フロンティアモデル
クローズド重み、カーブの頂点。
Claude Opus 4.7 · GPT-5.5 · Gemini 3.1 Pro · DeepSeek V4-Pro — 2026年のフロンティアラインナップ。最高の推論性能、最高コスト、最速のリリースサイクル。
Claude Opus 4.7
GPT-5.5
Gemini 3.1 Pro
DeepSeek V4-Proフロンティアモデル
AnthropicOpenAIGoogle DeepMindDeepSeekモデル価格
主要モデルの料金は上のカードと、各ベンダー公式ページをご覧ください。
ベンチマーク
代表的なベンチマーク結果(Claude 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 3 Pro):
- エージェント型コーディング(SWE-bench Verified): Claude 80.8% · GPT-5 80.0% · Gemini 76.2%
- 新規問題解決(ARC-AGI-2): Claude 68.8% · GPT-5 54.2% · Gemini 31.1%
- 視覚推論(MMMU-Pro): Claude 73.9% · GPT-5 79.5% · Gemini 81.0%
- 大学院レベル推論(GPQA Diamond): Claude 91.3% · GPT-5 93.2% · Gemini 91.9%
- 多言語Q&A(MMMLU): Claude 91.1% · GPT-5 89.6% · Gemini 91.8%
- エージェント型ツール利用 — 小売(τ²-bench): Claude 91.9% · GPT-5 82.0% · Gemini 85.3%
- エージェント型ツール利用 — 通信(τ²-bench): Claude 99.3% · GPT-5 98.7% · Gemini 98.0%
太字は各ベンチマークの最高スコアです。出典: Claude Sonnet 4.6 システムカード、表2.1.A(Anthropic、2026年2月)。Claude列=Claude Opus 4.6、GPT-5列=GPT-5.2(全モデル)。すべての値は単一ソースのため、他のベンチマーク表と混同しないでください。
適切な脳を選ぶ
コーディングエージェント · オフィス自動化 · 長コンテキスト分析
Claude 4.6をご利用ください — SWE-bench Verified(80.8%)とARC-AGI-2の新規問題解決(68.8%)で首位。Claude Codeでの多段エージェントパイプライン向けに設計されています。数百回のツール呼び出しを跨いでコンテキストを維持するのに信頼性があります。
音声 · 動画 · オムニモーダル・ワークフロー
GPT-5をご利用ください — 大学院レベル推論(GPQA Diamond 93.2%)で首位。このラインナップで唯一、単一アーキテクチャ内でネイティブの音声と動画の入出力を備えます。音声コネクタとマルチメディア・エージェントI/Oに最適です。
ドキュメント取り込み · 視覚分析 · 多言語タスク
Gemini 3 Proをご利用ください — 視覚推論(MMMU-Pro 81.0%)と多言語Q&A(MMMLU 91.8%)で首位。入力コスト最安($2/M)、スループット最高(約135 t/s)。大規模ドキュメントライブラリや価格に敏感なバッチパイプラインに適しています。
混合ワークロード — 3つすべてを使う
LIFEOSAIはエージェントごとに異なるモデルを割り当てます。コーディングエージェントはClaude、ドキュメントエージェントはGemini、音声コネクタはGPT-5へルーティング。マルチモデル・ルーティングは品質を落とさず単一モデルデプロイと比較して40〜70%のコスト削減を実現します。