OpenAI GPT-4 モデル比較#
| モデル名 | 説明 | コンテキストウィンドウ | トレーニングデータ |
|---|---|---|---|
| gpt-4-0125-preview | 最新の GPT-4 Turbo モデル、タスクをより信頼性高く完了するために「怠惰」を減らすことを目指しています。最大 4,096 トークンの出力が可能です。 | 128,000 トークン | 2023 年 12 月まで |
| gpt-4-turbo-preview | 現在は gpt-4-0125-preview を指しています。 | 128,000 トークン | 2023 年 12 月まで |
| gpt-4-1106-preview | GPT-4 Turbo モデルで、改善された指示の従順性、JSON モード、再現可能な出力、並行関数呼び出しなどの機能を備えています。最大 4,096 トークンの出力が可能です。これはプレビューモデルです。 | 128,000 トークン | 2023 年 4 月まで |
| gpt-4-vision-preview | GPT-4 Turbo の機能に加えて、画像理解能力を持つ GPT-4 です。現在は gpt-4-1106-vision-preview を指しています。 | 128,000 トークン | 2023 年 4 月まで |
| gpt-4-1106-vision-preview | GPT-4 Turbo の機能に加えて、画像理解能力を持つ GPT-4 です。最大 4,096 トークンの出力が可能です。これはプレビューモデルのバージョンです。 | 128,000 トークン | 2023 年 4 月まで |
| gpt-4 | 現在は gpt-4-0613 を指しています。継続的なモデルのアップグレードについては、参照してください。 | 8,192 トークン | 2021 年 9 月まで |
| gpt-4-0613 | 2023 年 6 月 13 日の gpt-4 のスナップショットで、関数呼び出しのサポートが改善されました。 | 8,192 トークン | 2021 年 9 月まで |
| gpt-4-32k | 現在は gpt-4-32k-0613 を指しています。継続的なモデルのアップグレードについては、参照してください。このモデルは広く展開されておらず、GPT-4 Turbo をサポートしています。 | 32,768 トークン | 2021 年 9 月まで |
| gpt-4-32k-0613 | 2023 年 6 月 13 日の gpt-4-32k のスナップショットで、関数呼び出しのサポートが改善されました。このモデルは広く展開されておらず、GPT-4 Turbo をサポートしています。 | 32,768 トークン | 2021 年 9 月まで |
注意:
- "トークン" はテキストの長さを測るための単位であり、約 4 文字または 0.75 英単語に相当します。
Gemini-1.0-pro、Gemini-1.5-pro、および Gemini-1.0-ultra の比較#
| モデル名 | 説明 | コンテキストウィンドウ | トレーニングデータ |
|---|---|---|---|
| Gemini-1.0-pro | Gemini モデルの最初のプロフェッショナルバージョンで、強力な言語理解と生成能力を備えています。 | 8,192 トークン | 2023 年 X 月まで |
| Gemini-1.5-pro | Gemini モデルのアップデートバージョンで、指示の従順性、マルチターン対話、コード生成の能力が大幅に向上しています。 | 16,384 トークン | 2023 年 X 月まで |
| Gemini-1.0-ultra | Gemini モデルの超大型バージョンで、より大きなモデルサイズとより強力な能力を備えていますが、より高い計算リソースが必要です。 | 1048576 トークン | 2023 年 X 月まで |
主な違い:
- モデルサイズ: Gemini-1.0-ultra が最大のモデルサイズであり、次に Gemini-1.5-pro、最後に Gemini-1.0-pro です。モデルサイズが大きいほど通常は能力が高くなりますが、より高い計算リソースが必要です。
- コンテキストウィンドウ: Gemini-1.0-ultra が最大のコンテキストウィンドウであり、より長いテキストシーケンスとより複雑な対話を処理できます。
- 指示の従順性: Gemini-1.5-pro と Gemini-1.0-ultra はともに改善され、ユーザーの指示により正確に従うことができます。
- マルチターン対話: Gemini-1.5-pro と Gemini-1.0-ultra は、より深く、より一貫したマルチターン対話が可能です。
- コード生成: Gemini-1.5-pro と Gemini-1.0-ultra は、コード生成の面で大幅に向上しており、より正確で複雑なコードを生成できます。
Claude モデル比較#
| モデル名 | 説明 | コンテキストウィンドウ | トレーニングデータ |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku | Claude モデルのエントリーレベルバージョンで、最速ですが能力は低いです。 | 2,048 トークン | 2024 年 3 月まで |
| Claude Sonnet | Claude モデルの標準バージョンで、速度と能力のバランスを取っています。 | 8,192 トークン | 2024 年 3 月まで |
| Claude Opus | Claude モデルの上位バージョンで、最も強力な能力を持っていますが、最も遅い速度です。 | 1048576 トークン | 2024 年 3 月まで |
詳細説明#
Claude Haiku は Claude モデルのエントリーレベルバージョンです。最速の速度を持ち、大量の情報を短時間で処理し、リアルタイムの応答を提供することができます。ただし、能力は低く、一部の複雑なタスクには対応できない場合があります。
Claude Sonnet は Claude モデルの標準バージョンです。速度と能力のバランスを取り、短時間で大量の情報を処理し、正確な応答を提供することができます。速度と能力の両方を兼ね備えたアプリケーションに適しています。
Claude Opus は Claude モデルの上位バージョンです。最も強力な能力を持ち、複雑な情報を理解し、創造的なコンテンツを生成することができます。ただし、最も遅い速度であり、より強力なハードウェアが必要です。
モデルの選択#
適切な Claude モデルを選択するには、特定のニーズに基づいて判断する必要があります。速度が速く、簡単なタスクを完了するモデルが必要な場合は、Claude Haiku が最適です。速度と能力の両方を兼ね備えたモデルが必要な場合は、Claude Sonnet が最適です。最も強力なモデルが必要な場合は、Claude Opus が最適です。
以下はモデルの選択に関するいくつかの推奨事項です：
- Claude Haiku は以下のシナリオに適しています：
- チャットボット、音声アシスタントなどの迅速な応答が必要なアプリケーション
- モデルサイズと計算リソースに制約があるシナリオ
- Claude Sonnet は以下のシナリオに適しています：
- 機械翻訳、コンテンツ生成など、より高い精度が必要なアプリケーション
- モデルサイズと計算リソースに一定の要件があるシナリオ
- Claude Opus は以下のシナリオに適しています：
- 論文の要約、クリエイティブライティングなど、最高の精度が必要なアプリケーション
- 十分な計算リソースを持つシナリオ