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VS COMPARISON

Llama 4 Maverick vs Grok 4.7

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Grok 4.7 46 対 Llama 4 Maverick 10。現時点では Grok 4.7 が明確に優位

ベンチ勝ち:Llama 4 Maverick 0 / Grok 4.7 1 料金で安い項目:Llama 4 Maverick 0 / Grok 4.7 2 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

世代差に注意:Grok 4.7 は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代(2026年9月公開 vs 2025年4月公開)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Llama 4 Maverick

  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)
  • ✓ 「中身(重み)が公開されている」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)
  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ じっくり考える推論タスクを頼みたい人

SPECS

仕様の比較

項目 Llama 4 Maverick Grok 4.7
バージョン Llama 4 Maverick (MoE 400B / 17B active, 128 experts) Grok 4.7
公開日 2025-04-05 2026-09-21
コンテキスト長 1000K 勝ち 500K
入力料金 $/1M — $2 安い
出力料金 $/1M — $6 安い
推論モデル — ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 — 64

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)

Llama 4 Maverick
10
Grok 4.7
46 勝ち

知識の広さ(MMLU)

Llama 4 Maverick
80.5%
Grok 4.7
—

※ AA 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(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。てんびん丸総研調べ。

Llama 4 Maverick

X評判スコア — /100(n=0)

ポジ 0 / ネガ 0 / 中立 0 (判定材料が少なくスコアは保留)

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

Llama 4 Maverick

Meta 公式 Llama 4 系の旗艦。MoE 128 experts、native multimodal、1M context、Knowledge cutoff 2024-08。 公式公表ベンチは MMLU Pro 80.5、LiveCodeBench 43.4、MMMU 73.4、MathVista 73.7、ChartQA 90、DocVQA 94.4。 SWE-Bench / GPQA / AIME / HLE は Meta から公式公表なし(同列比較困難)。Llama 4 Scout(10M context、17B/109B MoE)も同時リリース。 第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index は 10(v4.3.2・2026-09-23 確認)。ただし AA はこの値を推定値(estimated)として表示しており、全体の順位には入れていない(2026-09-08 の v4.3 では 9)。 オープンウェイト(Llama 4 Community License、月7億 MAU 超は別ライセンス必要)。 本表の100万トークンは公式モデルカードの Context length(同時公開の Scout は 10M)。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

Llama 4 Maverick

オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。

◎ 強み

  • ◎ 中身(重み)が公開されている
  • ◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
  • ◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
  • ◎ Llama 4 で native multimodal(テキスト + 画像)に対応
  • ◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト

△ 注意点

  • △ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系(1.3 まで更新)へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表
  • △ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer(約296億パラメータ・Apache 2.0)を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く(圧縮しない場合は55GB超が必要)
  • △ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意(2026-10 時点で Llama 5 は存在しない)
  • △ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル(developer.meta.com)に統合された
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

Llama 4 Maverick か Grok 4.7 を取り上げてるタスク 1件

FAQ

よくある質問

Q. Llama 4 Maverick と Grok 4.7、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Grok 4.7 が 46、Llama 4 Maverick が 10 と明確な差があり、現時点の総合性能では Grok 4.7 が優位です。なお、Grok 4.7 は Llama 4 Maverick より約17か月新しい世代(2026年9月公開 vs 2025年4月公開)です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. Llama 4 Maverick 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(Llama 4 Maverick 10/Grok 4.7 46)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Grok 4.7 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Grok 4.7 が優勢です。

Q. Llama 4 Maverick 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 Grok 4.7 の方が高め(3/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Grok 4.7 から始めると迷いにくいです。

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