AIツール・システムの総合比較表

# はじめに
AIとどう共存していくか悩み中の [@\_\_\_nix___](https://twitter.com/___nix___) です。

# 背景
AI系のツールやシステムが乱立し、どのモデルがどんな作業に適しているのかも重要になってきました。
日々進化する界隈なので情報だけはしっかりとキャッチアップしてより良い選択をしていく必要があります。

# 概要
そこで、ここではAIに関するツールやシステムを「Perplexity」「Claude」「Qwen」「Gemini」「Genspark」の力を借りて調査、最後のその情報をマージすることで可能な限り嘘が無いようにまとめてみました。

■関連記事
[AIモデル総合比較表](https://qiita.com/___nix___/items/5cd855fe0b3fd505af62)

## 目次
1. [主要AIプロバイダ別モデル一覧](#1-主要aiプロバイダ別モデル一覧)
2. [モデル特性別比較](#2-モデル特性別比較)
3. [用途別最適モデル選択ガイド](#3-用途別最適モデル選択ガイド)
4. [最新トレンドと特徴](#4-最新トレンドと特徴)

## 1. 主要AIプロバイダ別モデル一覧

### OpenAI モデル

| モデル名 | 特徴 | 最適な用途 | コンテキスト | 価格帯 | リリース時期 |
|----------|------|------------|--------------|--------|--------------|
| GPT-4o | マルチモーダル対応、最新最速 | 汎用業務、リアルタイム応答 | 128K | 高 | 2024/5 |
| GPT-4.1 | 指示忠実性向上、長文脈対応 | 開発者向け、構造化タスク | 1M | 高 | 2024/6 |
| GPT-4.1 mini | 性能向上、コスト削減 | 高速開発、効率的応用 | 1M | 中 | 2024/6 |
| GPT-4.1 nano | 最小・最速モデル | 分類、自動補完、リアルタイム | 1M | 低 | 2024/6 |
| o3 | 最高推論能力 | 数学・コーディング・科学 | 200K | 高 | 2025/4 |
| o4-mini | 軽量版、高効率推論 | 高ボリュームタスク | 200K | 中 | 2025/4 |
| o4-mini-high | 高精度版、深い思考 | 数学・理論問題 | 200K | 中高 | 2025/4 |

### Anthropic (Claude) モデル

| モデル名 | 特徴 | 最適な用途 | コンテキスト | 価格帯 | リリース時期 |
|----------|------|------------|--------------|--------|--------------|
| Claude 3.7 Sonnet | 思考モード対応、適応型推論 | 複雑な推論、コーディング | 200K | 高 | 2025/2 |
| Claude 3.5 Sonnet | コーディング特化、視覚理解 | 開発タスク、コード実装 | 200K | 中 | 2024/6 |
| Claude 3.5 Haiku | 高速処理、コスト効率 | リアルタイム対応 | 200K | 低 | 2024/10 |
| Claude 3 Opus | 最高精度、人間的理解 | 高度な分析、研究支援 | 200K | 高 | 2024/3 |

### Google (Gemini) モデル

| モデル名 | 特徴 | 最適な用途 | コンテキスト | 価格帯 | リリース時期 |
|----------|------|------------|--------------|--------|--------------|
| Gemini 2.5 Pro | 思考型モデル、複雑推論 | 深い分析、コード生成 | 1M(2M予定) | 高 | 2025/5 |
| Gemini 2.5 Flash | 高速、効率、思考能力 | アプリ統合、リアルタイム | 1M | 中 | 2025/5 |
| Gemini 1.5 Pro | マルチモーダル、長文処理 | 大規模ドキュメント | 2M | 中高 | 2024/5 |
| Gemini Nano | オンデバイスAI | モバイル特化 | 少量 | 無料 | 2024/5 |

### その他主要モデル

| プロバイダ | モデル名 | 特徴 | 最適な用途 | 価格帯 | リリース時期 |
|------------|----------|------|------------|--------|--------------|
| Meta | Llama 3 70B | 高精度、オープンソース | 研究開発、カスタムAI | 無料 | 2024 |
| Mistral | Mistral Large | 高精度、長文脈 | データ分析、研究 | 低 | 2024 |
| xAI | Grok-1 | 正確な事実情報 | 法務、医療 | 有料 | 2024 |
| DeepSeek | DeepSeek V3 | コスト効率、中国語対応 | 技術文書、多言語 | 低 | 2025/1 |

## 2. モデル特性別比較

### 処理能力別分類

| 分類 | モデル例 | 特徴 | 適した用途 |
|------|----------|------|------------|
| 超大規模 | GPT-4o, Claude 3 Opus | 最高性能、複雑な推論 | 研究、高度な分析 |
| 大規模 | GPT-4.1, Claude Sonnet | バランス型、汎用性高 | 一般業務、開発 |
| 中規模 | GPT-4.1 mini, Claude Haiku | コスト効率、高速 | 日常業務、チャット |
| 小規模 | Gemini Nano, Mistral Small | 軽量、リアルタイム | モバイル、エッジ |

### 特化分野別分類

| 分野 | モデル例 | 特徴 | 用途 |
|------|----------|------|------|
| コーディング | Claude 3.5 Sonnet, Code Llama | コード生成特化 | 開発支援 |
| 長文処理 | Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus | 長文脈理解 | 文書分析 |
| マルチモーダル | GPT-4o, Gemini Pro | 画像・音声対応 | 複合タスク |
| リアルタイム | Gemini Flash, Claude Haiku | 高速応答 | チャットボット |

## 3. 用途別最適モデル選択ガイド

| 用途 | 最適モデル | 次点モデル | 選択理由 |
|------|------------|------------|----------|
| 企業ドキュメント処理 | Claude 3.7 Sonnet | Gemini 2.5 Pro | 長文理解と200Kコンテキスト |
| 数学・科学問題解決 | o3 | DeepSeek R1 | 最高の推論能力 |
| コンテンツ創作 | GPT-4.1 | Claude 3.5 Sonnet | 創造性と品質のバランス |
| コード開発/デバッグ | Claude 3.5 Sonnet | DeepSeek Coder | 高いコード性能 |
| マルチメディア処理 | Gemini 2.5 Pro | GPT-4o | 優れたマルチモーダル能力 |
| リアルタイム応答 | Gemini 2.0 Flash-Lite | Claude 3.5 Haiku | 最速レスポンス |
| 大規模データ分析 | Gemini 1.5 Pro | Llama 4 Scout | 2Mコンテキスト対応 |
| コスト効率重視 | DeepSeek R1 | Qwen-2.5 Coder | 低コストで高性能 |

## 4. 最新トレンドと特徴

### 主要トレンド

1. **コンテキスト長の拡大**
   - Gemini 1.5 Proの2Mトークン
   - GPT-4.1の1Mトークン
   - 長文処理能力の大幅向上

2. **マルチモーダル化**
   - テキスト、画像、音声の統合処理
   - より自然な対話と理解

3. **特化型モデルの進化**
   - コーディング特化（Claude 3.5 Sonnet）
   - 数学・推論特化（o3）
   - リアルタイム処理特化（Gemini Flash）

4. **コスト効率の向上**
   - 軽量モデルの性能向上
   - 効率的な推論処理
   - オンデバイスAIの普及

### 選択時の考慮点

1. **用途に応じた選択**
   - 処理速度 vs 精度
   - コスト vs 性能
   - コンテキスト長の要件

2. **統合と連携**
   - 既存システムとの連携
   - API対応状況
   - カスタマイズ性

3. **セキュリティとプライバシー**
   - データ処理ポリシー
   - エンタープライズ対応
   - コンプライアンス

## 注意事項
- モデルの性能や価格は頻繁に更新されます
- 実際の利用時は最新の情報を確認してください
- 一部のモデルは地域によって利用制限があります 

# 終わりに
如何でしたでしょうか。
少しでも皆様閲覧者の一助になれば幸いです。

# 一言
一歩間違えれば「ゴミ」です。
思うところがあれば [@\_\_\_nix___](https://twitter.com/___nix___) をフォローしてコメント入れてあげてください。或いは記事に対してリアクションをお願い致します。