (MoE)</td>
<td>初のバージョン、MoEアーキテクチャ、コンテキスト8kトークン。</td>
<td>X Premium+向けの早期アクセス。後に<strong>Apache 2.0</strong>で公開。</td>
</tr>
<tr class="even">
<td><strong>Grok-1.5</strong></td>
<td>発表：2024年3月29日<br />
(アクセス開始：2024年5月15日)</td>
<td>~3140億</td>
<td>推論能力の向上、<strong>コンテキスト128,000トークン</strong>、GSM8Kで高スコア（90%）。</td>
<td>プロプライエタリ。X Premium加入者向けに提供。</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td><strong>Grok-1.5 Vision</strong></td>
<td>発表：2024年4月12日</td>
<td>~3140億 + 視覚モジュール</td>
<td>初のマルチモーダルバージョン、画像や図の理解。</td>
<td>一般公開されず。成果はGrok-2で活用。</td>
</tr>
<tr class="even">
<td><strong>Grok-2</strong></td>
<td>2024年8月14日</td>
<td>非公開</td>
<td>チャットとコーディングの向上、<strong>画像生成</strong>（Flux.1経由、後にAurora）、マルチモーダル性の向上。</td>
<td>プロプライエタリ。X Premium+向けに提供、後に一部無料化。</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td><strong>Grok-3</strong></td>
<td>2025年2月17日</td>
<td>~2.7兆（推定）</td>
<td>フラッグシップモデル、<strong>コンテキスト100万トークン</strong>、「Think」および「DeepSearch」モード、画像編集機能。</td>
<td>プロプライエタリ。X Premium+、SuperGrok、API経由でアクセス。</td>
</tr>
</tbody>
</table>

Grokモデルのリリース時系列と主な特徴

## 参考文献

- Shazeer, N. et al. (2017). *Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely‑Gated Mixture‑of‑Experts Layer*. <a href="https://arxiv.org/abs/1701.06538" class="external text" rel="nofollow">arXiv:1701.06538</a>.
- Lepikhin, D. et al. (2020). *GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding*. <a href="https://arxiv.org/abs/2006.16668" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2006.16668</a>.
- Fedus, W. et al. (2021). *Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity*. <a href="https://arxiv.org/abs/2101.03961" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2101.03961</a>.
- Wei, J. et al. (2022). *Chain‑of‑Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2201.11903" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2201.11903</a>.
- Ding, J. et al. (2023). *LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens*. <a href="https://arxiv.org/abs/2307.02486" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2307.02486</a>.
- Dao, T. (2023). *FlashAttention‑2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning*. <a href="https://arxiv.org/abs/2307.08691" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2307.08691</a>.
- Li, K. et al. (2024). *MME‑RealWorld: Could Your Multimodal LLM Challenge High‑Fidelity Real‑World Data?*. <a href="https://arxiv.org/abs/2408.13257" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2408.13257</a>.
- Batifol, S. et al. (2025). *FLUX.1 Kontext: Flow Matching for In‑Context Image Generation and Editing in Latent Space*. <a href="https://arxiv.org/abs/2506.15742" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2506.15742</a>.
- Tran, P. et al. (2025). *Search Arena: Analyzing Search‑Augmented Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2506.05334" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2506.05334</a>.
- Suzuki, T.; Ozawa, K. (2025). *Resampling Benchmark for Efficient Comprehensive Evaluation of Large Vision‑Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2504.09979" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2504.09979</a>.

## 脚注

1.  <span id="cite_note-grok-3-what-is-1">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok-3-what-is_1-0) «What is Elon Musk's Grok 3?». *LinkedIn*. <a href="https://www.linkedin.com/pulse/what-elon-musks-grok-3-jesse-fowlke-hotcc?trk=public_post" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-truthgpt-chatgpt-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-truthgpt-chatgpt_2-0) «"Grok, это правда?": насколько можно доверять чат-ботам с ИИ». *Deutsche Welle*. <a href="https://www.dw.com/ru/grok-eto-pravda-naskolko-mozno-doverat-catbotam-s-ii/a-72610500" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-techcrunch-grok-style-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-techcrunch-grok-style_3-0) «Grok, an AI chatbot from Elon Musk’s xAI, is coming to X». *TechCrunch*. <a href="https://techcrunch.com/2024/08/13/xais-grok-can-now-generate-images-on-x/" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-two-months-training-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-two-months-training_4-0) «Маск признался, что на тренировку нейросети Grok ушло два месяца». *РБК*. <a href="https://trends.rbc.ru/trends/industry/654c90cd9a79473bda2f2ed5" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-grok-wiki-ru-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok-wiki-ru_5-0) «Grok (chatbot)». *Wikipedia*. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Grok_(chatbot)" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-grok1-open-release-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok1-open-release_6-0) «Grok open release». *GitHub*. <a href="https://github.com/xai-org/grok-1" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-grok1.5-habr-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok1.5-habr_7-0) «xAI анонсировала ИИ-модель Grok-1.5». *Habr*. <a href="https://habr.com/ru/news/804023/" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-grok-wiki-ru-rus-8">↑ <sup>[8.0](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok-wiki-ru-rus_8-0)</sup> <sup>[8.1](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok-wiki-ru-rus_8-1)</sup> <sup>[8.2](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok-wiki-ru-rus_8-2)</sup> «Grok (чат-бот)». *Википедия*. <a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Grok_(%D1%87%D0%B0%D1%82-%D0%B1%D0%BE%D1%82)" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-grok2-techcrunch-images-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-grok2-techcrunch-images_9-0) «xAI releases Grok-2, adds image generation on X». *TechCrunch*. <a href="https://techcrunch.com/2024/08/13/xais-grok-can-now-generate-images-on-x/" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-mashable-grok2-content-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/Grok_(xAI)_%E2%80%94_%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF#cite_ref-mashable-grok2-content_10-0) «Grok-2's image generator has no content rules, for now». *Mashable*. <a href="https://mashable.com/article/grok-2-image-generator-no-content-rules" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
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