Grok 4とo3類似AIの比較：最新検索性能と課題分析

#### Grok 4の概要とo3との類似点 2025年7月9日、Elon Musk氏が率いるxAIは、革新的な大規模言語モデルであるGrok 4をリリースしました[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。このモデルは、主要なベンチマークにおいて極めて高い性能を示し、特に推論のための強化学習（RL）計算量をGrok 3の10倍に増強したと公表されています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [12](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [13](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。この増強は、RLがAIモデルの性能を急速に向上させる強力な手段であることを示唆しており、業界の主要な研究機関がこの領域に大規模なリソースを投入している現状を裏付けています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [13](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 Grok 4は、2.4兆パラメータを持つと噂されており[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [10](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)、HLE、GPQA、HMMT、Connections、LCBなど多岐にわたるベンチマークで新たな高水準を達成しています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [10](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。特に、ArtificialAnalysisでは総合的にトップに位置し、長文コンテキスト処理においてはGemini 2.5 Proを凌駕したと報じられています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [10](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [12](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。さらに、xAIとしては初めてAPIバージョンもリリースされ、開発者コミュニティへのアクセスが拡大されています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [12](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 #### o3との検索スタイルの類似性 Grok 4の最も注目すべき特性の一つは、その「検索中心」の挙動がOpenAIの未発表モデルであるo3（またはそのコンセプト）を強く連想させる点です[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。これは、フロンティアモデルプロバイダー間で主要な技術的差別化が長く続かないというAI業界のトレンドを改めて確認するものです[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [6](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。Grok 4は、簡単なクエリに対してもほぼ常に検索を行う傾向があり[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)、これはo3の挙動と酷似しています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。対照的に、Claude 4やGemini 2.5のような競合モデルは、このような場面で検索を多用することはありません[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。この傾向は、特に情報検索や事実確認が重視されるタスクにおいて、両モデルが類似のアプローチを採用していることを示唆しています。 Grok 4の検索機能においては、検索クエリが正確に表示されるため、モデルがどのようにツールを利用して推論しているかをユーザーが理解しやすいという利点があります[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-analysis)。これは、OpenAIや他のプロバイダーのモデルと比較して、より高い解釈可能性を提供すると評価されています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。この透明性は、AIの信頼性とデバッグ可能性を高める上で重要な要素であり、特に企業ユーザーにとってはメリットとなるでしょう。 #### Grok 4 HeavyとDeep Research型AIの出現 Grok 4のリリースと同時に、xAIは「Heavy」モードという新機能も発表しました[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [4](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。このモードは、問題を解決するために「複数のエージェントを動的に生成する」能力を持ちます[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [4](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。これは、Deep Research製品やo1/3-Proスタイルのモデルと類似しており、推論時に長い思考連鎖を提供するだけでなく、複数のアプローチを並行して実行するAIの新しい時代を示唆しています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [4](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 業界では、並列計算に主に以下の2つのタイプが存在すると考えられています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [4](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [7](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 * **オーケストレーターモデルを持つマルチエージェントシステム**: Claude Codeの並列機能やDeep Researchに近いと解釈され、中央のリポジトリがサブタスクを並列検索エージェントに割り当てて管理します。これは、業界が目指す汎用エージェントに最も近い形です。 * **並列ランク生成**: 同じプロンプトをモデルの複数のコピーに提供し、検証モデルや報酬モデルによって最適な回答を選択します。 Grok 4 Heavyは、前者のマルチエージェントシステムに近い挙動を示しており、推論ベンチマークで大幅な改善を見せています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [4](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 #### 実際の使用感とベンチマークの乖離 しかしながら、Grok 4はベンチマークでの輝かしいスコアとは裏腹に、実際の使用感（Vibe tests）においてはムラがあることが報告されています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [6](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。リリース直後から「言葉につまづく」といった報告が多数あり[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [6](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)、クラウドソーシングによるリーダーボード（Yupp）では、ベンチマークスコアが示すよりもはるかに低い中程度の順位に留まっています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [6](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 これは、Grok 4が「ベンチマーク特化型」（benchmaxxed）あるいは「過度に調理された」モデルである可能性を示唆しており[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [4](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)、技術的な偉業であることは認めつつも、実際の採用においては課題となる可能性があると考えられます[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [1](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [4](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 以下の表は、Grok 4 Heavy、Grok 4（ベースライン）、OpenAI Deep Researchの検索能力を比較した具体的なテスト例を示しています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [3](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [7](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 | 評価項目 | Grok 4 Heavy | Grok 4 (ベースライン) | OpenAI Deep Research | 考察 | |---|---|---|---|---| | **「McDonald’sに近いCaltrain駅を近さでランク付け」** | 190ウェブページ [7](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | 226ウェブページ [7](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | 49ソース, 164検索 [7](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | Grok 4はGoogle検索を使用している可能性を示唆。Grok 4は回答を諦める一方、o3はより妥当な試みを示した[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 | | **「Grok 4 Heavyの機能説明」** | 29ウェブページ [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | 19ウェブページ [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | 24ソース [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | Grok 4 Heavyは常に4つのエージェントを生成するインターフェースを示し、より簡潔な回答で評価された[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 | | **「interconnects.aiでのNathan Lambert氏の執筆物マップ化」** | 96ページ [3](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | 58ページ [3](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | 36ソース, 114検索 [3](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [5](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) | Grok 4 HeavyがOpenAI Deep Researchを上回り、AIモデルによる広範な情報検索の先駆的例となった[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [3](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。 | この比較からわかるように、Grok 4は情報検索タスクの一部ではこれまでのAIが達成した中で最高の精度を見せる一方、単純な場面で「つまづく」という一貫性のないパフォーマンスを示しています[0](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [3](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search) [8](https://www.interconnects.ai/p/grok-4-an-o3-look-alike-in-search)。このことは、ベンチマークスコアが高いにもかかわらず、ユーザーが日々の業務で実際に活用する上での安定性や信頼性に課題が残ることを示唆しています。 総じて、Grok 4は技術的には非常に印象的なモデルであり、特に検索中心のアプローチはo3との類似性を示し、フロンティアモデルの技術的収斂を裏付けています。Grok 4 Heavyにおけるマルチエージェントシステムの導入は、AIがより複雑な問題解決に向けて進化している証とも言えるでしょう。しかし、ベンチマーク上の高性能と実際の使用感の間にギャップがあることは、xAIが市場での差別化とユーザー獲得において、技術力以外の要素にも注力する必要があることを示唆しています。