GROK-3とGROK-3ミニの精度の主な違いは、設計とアプリケーションの焦点からです。 GROK-3は、高精度と詳細な問題解決のために最適化されており、科学的研究や複雑なコーディングの課題などの専門的なアプリケーションに最適です。特にThinkやBig Brainモードなどの高度なモードを利用する場合、深いマルチステップの推論を必要とするタスクで優れたパフォーマンスを実現します。たとえば、GROK-3の推論能力は、数学のパフォーマンスを93の96％に押し上げ、ジェネラリストモードよりも大幅に高くなります[1] [2]。
一方、GROK-3 MINIは速度と効率のために設計されており、応答の遅延が重要なリアルタイムアプリケーションに適しています。コアの高度な機能を保持していますが、特に深いマルチステップ分析を必要とするタスクでは、そのパフォーマンスは完全なGROK-3に比べてわずかに低くなっています。数学的推論では、Grok-3 Miniは88â91のスコアを達成しますが、これはまだ競争力がありますが、完全なGROK-3よりも詳細ではありません[2]。
特定のベンチマークに関しては、GROK-3は、その広範な神経層とより大きなコンテキストウィンドウにより、複雑な問題解決タスクでGROK-3 MINIを上回ります。ただし、GROK-3 MINIは、日常のアプリケーションに効率的かつ効果的なままであり、速度と精度のバランスを提供します[2]。全体として、GROK-3とGROK-3 MINIの選択は、ユーザーが詳細な精度または迅速な応答時間を優先するかどうかに依存します。
引用：
[1] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[2] https://topmostads.com/comparing-grok-3-and-grok-3-mini/
[3] https://blog.muhammad-ahmed.com/2025/02/18/grok-3-vs-o3-mini-a-comprehing-comparison-of-the-latest-ai-models/
[4] https://www.leanware.co/insights/grok-3-vs-gpt-models-comparison
[5] https://x.ai/news/grok-3
[6] https://latenode.com/blog/grok-2-vs-grok-3-everything-new-in-musks-latest-ai-release
[7] https://serankink.com/blog/grok-3-and-chatgpt-shohdowd/
[8] https://daily.dev/blog/grok-3-everything-you-need-to-knobout- this-llm-by-xai