Grok vs Llama

最新のクローズドモデルか、実績あるオープンモデルか

2026年現在、GrokとLlamaを比較することは、性質の大きく異なる2つの選択肢を比べることを意味します。GrokはxAIが積極的に開発を進めるクローズドなAIアシスタントであり、2026年9月には新たなフラッグシップであるGrok 4.7がリリースされました。一方、LlamaはMetaが展開するオープンウェイトモデルのファミリーです。その最新世代であるLlama 4 ScoutおよびLlama 4 Maverickは2025年4月に登場し、誰でもダウンロードして実行できることから今なお広く利用されています。なお、Metaのより新しいアシスタントモデルはMuseという別名で展開されており、Llamaシリーズではありません。

Grok.OnlineはGrokモデルのみを提供する独立したサイトです。当サイトのチャットではLlamaをご利用いただけません。

比較表

価格は2026年10月時点のOpenRouter定価です。Llamaの料金はホスティング事業者によって異なります。

世代差による影響

Llama 4はGrok 4.7よりも約1年半前に登場したモデルであり、AI分野におけるこの期間は非常に大きな差となります。Grok 4.7のトレーニングデータは2026年5月までカバーされているため、より最近の出来事やソフトウェアのバージョン、最新の研究動向を把握しています。高度な推論、長時間に及ぶエージェント処理、複雑なコーディングなど、極めて高い能力を求めるのであれば、現行フラッグシップであるGrok 4.7が強力な選択肢となります。両社が公表するベンチマークスコアは測定基準が異なるためここでは引用しませんが、要求の厳しいタスクにおいては、2025年のオープンモデルと2026年後半のフラッグシップモデルとの性能差は明確に感じられるはずです。

オープン性と運用の自由度

Llamaの最大の強みは、モデルそのものを手元で自由に扱える点にあります。ScoutとMaverickのウェイトはダウンロード可能で、自社ハードウェアやプライベートクラウドで実行したり、独自データでファインチューニングしたり、プロダクトへ組み込んだりできます（大企業向けの条件を含むMetaのコミュニティライセンスへの準拠が必要です）。総パラメータ数1,090億のScoutは2つのうち軽量なモデルです。また、多くの事業者がLlamaをホストしているため、トークンあたりの利用料金は極めて安価です。

一方、Grokを利用する場合はxAIまたはOpenRouterなどのリセラーに依存することになります。xAIがウェイトを公開しているのは旧世代モデルのみです（2024年にApache 2.0で公開されたGrok-1、2025年に独自コミュニティライセンスで公開されたGrok 2.5）。これらは研究用途としては興味深いものの、現在の最新Grokとは大きな性能差があります。

日常での使い勝手

多くの場合、Grokはgrok.com、公式Grokアプリ、X、または当サイトのようなサービスを通じて利用されます。公式アプリにはWebやXの検索機能、音声機能、画像・動画生成用のGrok Imagineが統合されています。一方、Llamaには決まった単一の利用窓口はありません。他社のアプリやツール内、ホスティングサービス上、あるいは熱心なユーザー自身のPC上で動作しているため、どのような体験になるかは実行環境に依存します。

Metaの公式アシスタントであるMeta AIは、より新しいMuseモデルへと移行しています。そのため、現在のLlamaは一般消費者向けプロダクトというよりも、開発者やエンジニア向けのモデルとしての側面が強くなっています。

コストの比較

API経由での大量処理を行う場合、Llamaのほうが圧倒的に低コストです。Scoutの入力コストは100万トークンあたり0.10ドルであり、当サイトのチャットで最も安価なGrokモデルであるGrok 4.20の1.25ドルと比べても大きな差があります。テキスト分類やデータ抽出のような単純なタスクであれば、このコスト差は急速に累積します。一方、難易度の高いタスクでは、最初から的確な回答を出せる高性能モデルを選んだほうが結果的に安上がりになることもあります。自社サーバーでLlamaを運用する場合、トークン単位の支払いは発生しませんが、GPUや電力、インフラ運用の人件費がかかります。そのため、安定して膨大なリクエストが発生する場合や、データを完全に社内にとどめる必要がある場合にのみ適しています。なお、当サイトではGrokの全3モデルを1日30メッセージまで無料でお試しいただけます。

ScoutとMaverickの選び方

Llamaを採用する場合、2種類のLlama 4モデルから選択する必要があります。どちらも1トークンあたり170億パラメータをアクティブ化し、画像入力にも対応しているため、品質の割に動作は軽快です。

• Llama 4 Scoutは16のエキスパートと総パラメータ数1,090億で構成されています。軽量でホストしやすく、OpenRouterでは約130万トークンという長いコンテキストウィンドウを備えています。
• Llama 4 Maverickは128のエキスパートを使用しており、全体的な規模がはるかに大きく、基本性能も高めです。OpenRouterでのコンテキストウィンドウは約52万4,000トークンです。

いずれを自社運用する場合でも、一般的なPCではなくデータセンター向けのGPUが必要です。ノートPC単体でモデルを動かしたい場合は、より軽量なオープンモデルを選ぶのが通例です。手軽に高性能なアシスタントと対話したいのであれば、ホストされたモデルを使うのが最もシンプルです。当サイトのチャットでGrok 4.20をすぐにお試しいただけます。

Grokが適しているケース

• 2026年の最新知識を備えた現行フラッグシップモデルを使いたい場合
• 高度な推論、コーディング、長時間のタスク処理を重視する場合
• 自前で運用せず、マネージドサービスをすぐに利用したい場合
• 今すぐ試してみたい場合：Grok 4.7でチャット（無料）

Llamaが適しているケース

• 自社ハードウェアやプライベートクラウドでモデルを直接実行したい場合
• 独自データを用いてモデルをファインチューニングしたい場合
• 最高峰の性能よりも、トークンあたりの圧倒的な低コストを重視する場合
• 法務、プライバシー、研究上の理由からオープンウェイトが必須な場合

他のオープンモデルとの比較についてはGrok vs DeepSeekをご覧ください。また、オープンモデルの公開を含む経緯についてはGrokの歴史で解説しています。

よくある質問

LlamaはGrokよりも優れていますか？

ウェイトが公開されているため、モデルをご自身で運用したい場合はLlamaが現実的な選択肢です。現時点での回答品質の高さや性能を最優先にするなら、Grok 4.7のような最新モデルのほうが優れています。

Llama 4より新しいLlamaはありますか？

2026年10月現在、Llamaという名称の新モデルはありません。Metaのより新しいモデルはMuseと呼ばれています。

GrokはLlamaのようにオープンソースですか？

一部のみです。Grok-1とGrok 2.5はウェイトが公開されていますが、最新世代のGrokモデルはクローズドです。

Grok.OnlineでLlamaを使うことはできますか？

いいえ。当サイトのチャットで提供しているのはxAIのモデルのみであり、MetaのLlamaはご利用いただけません。