【最新LLMモデル】最近のLLMモデルの更新をまとめた(2025.5月)

| 企業名     | モデル名           | リリース日       | 特徴                                           |
|------------|--------------------|------------------|------------------------------------------------|
| OpenAI     | GPT-4.1 / mini     | 2025年5月        | 高精度な推論、軽量版あり                       |
| Google     | Gemini 2.5 Pro     | 2025年5月    | Deep Thinkモード、音声出力、多言語対応         |
| Anthropic  | Claude 3.5 Sonnet  | 2024年6月21日    | 高速・コスト効率良、中間モデル                 |
| Meta       | LLaMA 3.3          | 2024年12月6日    | 低コスト、高性能、オープンソース               |
| Mistral    | Mixtral 8x22B      | 2024年4月17日    | SMoEアーキテクチャ、コスト効率高               |



# OpenAI
### GPT-4.1（2025年5月リリース）
知識カットオフは2024年に更新されったのですが，このたびUIで利用可能になりました．
GPT-4.1 miniは引き続きAPIのみの提供みたいです．

### 構築時の特徴:
- GPT-4.5およびGPT-4oからの改良を加えたモデルで、より高精度な推論と効率的な処理を実現

### モデルの特徴
- 1Mのトークンのコンテキストウィンドウを持ち，長文能力が向上
- ChatGPTやAPI経由での利用が可能
- テキスト、推論、コーディングタスクにおいて高い精度を実現

### GPT-4.1 mini（2025年5月リリース）
### モデルの特徴
- GPT-4.1 miniは、軽量化されたバージョンで、リソース制限のある環境でも利用可能
- ChatGPTやAPI経由での利用が可能

### 各ベンチマーク

![スクリーンショット 2025-05-21 22.06.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2122091/25cf1910-27d6-4001-a845-1adf1d65d492.png)

![スクリーンショット 2025-05-21 22.06.55.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2122091/6e3710c2-331a-4dbc-9e6b-ef41bd63e917.png)

![スクリーンショット 2025-05-21 22.07.15.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2122091/0f1394e3-290b-4d7b-8824-9ff13b2c841a.png)

今回合わせてコーディングのエージェント<font color="#1e90ff">**Codex**</font>も利用可能になりました．

### Codexとは？
クラウドベースのAIコーディングエージェントです。ChatGPTに統合され、自然言語での指示からコードの生成、バグ修正、テストの実行、プルリクエストの提案など、ソフトウェア開発の多岐にわたるタスクを自動化します。各タスクはユーザーのリポジトリをプリロードした安全なサンドボックス環境で実行されます。

#### 主な機能

- 自然言語からのコード生成：ユーザーの指示を理解し，対応するコードを生成します．
- バグの検出と修正：コード内の問題を特定し，自動的に修正します．
- 自動テストの実行：生成したコードに対してテストを実行し，品質を保証します．
- プルリクエストの提案：コードの変更点をまとめ，レビュー用のプルリクエストを作成します．
- コードベースの理解と質問応答：ユーザーのコードベースを解析し，関連する質問に回答します．
- **複数タスクの並列処理**：複数の開発タスクを同時に処理し，効率を向上させます．

#### 技術的背景

- モデル：Codexは，OpenAIのo3推論モデルをソフトウェアエンジニアリング向けに最適化した「codex-1」に基づいています．
- トレーニング：実際のコーディングタスクに対する強化学習を通じて，指示への忠実な従い方や人間らしいコードスタイルの生成を学習しています．
- 実行環境：各タスクはクラウド上の仮想コンピュータ内で実行され，ユーザーの開発環境を再現します．

## 利用可能なプラン

Codexは以下のChatGPTプランで利用可能です：

- **ChatGPT Pro**
- **ChatGPT Team**
- **ChatGPT Enterprise**

今後，**ChatGPT Plus**および**ChatGPT Edu**への展開も予定されています．

## セキュリティと制限

- **インターネットアクセスの制限**：セキュリティ確保のため，Codexはインターネットへのアクセスが制限されています．
- **依存関係のホワイトリスト化**：使用可能なライブラリやパッケージはホワイトリストで管理され，不正なコードの実行を防ぎます．
- **タスクの実行時間**：各タスクの実行時間は1分から30分程度で，ユーザーの作業を妨げることなくバックグラウンドで処理されます．



[OpenAI公式発表](https://openai.com/index/gpt-4-1/)

# Google
### Gemini 2.5 Pro（I/O Edition)
- 発表日：2025年5月6日（Google I/O 2025に先立ち早期アクセス提供）  
- リリース予定：2025年5月20日（Google I/O 2025にて正式発表予定）

### 構築の際の特徴
- コーディング能力の強化：特にインタラクティブなウェブアプリの構築において，コード変換，編集，複雑なエージェントワークフローの開発などの能力が大幅に向上
- マルチモーダル推論能力の向上：テキスト，画像，動画など多様な情報源からの複雑な問題を理解し，処理する能力が強化
- 大規模コンテキストウィンドウ：最大100万トークンのコンテキストを処理可能

### 最新モデルの特徴
- Deep Thinkモード：複雑なタスクを効果的に処理するための高度な推論機能
- 音声出力と感情認識：ネイティブな音声出力と感情に基づいた対話が可能
- 多言語対応**：40以上の言語に対応し，グローバルなユーザーに対応
- Geminiアプリとの統合：Canvas機能を活用し，プロンプト一つでインタラクティブなウェブアプリを構築可能

### ベンチマークの結果
- WebDev Arena Leaderboard：前バージョンより147 Eloポイント向上し，首位を獲得
- VideoMMEベンチマーク：84.8%のスコアを記録し，動画理解の分野で最先端のパフォーマンスを達成

[Google公式](https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-pro-updates/)

# Anthropic

### Claude 3.5 Sonnet（2024年6月21日リリース）

### 構築時の特徴
- **200Kトークンのコンテキストウィンドウ**：長文の処理や複雑なタスクに対応．
- **高速化とコスト効率の向上**：前モデルClaude 3 Opusと比較して2倍の速度，5分の1のコストで動作．
- **マルチモーダル対応**：テキストと画像の両方を処理可能．

### モデルの特徴
- **高度な推論能力**：大学院レベルの推論（GPQA），学部レベルの知識（MMLU），コーディング能力（HumanEval）で高評価．
- **「Artifacts」機能**：生成されたコンテンツのリアルタイム更新が可能．
- **アクセス方法**：Claude.ai，Claude iOSアプリ，Anthropic API，Amazon Bedrock，Google CloudのVertex AIを通じて利用可能．

### ベンチマーク結果
- **SWE-bench Verified**：49%（従来の最高スコア45%を上回る） ([anthropic.com](https://www.anthropic.com/engineering/swe-bench-sonnet?utm_source=chatgpt.com))．
- **HumanEval**：93.7%（Python関数の正確な生成能力を評価） ([anthropic.com](https://www.anthropic.com/news/github-copilot?utm_source=chatgpt.com))．

[Anthropic公式：Claude 3.5 Sonnet](https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet)

# Anthropic

### Claude 3.5 Sonnet（2024年6月21日リリース）

### 構築時の特徴
- **Claude 3ファミリーの中間モデル**として位置づけられ，バランスのとれた性能とコスト効率を実現．
- **200Kトークンのコンテキストウィンドウ**を持ち，長文の処理や複雑な推論にも対応可能．
- Claude 3 Opusより**2倍高速**で，**コストは約5分の1**と大幅な改善．

### モデルの特徴
- **マルチモーダル対応**：テキストと画像の両方を処理可能．
- **高度な推論能力**：大学院レベルの質問応答（GPQA），大学学部レベルの知識（MMLU），コーディングスキル（HumanEval）で高評価．
- **Artifacts機能**：Claude.ai上で，ユーザーが生成したコンテンツをリアルタイムで更新・管理できる新機能．
- **Claude 3.5シリーズの先駆け**として，他のClaude 3.5（Opus，Haiku）のリリースに先駆けて登場．

### ベンチマーク結果
- **SWE-bench Verified**：49％（従来の最高スコア45％を上回る）．
- **HumanEval**：93.7％（Pythonコード生成の精度を測るベンチマーク）．

# Meta

### LLaMA 3.3（2024年12月6日リリース）

### 構築時の特徴
- **70Bパラメータのモデル**：MetaのLLaMA 3.1 405Bモデルと同等の性能を、より小さなモデルサイズで実現． :contentReference[oaicite:0]{index=0}
- **Grouped-Query Attention（GQA）**：推論のスケーラビリティを向上させるためにGQAを採用． :contentReference[oaicite:1]{index=1}
- **128Kトークンのコンテキストウィンドウ**：長文の処理や複雑なタスクに対応可能． :contentReference[oaicite:2]{index=2}
- **15兆トークン以上のデータで事前学習**：公開データを中心に大規模なデータセットで学習． :contentReference[oaicite:3]{index=3}

### モデルの特徴
- **指示追従能力の向上**：自然言語の指示を正確に解釈し、実行する能力が強化． :contentReference[oaicite:4]{index=4}
- **多言語対応**：英語，ドイツ語，フランス語，イタリア語，ポルトガル語，ヒンディー語，スペイン語，タイ語など、複数の言語に対応． :contentReference[oaicite:5]{index=5}
- **コード生成能力**：HumanEvalで89.0、MBPP EvalPlusで88.6のスコアを達成し、コード生成タスクで高い性能を示す． :contentReference[oaicite:6]{index=6}
- **オープンソースライセンス**：商用利用可能なカスタムライセンスで提供． :contentReference[oaicite:7]{index=7}

### ベンチマーク結果
- **IFEval（指示追従）**：92.1
- **HumanEval（コード生成）**：89.0
- **MBPP EvalPlus（コード生成）**：88.6
- **MGSM（多言語数学）**：91.6
- **MMLU（一般知識）**：一部の評価でGemini 1.5 ProやGPT-4を上回る性能を示す． :contentReference[oaicite:8]{index=8}

[Meta公式：LLaMA 3.3の発表](https://ai.meta.com/blog/future-of-ai-built-with-llama/)

# Mistral

### Mixtral 8x22B（2024年4月17日リリース）

### 構築時の特徴
- **Sparse Mixture-of-Experts（SMoE）アーキテクチャ**：8つのエキスパートのうち2つをトークンごとに選択し、最大1410億パラメータのうち約390億パラメータをアクティブに使用．これにより、高性能と効率性を両立．
- **64Kトークンのコンテキストウィンドウ**：長文処理や複雑なタスクに対応可能．
- **Apache 2.0ライセンス**：オープンソースで商用利用も可能．

### モデルの特徴
- **多言語対応**：英語，フランス語，ドイツ語，イタリア語，スペイン語などに対応．
- **高い推論能力**：複雑な自然言語処理タスクやコード生成，数学的推論に優れた性能を発揮．
- **高いコスト効率**：同等の性能を持つ他の大規模モデルと比較して，推論コストが低い．

### ベンチマーク結果
- **MMLU（5-shot）**：77.81
- **HellaSwag（10-shot）**：88.73
- **Winogrande（5-shot）**：84.53
- **GSM8k（5-shot）**：74.15
- **TruthfulQA（0-shot）**：51.08
- **AI2 Reasoning Challenge（25-shot）**：70.48


[Mistral公式：Mixtral 8x22Bリリース](https://docs.mistral.ai/getting-started/changelog/)