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ベンチマーク比較: xAI Grok 3 vs OpenAI o1, o3‐mini, および DeepSeek r1

Hafnium

  • 全体の推論性能: xAI Grok 3 と OpenAI の o1/o3‐mini は、MMLU で約90%の精度を示し、ほぼ同水準の高い一般知識と推論能力を有する。一方、DeepSeek R1 も高精度だが、場合によっては若干劣る。

  • STEMおよびコーディング評価: 高度な数学・科学問題において各モデルは人間レベルのパフォーマンスを発揮。特に o3‐mini はコーディングで優れた成果を示し、DeepSeek R1 は低コストで高性能を実現している。

  • 日本語・多言語性能: 日本語タスクでは OpenAI モデルが安定した正確な出力を提供し、Grok 3 や DeepSeek R1 は今後の改善が期待される。

概要

xAI の Grok 3、OpenAI の o1 および o3‐mini、そして DeepSeek の r1 は、高度な推論に特化した最先端の大規模言語モデルです。2025年初頭の最新ベンチマーク結果を収集し、一般知識の推論、コーディング能力、数学的問題解決におけるパフォーマンスを比較しました。可能な限り、これらのモデルのうち少なくとも3モデル（できれば4モデル全て）を横並びで評価したベンチマークを使用し、公正な比較を実現しています（すべての数値結果は最新の情報源から引用）。また、日本語パフォーマンスに関する利用可能な見解も記載しています。

以下に、カテゴリー別の表形式でベンチマークスコアを提示し、その後に要約分析を行います。

一般知識および推論パフォーマンス

Massive Multi-Task Language Understanding (MMLU) は、57科目にわたる知識を網羅する広範なベンチマークです。4モデルすべてが MMLU で最先端のパフォーマンスを発揮しており、OpenAI の o シリーズと Grok 3 は約90%の精度（ほぼ人間レベル）に達しています。オープンソースであるにもかかわらず、DeepSeek R1 も80%台後半の得点を記録しています。OpenAI の軽量な o3‐mini (high) モデルは、トップモデルに僅かに及ばない成績となっています。

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\begin{array}{|l|l|} \hline
\textbf{Model} & \textbf{MMLU 精度（全体）} \\ \hline
\textbf{xAI Grok 3} & 約90％ (estimated) -- トップ層（GPT-4レベルのモデルを\textit{凌駕}） \\ \hline
\textbf{OpenAI o1} & \textbf{約89～90％} -- 一般知識において最先端に近い \\ \hline
\textbf{OpenAI o3-mini (high reasoning)} & \textbf{86.9％} -- o1 より僅かに下回るが非常に強力 \\ \hline
\textbf{DeepSeek r1} & \textbf{88.5％} -- GPT-4/o1 と同等のレベル \\ \hline
\end{array}
$$

注意： これらの MMLU スコアは、4モデルすべてがリーダーボードの最上位に非常に近い範囲で競っていることを示しています（最良のモデルは一般的に MMLU で85～90%の範囲に収まります） (xAI Grok3 vs. Other Latest AI Models – 最新LLMの徹底比較 #ChatGPT - Qiita)

OpenAI の o1 は GPT-4 の約86%に対し、約3～4ポイント向上し、おおよそ90%に達しました (〖最新情報〗xAI Grok 3 とChatGPTシリーズ（o1 / o1 Pro / o3 mini / o3 mini-high）の性能比較｜Yusuke). 広範な知識テストにおいて、Grok 3 は o1 と同等か、やや上回ると報告されており (xAI Grok3 vs. Other Latest AI Models – 最新LLMの徹底比較 #ChatGPT - Qiita), 一方、DeepSeek R1 も同様に80%以上の高得点を達成しています。o3‐mini (high) モデルは、縮小版の「ミニ」でありながら約87%のスコアを記録し、GPT-3.5などの旧モデルを大幅に上回っています (〖最新情報〗xAI Grok 3 とChatGPTシリーズ（o1 / o1 Pro / o3 mini / o3 mini-high）の性能比較｜Yusuke)。

STEM 推論ベンチマーク（数学および科学）

次に、難解な STEM 推論タスク、すなわち高度な数学問題解決および大学院レベルの科学的質問におけるパフォーマンスを比較します。これらのベンチマークは、複雑な推論や多段階の解答（内部の思考連鎖を必要とすることが多い）を実行するモデルの能力を試します。

  • 競技数学（AIME 2024）：
    American Invitational Mathematics Exam は、高校数学の難関コンテストです。OpenAI の o シリーズおよび Grok 3 はここで優れた成績を収めています。高度な推論を要する中で、o3‐mini (high) モデルは初回試行で AIME 問題の約 83.6% を解答しました (OpenAI o3-mini | OpenAI)。実際、OpenAI のテストでは元の o1 モデルを10ポイント以上上回っており (How to Access OpenAI o3-mini?) (How to Access OpenAI o3-mini?)。DeepSeek R1 も同様に良好な成績（同様の数学ベンチマークで約80%の精度）を示しました (xAI Grok3 vs. Other Latest AI Models – 最新LLMの徹底比較 #ChatGPT - Qiita)が、OpenAI モデルに比べやや劣っています。xAI の Grok 3 は、内部テストにおいて o1 のパフォーマンスを上回ると主張され、数学オリンピックレベルの問題の86%以上を解答（o1 の約86%よりやや高い）しました (xAI Grok3 vs. Other Latest AI Models – 最新LLMの徹底比較 #ChatGPT - Qiita)。これにより、Grok 3 は複雑な数学的推論において、少なくとも o3‐mini および o1 と同等の性能を有すると示唆されます。

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\begin{array}{|l|l|l|l|l|} \hline
\textbf{ベンチマーク（数学）} & \textbf{xAI Grok 3} & \textbf{OpenAI o1} & \textbf{OpenAI o3-mini (high)} & \textbf{DeepSeek r1} \\ \hline
\textbf{AIME 2024（数学コンテスト）} & >\textbf{86％}（内部評価） -- テストで o1 を上回る & 約\textbf{80～86％}（概ね） -- 非常に高い精度 & \textbf{83.6％} -- 高推論モード & 約\textbf{76～80％} -- トップモデルに僅かに劣る \\ \hline
\end{array}
$$

  • 博士レベルの科学 Q&A (GPQA)：
    この 大学院レベルの物理、化学、生物 Q&A ベンチマークは、別の難解な推論テストです。OpenAI の o3‐mini (high) は、最も難しい科学問題（GPQA “Diamond” レベル）で 77.0% の精度を達成しました (OpenAI o3-mini | OpenAI)。これは、フルモデルの o1 のパフォーマンスとほぼ同等です（o3-high はこれらのタスクで o1 と同等の精度を達成） (OpenAI o3-mini | OpenAI)。DeepSeek R1 と Grok 3 に関しては GPQA の明確な結果は報告されていませんが、xAI は Grok 3 が科学的推論で 「優れたスコア」 を達成し、内部評価で他のモデルを上回っていると述べています (ChatGPTを超えた？イーロン・マスクの新AI Grok 3が示す未来 - GPT Master)。実際、Grok 3 の大学院レベルの科学問題に対する精度は、o1 と競合（もしくはそれ以上）するとされています (ChatGPTを超えた？イーロン・マスクの新AI Grok 3が示す未来 - GPT Master)。また、OpenAI の Andrej Karpathy による初期テストでは、o3‐mini (high) が複雑なボードパズルなどの難解な科学タスクで僅かに Grok 3 を上回った と指摘されており (Grok 3 Impresses — but Early Reactions Suggest OpenAI Remains Ahead - Business Insider), 競争が非常に接戦であることが示唆されます。DeepSeek R1 の強みは、より一般的な推論にあり、専門的な科学 Q&A におけるパフォーマンスは公表されていませんが、他の推論ベンチマークでの強い成績から高いと考えられます。

コーディングおよびプログラミングベンチマーク

コーディング能力はもう一つの重要な評価項目です。これらのモデルは、競技プログラミング問題やコーディングチャレンジでテストされ、その論理性、アルゴリズム的思考、コード生成スキルが評価されています。

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\begin{array}{|l|l|} \hline
\textbf{モデル} & \textbf{Codeforces Elo（競技プログラミング）} \\ \hline
\textbf{xAI Grok 3} & \textbf{2000+}（推定） -- \textit{トップクラスのコーディング能力} \\ \hline
\textbf{OpenAI o1} & \textbf{2060+} Elo -- \textit{約96.6パーセンタイル（アメリカ上位500人中）} \\ \hline
\textbf{OpenAI o3-mini (high)} & \textbf{2073 Elo} -- \textit{リリース済みモデル中で最高} \\ \hline
\textbf{DeepSeek r1} & \textbf{2030 Elo} -- \textit{約96.3パーセンタイル（o1にほぼ匹敵）} \\ \hline
\end{array}
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アーカイブされたベンチマーク結果：
上記のすべての比較は、2025年2月時点の最新データに基づいています。参考および検証のため、以下のように公式およびサードパーティの評価から主要なベンチマーク結果をアーカイブしています：
OpenAI の o3‐mini システムカードおよびブログ投稿 (OpenAI o3-mini | OpenAI) (OpenAI o3-mini | OpenAI) (OpenAI o3-mini | OpenAI),
アナリティクスレポート (How to Access OpenAI o3-mini?) (How to Access OpenAI o3-mini?),
およびコミュニティ解析（例：PromptHub、Qiita） (DeepSeek R-1 Model Overview and How it Ranks Against OpenAI's o1) (xAI Grok3 vs. Other Latest AI Models – 最新LLMの徹底比較 #ChatGPT - Qiita).
これらの情報源は、各モデルがどのような条件下でテストされたか、正確なスコアを詳細に示しています。特に、o3‐mini の OpenAI リリースノートと DeepSeek R1 の技術レポートは、英語、コード、数学など多数のタスクにわたるテスト結果を示す貴重なリソースです (DeepSeek R-1 Model Overview and How it Ranks Against OpenAI's o1) (DeepSeek R-1 Model Overview and How it Ranks Against OpenAI's o1). 上記の表中でもこれらの情報源を引用しています。今後、OpenAI の噂される GPT-5 や DeepSeek R2 などの新バージョンが登場するにつれて、Grok 3 のリードが維持されるのか、ランキングが再び変動するのかが注目されます。現状では、Grok 3、OpenAI o シリーズ、DeepSeek R1 の競争が、すべてのモデルを推論ベンチマークにおいてほぼ人間レベルのパフォーマンスに駆り立てており、これはAI愛好家やユーザーにとって非常にエキサイティングな展開です。

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