利用可能なモデル

Claude Haiku 4.5 は、Anthropic の中で最も高速かつ高いコスト効率を備えたモデルであり、コーディング、コンピュータ操作、エージェントタスクにおいて Sonnet 4 に匹敵する性能を発揮します。

Claude Opus 4.5 は、複雑なソフトウェアエンジニアリング、エージェント型ワークフロー、長時間のコンピュータタスク向けに設計された Anthropic の最先端推論モデルです。高いマルチモーダル性能を備え、コーディングおよび推論ベンチマークで優れた結果を示すとともに、プロンプトインジェクション攻撃への耐性も向上しています。また、タスク要件に応じて推論負荷を調整できるため、応答速度、推論の深さ、トークン使用量のバランスを最適化できます。高度なツール利用、拡張コンテキスト管理、マルチエージェントワークフローにも対応しており、リサーチ、コードデバッグ、計画立案、ブラウザやスプレッドシート操作に適しています。

Anthropic は、新世代モデル「Claude Opus 4.6」を発表しました。1M のコンテキストウィンドウに対応し、最大出力トークン数は 128K へと拡大され、前世代の 64K 上限から 2 倍に引き上げられています。さらに、このモデルでは、質問やタスクの複雑さに応じて思考の深さを動的に調整する適応型思考モードが導入され、あわせて最上位レベルの max effort パラメータも新たに追加されました。

Opus 4.7 は、高度なソフトウェア工学において Opus 4.6 に比べて著しい改善があり、最も難しいタスクでのパフォーマンスが明らかに向上しています。彼らは、以前は密接な監督が必要だった最も複雑なコーディング作業を自信を持って Opus 4.7 に任せることができます。Opus 4.7 は、複雑で長時間実行されるタスクを厳密かつ一貫した方法で処理し、指示を正確に守り、報告する前に自分の出力を検証する方法を設計します。

Claude Sonnet 4.5 は、世界最高水準のコーディングモデルであり、複雑なエージェントの構築やコンピュータ操作において Anthropic で最も高い性能を備えたモデルです。さらに、推論および数学の分野でも大きな進歩を実現しています。

Sonnet 4.6 は、Anthropic 史上最も高性能な Sonnet シリーズのモデルであり、プログラミング、AIエージェント、専門業務の分野において最先端レベルの性能を発揮します。反復的な開発、複雑なコードベースの把握とナビゲーション、記憶機能を備えたエンドツーエンドのプロジェクト管理、専門的な文書作成、さらにウェブ上での質問応答やワークフロー自動化における信頼性の高いコンピュータ操作に優れています。

DeepSeek は正式版 V3.2 をリリースし、エージェント能力と推論能力を大幅に強化しました。主要なベンチマークにおいて GPT-5 レベルの性能に到達し、思考モードでのツール利用にも対応しています。同時に、新たに公開された Speciale 探索版は、複数の国際大会で金メダル級の成績を収めました。モデルは現在、全面的に利用可能となっています。

DeepSeek-V3.2-thinking は、思考をツール使用に統合した当社初のモデルであり、DeepSeek-V3.2 の思考モードにあたります。

DeepSeek-V4-Pro は DeepSeek が はっぴょう した こうせいのう オープンソース おおがた モデル、すくう さいたん すいろ と Agent のうりょく、しじ ちょうきょうりょ なが じょうげぶん、てきおう こくさん 昇騰 チップ、こうせいひ。

DeepSeek-V4-Flash は DeepSeek V4 シリーズ の けいりょうか バージョン、しゅだ こうせいひ と こうつうりょう 効率、てきごう つうよう たいわ と きそ テキスト タスク、どうじ しじ ひゃくまん Token なが じょうげぶん と こうこう すいろ。

GLM-4.7 は、智譜の最新フラッグシップモデルです。Agentic Coding のユースケース向けに、コーディング能力、長期タスクの計画能力、ツール連携が強化されており、複数の公開ベンチマークの最新ランキングにおいて、オープンソースモデルの中で先導的な性能を達成しています。汎用能力も向上しており、応答はより簡潔で自然になり、文章表現もより没入感のあるものになっています。

GLM-5 は、智譜による次世代フラッグシップ基盤モデルであり、Agentic Engineering 向けに設計されています。複雑なシステムエンジニアリングや長期的な Agent タスクにおいて、高い信頼性を持つ生産性を提供します。コーディング能力および Agent 能力において、GLM-5 はオープンソースモデルの中で SOTA（最先端）水準の性能を達成しています。実際のプログラミングシーンにおける使用感は Claude Opus 4.5 に近く、複雑なシステムエンジニアリングや長期的な Agent タスクを得意とするため、汎用 Agent アシスタントの理想的な基盤モデルです。

GLM-5.1は、智譜プラットフォームがリリースした最新のフラッグシップモデルです。

GPT Image 1.5は私たちの最新の画像生成モデルで、より優れた指示の追従とプロンプトの遵守能力を備えています。

GPT-4.1 は OpenAI が 2025 年 4 月 15 日 に発表した高性能マルチモーダルモデルで、GPT-4o の完全上位互換として位置づけられています。高度なコード生成、長文脈理解、高速推論、マルチモーダル処理を特長とし、100 万トークンのコンテキストウィンドウと低コストが最大のメリットで、ソフトウェア開発、複雑な命令実行、長文書分析向けに最適化されています。

GPT-4.1 Mini は OpenAI が提供する軽量級マルチモーダル大規模言語モデルです。高い推論能力、百万トークン級の長文脈、超低コストを両立し、低遅延・高スループットを実現。大規模高並列業務、長文書処理、日常会話、軽量マルチモーダルアプリケーションに最適です。

GPT-4.1 Nano は、OpenAI の GPT-4.1ファミリーの中で最も小型かつ低コストなモデルです。分類、情報抽出、簡単な推論、軽量なコード支援、データ変換、大規模な自動化処理など、高スループットで低コストな用途に適しています。長文コンテキスト処理と画像理解に対応していますが、推論能力やコーディング能力は GPT-4.1 Mini やフルサイズの GPT-4.1より控えめです。

Gpt-5 は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

GPT-5 Chat Latest は OpenAI がリリースした次世代フラッグシップ対話型マルチモーダル大規模言語モデルです。強力な論理推論、幻覚の極めて少ない特性、長文脈理解、優れたマルチモーダル解析能力を備え、応答速度とプロ級の生成品質を両立します。日常会話、複雑な問題解決、長文書分析、クリエイティブコンテンツ制作、マルチモーダルインタラクションに最適です。

GPT-5-Codex は、OpenAI が2025 年 9 月 15 日に発表した、エージェント型プログラミング（エージェンティックコーディング）とソフトウェア工学に特化して最適化された GPT-5 ベースの専用大規模言語モデルですOpenAI。実開発シナリオで訓練され、高速なインタラクティブ応答と長時間（7 時間以上）の独立タスク実行能力を両立。コード生成・レビュー・デバッグ・リファクタリング・多言語開発・システムレベルの操作に精通し、IDE・CLI・クラウド・GitHub ワークフローに深く統合された、プロフェッショナル開発者向け AI コーディングチームメイトです。

GPT-5 Mini は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

Gpt-5-Nano は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

Gpt-5-Pro は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

Gpt-5.1 は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

Gpt-5.1-Chat-Latest は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

GPT-5.2 は、あらゆる業界におけるコーディングおよび知的タスクに最適なモデルです。

Gpt-5.2-Chat-Latest は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

Gpt-5.2-Codex は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

Gpt-5.2-Pro は OpenAI のモデルで、汎用推論、コーディング、指示追従、ツール利用、本番向けチャット用途に適しており、速度・推論の深さ・コストは選択するバリアントによって異なります。

GPT-5.3-Codex は、性能向上、機能の汎化、そして安全性の強化を通じて、プログラミングおよび汎用的な生産性分野における AI の役割を再定義します。

GPT-5.4 は、複雑で専門的な業務向けの最先端モデルです。

GPT-5.4 Pro は、より多くの計算リソースを用いてより深く思考し、一貫してより優れた回答を提供します。Responses API を通じてのみ利用可能であり、応答生成前のマルチターンなモデル対話をサポートするとともに、今後さらに高度な API 機能にも対応していく予定です。

GPT-5.5（内部コードネーム「Spud」）は、OpenAI が2026 年 4 月 23 日に発表したフラッグシップ多モーダル大規模言語モデルです。GPT-4.5 以来初のゼロからの完全再学習モデルとして、実務向けエージェントモデルを核心に定位し、ネイティブコンピュータ制御、自律エージェント、100 万トークン超のコンテキスト、高度な推論、コーディング・科学計算能力を特長とし、複雑なプロフェッショナルワークフロー、自律プログラミング、長文書分析、企業級 AI アプリケーション向けに最適化されています。

Gemini 2.5 Flash は Google DeepMind が 2025 年 4 月にリリースしたマルチモーダル大規模言語モデルです。超高速応答、百万トークン級コンテキスト、推論制御（Thinking Budget）、高いコストパフォーマンスを強みとし、Gemini 2.5 シリーズにおいて大規模リアルタイム用途向けの主力モデルとなります。

Gemini 2.5 Flash-Lite は Google DeepMind が 2025 年 6 月に発表した超軽量マルチモーダル大規模言語モデルです。極限の低コスト、超低遅延、高スループットを特長とし、100 万トークンのコンテキストと推論制御（Thinking Budget）をサポート。大規模高並列・軽量リアルタイムアプリ（分類、翻訳、データ処理など）向けの Gemini 2.5 シリーズ経済版主力モデルです。

Gemini 2.5 Pro は、Google が提供する最新の AI モデルであり、これまでで最も高度なモデルです。コーディングや複雑なプロンプトへの対応に優れており、「Deep Think」によって応答前に推論を行い、性能と精度を向上させます。このモデルは複数のベンチマークで卓越した成績を示し、推論およびコード生成の分野で LMArena ランキング首位を獲得しています。テキスト、画像、音声、動画、コードを含むマルチモーダル入力に対応しています。

Gemini 3 Flash Preview は Google DeepMind が 2025 年 12 月にリリースしたプレビュー版マルチモーダル大規模言語モデルです。超高速推論、Pro 級に迫る知能、100 万トークン級コンテキスト、マルチモーダル入力（テキスト / 画像 / 音声 / 動画）、思考レベル制御（Thinking Levels） を特長とし、知能エージェント、インタラクティブ開発、長文書分析、コーディング などの高並列リアルタイムシーン向けに最適化されています。

Gemini 3 Pro Preview は、高度な推論能力を基盤とした Google 史上最も高性能なモデルファミリーの一員です。エージェント型ワークフロー、自律的なコーディング、複雑なマルチモーダルタスクを通じて、あらゆるアイデアの実現を支援するよう設計されています。

Gemini 3.1 は、高度な推論能力を基盤とした、Google 史上最も高性能なモデルファミリーです。エージェント型ワークフロー、自律的なコーディング、複雑なマルチモーダルタスクを通じて、あらゆるアイデアの実現を支援するよう設計されています。Gemini 3.1 Pro Preview は、幅広い世界知識と高度なクロスモーダル推論を必要とする複雑なタスクに最適です。

GLM-5-Turbo は、OpenClaw の Lobster シナリオ向けに高度に最適化された基盤モデルです。学習段階から、Lobster タスクの中核要件に合わせた特別な最適化が施されており、ツール呼び出し、指示追従、定期実行および継続的タスク処理、長い実行チェーンへの対応といった重要な能力が強化されています。これにより、複雑で動的かつ長期にわたるタスクにおいても、真に実行可能な性能を発揮します。

Grok-4-1-fast-non-reasoning は xAI が開発した AI モデルであり、応答生成やエージェント的タスクの実行において最大限の速度が得られるよう最適化されています。『推論』対応版とは異なり、このバリアントは『思考トークン』の使用を省くことで、単純で明快な問い合わせに対して即座にパターンマッチ型の回答を提供できます。

Grok 4.1 は、創造的・感情的・協調的な対話において卓越した性能を発揮し、微妙な意図をより鋭敏に捉え、より魅力的な対話体験を提供します。さらに、高度に一貫した人格特性を維持しつつ、前世代製品の鋭い知性と信頼性の高い性能を完全に受け継いでいます。

Kimi K2.5 は、Agent、コード、視覚理解、そして幅広い汎用知能タスクにおいて、オープンソースの SoTA 性能を達成した、Kimi 史上最も賢いモデルです。同時に、Kimi K2.5 はこれまでで最も万能なモデルでもあり、ネイティブなマルチモーダルアーキテクチャを備え、画像とテキストの入力、思考モードと非思考モード、対話タスクと Agent タスクをいずれもサポートしています。

Kimi K2 は、最先端の知識、推論、コーディングタスクで卓越した性能を発揮するよう設計された、画期的な Mixture-of-Experts モデルです。自律的な行動と知的な問題解決のために構築されています。

Metaの最新混合エキスパートモデル

MiniMax-M2.1 は、コーディング、エージェント型ワークフロー、そしてモダンなアプリケーション開発向けに最適化された、軽量かつ最先端の大規模言語モデルです。わずか100億のアクティブパラメータで、実世界における能力を大きく向上させながら、優れたレイテンシ、スケーラビリティ、コスト効率を維持しています。

MiniMax-M2.5 は、コーディング、ツール利用、検索、オフィス業務などの生産性分野において、業界最先端水準（SOTA）に到達、または更新しました。

Mistralの複雑なタスク向けフラッグシップモデル

Gemini 2.5 Flash Image（コードネーム「ナノバナナ」）は、Google DeepMind が 2025 年 8 月に発表した画像生成・編集モデルです。高速なテキストから画像生成、高精度な自然言語による編集、複数画像の融合、キャラクターの一貫性、現実の物理的推論を特長とし、クリエイティブデザイン、E コマース、コンテンツ制作向けの Gemini 2.5 シリーズ専用画像モデルです。

Nano Banana 2 は、手頃な価格と低レイテンシで、高品質な画像生成と対話型編集を提供します。

Gemini 3 Pro Image Preview（Nano Banana Pro）は、Google の Gemini ファミリーにおける次世代の AI 画像生成・編集モデルであり、Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）の強化版です。マルチモーダル Transformer と拡散モデルを組み合わせ、2K（2048×2048）および 4K 解像度の出力をネイティブにサポートし、画質、文字描画、物理的推論の面で大幅な向上を実現しています。

Qwen2.5-32Bモデルで学習されたQwQ推論モデルは、強化学習によって推論能力を大幅に向上させています。数学コード（AIME 24/25、livecodebench）などのコアメトリクスや、いくつかの一般的なメトリクス（IFEval、LiveBenchなど）は、DeepSeek-R1の本格的なレベルに達しており、すべてのメトリクスが、同じくQwen2.5-32BをベースとするDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bのメトリクスを大幅に上回っています。

Qwen3.5 397B-A17B のネイティブなビジョン・ランゲージモデルは、線形アテンション機構とスパースな Mixture-of-Experts モデルを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しており、より高い推論効率を実現しています。言語理解、論理推論、コード生成、エージェントタスク、画像理解、動画理解、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）タスクなど、さまざまな課題において、現在の最先端フロンティアモデルに匹敵する優れた性能を示しています。強力なコード生成能力とエージェント能力を備えており、多様なエージェントシナリオに対して高い汎化性能を発揮します。

Qwen3.5 のネイティブなビジョン・ランゲージ Flash モデルは、線形アテンション機構とスパースな Mixture-of-Experts モデルを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しており、より高い推論効率を実現しています。3 シリーズと比較して、純粋なテキスト能力とマルチモーダル能力の両面で飛躍的な進歩を遂げており、高速な応答性能と、推論速度と性能の優れたバランスを兼ね備えています。

Qwen3.5 のネイティブなビジョン・ランゲージ Plus モデルは、線形アテンション機構とスパースな Mixture-of-Experts モデルを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しており、より高い推論効率を実現しています。さまざまなタスク評価において、3.5 シリーズは現在の最先端フロンティアモデルに匹敵する優れた性能を示しており、純粋なテキスト能力とマルチモーダル能力の両面で、3 シリーズから飛躍的な進歩を遂げています。

最新の Qwen3-Max-Preview モデルは、Qwen3 シリーズの Max モデルのプレビュー版です。Qwen 2.5 シリーズと比較して、全体的な汎用能力が大幅に向上しており、中国語・英語のテキスト理解能力、複雑な指示追従能力、主観的でオープンエンドなタスクへの対応力、多言語能力、ツール利用能力がいずれも顕著に強化されています。また、知識に関するハルシネーションもより少なくなっています。

Step 3.5 Flash は、StepFun がこれまでに公開した中で最も強力なオープンソース基盤モデルです。Agent シナリオおよび数学タスクにおける能力はクローズドソースモデルに迫っており、複雑で長い処理チェーンを伴うタスクにも十分対応できます。