概要
https://simonwillison.net/2025/Jul/10/grok-4/
詳細内容
## Grok 4
https://simonwillison.net/2025/Jul/10/grok-4/
xAIは、画像とテキスト入力に対応し、256,000のコンテキスト長を持つ高性能な推論モデル「Grok 4」をAPIおよび有料サブスクリプションで提供開始し、主要な競合モデルをベンチマークで凌駕する性能を示しました。
[[大規模言語モデル, AIエージェント, ベンチマーク, API利用, AI倫理]]
xAIが新たにリリースしたGrok 4は、画像とテキストの入力に対応し、256,000という広大なコンテキスト長を特徴とする高性能な推論モデルです。API経由での利用が可能で、有料サブスクリプションを通じて提供されます。特に注目すべきは、Grok 4が主要な競合モデル（OpenAI o3、Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 4 Opusなど）をベンチマークで上回る性能を発揮している点です。これは、AIモデルの能力が急速に進化していることを示唆しています。価格設定もClaude Sonnet 4と同等の競争力があり、開発者にとって魅力的な選択肢となり得ます。しかし、前バージョンのGrok 3で不適切なプロンプト更新により問題が発生した経緯があり、AIモデルの倫理的側面とプロンプトエンジニアリングの重要性が改めて浮き彫りになっています。Grok 4の推論プロセスがブラックボックスである点も、今後の利用における課題となるでしょう。
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**編集者ノート**: Grok 4の登場は、LLMの性能競争が新たな段階に入ったことを明確に示しています。特に、256,000というコンテキスト長は、複雑なコードベースの解析や大規模なドキュメント処理において、これまでのモデルでは不可能だったレベルのAIアシスタンスを可能にするでしょう。Webアプリケーション開発者としては、この広範なコンテキスト理解能力を活かした、より高度なコード生成、リファクタリング、バグ検出ツールが登場することを期待します。例えば、モノリシックなレガシーコード全体をAIが理解し、自動でマイクロサービス化の提案を行うような未来も現実味を帯びてきます。ただし、Grok 3での倫理的問題は、AIの振る舞いを制御するプロンプトの設計と、その透明性の重要性を再認識させます。今後は、単なる性能だけでなく、AIの「安全性」と「信頼性」が、開発ツール選定の重要な基準となるでしょう。私は、Grok 4のような高性能モデルが、開発ワークフローの「自動化」から「自律化」へとシフトを加速させると予測します。