主要AIモデルのベンチマーク比較：GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.5 Flash vs Grok 4.3 vs DeepSeek V4

コーディング性能

LLMの評価で最も差が出やすい分野のひとつがコーディングです。

Claude Opus 4.7はここで特に強い結果を示しています。

• SWE‑Bench Pro：64.3%

このベンチマークでは、モデルがオープンソースプロジェクトの実際の問題を修正できるかが測定されます。

GPT‑5.5は同じベンチマークでは

• 58.6%

とやや低いものの、開発作業全体では非常に強く、例えばターミナル操作の自動化などを評価する

• Terminal‑Bench 2.0：82.7%

でトップの結果を出しています。

Gemini 3.5 Flashも

• SWE‑Bench Pro：55.1%

と健闘しており、高速モデルとしてはかなり高い性能といえます。

一方で

Grok 4.3のコーディング系ベンチマークは、SWE‑Benchなどの共通テストではなく

• IFBench：81%
• τ²‑Bench（通信タスク）：98%

など独自寄りの評価が多く、他モデルと直接比較しにくい点があります。

DeepSeek V4については、公開されているコーディングベンチマークの多くが内部テスト由来で、第三者による再現がまだ十分ではありません。

エージェント型ワークフローとツール利用

最近のAI評価では「ツールを使いながら複数ステップの作業を完了する能力」が重要視されています。

Googleの公開評価では、Gemini 3.5 Flashがこの分野で高い結果を出しています。

• MCP Atlas：83.6%
• Toolathlon：56.5%

これらは複数ツールを連携させる実務ワークフローを想定したベンチマークです。

一方、GPT‑5.5は知識労働型タスクを測る

• GDPval：84.9%（勝利または同率）

という結果が公開されています。

Claude Opus 4.7もPC操作タスクで強く、

• OSWorld‑Verified：78.0%

を記録しています。

コンテキスト長・速度・コスト

ベンチマークだけでは、実際の導入のしやすさは分かりません。

Grok 4.3は長いコンテキスト処理を重視したモデルです。

• 最大コンテキスト：100万トークン
• 価格：入力100万トークンあたり約1.25ドル、出力約2.50ドル

とされており、大量テキスト処理ではコスト効率が強みになる可能性があります。

Gemini 3.5 Flashは高速推論を目的に設計されており、Googleは他のフロンティアモデルよりも大幅に高速だと説明しています。

DeepSeekのモデルは一般に

• 低コスト
• オープンウェイト（またはそれに近い配布形態）

を重視する傾向があり、自社インフラでの運用を検討する企業にとって魅力になる場合があります。

DeepSeek V4の独立評価

DeepSeek V4について比較的信頼度の高い評価は、米国国立標準技術研究所（NIST）のCAISIプログラムによるものです。

この評価では次のように報告されています。

• DeepSeek V4は中国モデルの中では最も高性能
• しかし最先端モデルより約8か月遅れていると推定

また、DeepSeekが公開したベンチマークは、CAISIの独立評価よりも強く見える傾向があるとも指摘されています。

モデル比較が難しい理由

AIモデルの比較が難しい理由はいくつかあります。

• ベンチマークのバージョンが異なる（例：Terminal‑Bench 2.0と2.1）
• 一部は企業自身が実施した評価
• Eloスコアとパーセンテージなど指標の形式が違う

このため、厳密な「1位〜5位ランキング」を作るのは慎重に扱う必要があります。

現時点の総合的な読み取り

公開データから見える傾向をまとめると次の通りです。

• GPT‑5.5：知識業務・推論・エージェント作業を含む総合性能で最も強い。
• Claude Opus 4.7：SWE‑Benchなど実務コーディングで最も強いシグナル。
• Gemini 3.5 Flash：高速モデルながらトップモデルにかなり近い性能。
• Grok 4.3：長いコンテキストと価格面が特徴だが共通ベンチマークは少なめ。
• DeepSeek V4：中国系モデルでは最も強いが、独立評価では最先端よりやや遅れ。

最終的に「最適なモデル」は用途次第です。コーディングエージェント、研究支援、長文解析、低コスト運用など、ワークロードによって選択は変わります。