Grok 4.8 vs Grok 4.7：2.5T・C++ と予想される5つの進化
2026-10-29 時点で Grok 4.8 の公開 API・価格・比較スコアは未確認です。有力な比較軸は難しい推論とコード修正、マルチモーダル、長時間タスクの信頼性。Musk は 2.5T と新 C++ 学習スタック、そして「明確な改善」に言及しています。以下は実測ではなく予想です。
公開 2026-10-29
2026-10-29 時点で Grok 4.8 の公開 API・価格・比較スコアは未確認です。有力な比較軸は難しい推論とコード修正、マルチモーダル、長時間タスクの信頼性。Musk は 2.5T と新 C++ 学習スタック、そして「明確な改善」に言及しています。以下は実測ではなく予想です。
¹ 米ドル / 入力・出力各100万トークン。2026-10-29 確認：公開稼働ルートは 4.7 が 10、4.6 が 11。最低 $0.1191 / $0.3574。価格はモデルカードを優先してください。grok-4.8 は検索用名称で、呼び出し可能な公式 ID ではありません。公開 API 開放後、APIMaster は速やかに統合し、最も有利な価格を目指します。
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Grok 4.8 の5つの変化予想
1. 2.5T の基盤
9月14日の原文は 2.5T、新 C++ スタック、その週に学習を終え RL を始める計画を述べています。完了報告や公開日ではありません。稼働パラメータ、MoE、4.7 の比較可能な規模は不明で、増加率は計算できません。
2. 推論とコード修正
4.7 の発表は長い RL、複数時間の作業、自己検証を重視しています。4.8 では複数ファイルの原因調査・修正・検証を少ないやり直しで完了できるかが焦点。これは編集上の予想で、4.8 のスコアは未公開です。
3. マルチモーダルの弱点
別の原文で Musk はマルチモーダル性能の修正と4.8の明確な改善に言及。図表や画面の読み取りは重要な比較対象ですが、視覚スコアや音声・動画 API の約束ではありません。Opus 5.0 比較は意見、Astra/Fable の話は4.9です。
4. C++ と速度の関係
学習スタックの効率向上は実験や学習を増やす可能性があります。しかし推論サービスとは別であり、API の応答速度・単価改善や速度2倍を保証しません。
5. 長い作業と文脈利用
4.7 の公式コンテキストは 500K トークン。4.8 は未発表です。同じ長さでも制約保持と証拠参照が改善すれば有用。最新の Web・X 情報には検索ツールが必要で、ルートごとの対応を確認します。
Grok 4.7 の公式ベンチマーク
2026-09-21 の公式発表値。4.7 は原則 xHigh、4.6 は High、*DeepSWE の4.7は High。ベンダー評価であり、4.8 の独立比較ではありません。未発表の数値は予測で埋めません。
| ベンチマーク | Grok 4.6 | Grok 4.7 | Grok 4.8 |
|---|---|---|---|
| CursorBench 4.0 | 40.4% | 46.3% | 未発表 |
| DeepSWE v1.1 | 65.2% | 71.0%* | 未発表 |
| Terminal-Bench 4.0 | 20.3% | 37.6% | 未発表 |
| GDPval | 1605 Elo | 1695 Elo | 未発表 |
*DeepSWE: Grok 4.7 High.
差が見える3つのテスト
未公開モデルの実演ではなく評価案です。同じ入力、ツール、時間・トークン予算と採点条件で繰り返し、失敗例も記録します。
コード： 同じコミットと失敗テストを渡し、タイムアウト後の再試行による二重課金を修正。非公開テスト、変更範囲、介入回数、総費用を比較します。
推論： 依存関係・所要時間・期限を持つ12ジョブを2台に割り当て、機械可読スケジュールと検証器を要求。制約違反と終了時間を既知の実行可能解と比較します。
文書と画像： 同じ財務報告、図表、矛盾する修正表から正しい数字とページ・行を特定。共通の入力長と画像対応ルートで、数値精度と引用を採点します。
API 料金：合格タスクあたりの費用
4.8 の価格は未発表。公式 $2 / $6 は4.7の価格で、公開時は4.6と同額でした。2026-10-29 の 4.7 と 4.6 は入力 $0.1191–$1.1212、出力 $0.3574–$3.3636 /100万トークン。入力10万＋出力2万では公式 $0.32、最安確認ルート約 $0.0191。ツール・キャッシュ・再試行を除きます。再試行減少と推論トークン増加の両方を計測し、4.8 の節約率はまだ算出しません。
Grok 4.7 で基準を作る
登録 → API キー作成 → https://apimaster.ai/v1 で grok-4.7 を使用。モデル名を設定項目にし、将来同条件で比較します。画像・ツール対応はルートによります。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=os.environ["APIMASTER_API_KEY"], base_url="https://apimaster.ai/v1")
response = client.chat.completions.create(
model="grok-4.7",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain how to test duplicate billing when a timed-out request is retried. Return concrete regression cases."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
よくある質問
4.8 は公開済み？
2026-10-29 の公式一覧・リリースノートでは未確認。9月の学習計画は公開告知ではありません。
どれほど強い？
Musk は改善を予想していますが、同条件の比較スコアはありません。
高速化や長い文脈は？
未確認です。C++ は学習の話、500K は4.7の仕様です。
APIMaster で使える？
4.8 の公開ルートは0。4.7で基準を作り、カードで提供状況を確認してください。
出典と確認日
2026-10-29. xAI: Grok 4.7 · xAI models · xAI release notes · Musk: 2.5T / C++ / RL · Musk: multimodal / 4.8
APIMaster: grok-4.8 · grok-4.7 · grok-4.6
登録 → API キー作成 → https://apimaster.ai/v1 で grok-4.7 を使用。モデル名を設定項目にし、将来同条件で比較します。画像・ツール対応はルートによります。 grok-4.7 · 最大約94%オフ