2025年以降、新しい世代の大規模言語モデル（LLM）が登場し、それぞれがAIの実現可能性の限界を押し広げています。この記事では、OpenAIの最新製品（GPT 4.5およびGPT-4o）、AnthropicのClaude 3.7 Sonnet、DeepseekのR1モデルの総合的な比較を行い、それぞれのユニークな特徴、能力、アクセス性、潜在的なアプリケーションを探ります。
GPT-4.5: OpenAIの最新のパワーハウス
GPT 4.5 ベンチマーク
GPT 4.5は、OpenAIの大規模言語モデル技術における最新の進展を表しています。研究プレビューとしてリリースされ、「今までで最も大きくて優れたチャットモデル」と称されています。利用可能な情報に基づき、GPT 4.5は以下のいくつかの重要な分野で大幅な改善を提供します：
- 高度な推論能力: GPT-4.5は、より洗練された推論および問題解決を可能にする事前トレーニング能力の大きな前進を表します。
- ツール互換性: モデルは、機能呼び出しや画像入力など、すべてのChatGPTツールとAPI機能をサポートしています。
- パフォーマンス向上: 早期の報告によると、前のモデルと比較して、推論、創造性、および知識領域において顕著な改善が見られます。
GPT 4.5の料金とリリース予定
GPT 4.5は研究プレビューとしてリリースされました。アクセス詳細によれば、OpenAIの典型的な展開戦略に従う可能性が高いです：
- 最初はChatGPT Plusの利用者に提供
- APIユーザーへの徐々に拡大
- 最終的にはより広範な利用可能性に達する
GPT-4o: オムニモーダルの進化
主要な特徴と能力
GPT-4oは、情報の複数のタイプをシームレスに扱うために構築されたOpenAIの最も多用途なモデルを表しています：
- マルチモーダル統合: GPT-4oは、テキスト、音声、視覚の処理を1つの統合モデル内で組み合わせています。
- 強化された音声出力: モデルは、人間の感情を表現したり、歌ったり、より自然な声の応答を提供することができます。
- 速度向上: GPT-4oは、従来のモデルよりもかなり速く応答を提供しながら、GPT-4レベルの知性を維持しています。
- キャンバスコラボレーション: モデルは、プロジェクト開発のためのキャンバス機能など、ChatGPT内での新しいコラボレーション機能を可能にします。
アクセスと可用性
OpenAIはGPT-4oを広く利用可能にしました：
- 無料およびプレミアムChatGPTユーザーの両方が利用可能
- ChatGPTのインターフェースとAPIに統合されています
- 開発者はOpenAI APIを通じてGPT-4oにアクセスしてアプリケーションを構築できます
Claude 3.7 Sonnet: Anthropicのハイブリッド推論モデル
Claude 3.7 Sonnet ベンチマーク
AnthropicがリリースしたClaude 3.7 Sonnetは、いくつかの革新的な機能を導入しています：
- ハイブリッド推論モデル: Claude 3.7 Sonnetは、市場で初のハイブリッド推論モデルとして、迅速な応答と深い思考能力の両方を統合しています。
- 可視化された思考プロセス: モデルは、ユーザーがClaudeが複雑な問題に取り組む際の推論プロセスを追跡できる「拡張思考モード」を導入しています。
- 優れたコーディング能力: Claude 3.7 Sonnetは、コーディングやフロントエンドWeb開発において大幅な改善を示し、SWE-bench Verifiedのようなソフトウェアエンジニアリングベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。
- GitHub統合: すべてのClaudeプランで利用可能で、開発者がコードリポジトリをClaudeに直接接続して、より文脈に応じた支援を受けることを可能にします。
- エージェント機能: モデルは、ツールを使用し多段階プロセスを扱う際のタスク自動化や複雑なワークフローに優れています。
Claude 3.7 Sonnetの使用場所
AnthropicはClaude 3.7 Sonnetを複数のプラットフォームで利用可能にしています：
- すべてのAnthropicプラン（無料、プロ、チーム、エンタープライズ）
- Amazon Bedrock
- Google CloudのVertex AI
- 無料のClaudeプランを除くすべてのプラットフォームで利用可能な拡張思考モード
Deepseek R1: オープンソースの推論チャンピオン
Deepseek R1 ベンチマーク
2025年1月にリリースされたDeepseek R1は、特に推論能力に焦点を当てています：
- 高級推論: モデルは論理的推論、思考の連鎖、リアルタイムの意思決定に優れており、特に数学や論理的問題解決に強いです。
- 印象的なベンチマーク: アメリカの招待数学試験（AIME）で約79.8%のpass@1を達成し、MATH-500データセットで約97.3%のpass@1を達成しました。
- 効率的なアーキテクチャ: 合計6710億パラメータを持ちながら、Mixture of Experts（MoE）フレームワークのおかげで、各フォワードパスごとに約370億だけが活性化されるため、計算効率が高いです。
- 推論を融合した検索: DeepSeek R1は、推論能力をウェブ検索機能と統合し、研究や情報収集に力強い組み合わせを生み出します。
- オープンソースのアクセス: MITライセンスの下で配布され、研究者や開発者がモデルを自由に検査し、変更し、統合することができます。
アクセスと可用性
オープンソースモデルとして、Deepseek R1はユニークなアクセスの利点を提供します：
- MITライセンスの下で商業利用が完全に可能
- 専有モデルに比べて運用コストが大幅に低い
- リソース制限のある環境向けに、蒸留版（1.5Bから70Bパラメータ）が利用可能
- Fireworks AIなどのプラットフォームでホスティングされ、簡単にアクセスできる
GPT-4.5 vs Claude 3.7 Sonnet vs Deepseek R1
パフォーマンスベンチマーク
これらのモデルをさまざまなベンチマークで比較すると：
- 推論タスク: OpenAIのGPT-4.5とDeepseek R1は、複雑な推論タスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮し、R1は特に数学的な問題解決に強いです。Claude 3.7 Sonnetの拡張思考モードは、数学や科学タスクにおいて顕著な改善を提供します。
- コーディング能力: Claude 3.7 Sonnetは、特に新しいClaude Codeツールを使用して、実世界のコーディングタスクで優れたパフォーマンスを示しています。Deepseek R1もコーディング能力が強く、Codeforcesのような課題で高いパフォーマンスを示しています。
- マルチモーダル処理: GPT-4oは、単一のモデルアーキテクチャ内でテキスト、音声、視覚のシームレスな統合において先頭に立っており、他のモデルはさまざまな程度のマルチモーダル能力を持っています。
- 実世界のアプリケーション: Claude 3.7 SonnetとDeepseek R1は、競技問題よりも実世界のタスクパフォーマンスを重視し、実際のビジネス使用事例に焦点を当てています。
コストとアクセスの考慮事項
モデルは異なる経済的およびアクセスのプロファイルを提示します：
- 専有 vs. オープンソース: GPT-4.5およびGPT-4o（OpenAI）、およびClaude 3.7 Sonnet（Anthropic）は、制御されたアクセスを持つ専有モデルである一方、Deepseek R1は完全にMITライセンスの下でオープンソースです。
- 価格構造: Claude 3.7 Sonnetは、1百万トークンあたり3の一貫した料金を維持し、出力トークンの1百万トークンあたり15です。Deepseek R1はFireworks AIで約1百万トークン（入力と出力の両方）のコストが約8ドルかかり、特定のワークフローにとってコスト効果が高い可能性があります。
- アクセス可能性: GPT-4oは、無料のChatGPTユーザーに提供され、アクセス性が向上しています。Claude 3.7の拡張思考モードはプレミアム機能であり、無料プランでは利用できません。
専門的な能力
各モデルは独自の専門的な能力を持っています：
- GPT-4.5: OpenAIの最も進んだ全体的なチャットモデルを表し、状況理解と生成能力が向上している可能性が高いです。
- GPT-4o: マルチモーダルタスクに優れ、テキスト、音声、画像処理の間でシームレスなトランジションを提供します。
- Claude 3.7 Sonnet: 可視化された推論プロセスと優れたコーディング能力で際立っています。特にソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて。
- Deepseek R1: 数学的推論と論理的なタスクに特化し、構造化された問題解決領域で強力なパフォーマンスを示します。
2025年のコーディングにおける最良のAIモデルは？
これらの高度なモデルの登場は、AI開発におけるいくつかの重要なトレンドを示しています：
コア能力としての推論
これらのモデル全般にわたる推論の焦点、特にClaude 3.7 Sonnetの拡張思考モードやDeepseek R1の推論中心のデザインは、高度な推論がAI開発の中心的な焦点になりつつあることを示しています。
オープンソースの競争
Deepseek R1は、オープンソースモデルが専有の提供と競争できるようになり、透明性やコスト対効果のさらなる利点を提供することで、業界の風景を変える可能性があることを示しています。
専門化と一般的能力
これらのモデルは、専門的な卓越性と一般的な能力のバランスを取るための異なるアプローチを示しています。GPT-4oはマルチモーダルの多様性に焦点を当て、Deepseek R1は数学的推論を強調し、Claude 3.7 Sonnetは可視的思考とコーディングを優先しています。
結論
GPT 4.5、GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、およびDeepseek R1の開発は、人工知能能力の重要な進化を表しています。各モデルは、OpenAIの先進的なチャットおよびマルチモーダル処理、Anthropicの可視的推論とコーディングの卓越性、Deepseekのオープンソースによる数学的推論の能力に至るまで、それぞれ独自の強みとアプローチを提供しています。
これらのモデルがさらに発展し、新しい競争者が登場する中で、推論能力、マルチモーダル処理、専門的機能がさらに向上することが期待されます。これらの技術を活用しようとする組織や個人は、これらの強力なAIシステムの中から選択する際に、特定のニーズ、リソースの制約、利用ケースを慎重に考慮すべきです。
専有とオープンソースのアプローチ、さらにAI開発に対する異なる哲学的アプローチの競争が、さらなる革新を促進し、今後数年間で人工知能との相互作用や展開の方法を再構築する可能性が高いです。
