2025年半ばまでに、AIの「武器競爭」は熱くなり、Xaiと人類は両方ともフラッグシップモデルであるGrok 4とClaude 4をリリースしました。これらの2つのモデルは、デザイン哲學(xué)と展開プラットフォームの反対側(cè)にありますが、推論とコーディングのベンチマークに向かって頭から競爭するため、互いに比較されています。 Grok 4がアカデミックチャートのトップである間、Claude 4はコーディングパフォーマンスで天井を壊しています。燃えるような質(zhì)問は、Grok 4またはClaude 4-どのモデルが優(yōu)れているかです。

このブログでは、3つの異なるタスクでGrok 4とClaude 4のパフォーマンスをテストし、結(jié)果を比較して究極の勝者を見つけます！

目次

• Grok 4とは何ですか？
• クロード4とは何ですか？
• Grok 4 vs Claude 4：パフォーマンスベースの比較
• 全體的な分析
• Grok 4 vs Claude 4：ベンチマーク比較
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問

Grok 4とは何ですか？

Grok 4は、Xaiがリリースした最新のマルチモーダル大型言語モデルで、Xからアクセスし、Grokアプリ/Webサイトで使用できる最新の大型言語モデルです。 Grok 4は、ツール使用でネイティブにトレーニングされたエージェントLLMです。このモデルは、すべての分野で學(xué)術(shù)的な質(zhì)問を解決し、さまざまなベンチマークで他のほとんどすべてのLLMを上回るのに優(yōu)れています。これに加えて、Grok 4には、256Kトークンの容量、リアルタイムWeb検索、および人間と落ち著いて相互作用する強化された音聲モードを備えた大きなコンテキストウィンドウが組み込まれています。 Grok 4には、優(yōu)れた推論と人間のような思考能力が満載されており、これまでで最も強力なモデルの1つとなっています。

Grok 4のすべてを知るために、このブログを読むことができます：Grok 4はこちらで、それは素晴らしいです。

クロード4とは何ですか？

Claude 4は、これまで人類によってリリースされた最も先進的な大規(guī)模な言語モデルです。このマルチモーダルLLMは、ハイブリッド推論、高度な思考、エージェント構(gòu)築能力を備えています。このモデルは、単純なクエリの稲妻の応答を紹介しますが、複雑なクエリの場合、より深い推論に移行し、多くの場合、マルチステップタスクを小さなタスクに分割します。パフォーマンスを効率で提供し、コーディングの問題のための優(yōu)れた結(jié)果を記録します。

このブログにアクセスして、Claude 4について詳細(xì)に読んでください：Claude 4が出ています、そしてそれは驚くべきことです！

Grok 4 vs Claude 4：パフォーマンスベースの比較

2つのモデルのニュアンスを理解したので、まず2つのモデルのパフォーマンス比較を見てみましょう。

グラフから、Claude 4が応答時間とタスクあたりのコストさえもGrok 4を破っていることは明らかです。しかし、私たちは常に數(shù)字で行く必要はありません。さまざまなタスクの2つのモデルをテストし、上記の統(tǒng)計が當(dāng)てはまるかどうかを確認(rèn)しましょう。

タスク1：SecurePay UIプロトタイプ

プロンプト： 「HTML、CSS、およびJavaScriptを使用して、インタラクティブで視覚的に魅力的な支払いゲートウェイWebページを作成します。」

Grok 4による応答

クロード4による応答

比較分析

Claude 4は、カード、PayPal、Apple Payの機能を含む洗練された要素を備えた包括的なユーザーインターフェイスを提供します。また、アニメーションとユーザーインターフェイスのリアルタイム検証もサポートしています。 Claude 4のレイアウトは、StripeやRazorpayなどの実際のアプリケーションをモデル化します。

Grok 4もモバイルファーストですが、はるかに剝奪されています。いくつかの基本的な検証機能を備えたカード入力のみをサポートします。非常にシンプルでクリーンで応答性の高いレイアウトがあります。

評決： Claude 4は豊富なプレゼンテーションやショーケースに最適であるため、両方のユーザーインターフェイスには異なるユースケースがあります。 Grok 4は、迅速でインタラクティブなモバイルアプリケーションの學(xué)習(xí)と構(gòu)築に最適です。

タスク2：物理學(xué)の問題

プロンプト： 「それぞれAと2aの半徑を持つ質(zhì)量mと4mの2つの薄い円形ディスクは、中心を介してそれぞれaと2aの半徑を硬く固定します。このアセンブリはしっかりと平らな表面に敷設(shè)され、表面に滑ることなく転がって、角度の軸全體が存在するように、角度全體を見ることができます。次の聲明のうち、（s）は本當(dāng)ですか？

A.その質(zhì)量の中心に関するアセンブリの角運動量の大きさは17ma2ω / 2です
B. lのz-コンポーネントの大きさは55ma2ωです
C.ポイントoに関するアセンブリの質(zhì)量の角運動量の大きさは81ma2ωです
D.アセンブリの質(zhì)量の中心は、ω/5の角速度でZ軸を周りに回転します。

Grok 4による応答

Grok 4は、長さのロッドで取り付けられた2枚の色Mと4mのディスクで問題を考慮します√24a。それは重心、ローリングのための傾斜角を見つけ、信頼できるソースであるVedantuとfiitjeeを使用してJee Advanced 2016の質(zhì)問を検証します。Grooveは、現(xiàn)実の文脈の仮想ソースからの論理控除と有効な確認(rèn)を使用して、正しい答えをAとDにします。

クロード4による応答

Claude 4は、段階的な思考プロセスを通じて物理ベースの分析ガイドを使用しています。それは、質(zhì)量の中心を発達させ、それらがどのように転がすかを提案し、平行軸定理を使用して慣性の瞬間を評価し、より詳細(xì)と説明を提供し、解決策だけよりも教育目的で、理論的にはより良い目的で優(yōu)れています。 Claudeは、すべてのオプション広告が正しいと結(jié)論付けていますが、これは間違っています。これは、Claudeが結(jié)論をオーバードローし、その応答の正確さに到達するためです。

比較分析

評決：反復(fù)よりも正確さと効率性を探している場合、Grokは、その推論と、文獻がサポートする答えのみを參照したい人よりも優(yōu)れた論理を使用できるかどうかの現(xiàn)実のために優(yōu)れています。 Claudeは、概念的な明快さでわずかに優(yōu)れた理論を提供しますが、最終的に最終的な精度で失敗します。

タスク3：ネットワーク內(nèi)の重要な接続

プロンプト： 「接続[i] = [AI、bi]がサーバーAIとBIの間の接続を表すネットワークを形成する無向サーバーからサーバーへの接続に接続された0からN - 1の番號が付いています。

重要な接続とは、削除された場合、一部のサーバーが他のサーバーに到達できないようにする接続です。

ネットワーク內(nèi)のすべての重要な接続を任意の順序で返します。

入力：n = 4、接続= [[0,1]、[1,2]、[2,0]、[1,3]]

出力：[[1,3]]

説明：[[3,1]]も受け入れられます。

例2：入力：n = 2、接続= [[0,1]]出力：[[0,1]]」

Grok 4による応答

＃含む<bits .h>
名前空間STDを使用。
クラスソリューション{
公共：
   ベクター<vector> > criticalconnections（int n、vector <vector> >＆connections）{
       ベクター<vector> > adj（n）;
       for（auto＆conn：connections）{
           adj [conn [0]]。push_back（conn [1]）;
           adj [conn [1]]。push_back（conn [0]）;
       }
       ベクター<int> disc（n、-1）、low（n、-1）、親（n、-1）;
       ベクター<vector> >橋;
       int time = 0;
       関數(shù)<void> dfs = [＆]（int u）{
           disc [u] = low [u] = time;
           for（int v：adj [u]）{
               if（disc [v] == -1）{//訪問されていません
                   親[v] = u;
                   dfs（v）;
                   low [u] = min（low [u]、low [v]）;
                   if（low [v]> disc [u]）{
                       bridges.push_back（{u、v}）;
                   }
               } else if（v！= parent [u]）{
                   low [u] = min（low [u]、disc [v]）;
               }
           }
       };
      
       for（int i = 0; i <n i if dfs><h4>クロード4による応答</h4>
<pre class="brush:php;toolbar:false">クラスソリューション{
公共：
   ベクター<vector> > criticalconnections（int n、vector <vector> >＆connections）{
       //隣接リストを作成します
       ベクター<vector> >グラフ（n）;
       for（auto＆conn：connections）{
           グラフ[conn [0]]。push_back（conn [1]）;
           グラフ[conn [1]]。push_back（conn [0]）;
       }
       // Tarjanのアルゴリズムの配列を初期化します
       ベクター<int> 発見（n、-1）; //発見時間
       ベクター<int> 低（n、-1）; //低リンク値
       ベクター<int> 親（n、-1）; // DFSツリーの親
       ベクター<vector> >橋; //ブリッジを保存します
       int time = 0; //グローバルタイムカウンター
       //すべての未訪問ノードに対してDFSを?qū)g行します
       for（int i = 0; i <n i if dfs void u> >＆グラフ、ベクトル<int>＆ 発見、
            ベクター<int>＆low、ベクトル<int>＆親、ベクトル<vector> >＆橋、int＆time）{
       //訪問中の現(xiàn)在のノードをマークします
       発見[u] = low [u] = time;
       //隣接するすべての頂點を探索します
       for（int v：graph [u]）{
           if（discovery [v] == -1）{// vが訪問されていない場合
               親[v] = u;
               DFS（V、グラフ、ディスカバリー、低、親、橋、時間）;
               //低リンク値を更新します
               low [u] = min（low [u]、low [v]）;
               // Edge UVがブリッジであるかどうかを確認(rèn)します
               if（low [v]> discovery [u]）{
                   bridges.push_back（{u、v}）;
               }
           }
           else if（v！= parent [u]）{//バックエッジ（親ではない）
               low [u] = min（low [u]、discovery [v]）;
           }}}};
int main（）{
   ソリューションソル;


   int n = 5;
   ベクター<vector> >接続= {
       {0、1}、{1、2}、{2、0}、{1、3}、{3、4}
   };


   ベクター<vector> > result = sol.criticalconnections（n、connections）;


   cout <h3>比較分析</h3>
<p>Grok 4とClaude 4は、CにTarjan Trunk-Queryアルゴリズムを?qū)g裝しますが、さまざまなファッションに実裝しています。 Claude 4は、標(biāo)準(zhǔn)のオブジェクト指向アプローチを使用しました。さらに、DFSロジックを2番目のヘルパーメソッドに分離し、モジュール化に役立ち、最終的には従うのが少し簡単になりました。このスタイルは、教育目的や、他のグラフの問題へのソリューションをデバッグまたは拡張する場合に優(yōu)れています。</p>
<p> Grok 4は、メイン方法內(nèi)で、探索にラムダ関數(shù)を使用しました。これは最も簡潔でモダンなスタイルです。競爭力のあるプログラミングや小さなツールに特に適しています。ロジックを範(fàn)囲に保ち、グローバルな副作用を最小限に抑えますが、特にプログラミングを初めて使用する人にとっては、読むのが少し難しいかもしれません。</p>
<p><strong>最終評決：</strong>読みやすく保守可能なコードを作成しようとしているときに、Claude 4に頼ることができます。一方、優(yōu)先順位がより速く、より短いコードを使用して、Grok 4に頼ることができます。</p>
<h2>全體的な分析</h2>
<p>Grok 4は、3つのタスクすべての精度、速度、および機能に焦點を當(dāng)てています。また、問題をうまく解決するかどうかにかかわらず、実際の適用性にも非常に熟練しています。 Claude 4に関しては、その強みはその理論的な深さ、閉鎖、構(gòu)造にあり、教育的または保守可能な設(shè)計により適しています。とはいえ、クロードは分析で過度に到達することがあり、精度レベルにも影響を與える可能性があります。</p>
<table>
<thead><tr>
<td><strong>側(cè)面</strong></td>
<td><strong>Grok 4</strong></td>
<td><strong>クロード4</strong></td>
</tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td> <strong>UIデザイン</strong>
</td>
<td>清潔でモバイルファースト、最小限。學(xué)習(xí)とMVPに最適です</td>
<td>リッチ、アニメーション、マルチオプションUI;デモ＆ポーランドに最適です</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>物理學(xué)の問題</strong></td>
<td>正確で、論理的、ソース検証。 A＆Dに正しく答えます</td>
<td>概念的に強いが間違っている（すべてa?dマークされた）</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>グラフアルゴリズム</strong></td>
<td>簡潔なラムダベースのコード。高速コーディングシナリオに最適です</td>
<td>モジュラー、読み取り可能なコード。教育/デバッグにより良い</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>正確さ</strong></td>
<td>高い</td>
<td>中程度（過剰な一般化による）</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>コードの明確さ</strong></td>
<td>適度に効率的ですが密度が高い</td>
<td>読みやすく、拡張が非常に簡単です</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>実世界の使用</strong></td>
<td>優(yōu)れた（CP、クイックツール、正確な回答）</td>
<td>良い（しかし、遅く、過剰に分析する傾向がある）</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>に最適です</strong></td>
<td>速度、精度、コンパクトロジック</td>
<td>教育、読みやすさ、拡張性</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>Grok 4 vs Claude 4：ベンチマーク比較</h2>
<p>このセクションでは、いくつかの主要な利用可能なパブリックベンチマークでGrok 4とClaude 4を?qū)澅趣筏蓼埂Ｒ韵陇伪恧?、それらの違いといくつかの重要なパフォーマンスメトリックを示しています。推論、コーディング、レイテンシ、およびコンテキストウィンドウサイズを含みます。これにより、どのモデルが技術(shù)的な問題解決、ソフトウェア開発、リアルタイムの相互作用などの特定のタスクで優(yōu)れた機能を?qū)g行するかを測定できます。</p>
<table>
<thead><tr>
<td><strong>メトリック/機能</strong></td>
<td><strong>Grok 4（Xai）</strong></td>
<td><strong>クロード4（ソネット4＆オパス4）</strong></td>
</tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td><strong>リリース</strong></td>
<td>2025年7月</td>
<td>2025年5月（Sonnet 4＆Opus 4）</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>I/Oモダリティ</strong>
</td>
<td>テキスト、コード、音聲、畫像</td>
<td>テキスト、コード、畫像（ビジョン）;組み込みの音聲はありません</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>HLE（人類の最後の試験）</strong></td>
<td>
<em>ツール付き：</em> 50.7％（新しいレコード）<em>ツールなし：</em> 26.9％</td>
<td>
<em>ツールなし：</em> ?15?22％（GPT-4、Gemini、Claude Opusの典型的な範(fàn)囲が報告されています） <em>：（</em>報告されていません）</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>mmlu</strong>
</td>
<td> 86.6％</td>
<td>ソネット：83.7％; Opus：86.0％</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>SWEベンチ（コーディング）</strong>
</td>
<td> 72–75％（パス@1）</td>
<td>ソネット：72.7％; Opus：72.5％</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>その他のアカデミック</strong></td>
<td>AIME（數(shù)學(xué)）：100％; GPQA（物理）：87％</td>
<td>公開されていない同等のベンチマーク。 Claude 4は、コーディング/エージェントタスクに焦點を當(dāng)てています</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>遅延と速度</strong></td>
<td>75.3 tok/s;最初のトークンに?5.7秒</td>
<td>Sonnet：85.3 Tok/s、1.68 s ttft; opus：64.9 tok/s、2.58 s ttft</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>価格設(shè)定</strong></td>
<td>30ドル/月（標(biāo)準(zhǔn)）; 300ドル/月（重い）</td>
<td>ソネット：100萬トークンあたり$ 3/$ 15（入力/出力）（ソネット4で利用可能な無料ティア）; Opus：1mあたり$ 15/$ 75</td>
</tr>
<tr>
<td> <strong>APIおよびプラットフォーム</strong>
</td>
<td>XAI API X.com/Grokアプリを介してアクセス可能</td>
<td>人類API;また、AWS BedrockおよびGoogle Vertex AIで</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2>結(jié)論</h2>
<p>Grok 4をClaude 4と比較すると、さまざまな値用に構(gòu)築された2つのモデルが表示されます。 Grok 4は高速で正確で、実際のユースケースと整合しています。したがって、技術(shù)的なプログラミング、迅速なプロトタイピング、およびその価値の正確性と速度を問題解決するのに最適です。 UIの設(shè)計、エンジニアリングの問題、機能プログラミングに基づいたアルゴリズムの作成などの分野で、常に明確で簡潔で非常に効果的な応答を提供します。</p>
<p>対照的に、Claude 4は、明確さ、構(gòu)造、深さの強さを提供します。その教育に焦點を當(dāng)てて設(shè)計された読みやすさのコーディングスタイルにより、保守可能なプロジェクトにより適しています。概念的な理解を伝えるのを助けるため、そして教育とデバッグの目的。それにもかかわらず、私はクロードが分析にあまりにも遠(yuǎn)くに行くことがあり、質(zhì)問に対する回答の質(zhì)に影響を與えるかもしれないと思います。</p>
<p>したがって、優(yōu)先順位が生のパフォーマンスと現(xiàn)実世界のアプリケーションである場合、Grok 4がより良い選択です。あなたの優(yōu)先事項がきれいなアーキテクチャ、概念的な明快さ、および/または教育と學(xué)習(xí)である場合、Claude 4が最善の策です。</p>
<h2>よくある質(zhì)問</h2>
<strong>Q1。全體的に正確なモデルはどれですか？</strong><p> A. Grok 4には、特に技術(shù)的な解像度や現(xiàn)実世界の物理學(xué)の問題で、実行されるタスク全體でより良い最終回答があります。</p> <strong>Q2。 UIまたはフロントエンドコーディングに適しているのはどれですか？</strong><p> A. Claude 4は、アニメーションと複數(shù)の方法を備えた、はるかに豊かで洗練されたUI出力を提供します。 Grok 4は、モバイルファーストとクイックプロトタイプに適しています。</p> <strong>Q3。誰がGrok 4を使用する必要がありますか？</strong><p> A.競爭力のあるプログラミング、數(shù)學(xué)、迅速なユーティリティツールなどのタスクにおいて、速度、簡潔さ、および正確性を持つ開発者、研究者、または學(xué)生。</p> <strong>Q4。どのモデルがベンチマークのコーディングでパフォーマンスが向上しますか？</strong><p> A.両方のモデルは、SWEベンチで同様に機能し（?72?75％）、Grok 4は特定の推論ベンチマークで（わずかに）前方に引っ張られ、描畫ボックスを除くタスクの完了全體で一貫性がありました。</p> <strong>Q5。両方のモデルをAPIを介して使用できますか？</strong><p> A.はい、Grok 4はXaiのAPIおよびGrokアプリを介して利用できます。 Claude 4は、AnthropicのAPIから入手できます。</p></vector></vector></vector></int></int></int></n></vector></int></int></int></vector></vector></vector>

以上がGrok 4 vs Claude 4：どちらが良いですか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。