Grokのソースコード公開が意味する7つの衝撃的な変化とは？最新動向を徹底解説

「Grokってオープンソースなの？」「どのバージョンが使えるの？」そんな疑問を持ってこのページにたどり着いた方、あなたは今まさに正しいタイミングでここにいます。2026年2月、xAIをめぐる状況は劇的に変わりました。SpaceXによるxAI買収、各国政府によるGrok規制の動き、そしてGrok3のオープンソース化予告。AI業界の勢力図が塗り替わる真っただ中で、Grokのソースコードを取り巻く情報は毎週のようにアップデートされています。この記事では、世界中の最新ニュースを横断的に調査し、初心者でも理解できるようにGrokのオープンソース戦略の全貌をお伝えします。

Grokのオープンソース化はなぜ注目されるのか？

そもそもなぜGrokのソースコード公開がこれほど話題になるのでしょうか。それは、イーロン・マスク氏がOpenAIを離脱した経緯と深く関係しています。マスク氏は2015年にOpenAIを共同設立しましたが、同社がクローズドソース路線に舵を切ったことに強く反発し、2018年に離脱しました。その後2023年にxAIを創設し、「宇宙の真実を探求するAI」というビジョンのもとでGrokを開発。オープンソースへのこだわりは、まさにOpenAIへの対抗意識から生まれたものです。

AIモデルのソースコードが公開されるということは、世界中の開発者がそのモデルを自由に研究し、改良し、自分たちのプロジェクトに活用できることを意味します。これまでGPT-4やClaudeなど主要なAIモデルの多くはクローズドソースでしたが、MetaのLlamaシリーズやDeepSeekなどオープンソース路線で成功を収めるプレーヤーも増えてきました。Grokのソースコード公開は、この「AIの民主化」という大きな潮流の一翼を担っています。

Grokのオープンソース化の歩みを時系列で振り返る

Grokのソースコード公開は一気に行われたわけではなく、戦略的に段階を踏んで進められてきました。ここではその歴史を整理してみましょう。

時期	できごと	ライセンス
2023年11月	Grok1がXプレミアムユーザー向けにプレビュー公開	非公開
2024年3月	Grok1のソースコードと重みデータをGitHubで公開	Apache2.0
2025年2月	Grok3を発表。20万基のGPUで学習した最先端モデル	非公開
2025年7月	Grok4およびGrok4Heavyをリリース	非公開
2025年8月	Grok2.5のモデルウェイトをHuggingFaceで公開	Grok2コミュニティライセンス
2025年11月	Grok4.1をリリース。感情知能と信頼性が大幅向上	非公開
2026年2月	SpaceXがxAIを買収。Grok3のオープンソース化を予告	未定

注目すべきは、xAIが採用している「一世代前のモデルを公開する」という戦略です。最新のGrok4系列を商用で運用しながら、一つ前の世代であるGrok2.5を公開するという手法は、技術的な優位性を保ちつつコミュニティへの貢献も果たすバランスの取れたアプローチといえます。

Grok1のオープンソース化が残した功績

2024年3月に公開されたGrok1は、3140億パラメータというモンスター級のモデルでした。MoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用し、トークンごとに全パラメータの25%のみを活性化する効率的な設計が特徴です。ライセンスはApache2.0という非常に自由度の高いものが採用され、商用利用も含めて制限なく使えるという点で高い評価を受けました。ただし、推論に約640GBのVRAMが必要であり、NVIDIA A100を8基搭載した環境が推奨されるなど、実際に動かすためのハードルは非常に高いものでした。

Grok2.5のオープンソース化とライセンスの落とし穴

2025年8月にHuggingFaceで公開されたGrok2.5は、約500GBのモデルウェイトが42ファイルに分割されて配布されています。しかし、ここで注意が必要なのがライセンスの違いです。Grok1がApache2.0だったのに対し、Grok2.5には「Grok2コミュニティライセンス」という独自ライセンスが適用されています。

このライセンスでは、非商用や研究目的の利用は許可されていますが、商用利用には年間収益100万ドル未満という制限があり、さらに公開されたモデルを使って他のAIモデルを学習させることは明確に禁止されています。OSI（Open Source Initiative）が定義するオープンソースの基準に照らすと、これらの制約は「オープンソース」とは言いがたく、専門家からは「名ばかりのオープンソース」という批判も出ています。とはいえ、研究者や小規模な開発者にとっては、最先端モデルに無料でアクセスできるという点で大きな価値があることは間違いありません。

2026年2月の衝撃！SpaceXがxAIを買収した背景

2026年2月2日、ニュース速報が世界を駆け巡りました。SpaceXがxAIを2500億ドル（約37兆円）で買収し、合計企業価値が1.25兆ドル（約187兆円）という史上最大規模の合併が成立したのです。マスク氏はSpaceXのウェブサイトに掲載した声明で、「AI、ロケット、宇宙インターネット、そしてXを統合した、地球上（そして地球外）で最も野心的な垂直統合型イノベーションエンジンを構築する」と宣言しました。

この買収の最大の狙いは「宇宙データセンター」の構築です。マスク氏は「現在のAIの進歩は地上の大規模データセンターに依存しているが、AIに必要な世界の電力需要は地上のソリューションだけでは賄えない」と述べ、人工衛星を活用したデータセンター構想を明かしました。SpaceXが保有するStarlink衛星網とxAIのAI技術を組み合わせることで、宇宙空間でAIの計算処理を行うという、SF映画のような計画が本格始動したわけです。

この合併はGrokのオープンソース戦略にも影響を与える可能性があります。xAIは月に約10億ドルを消費しているとされ、SpaceXの安定した収益基盤が加わることで、より積極的なモデル公開が可能になるかもしれません。逆に、軍事利用の拡大やIPOを控えた状況下で、知的財産の管理が厳格化するシナリオも考えられます。

Grokをめぐる世界的な安全性の議論

Grokのオープンソース化を語るうえで避けて通れないのが、安全性に関する深刻な問題です。2025年12月以降、GrokのAI画像生成機能が同意のない性的画像の作成に悪用される事案が相次いで発覚しました。ある調査では、1時間あたり6700枚もの性的画像がGrokを使って生成されていたことが明らかになっています。

この事態を受け、2026年1月にはインドネシアとマレーシアがGrokへのアクセスを一時遮断。欧州委員会やイギリス情報コミッショナーオフィス（ICO）が正式な調査を開始し、フランスではXのパリオフィスが家宅捜索を受ける事態にまで発展しました。2026年2月2日には、30以上の市民団体が米国政府に対してGrokの連邦機関での利用停止を求める公開書簡を発表しています。

一方で、2026年1月には米国国防総省がGrokを軍事ネットワークに統合すると発表。「イデオロギー的制約なし」で運用するとの方針を示しており、安全性への懸念と政府利用の拡大という矛盾した状況が生まれています。こうした背景は、Grokのソースコードが公開された場合に、悪用防止のためにどのようなガードレールを設けるべきかという議論をさらに複雑にしています。

Grok3のオープンソース化はいつ実現するのか？

マスク氏は2025年8月にGrok2.5をオープンソース化した際、「Grok3は約6カ月後にオープンソースにする」と明言しました。この宣言に従えば、2026年2月頃にGrok3が公開される計算になります。しかし、2026年2月6日時点でまだ正式な発表はありません。

Grok3は2025年2月に発表されたモデルで、20万基のNVIDIA GPUを搭載したスーパーコンピュータ「Colossus」で学習されました。数学的推論のベンチマークであるAIMEやPhDレベルの科学問題を扱うGPQAで、当時のGPT-4oやDeepSeekを上回る成績を記録した高性能モデルです。DeepSearchという高度な検索機能や、推論モードでの思考チェーン出力など、現在も多くのユーザーに利用されています。

もしGrok3がオープンソース化されれば、3兆パラメータ規模のモデルが研究者の手に渡ることになり、AIコミュニティにとって極めて大きなインパクトを持ちます。ただし、SpaceXによる買収直後というタイミングや、各国の規制強化の動きを考えると、公開時期が後ろ倒しになる可能性も十分にあります。

開発者がGrokのソースコードを活用する方法

では、実際にGrokのソースコードを使って何ができるのでしょうか。ここでは、現在公開されているモデルを活用する具体的な方法をご紹介します。

研究者や個人開発者の場合

Grok1はApache2.0ライセンスで公開されているため、最も自由度が高いモデルです。GitHubからソースコードをクローンし、HuggingFaceからモデルウェイトをダウンロードすることで利用できます。ただし、先述のとおり640GBのVRAMが必要なので、クラウドGPUサービスを活用するのが現実的です。特定の分野に特化したファインチューニングを行えば、法律文書の分析や生物学研究のアシスタントなど、ニッチな用途に最適化されたAIを構築できます。

企業で活用する場合

Grok2.5は、年間収益100万ドル未満の企業であれば商用利用が可能です。SNS連携アプリやトレンド分析ツール、ユーザー生成コンテンツの解析など、Xプラットフォームとの親和性が高い用途に適しています。自社サーバーにデプロイすることでデータの外部流出を防げるため、機密性の高い業務にも対応できます。ただし、他のAIモデルの学習に流用することは禁止されている点には注意が必要です。

APIを使う場合

オープンソースモデルを直接運用するリソースがない場合は、xAIが提供するAPIを利用するのが手軽です。最新のGrok4.1やGrok4Heavyを含む各種モデルにプログラムからアクセスでき、エージェントツールやボイスAPI、画像・動画生成APIなど豊富な機能が揃っています。SuperGrokのサブスクリプション（月額300ドルのHeavyプランまで）を契約すれば、最高峰のモデルを利用することも可能です。

知らないと損する！Grokの料金体系と他社AIとの本音コスト比較

Grokのソースコードに興味を持つ方の多くが、「結局Grokを使うのにいくらかかるの？」という疑問にぶつかります。オープンソースモデルを自前で動かすのか、API経由で使うのか、サブスクリプションに入るのか。選択肢が多すぎて迷うのは当然です。ここでは、2026年2月時点の料金体系を整理し、ChatGPTやClaude、Geminiとの実質コストを比較します。

プラン名	月額料金	主な特徴
無料プラン	0円	Grok3へのアクセス可能だが2時間に約10回のメッセージ制限あり
SuperGrok	約4,500円（30ドル）	Grok4へのアクセス、DeepSearch、12.8万トークンの拡張メモリ、画像生成無制限
SuperGrokHeavy	約45,000円（300ドル）	Grok4Heavyへの優先アクセス、最速の応答速度、専用サポート
Xプレミアムプラス	約6,000円（40ドル）	Grok機能に加え、X上の広告非表示やクリエイター収益化機能が付属

ここで知っておくべき重要なポイントがあります。Xプレミアムプラスの既存ユーザーがSuperGrokに前払いで登録すると50%オフになり、Xプレミアムユーザーなら25%オフが適用されます。年払いのSuperGrokは300ドル（約45,000円）で、月額換算すると約3,750円。これはChatGPTPlusの月額20ドル（約3,000円）やClaudeProの月額20ドルよりは高いですが、リアルタイムのX（旧Twitter）データにアクセスできるという独自の強みがあります。

API利用の場合はさらに興味深い数字が出てきます。Grok4.1のAPIは入力100万トークンあたり0.20ドル、出力100万トークンあたり0.50ドルという価格設定です。これはOpenAIのGPT-4o（入力5ドル、出力15ドル）と比べると桁違いに安い。テキスト処理がメインの開発者にとっては、コストパフォーマンスの面でGrokのAPIは非常に魅力的な選択肢になっています。

現場で本当に役立つ！Grokを使い倒すための実践プロンプト集

Grokのソースコードやモデルの仕組みを理解したら、次は「どう使いこなすか」が重要になります。ここでは、筆者が実際に試して効果を実感した具体的なプロンプトを用途別に紹介します。Grokの特性であるリアルタイム情報へのアクセスとユーモラスな応答スタイルを最大限に活かすことがコツです。

SNSマーケティングに使えるプロンプト

Grokが他のAIと決定的に違うのは、Xのリアルタイムデータにアクセスできる点です。この強みを活かしたプロンプトを試してみてください。たとえば、「直近24時間で最もエンゲージメントが高かった〇〇（業界名）関連のXの投稿を分析して、なぜバズったのか3つの要因を教えて。その要因を活かした投稿案を5つ作って」と指示すると、単なるアイデア出しではなく、今まさにトレンドになっている話題に基づいた提案をしてくれます。もう一つおすすめなのが、「私のブランド〇〇に対するXでの感情分析をして。ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの割合と、ネガティブ意見の主な原因を特定して」というプロンプトです。専用の分析ツールを導入しなくても、Grokだけでリアルタイムのブランドモニタリングができるのは大きなメリットです。

プログラミングの壁を突破するプロンプト

コーディングで詰まったときにGrokに聞くなら、ただ「このエラーを直して」ではもったいないです。「このPythonコードを実行すると〇〇エラーが出る。まずエラーの根本原因を説明し、次に修正コードを提示し、最後にこのエラーを二度と起こさないためのベストプラクティスを3つ教えて」というように、段階的に指示するのが効果的です。GrokのThinkモード（推論モード）を有効にすると、内部でステップバイステップの思考プロセスを展開してくれるため、複雑なロジックの問題にも対応しやすくなります。

情報収集を10倍効率化するプロンプト

リサーチ作業では、GrokのDeepSearch機能を活用するのが鉄板です。「〇〇について、賛成派と反対派それぞれの最も強力な論拠を3つずつ挙げ、各論拠の根拠となるデータや専門家の見解も含めて整理して」と指示すると、バランスの取れた多角的な調査結果が得られます。さらに踏み込みたいときは、「上記の分析をもとに、2026年以降のトレンド予測を3つのシナリオ（楽観的・中立的・悲観的）で提示して」と続けると、戦略立案にも使えるレベルの情報が手に入ります。

みんなが陥るGrokの落とし穴と体験ベースの解決策

Grokを実際に使い込んでいくと、ドキュメントには書かれていない「あるある」な問題にぶつかります。ここでは、多くのユーザーが体験する典型的なトラブルと、その現実的な対処法をお伝えします。

「無制限」のはずなのにレート制限に引っかかる問題

SuperGrokの画像生成は「無制限」と謳われていますが、実際には50回から100回ほど連続で生成するとスロットリング（速度制限）がかかります。これはxAIが公式ドキュメントで明記していないソフトキャップです。対処法としては、一度に大量の画像を生成するのではなく、10枚程度ずつ間隔を空けて生成するのが実用的です。また、リセットまでの時間は2時間のローリングウィンドウから24時間まで一定しないため、急ぎの作業では別の画像生成ツールをバックアップとして用意しておくと安心です。

長い会話の途中でGrokが文脈を忘れる問題

これはGrokに限らずどのAIチャットボットでも起きる問題ですが、特にGrokの無料プランではコンテキストウィンドウが限られるため顕著に感じます。長い議論をしていて急に見当違いの回答が返ってきたら、文脈が切れたサインです。効果的な対処法は、会話の要約を途中で自分からGrokに渡すことです。「ここまでの会話の要約〇〇について議論中。ポイントは3つ。1つ目は…」と前提をリセットしてあげると、精度が格段に上がります。SuperGrokの12.8万トークンの拡張メモリでもこの問題は完全には解消されないため、大規模なプロジェクトでは定期的な要約の挿入を習慣にしましょう。

日本語の応答品質が英語に比べて低い問題

Grokは英語で最も高いパフォーマンスを発揮するモデルです。日本語で質問すると、微妙に不自然な表現が混じったり、情報の正確性が落ちたりすることがあります。これを解決する裏技があります。システムプロンプトや指示は英語で書き、「回答は日本語で」と最後に追加するのです。たとえば、「Analyze the current AI market trends in Japan, focusing on enterprise adoption. Provide your analysis with specific data points and examples. 回答はすべて日本語でお願いします。」というように指示すると、内部の推論は英語で行われるため精度が高まり、出力だけが日本語になります。

オープンソースモデルを自分で動かすか、API課金で済ませるかの判断基準

Grokのソースコードに触れたい人が必ずぶち当たる問題が、「自前のサーバーでモデルを動かすべきか、それともAPIを使うべきか」という選択です。この判断は、あなたの状況によって正解がまったく変わります。

自前運用が適しているのは、機密データを外部に出せない金融機関や医療機関、モデルのファインチューニングで独自のAIを構築したいスタートアップ、そしてAIの内部構造を深く理解したい研究者です。ただし、Grok2.5のモデルウェイトは約500GBあり、推論にはNVIDIAのA100クラスのGPUが8基必要です。クラウドGPUの時間単価で計算すると、AWSのp4d.24xlargeインスタンスで1時間あたり約30ドル以上かかります。月に100時間稼働させるだけで3,000ドル超。これはSuperGrokHeavyの10カ月分に相当します。

一方、API利用が適しているのは、手早くプロトタイプを作りたい個人開発者、社内ツールにAI機能を組み込みたい中小企業、そしてインフラ管理に人員を割けない少人数チームです。Grok4.1のAPIは入力100万トークンあたりわずか0.20ドルと業界最安値クラスなので、テキスト処理中心の用途なら圧倒的にコスト効率が良いです。月間のAPI利用料が1,000ドルを超えない限り、自前運用のメリットはほとんどありません。

Grok5とAGI時代を見据えた開発者の備え方

2026年の第1四半期にリリースが予告されているGrok5は、6兆パラメータという前代未聞の規模になるとされています。これはGrok3とGrok4の3兆パラメータからちょうど倍増。マスク氏は「Grok5にはAGI（汎用人工知能）を実現する10%の確率がある」と発言しており、AI業界では賛否両論を巻き起こしています。

現実的に開発者が今から備えておくべきことは、3つあります。まず、xAIのAPIに慣れておくことです。Grok5がリリースされた際、APIの基本的な使い方を理解している開発者はいち早く新機能を試せます。次に、マルチモーダル対応のスキルを磨くこと。Grok5はテキスト、画像、動画、音声を統合的に処理するネイティブマルチモーダルモデルになる見込みで、テキスト処理だけでなく、動画理解や音声解析を組み合わせたアプリケーションの需要が急増するはずです。そして最後に、ライセンスの動向を注視すること。SpaceXの傘下に入ったことで、Grokのオープンソース戦略がどう変化するかは未知数です。特にIPOが控えている状況では、知的財産の管理方針が大きく変わる可能性があります。

他のオープンソースAIとの実力差を正直に語る

Grokのソースコードを評価するうえで、競合するオープンソースAIとの比較は避けて通れません。ここでは、忖度なしに各モデルの得意分野と弱点を整理します。

まずMetaのLlama。Llamaシリーズはバージョン4まで進化しており、コミュニティの活性度ではGrokを圧倒しています。ファインチューニングのノウハウや派生モデルの数が桁違いに多く、実用的なエコシステムが最も充実しているオープンソースAIです。Grok2.5との大きな違いは、Llamaのライセンスの方がやや柔軟で、商用利用の年間収益制限が7億ドルと高く設定されている点です。

次にDeepSeekR1。中国発のこのモデルは、コーディングやSTEM系タスクに特化した性能で注目を集めています。完全オープンソースで公開されており、推論モデルとしての実力は折り紙付き。Grok3の推論機能はDeepSeekR1の影響を受けているとも指摘されています。日本語の処理能力も比較的高く、コスト重視の開発者には有力な選択肢です。

そしてOpenAIのgpt-oss。2025年8月に公開された120Bパラメータの推論モデルで、Apache2.0ライセンスが採用されています。OpenAIが初めて出した本格的なオープンソースモデルとして話題になりましたが、性能面ではGrok2.5やLlamaに及ばないという評価が多いです。ただし、ライセンスの自由度では最も制約が少なく、商用利用のハードルが最も低いモデルといえます。

総合的に見ると、Grok2.5の立ち位置は「Xプラットフォームとの連携に強みを持つが、単体の汎用モデルとしてはLlamaやDeepSeekに一歩譲る」というのが正直なところです。ただし、xAIの開発スピードは業界最速クラスであり、Grok3がオープンソース化されれば勢力図が一変する可能性は十分にあります。

ぶっちゃけこうした方がいい！

ここまで読んでくれた方に、AIの専門家としてぶっちゃけた本音を話します。

Grokのソースコードに興味を持って調べている方の大半は、「自分でモデルを動かしてみたい」か「Grokの技術的な仕組みを理解したい」のどちらかだと思います。前者の方には申し訳ないのですが、今の段階でGrokのオープンソースモデルを個人で動かすのは、正直コスパが悪すぎます。500GBのモデルウェイトをダウンロードし、クラウドGPUを借りて推論環境を構築する手間とコストを考えると、SuperGrokの月額30ドルで最新のGrok4を使い倒す方がはるかに合理的です。オープンソースモデルの自前運用は、明確なビジネス上の理由（データの外部流出が許されない、独自のファインチューニングが必須など）がある場合にだけ検討すればいいと思います。

後者の「技術を理解したい」方には、むしろGrok1から始めることをおすすめします。Apache2.0で完全にオープンなので、ライセンスの心配なく自由に研究できます。314Bパラメータのmixture-of-expertsアーキテクチャを読み解くだけでも、現代のLLMの設計思想について深い学びが得られるはずです。

そして一番伝えたいのは、Grokだけに固執しないことです。正直に言って、2026年のAI業界は「どのモデルが最強か」を議論する段階をとっくに過ぎています。ChatGPTは汎用性、Claudeはコーディング、Geminiはマルチモーダル、GrokはリアルタイムSNS分析と、それぞれに明確な得意分野があります。賢い使い方は、用途に応じて複数のAIを使い分けること。SNSのトレンド分析や速報ニュースの把握にはGrok、長文の文書作成やコードレビューにはClaude、画像と動画を交えた分析にはGeminiという具合に、道具箱の中に複数のツールを持っておく感覚です。

最後に、SpaceXとxAIの合併は「宇宙データセンター」という壮大な構想の入り口に過ぎません。この合併が成功すれば、AIの計算処理が地上の電力制約から解放され、モデルの規模と性能が今とは比較にならないレベルに跳ね上がる可能性があります。Grokのソースコードを追いかけている方は、単にコードを読むだけでなく、「このモデルが3年後にどう進化するか」という視点を持ってほしい。今日のGrok2.5は明日には過去のモデルになりますが、そこから学べるアーキテクチャの設計思想や最適化の手法は、次世代のAI開発においても確実に役立ちます。目先の性能ランキングに振り回されず、技術の本質を理解することに時間を使う方が、結局は一番効率的で、一番楽な道だと確信しています。

Grokのソースに関する疑問解決

Grokのソースコードは完全に無料で使えるのですか？

モデルによって異なります。Grok1はApache2.0ライセンスで、商用利用を含めて完全に無料です。一方、Grok2.5はGrok2コミュニティライセンスが適用され、研究目的なら無料ですが、商用利用には年間収益100万ドル未満という条件があります。いずれのモデルも実行には高性能なGPU環境が必要で、クラウド利用のコストは別途かかります。

Grokのオープンソースモデルは本当に「オープンソース」なのですか？

厳密に言うと、Grok1のみがOSIの定義に合致する真のオープンソースです。Grok2.5は商用利用の制限や他モデルの学習への転用禁止など、独自の条件が付いているため、専門家の間では「ソースアベイラブル」（ソースは公開されているが完全にオープンではない）と分類されることが多いです。MetaのLlamaライセンスと似た位置づけと考えるとわかりやすいでしょう。

Grok3のオープンソース化は延期されたのですか？

2026年2月6日時点で正式な延期発表はありません。マスク氏は2025年8月に「約6カ月後」と述べており、2026年2月前後が目安とされていました。ただし、SpaceXによるxAI買収やIPO準備、各国の規制強化など状況が大きく変化しているため、スケジュールが変動する可能性は高いです。xAIの公式サイトやマスク氏のXアカウントで最新情報をチェックすることをおすすめします。

個人のパソコンでGrokのモデルを動かせますか？

残念ながら、現時点で公開されているGrokモデルはいずれも家庭用PCで動かすのは現実的ではありません。Grok1は640GB、Grok2.5は500GB以上のVRAMが必要です。量子化（精度を落としてモデルサイズを縮小する技術）を適用すれば多少は軽くなりますが、性能が大幅に低下する可能性があります。AWS、GoogleCloud、AzureなどのクラウドGPUサービスを利用するか、xAIのAPIを通じてアクセスするのが現実的な選択肢です。

まとめ

Grokのソースコード公開は、AI業界における透明性と民主化を推し進める重要な取り組みです。Grok1のApache2.0による完全オープンソース化から始まり、Grok2.5のコミュニティライセンスでの公開、そしてGrok3の公開予告へと着実にステップを踏んでいます。2026年2月にはSpaceXによるxAI買収という歴史的な出来事もあり、Grokを取り巻く環境はかつてないスピードで変化しています。一方で、ライセンス制限の問題、実行環境のハードルの高さ、そして安全性をめぐる世界的な議論など、課題も山積みです。Grokのオープンソース戦略がどこへ向かうのか、今後も目が離せません。まずはxAIの公式ドキュメントやHuggingFaceのモデルページをチェックして、あなた自身の目でGrokの可能性を確かめてみてください。