OpenAI の GPT ベルは止まらないが、Grok 4.7 は別次元
OpenAI は内部モデル「Bell」を配備し、100 以上の数学的難問を再帰的自己改善で解決した。スペースX は Grok 4.7 を 6 ドルで提供したが、初期テストでは出力が怠慢で GPT-6 Astra Pro の視覚精度に達していない。ベンチマークではソフトウェア工学で 46.3% を記録し、GPT 5.6 SOL Max よりも大幅に安価だ。同モデルは電気工学や法務で競合他社に遅れ、Kimi K3 よりも低価格ながら劣っている。
Grok 4.7 への感情は複雑だ
Grok 4.7 は Opus 5.0 と同等の性能を発揮し、タスクあたりのコストは約半分である。XAI はこのモデルをコーディングや知識作業の最上位オプションと位置付け、DeepSuite ベンチマークで 71% のスコアを記録した。同モデルは 500k トークンのコンテキストウィンドウを採用し、Fable 5.1 と同等の出力効率ながら大幅なコスト削減を実現している。アナリストは Grok 4.7 が Opus 5.0 よりも基礎能力で劣るものの、企業ワークフローにおける費用対効果に優れていると指摘している。