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GPT-4o vs Claude Sonnet vs Gemini、バイク画像認識で比較してみた
AI要約
バイク画像認識の実装でClaude Sonnet→Gemini→GPT-4oと乗り換えた実体験レポートです。Claude Sonnetは精度がイマイチ(5回中1回正解)、Geminiはモデル名頻繁変更と429エラーの無料枠制限で断念。GPT-4oは高精度で$0.01〜0.02/回と安く、設定ファイル化によるモデル管理のベストプラクティスも学べます。
AI要約
バイク画像認識の実装でClaude Sonnet→Gemini→GPT-4oと乗り換えた実体験レポートです。Claude Sonnetは精度がイマイチ(5回中1回正解)、Geminiはモデル名頻繁変更と429エラーの無料枠制限で断念。GPT-4oは高精度で$0.01〜0.02/回と安く、設定ファイル化によるモデル管理のベストプラクティスも学べます。
国産LLM「LLM-jp-4」が日本語MT-Benchで7.82をスコアし、GPT-4oの7.29を上回りました。MoE構造で320億パラメータながら38億のみアクティブとなり、推論コストは8B級。日本語特化トークナイザーと11.7兆トークンの訓練により、言語効率の課題を根本解決。英語性能も同等維持で、実務での採用可能性が大きく高まっています。