Groq：モデルの知能、性能、料金
Groqのモデルを、品質、料金、出力速度、遅延、コンテキストウィンドウなどの主要指標で分析します。 この分析は、ユースケースに最適なGroq提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Intelligence Index
モデル合計：11件
最速
出力速度
モデル合計：11件
最安料金
ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：11件
Groqは11モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Groqで知能が上位のモデルはQwen3.6 27B（38）、Qwen3.6 27B（31）、gpt-oss-120b (high)（24）です。
- 出力速度が最も速いモデルはgpt-oss-20b (high)（956 t/s）、gpt-oss-20b (low)（938 t/s）、Llama 3.1 8B（600 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で101%の差があります。
- 遅延では、Llama 4 Scout（0.70秒）、Qwen3 32B（0.78秒）、Llama 3.1 8B（0.94秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、Llama 3.1 8B（$0.05）、gpt-oss-20b (high)（$0.10）、gpt-oss-20b (low)（$0.10）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大2.7倍の差があります。
- Groqで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはQwen3.6 27B（131k）、Qwen3.6 27B（131k）、gpt-oss-120b (high)（131k）です。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Qwen3.6 27B | 131k | オープン | 38 | $0.27 | 448 | 1.24 | 15.03 | 12.68 | |||
Qwen3.6 27B | 131k | オープン | 31 | $0.39 | 481 | 1.07 | 2.11 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 24 | $0.06 | 476 | 0.71 | 5.96 | 4.20 | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | オープン | 15 | $0.03 | 956 | 0.83 | 3.44 | 2.09 | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 15 | $0.02 | 473 | 0.76 | 6.04 | 4.23 | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | オープン | 14* | -- | 938 | 0.82 | 3.48 | 2.13 | |||
Qwen3 32B | 131k | オープン | 11 | -- | 343 | 0.81 | 8.09 | 5.82 | |||
Llama 4 Scout | 131k | オープン | 10 | $0.01 | 447 | 0.70 | 1.82 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 131k | オープン | 9* | -- | 291 | 0.96 | 2.68 | -- | |||
Qwen3 32B | 131k | オープン | 8* | -- | 346 | 0.78 | 2.23 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 131k | オープン | 7* | -- | 600 | 0.94 | 1.78 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Groqに関するよくある質問
Groqが提供し、当社が追跡しているモデルは11モデルです：Qwen3.6 27B、Qwen3.6 27B、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 32B、Llama 4 Scout、Llama 3.3 70B、Qwen3 32B、Llama 3.1 8B。
Groqで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア38のQwen3.6 27Bです。
Groqで出力速度が最も速いモデルは、毎秒956.5トークンのgpt-oss-20b (high)です。
Groqで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.70秒のLlama 4 Scoutです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Groqでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.05のLlama 3.1 8Bです（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Groqのモデル間では料金に最大16倍の差があり、Llama 3.1 8Bの100万トークンあたり$0.05から、Qwen3.6 27Bの$0.84までとなっています。
はい。GroqはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
はい。Groqの全11モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Groqの全11モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Groqは6推論モデルを提供しています：Qwen3.6 27B、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (low)、Qwen3 32B。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Groqの全11モデルがオープンウェイトです。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Groqのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。