最新の生成AIの性能比較と便利な使い方

1. はじめに

2025 年春の現在、生成 AI は GPT-4.1、Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro、Llama 3 70B、Mistral Large など多彩なモデル が続々登場し、性能・価格・使いやすさのバランスが一段と洗練されてきました。本記事では 主要モデルの最新ベンチマーク結果と実務で役立つ使い方 をコンパクトに整理します。

2. ベンチマークが示すもの

モデルの「頭の良さ」を測る指標は複数ありますが、学術・一般知識 57 科目を横断評価する MMLU（Massive Multitask Language Understanding）が依然 “共通テスト” 的に重宝されています。

上の棒グラフは各モデルの MMLU 正答率 を比較したものです（2025 年 4 月時点の公開値を 5-shot/1-shot換算で統一）。

モデルMMLU (%)主な特徴
GPT-4.190.2100 万トークン文脈、価格も GPT-4o 比 20%↓
GPT-4o85.7音声・画像も即時応答、安定の万能型
Claude 3 Opus86.8長文読解・多言語に強く企業導入拡大
Mistral Large84.0オープン API 勢で最高水準、費用対効果◎
Llama 3 70B79.5メタ公開の無料モデル、セルフホスティング向け (Stanford CRFM)
Gemini 1.5 Pro75.0200 万トークン長文が武器、コスト低

3. 性能以外の比較ポイント

観点GPT-4.1Claude 3 OpusGemini 1.5 ProMistral LargeLlama 3 70B
最大文脈長1 M200 k (要申請で 1 M)2 M32 k128 k
API 価格 (出力/1M token)$8$75$5$8無料 †
モダリティ文字・画像・音声文字・画像文字文字文字
ライセンスクローズドクローズドクローズドクローズド (API)オープンウェイト

†セルフホスト時はインフラ費用のみ。

4. 便利な使い方ベスト 5

シーン最適モデル理由
① 社内チャットボットClaude 3 Opus or GPT-4.1引用付き回答と高精度 RAG
② 仕様書 → コード自動生成GPT-4.1 / GPT-4oHumanEval/ SWE-Bench の高スコアで実装力◎
③ 大量 PDF 要約Gemini 1.5 Pro200 万トークン一括入力で前処理不要
④ 自社クラウドホストMistral Large / Llama 3 70B重い GPU1 台で運用可・コスト低減
⑤ 多言語 Q&AClaude 3 Opus多言語 MMLU と長文読解に強い

5. モデル選定 3 ステップ

  1. 業務要件を定義 ― 精度重視か、コスト・速度・オンプレ要件か。
  2. PoC ベンチを自作 ― 自社データで RAG/コード生成/チャットを試験し、社内 KPI に直結した指標で比較。
  3. ガバナンス & サービスレベル ― 機密保持契約やリージョン、障害時 SLA を確認。API 型なら複数ベンダー冗長化も有効。

6. まとめ

  • GPT-4.1 が依然トップスコアだが、Claude 3 Opus や Mistral Large も実運用で十分戦力。
  • 超長文処理は Gemini 1.5 Pro が独走、自社ホストは Llama 3 70B が有力。
  • 目的別にモデルを “使い分ける発想” が、2025 年の生成 AI 活用を加速させます。

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