GROK-3とGROK-3 MINIの計算能力は大幅に異なり、その明確な設計目標とアプリケーションを反映しています。
** GROK-3は、約200,000 GPUのNVIDIA H100 GPUの大きなクラスターを利用して、大規模な計算インフラストラクチャで設計されています。この広範な計算能力により、GROK-3は、マルチステップの問題解決、深い推論、高精度と詳細を備えた高度なコーディングの課題などの複雑なタスクを処理できます[1] [4]。このモデルは、「Think」や「Big Brain」などの高度なモードをサポートしており、詳細な分析に追加の計算リソースを割り当て、科学研究や競争力のあるコーディングなどの専門的なアプリケーションに最適です[1] [2]。
対照的に、GROK-3 MINIは、より効率的で費用対効果が高いように設計されています。これは、そのニューラルネットワークアーキテクチャの複雑さを減らし、処理時間を速くするために推論パイプラインを最適化することにより、これを達成します[1] [2]。 GROK-3のコア推論機能を保持していますが、GROK-3 MINIはGPUを使用し、分析の深さではなく速度に最適化されています[1] [5]。これにより、カスタマーサポートチャットボットやモバイルアプリ[2] [5]など、迅速な応答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。
全体として、GROK-3は深い分析と精度を必要とするタスクに合わせて調整されていますが、GROK-3 MINIは速度と効率を優先し、レイテンシが重要な要因であるアプリケーションに適しています[1] [2]。
引用：
[1] https://topmostads.com/comparing-grok-3-and-grok-3-mini/
[2] https://www.ultralytics.com/blog/exploring-the-latest-features-of-grok-3-xais-chatbot
[3] https://blog.muhammad-ahmed.com/2025/02/18/grok-3-vs-o3-mini-a-comprehing-comparison-of-the-latest-ai-models/
[4] https://daily.dev/blog/grok-3-everything-you-need-to-know-about- this-llm-by-xai
[5] https://artificialanalysis.ai/models/grok-3-mini
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1iuyy1/comparing_grok3_to_o3minihigh_for_machine/
[7] https://www.helicone.ai/blog/grok-3-benchmark-comparison
[8] https://llm-stats.com/models/grok-3-mini
[9] https://x.ai/news/grok-3