--- title: "Kimi K3 vs Grok 4.7 どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合性能は拮抗（AA Index 44 対 46）。用途と料金で選ぶのが正解。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。" source: https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-grok/ --- VS COMPARISON # Kimi K3 vs Grok 4.7 Moonshot AI ## Kimi K3 K3 (2.8T, MoE 896/16 active) ／ 2026-07-16 「オープンなのにフロンティア級。デカくて賢い自由派だよ」 VS SpaceXAI（旧xAI） ## Grok 4.7 Grok 4.7 ／ 2026-09-21 「3世代続けて $2/$6。値段そのままで、賢さがまた少し上がったよ」 編集部の総合判定 総合性能は拮抗（AA Index 44 対 46）。用途と料金で選ぶのが正解 ベンチ勝ち：Kimi K3 0 / Grok 4.7 0 料金で安い項目：Kimi K3 0 / Grok 4.7 2 データ最終更新：2026-10-17（編集部集計） WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### こんな人は Kimi K3 - ✓ 長い資料を読ませたい人（100万トークン） - ✓ 「K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級」を重視する人 ### こんな人は Grok 4.7 - ✓ API 料金を抑えたい人（入力$2/出力$6） - ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 64 対 56） SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | Kimi K3 | Grok 4.7 | | --- | --- | --- | | バージョン | K3 (2.8T, MoE 896/16 active) | Grok 4.7 | | 公開日 | 2026-07-16 | 2026-09-21 | | コンテキスト長 | 1000K 勝ち | 500K | | 入力料金 $/1M | $3 | $2 安い | | 出力料金 $/1M | $15 | $6 安い | | 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり | | マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり | | [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 56 | 64 勝ち | BENCHMARKS ## ベンチマーク差分 バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。 総合知能（AA Intelligence Index） Kimi K3 44 Grok 4.7 46 専門知識（GPQA） Kimi K3 93.5% Grok 4.7 — 最難関試験（HLE） Kimi K3 43.5% Grok 4.7 — ※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ [HLE](https://ai-garage.jp/glossary/hle/)（Humanity's Last Exam・最難関試験） ※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。 X VOICE ## Xの評判はどう？ ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-12 〜 2026-10-19）の X上の日本語の声をサンプル分析。[てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。 ### Kimi K3 X評判スコア 56 ／100（n=9） ポジ 5 ／ ネガ 4 ／ 中立 0 👍 コーディングに強い 👍 業務自動化で採用 👎 性能不足 👎 無料API消失 ### Grok 4.7 X評判スコア 75 ／100（n=17） ポジ 12 ／ ネガ 4 ／ 中立 1 👍 コーディング支援 👍 自然な応答 👎 回答の雑さ 👎 挙動が不安定 ※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は [てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)へ。 EDITOR'S NOTE ## 編集部メモ 数値の背景と、いまの提供状況・注意点 ### Kimi K3 総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16を活性化）の MoE で、オープンウェイトとしては最大級。新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）＋Attention Residuals で1Mコンテキストのデコードを高速化し、ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画）に対応。GPQA-Diamond 93.5、Humanity's Last Exam（HLE-Full）43.5、MMMU-Pro 81.6、Terminal-Bench 2.1 88.3、Artificial Analysis Intelligence Index は v4.3.2・max 設定で 44（168モデル中34位・2026-09-23 確認）と frontier 級で、Arena の Frontend Code では首位級。総合では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5（58）を筆頭に、Claude Fable 5.1 と GPT-6 Astra（53）、GPT-6 Sol と Muse Spark 1.3（48）、Grok 4.7（46）、GLM-5.3 と Qwen3.8-Max（45）に届かない（この比較は 2026-09-23 に v4.3.2 で確認した本表の値。v4.2 のころは Kimi K3 が 50 で Grok 4.6・GPT-5.6 Sol の 51 に迫る位置だった）。重みが配られているモデルとしては、本表では 2026-08-28 に重みが公開された GLM-5.3（45）に次ぐ位置で、各種リーダーボードでも上位級。SWE-bench Verified / MMLU / AIME は Moonshot が数値を公表しておらず（発表は DeepSWE・FrontierSWE・SWE Marathon などエージェント系ベンチ中心）本表では「—」。フルウェイトは予定どおり 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み（ライセンスは Kimi K3 License）。中国製のため業務利用は規約確認を。本表の100万トークンは Moonshot 公式ドキュメントの context window（1M-token context window）で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。 ### Grok 4.7 2026-09-21 公開、Grok 4.6 の後継（API は grok-4.7）。SpaceXAI は「Grok 4.6 より大きい新しい土台のモデル」を使い、完了まで何時間もかかる難しい問題に重みを置いて追加学習を延ばしたと説明している。料金は入力 $2／出力 $6、キャッシュ済み入力 $0.50 で Grok 4.6 と同じ。ただしプロンプトが20万トークンに達したリクエストは、そのリクエストの全トークンが倍額（入力 $4／キャッシュ $1／出力 $12）になる。本表の $2/$6 は20万トークン未満のときの値。一度に読める量は50万トークン、1回の出力に上限は設けられていない。知識は2026年5月まで。考える機能は切れず、段階は low・medium・high・xhigh の4つで既定は high。出力速度が2倍・料金も2倍の高速版は、Cursor と自社のコーディングツール Grok Build でだけ使える。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 46（v4.3.2・xhigh 設定／2026-09-23 確認。high 設定でも 46）で、同じ指標の Grok 4.6（high 設定）は 44。公式の比較表（Grok 4.7 は xHigh、Grok 4.6 は High、GPT-5.6 Sol と Claude Fable 5.1 は Max での測定）では、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 37.6%（Grok 4.6 は 20.3%）、CursorBench 4.0 が 46.3%、DeepSWE v1.1 が 71.0%（この1項目だけ high 設定）、電気工学の EEBench が 64.0%、法務の Harvey Legal Agent Benchmark が 19.6%。なお同じ表は Claude Fable 5.1 の Terminal-Bench 4.0 を 57.9% としているが、Anthropic 自身の公表値は 55.8%。Artificial Analysis 自身の測定（共通の足回り）では、Grok 4.7 の Terminal-Bench 4.0 は 25.8% だった。本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE は公式も第三者も数値を出しておらず「—」（DeepSWE や SWE-bench Pro の値を、別のテストである SWE-bench Verified の欄には入れません）。前世代 Grok 4.6（2026-08-12 公開）は料金も一度に読める量も同じで、知能スコアは 44（v4.3.2・high 設定）。 PROS & CONS ## 強み・弱み ### Kimi K3 中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。 ◎ 強み - ◎ K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級 - ◎ 新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）で長文デコードを高速化 - ◎ 100万トークンの長文コンテキスト - ◎ ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画） - ◎ フルウェイトを 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み △ 注意点 - △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を - △ API 単価は $3/$15 と K2系から値上げ（オープン系では高め） - △ 総2.8兆パラメータ級でローカル運用のハードルは高い - △ ライセンスは Apache 2.0 / MIT ではなく独自の「Kimi K3 License」。商用利用は条文の確認が必要 公式サイト → ### Grok 4.7 X 統合のノリ軽め AI。2026-09-21 公開の Grok 4.7 も「値段そのまま・賢さだけ上位」を続けた、安さと性能を両取りするコーディング向けフラグシップ。 ◎ 強み - ◎ Xのリアルタイム投稿を検索できる - ◎ ユーモアと毒舌のあるキャラ設定 - ◎ X Premium に同梱でコスパ良 - ◎ Grok Speech / TTS API も2026-05 から提供開始 - ◎ Grok 4.5・4.6・4.7 と3世代続けて $2/$6 per MTok 据え置き。この価格帯としては知能スコアが高い（第三者の Artificial Analysis で 4.7 は 46・xhigh 設定） - ◎ Grok Build・Cursor・Office アドインなど開発/実務ツールへ即統合 △ 注意点 - △ 過激寄りの応答もあるので場面を選ぶ - △ コンテキストは 500k と前世代 Grok 4.3 の 1M から縮小 - △ プロンプトが20万トークンに達すると、そのリクエストは全トークンが倍額になる - △ 4.6 は最初の1文字が返るまでの時間が 4.5 より大きく延びていた（第三者計測）。4.7 の出力速度は xhigh 設定で毎秒約39トークンと遅め（Artificial Analysis 実測） - △ 出力速度2倍・料金2倍の高速版は Cursor と Grok Build 限定で、API からは選べない - △ 日本語性能の第三者検証はまだ少ない 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ Kimi K3 か Grok 4.7 を取り上げてるタスク 1件 [AIと音声で会話する Grok 4.7](https://ai-garage.jp/picks/#voice-chat) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース Kimi K3 - [→ Moonshot AI 公式サイト](https://www.moonshot.ai/) - [→ MarkTechPost：Kimi K3 の技術詳細（KDA・2.8兆パラメータ）](https://www.marktechpost.com/2026/07/16/moonshot-ai-releases-kimi-k3-a-2-8-trillion-parameter-open-moe-model-with-kimi-delta-attention-and-1m-context/) - [→ Simon Willison：Kimi K3 レビュー](https://simonwillison.net/2026/Jul/16/kimi-k3/) - [→ Kimi (chatbot) - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Kimi_(chatbot)) - [→ Kimi 開発者ドキュメント：モデル一覧（K3 は 1M-token context window）](https://platform.kimi.ai/docs/models) Grok 4.7 - [→ SpaceXAI：Introducing Grok 4.7（2026-09-21・公式の比較表）](https://x.ai/news/grok-4-7) - [→ xAI Docs：Grok 4.7（知識カットオフ 2026年5月・出力上限なし）](https://docs.x.ai/developers/grok-4-7) - [→ xAI Docs：Models（grok-4.7・一度に読める量 50万トークン）](https://docs.x.ai/developers/models) - [→ xAI Docs：料金（20万トークン以上で倍額の段差料金・高速版の料金）](https://docs.x.ai/developers/pricing) - [→ Artificial Analysis：Grok 4.7（Intelligence Index v4.3.2 で 46・xhigh 設定・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/grok-4-7) - [→ Artificial Analysis：Benchmarking Grok 4.7（2026-09-21・xhigh 設定で評価）](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-grok-4-7) - [→ Anthropic：Claude Fable 5.1 発表（Terminal-Bench 4.0 は 55.8%）](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1) - [→ Artificial Analysis：Grok 4.6（前世代・v4.3.2 で 44・high 設定）](https://artificialanalysis.ai/models/grok-4-6) FAQ ## よくある質問 Q. Kimi K3 と Grok 4.7、結局どっちがいい？ A. AA Intelligence Index は Kimi K3 44、Grok 4.7 46 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。 Q. Kimi K3 と Grok 4.7、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は Kimi K3 が $3／1M、Grok 4.7 が $2／1M。出力料金は Kimi K3 が $15／1M、Grok 4.7 が $6／1M です。入力・出力とも Grok 4.7 の方が安く、コスト重視なら Grok 4.7 が有利です。 Q. Kimi K3 と Grok 4.7、ベンチマークで強いのはどっち？ A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（Kimi K3 44／Grok 4.7 46）を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。 Q. Kimi K3 と Grok 4.7、コスパがいいのはどっち？ A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は Kimi K3 が 56、Grok 4.7 が 64。「安くて賢い」バランスでは Grok 4.7 が有利です。 Q. Kimi K3 と Grok 4.7、初心者にはどっちがおすすめ？ A. 初心者へのおすすめ度は Kimi K3・Grok 4.7 とも同程度（3／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。 RELATED ## もっと深く知る ### 関連ニュース [Muse Spark Open 公開！Mac Studio 2台で動く、必要なメモリと注意点 2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/meta-muse-spark-open-local/)[Grok 4.7 登場！料金$2/$6 据え置き、公式ベンチ7項目でトップは2つだけだったよ 2026-09-22](https://ai-garage.jp/news/grok-4-7/)[生成AI比較表【2026年10月】主要6サービスの月額料金と無料枠を一覧 2026-09-20](https://ai-garage.jp/news/generative-ai-comparison-table/)[AI開発の「ペース調整」とは？アモデイCEOの3段階計画、アルトマンも同調 2026-09-13](https://ai-garage.jp/news/amodei-pacing-the-frontier/) ### 関連トピック [オープンソースAI vs クローズドAI Qwen・DeepSeek・Kimi がトップ走者に迫る。性能だけでなく『所有権』が論点に。](https://ai-garage.jp/topics/open-vs-closed/)[音声AI革命 — 通話の概念が変わる ElevenLabs・OpenAI Voice・Grok Voice が実用化。AIと会話することが普通になる年。](https://ai-garage.jp/topics/voice-revolution/) OTHER COMPARISONS ## 他のペアも見る [GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-chatgpt/)[GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-fable-5/)[Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-llama/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)