紹介
2025年 Grok 3、Deepseek R1、ChatGPT o3、Claude 3.5が、市場で注目されているAIモデルである。それぞれ異なるチーム（xAI、Deepseek、OpenAI、Anthropic）によって開発されたこれらのモデルは、独自の設計思想と技術的強みを持っている。本稿では、プログラミング能力、マルチモーダル能力、推論能力、アプリケーションシナリオという4つの主要な側面からこれらのモデルを比較し、ユーザーが特定のニーズに最も適したモデルを選択するための包括的な参考資料を提供することを目的とする。
1.番組編成能力の比較
プログラミング能力は、AIモデルがいかに効率的にコードを生成し、プログラミングの概念を理解し、プログラミング関連の問題を解決できるかを示す重要な尺度である。この能力は、特にソフトウェア開発と自動化の分野において、開発者、エンジニア、企業にとって極めて重要である。
プログラミング・テストのプロンプトの言葉：「円形に弾む素敵なボールのコード。
| モデル名 | 所属 | 最先端 | 下 | 評価（100点満点） |
|---|---|---|---|---|
| グロック3 | エックスアイ | - 特にAIME2025テストにおいて、強力な数学的推論と科学的計算能力 - 特定のプログラミング言語（例：Rust）への優れたサポート - 動的タスクのためのX-Platformデータのリアルタイム統合 |
- 弱い文脈記憶が長いコード生成に影響する可能性 - プログラミング能力はトップモデルにやや劣る - 一部の機能は、プレミアム・サービスに加入することでアンロックされます。 |
88 |
| ディープシークR1 | ディープシーク | - 効率的なMoEアーキテクチャと優れたコード補完、大規模プロジェクト分析 - エッジ・デバイスの展開のための計算効率 - オープンソースで低価格。 |
- 長文の推理力不足 - マルチモーダルサポートが弱く、複雑なタスクが制限される - 数学／コード以外のタスクの平均成績 |
85 |
| チャットGPT o3 | オープンAI | - 汎用性が高く、優れたコード生成と対話最適化パフォーマンス - 強化学習が複雑なクイズの論理的推論を最適化する - 広範なコミュニティ・サポートとドキュメント |
- 比較的平均的な数学的推論能力 - より高いレベルのミッションは有料でアンロックする必要がある。 - リアルタイムデータへの依存度が低い |
90 |
| クロード 3.5 | アンソロピック | - 既存のコードを正確に修正できる優れたコード・チューニング・スキル - 自然で流暢な言語理解および生産 - 安全性が高く、企業レベルのアプリケーションに適している |
- Grok 3ほど数学や科学計算が得意ではない - 推論が遅い - より高いハードウェアリソース要件 |
87 |
2.マルチモーダル能力の比較
マルチモーダル能力とは、モデルが複数のデータタイプ（テキスト、画像、音声、動画など）を処理し、生成する能力を指す。この能力は、AIアプリケーションがコンテンツ作成、バーチャルアシスタント、インタラクティブメディアなどの分野に拡大するにつれて、ますます重要になる。
| モデル名 | 所属 | 最先端 | 下 | 評価（100点満点） |
|---|---|---|---|---|
| グロック3 | エックスアイ | - 強力な動的分析機能により、テキストおよびXプラットフォームデータのリアルタイム統合をサポートします。 - 画像とテキストのより良い共同理解 - 優れたコード編集・生成スキル |
- マルチモーダル機能の深さは限定的、画像処理はトップモデルに劣る - 非Xデータに対する弱い外部マルチモーダルサポート - 一部の機能はサブスクリプションによってアンロックされる |
87 |
| ディープシークR1 | ディープシーク | - オープンソースで効率的、テキスト、コード、基本的な画像処理をサポート - 強力な数学的推論とコード生成、費用対効果 - 高速マルチモーダルタスク |
- 弱い画像理解と生成、高度なマルチモーダルサポートの欠如 - 長いコンテクストのマルチモーダル課題における不安定なパフォーマンス - 非テキスト・モダルはもう少し基本的である。 |
84 |
| チャットGPT o3 | オープンAI | - 強力なテキスト、画像、ビデオ処理機能を備えた包括的なマルチモーダルサポート - 高い生成品質と優れた論理的推論 - 生態学的に豊かで広く利用されている |
- 高度なマルチモーダル機能は有料で、無料ユーザーには制限される場合があります。 - リアルタイムデータへの依存度が低い - コンピューティング・リソースに対する需要の増大 |
92 |
| クロード 3.5 | アンソロピック | - 自然でスムーズなテキストと画像の理解、高い安全性 - マルチモーダルなタスクにおける卓越したコードチューニング能力 - 複雑な文脈に強い |
- ビデオなどのマルチモーダルな拡張機能のサポート不足 - 処理速度の低下 - 高いハードウェア要件が展開の柔軟性に影響 |
89 |
3.比較推論
推論能力には、モデル、問題解決、意思決定について論理的に考える能力が含まれる。この能力は、複雑な分析を必要とするアプリケーション（科学研究、財務予測、戦略立案など）には不可欠です。物理パズル（ビー玉テストとカップテスト）
私が使っているプロンプト：「地球上の物理法則を想定してください。小さなビー玉が普通のカップに入れられ、カップはテーブルの上に逆さまに置かれる。その後、誰かがカップを手に取り、電子レンジに入れます。ボールは今どこにありますか？あなたの推論を順を追って説明しなさい。
| モデル名 | 所属 | 最先端 | 下 | 評価（100点満点） |
|---|---|---|---|---|
| グロック3 | エックスアイ | - 極めて優れた数学的推論能力を持ち、AIME2025テストで傑出した成績を収めている。 - 優れた科学的問題解決能力 - ダイナミックな推論を強化するリアルタイムデータ統合 |
- 長い文脈では、一貫性のある推論がやや劣る - 非数学的な分野では、複雑な推論がやや少ない。 - 一部の機能はサブスクリプションによってアンロックされる |
90 |
| ディープシークR1 | ディープシーク | - MoEアーキテクチャは効率的で、数学的推論やコード関連推論で優れた性能を発揮する。 - オープンソースで計算コストが低い - 短い推論課題の迅速な処理 |
- 長文の推理力不足 - 非構造化問題に対する一般的推論能力 - マルチモーダル推論のサポートは限定的 |
86 |
| チャットGPT o3 | オープンAI | - 複雑な質疑応答と論理的な推論をバランスよくこなす高い一般的推論能力 - 学習最適化の強化で推論の質が向上 - 幅広い適用性 |
- 数学の推理力はGrok 3よりやや弱い - より高いレベルの推論は、有料でアンロックする必要がある。 - リアルタイムデータへの依存度が低い |
91 |
| クロード 3.5 | アンソロピック | - 優れた長文推論能力と複雑な問題に対する深い理解 - 自然言語による推論は流暢で正確 - 高い安全性と論理性 |
- 数学と科学的推理力はGrok 3にやや劣る - 処理速度の低下 - より高いハードウェア要件 |
89 |
予想される答え ビー玉は持ち上げるとカップから落ちる。 - ビー玉は電子レンジの中ではなく、テーブルの上に置いておく。
結果
ディープシークR1：考えるのに一番時間がかかったが、物理学をマスターし、重力と摩擦を正しく説明した。
✅ 理由付けはしっかりしているが、説明が複雑すぎ、詳細すぎる。
❎ChatGPT o3-mini: 正しくない。ビー玉は重力にもかかわらずカップの中にとどまっていると主張する。
評決を下す
| パフォーマンス | チャットGPT (GPT-4) | グロック3 | ディープシーク |
|---|---|---|---|
| 言語理解 | 意味論的な理解に優れ、流暢な言葉遣いができる。 | 優れたパフォーマンス、リアルタイムデータ統合、言語理解能力 | 卓越したパフォーマンスだが、複雑な中国語の文脈ではやや劣る |
| 数学／論理スキル | 特に複雑な論理的作業や数学的問題解決に優れている | 優秀な成績、AIME2025テストでは傑出、数学的推論ではトップクラス | 数学とコード関連のロジックに強いが、構造化されていない問題にはやや弱い |
| マルチモーダルサポート | テキスト、画像、ビデオも高画質で生成可能 | テキストと画像をサポートし、強力な動的データ統合が可能。 | 画像理解の弱い基本的なマルチモーダルサポート |
| 推理力と創造力 | 複雑なクイズや革新的な課題に対して、論理的な厳密さをもって強い推理力を発揮する。 | 推理力は抜群で、科学的な問題解決能力も優れているが、長いコンテクストがやや弱い | 推論は効率的で短時間のタスクには適しているが、長文の推論や革新性には限界がある。 |
最終的に、モデルの選択はタスクの具体的な要件に依存する。ユーザーは、リアルタイムのデータ要件、プログラミングの複雑さ、マルチモーダルなインタラクション、倫理的制約に基づいて、最も適切なAIモデルを選ぶべきである。
