GPT-4.5対クロード3.7ソネット：AIの進化を深く掘り下げる
OpenAIのGPT-4.5は、マイナーアップデートながら、幻覚の軽減や自然な会話の強化などの改善を誇っている。一方、AnthropicのClaude 3.7 Sonnetは、その卓越したコーディング能力とコストパフォーマンスで注目を集めている。両モデルとも、開発者や研究者から最先端のAIソリューションを求める企業まで、幅広いユーザーに対応している。
これらのモデルがAIで可能なことの限界を押し広げるにつれて、様々な業界における期待や用途が再形成され、近い将来さらに大きな変革をもたらす舞台が整いつつある。
GPT-4.5とクロード3.7ソネットの主な特徴
GPT-4.5とクロード3.7ソネットは、それぞれ独自の強みを持ち、AIの展望に大きな進歩をもたらす。GPT-4.5は、OpenAIの「これまでで最大かつ最も知識豊富なモデル」として説明されており、教師なし学習を拡張することに重点を置き、幻覚を減らしつつ、単語の知識と直感を強化します。このモデルは推論能力を向上させ、より深い文脈理解によってチャットでの対話を強化することに優れています。
一方、クロード3.7ソネットは、画期的なハイブリッド推論モデルを導入しており、素早い応答と、段階を追った拡張的な思考の両方を可能にしています。特にコーディングとフロントエンド・ウェブ開発で輝きを放ち、優れた指示追従能力と一般的な推論能力を発揮します。
主な改善点
- GPT-4.5：教師なし学習と会話機能の強化
- クロード3.7ソネット高度なハイブリッド推論と優れたコーディング能力
- 両方のモデル改善されたマルチモーダル能力と適応的推論
パフォーマンスと評価
| タスク | GPT-4.5（対4o） | クロード 3.7 ソネット* （対 3.5） |
|---|---|---|
| コーディング | 向上 | 大幅に上回る |
| 数学 | 中程度の改善 | AIME’24の問題で改善 |
| 理由 | 同様のパフォーマンス | 同様のパフォーマンス |
| マルチモーダル | 同様のパフォーマンス | 同様のパフォーマンス |
* 思考を広げずに
GPT-4.5では、チャットでの対話が顕著に改善され、幻覚が減少しました。人間のテスターは、以前のモデルと比べてより正確で事実に基づいていると評価しており、より信頼できる会話パートナーとなっています。
一方、クロード3.7ソネットは、リアルタイム・アプリケーションやコーディング・タスクで卓越した効率性を発揮。SWE-bench VerifiedとTAU-benchで最先端の性能を達成し、ソフトウェアエンジニアリングと複雑な問題解決におけるその能力を示しています。さらに、GPT-4.5と比較してスループットが高いため、迅速な応答や大量のデータ処理を必要とするタスクに特に適しています。
ソースアンソロピック
価格とアクセシビリティ
GPT-4.5は、素晴らしい能力を誇る一方で、高額な値札が付いている。GPT-4.5の価格は前モデルのGPT-4の75倍で、その大幅な値上げを正当化する明確な理由もない。この価格戦略は、多くの潜在的なユーザーへのアクセスを制限するかもしれない。
対照的に、クロード3.7ソネットはより手頃なオプションを提供している。その価格体系はかなり競争力がある：
- GPT-4.5と比べ、投入トークンが25倍安い
- 出力トークンが10倍安い
- 具体的な価格設定：100万投入トークンあたり3ドル、100万出力トークンあたり15ドル
GPT-4.5は現在、GPT Proユーザーと開発者がAPI経由でアクセス可能で、Plusユーザー、教育機関、チームにもアクセスを拡大する予定です。一方、クロード3.7ソネットは、クロードの全プラン（フリー、プロ、チーム、エンタープライズ）、およびAnthropic API、Amazon Bedrock、Google CloudのVertex AIを通じて、より幅広いアクセスを提供しています。
このような価格設定や利用しやすさの違いは、各モデルの潜在的な普及率やユースケースに大きく影響し、クロード3.7ソネットは、費用対効果や幅広い利用可能性から、より幅広いユーザーにアピールできる可能性がある。
使用例
GPT-4.5とクロード3.7ソネットはともに、多様な実世界のアプリケーションに対応するユニークな機能を備えています。GPT-4.5は高度な会話パートナーとして優れており、精度と幻覚の低減において従来のモデルを上回っています。文脈理解の向上により、カスタマーサービス、コンテンツ作成、パーソナライズされた学習体験に理想的です。
一方、クロード3.7ソネットは、コーディングとソフトウェア開発の領域で輝いている。クロード・コードで実証されたそのエージェント的コーディング機能は、コードの検索、テストの実行、コマンドラインツールの使用などのタスクを自動化する。これは、開発プロセスの合理化を目指す企業にとって、非常に貴重な資産となる。
今後の展望と結論
GPT-4.5とクロード3.7ソネットのリリースは、AI開発における重要なマイルストーンであり、さらなる画期的な進歩のための舞台となる。GPT-4.5はマイナーアップデートと見られているが、推論能力を強化した将来のモデルの基礎を築くものである。ハイブリッド推論モデルを持つClaude 3.7 Sonnetは、AIの状況にダイナミックな変化をもたらし、将来の開発の方向性に影響を与える可能性がある。
これらのモデルが進化を続けるにつれて、教師なし学習、推論能力、タスク固有の最適化がさらに改善されることが予想される。教師なし学習と推論の相補的な性質は、将来のAIモデルがさらに洗練された問題解決能力を示す可能性が高いことを示唆している。
