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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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6件の記事

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#Claude#LLM#AI駆動開発#Gemini#ベンチマーク#エージェント#GPT#コスト分析#推論メカニズム#GPT-5.4
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Qiita4月1日· 1分で読める中級

大規模言語モデル比較:長文生成におけるGemini 3.1, Claude Sonnet 4.5, OpenAI o4, GPT-5.2の性能、コスト、推論メカニズム

Gemini 3.1、Claude Sonnet 4.5、OpenAI o4、GPT-5.2の長文生成性能をコスト・推論メカニズムで比較します。各モデルのコンテキストウィンドウ(1M~40万トークン)、APIコスト(入力$1.10~$21/百万トークン)、強みの違いを整理し、プロジェクト選定の判断軸を提示しています。

#LLM#モデル比較#Gemini
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Qiita3月24日· 2分で読める中級🔥 注目

GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro ── 2026年2-3月の3大モデルを徹底比較

2026年2-3月にGPT-5.4・Claude Opus 4.6・Gemini 3.1 Proが相次ぎリリースされました。SWE-bench Verifiedでは両者とも80%超を達成し、コード自動修正が現実的になっています。本記事は単なるスコア比較ではなく、各社の戦略的意図を分析。OpenAIはエージェント制空権、AnthropicはClaude Codeによる開発者体験の囲い込み、GoogleはWorkspace統合による実務浸透と、「モデル性能」より「エコシステム戦略」で差別化していることを指摘します。ベンチマーク詳解と価格表で、ツールチェーン選定の実践的判断軸が得られます。

#GPT-5.4#Claude#Gemini
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Qiita3月23日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Sonnet 4.6 vs Opus 4.6:週次記事生成の速度・品質を実測比較し、2モデル直列運用に落ち着いた話

Claude Sonnet 4.6とOpus 4.6で週次記事生成タスクを実測比較した実践レポートです。Sonnetは15~20分で高速処理、Opusは30分かかるが人間味のある文章を生成することをGeminiのクロスレビューで確認。最終的に「Sonnetでドラフト→Opusで最終調整」の直列運用に落ち着き、バランスの取れた約20~25分の運用フローを確立しています。

#Claude#モデル比較#AI駆動開発
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Qiita3月9日· 2分で読める中級🔥 注目

Opus vs Sonnet ── AIの「安い方」でコード書かせたら、たった1テスト差だった件

ClaudeのOpus 4.6とSonnet 4.6でコード生成能力を比較した実験結果です。4言語×5回の同一条件で総合スコアは133対132と僅差でしたが、失敗パターンが異なります。Opusは致命的な1回の大失敗、Sonnetは小さなバグが毎回散在。ビルド失敗は即座に気づけますが、テスト7項目中6項目が通るバグは見逃しやすく、実務ではSonnetの方が怖いという実践的な知見が得られます。

#Claude#AI駆動開発#モデル比較
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Zenn3月7日· 2分で読める中級

Codex GPT-5.4、Claude Codeとガチで互角だった件

Codex GPT-5.4がClaude Codeと遜色ない性能を発揮していることを実検証したレポートです。要件理解度の深さ、Pythonicなコード生成、デバッグ能力で互角の実力を確認。MCPやプラグイン連携ではClaude Codeが優位ですが、純粋なコア能力ではCodex GPT-5.4が急速に追い上げており、複数のAIを使い分ける時代の到来を示唆しています。

#Claude Code#Codex GPT#AI駆動開発
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Qiita3月7日· 2分で読める中級🔥 注目

ChatGPTの各モデルはいつ提供されたのか?主要モデルの年表を図で整理してみた

ChatGPTのモデル進化を2022年11月から2026年3月までの年表で整理した記事です。GPT-3.5→GPT-4(約2年間)→GPT-4o→o系推論モデル→GPT-5系という流れを図解で可視化。2024年以降は「通常系」と「推論系」に分化し、GPT-5からはInstant/Thinking/Proのような用途別構成へ進化した点が興味深いです。モデル選択に迷うエンジニアの参考になります。

#GPT-4#GPT-5#ChatGPT
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