GPT-4.5とGemini 2.5 Proの違いは何ですか?

GPT-4.5とGemini 2.5 Proは、現在利用可能な最も先進的な大規模言語モデル（LLM）の4.5つであり、それぞれAI機能の拡張に対する独自のアプローチを示しています。OpenAIとGoogle DeepMindによってそれぞれリリースされたこれらのLLMは、推論、マルチモーダル理解、そして実世界への応用におけるパフォーマンスの新たなベンチマークを確立しました。この記事では、GPT-2.5とGemini XNUMX Proの起源、アーキテクチャ、機能、そして実用的なトレードオフを検証し、包括的な比較を行います。

GPT-4.5とは何ですか？

GPT-4.5は、OpenAI最大規模かつ最も高性能なチャット最適化モデルとして導入され、当初はProユーザー向けの研究プレビューとして提供されます。27年2025月4日にリリースされたGPT-4.5は、事前学習データと最適化手法の両方をスケーリングすることでGPT-XNUMXを拡張し、パターン認識の向上、幻覚の減少、そしてより幅広い一般知識基盤を実現します。初期テスターからは、インタラクションがより自然で直感的になったという報告があり、ライティング支援、コード生成、問題解決といったタスクを強化する「EQ（感情的知性）」の強化が示されています。OpenAIの安全性評価では、安全でない出力のインスタンスが減少していることが示されており、GPT-XNUMXは人間の意図をより強固に反映するための一歩と位置付けられています。

OpenAIのラインナップの中で最も洗練された教師なし学習モデルであるにもかかわらず、GPT-4.5は、その長所と限界に関するフィードバックを集めるための研究プレビューとしてリリースされました。初期の評価では、ユーザーの意図を汲み取り、ニュアンスに富んだ応答を生成し、事実誤認を減らす能力が向上していることが強調され、GPT-4以前のGPT-4.5で見られたいくつかの限界が解消されました。しかし、OpenAIはGPT-1が「応答前に考える」わけではないことを明確に述べ、推論中心のモデル（o3やoXNUMX-miniなどの派生モデル）は依然として独自の研究分野であることを強調しました。

Gemini 2.5 Proとは

GoogleのGemini 2.5 Proは、Google I/O 2025（20年2025月2.0日）でデビューしました。ネイティブのマルチモーダルサポート、推論機能、そして複雑なタスクに対応する全く新しい「Deep Think」モードを備え、「最も先進的なGeminiモデル」と謳われています。以前のGeminiリリース（例：2025年初頭のGemini XNUMX FlashおよびPro）をベースに、Google DeepMindはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを統合し、入力の種類（テキスト、音声、画像、動画、コード）に基づいて関連する神経経路を活性化することで、効率と精度の両方を最適化します。

GPT-4.5の教師なし学習に重点が置かれていたのとは異なり、Gemini 2.5 Proは推論ベンチマークで優れた性能を発揮するように特別に設計されており、数学、コーディング、事実検索、マルチモーダル理解といった幅広いタスクにおいて競合他社を凌駕しています。また、膨大なコンテキストウィンドウ（デフォルトで1万トークン、2万トークンまで拡張可能）を備えており、コードリポジトリ全体、長文ドキュメント、あるいは数時間にわたる音声トランスクリプトを2.5回のセッションで処理することが可能です。Gemini 2025 Proの一般提供はXNUMX年XNUMX月に予定されており、すべてのユーザーに無料でアクセスが提供されます。Google One AI Premiumの加入者は、より高いレート制限と拡張機能を利用できます。

クイック比較

GPT-4.5 vs Gemini 2.5 Pro: アーキテクチャとトレーニング方法論

GPT-4.5のトレーニングとアーキテクチャ

OpenAIのGPT-4.5は、教師なし学習のスケーリングと将来の推論機能への準備という、4つの補完的なパラダイムに基づいています。Microsoft Azure AIスーパーコンピュータを活用することで、事前学習データセットと計算リソースが大幅に拡張されました。GPT-4.5では教師なし学習と人間によるフィードバックによる強化学習（RLHF）の組み合わせを優先していましたが、GPT-4.5ではより広範な教師なし事前学習を重視し、ニュアンスのある世界モデルを捉えています。学習後の微調整は人間の好みに焦点を当て、共感的かつ協調的な行動を強化します。GPT-XNUMXは推論時に明示的な思考連鎖推論を実行しませんが、パラメータ数の増加とデータの多様性により、創造的かつ会話的な状況において、より一貫性があり、文脈を考慮した出力が得られます。

Gemini 2.5 Proのトレーニングとアーキテクチャ

Gemini 2.5 Proは、ベースモデルの改良とトレーニング後の広範な最適化を融合させたもので、「Gemini 2.5」と呼ばれています。事前トレーニング中に、DeepMindはパラメータ数とマルチモーダルアライメントを増加させ、モデルが異種データタイプを取り込み、推論できるようにしました。2025年XNUMX月に導入された「Deep Think」モードは、明示的な推論パイプラインでGeminiのアーキテクチャを強化します。モデルは複雑なタスクを解決するために、思考の連鎖に似ていますが、メインの推論に統合された中間的な「思考」ステップを生成できます。トレーニング後のアライメントでは、人間が関与する評価を採用し、安全性と事実性を向上させます。その結果、大規模なデータセット、コードベース、メディア入力を同時に分析できるモデルが実現し、推論、コーディング、マルチメディア生成のための柔軟なツールとして位置付けられています。

GPT-4.5 vs Gemini 2.5 Pro: 推論、コーディング、マルチモーダルタスク?

推論ベンチマーク

純粋な推論タスクでは、Gemini 2.5 Proは一貫してGPT-4.5を上回っています。知識の限界を押し広げるために設計されたデータセットであるHumanity's Last Examでは、Gemini 2.5 Proはツールを使用せずに18.8%の合格率を達成していますが、GPT-1は4.5%のスコアを獲得しています。Googleの社内評価では、Gemini 6.4 ProはClaude 2.5やGrok 3.7 Betaなどの他のライバルよりも優れています。対照的に、GPT-3は推論ベンチマークでGPT-4.5よりも改善を示していますが、直接的な記号的または論理的タスクではなく、直感的な会話に重点を置いています。初期テストでは、GPT-4は競争力のある点数（例：GPQA科学で4.5%）を獲得していますが、GPQAダイヤモンドではGeminiの71.4%にまだ遅れをとっています。

数学と科学のベンチマーク

Gemini 2.5 Proは数学に優れており、AIME 92.0で2024%、AIME 86.7（pass@2025）で1%を達成しています。一方、GPT-4.5はAIME 36.7で2024%にしか達せず、AIME 2025については公表されていません。科学ベンチマークでは、Geminiの単発GPQAダイヤモンドスコアは84.0%で、GPT-4.5の71.4%を上回っています。この差は、STEMに特化したデータセットの専門的なトレーニングとDeep Think推論メカニズムに起因する、Geminiの高度な数学的推論と科学的問題解決能力を浮き彫りにしています。GPT-4.5の改善はGPT-4と比較して顕著ですが（GPQAで53.6%から71.4%に）、厳密な学術的タスクには依然として最適ではありません。

コーディングとエージェントタスク

コーディングとエージェントのベンチマークでは、Gemini 2.5 Proが再びリードしています。エージェントコード評価の標準であるSWE-Bench Verifiedでは、カスタムエージェント設定でGeminiは63.8%のpass@1を達成しましたが、GPT-4.5は38.0%でした。また、Geminiはコード編集においてAider Polyglotで74.0%のwhole/diffを記録しており、GPT-4.5の44.9%のdiffを大きく上回っています。ライブコーディングチャレンジ（LiveCodeBench v5）では、GPT-4.5のパフォーマンスは公表されていませんが、GPT-4はコード編集タスクで44%のスコアを獲得しました。これは、GPT-4.5が約45～50%に達する可能性があることを示唆しており、それでもGeminiの70.4%を下回っています。より大きなコンテキストウィンドウ（1万トークン）により、Geminiは大規模なコードベースをネイティブに処理および編集できます。コンテキストウィンドウが短い GPT-4.5 は、長いコードに対してチャンク化戦略に依存しているため、エージェント機能の規模が制限されます。

マルチモーダル機能

Gemini 2.5 Proは、本質的にマルチモーダル入力（テキスト、オーディオ、画像、ビデオ）をサポートし、視覚推論ベンチマークでGPT-4.5よりも優れています。MMMUでは、Geminiは81.7％（単一試行）のスコアを記録しますが、GPT-4.5は74.4％を記録します。画像理解（Vibe-Eval）では、Geminiは69.4％に達しますが、GPT-4.5は公開されたパフォーマンスがありません。Geminiの1万トークンウィンドウにより、大規模なメディアシーケンスを同時に分析できます。GPT-4.5は画像入力とファイルのアップロードをサポートしていますが、起動時にはビデオまたはオーディオ処理はありません。Geminiのマルチモーダル統合は、Google AI Studioなどのアプリのネイティブオーディオ出力とリアルタイムビデオ分析にまで拡張されており、クロスモーダル推論と複雑な入力を伴うクリエイティブタスクで優位性を発揮します。

GPT-4.5 vs Gemini 2.5 Pro: 実用的なアプリケーションと使用方法

GPT-4.5の応用：ライティング、プログラミング、コラボレーション

OpenAIは、GPT-4.5の創造的なコラボレーションと感情的知能の強みを強調しています。早期導入者は、改善された「EQ」と微妙な手がかりの理解力により、マーケティングコピーの下書き、文献の推敲、創造的なストーリーラインの生成など、微妙なライティングタスクにGPT-4.5を使用しています。プログラミングにおいて、GPT-4.5は開発者のデバッグガイド、コードリファクタリング、アルゴリズムの説明に優れていますが、大規模なコードベースではGeminiに劣ります。GPT-XNUMXはChatGPTと統合されているため、ファイルや画像のシームレスなアップロードが可能になり、ユーザーは同じチャットインターフェース内でドキュメント、デザインアセット、データ分析を反復処理できます。ユースケースは、顧客サポートの自動化、個別指導、パーソナライズされたコーチングにまで及び、共感的な応答はユーザーエンゲージメントを高めます。

Gemini 2.5 Pro アプリケーション: 高度な推論、マルチメディア、エンタープライズ AI

Gemini 2.5 Pro は、ハイエンドの研究、企業分析、高度なコンテンツ作成向けに位置付けられています。たとえば、財務分析では、2.5 つのプロンプトで数百ページに及ぶ収益報告のトランスクリプト全体を解析できるため、包括的なレポートを生成するのに役立ちます。科学研究​​では、ユーザーは実験の設計と仮説検証に Deep Think モードを活用します。ネイティブのビデオとオーディオの理解機能により、メディア企業はトランスクリプトの生成、マルチメディア コンテンツの編集、さらには同期オーディオ付きの短編映画の作成も可能です。コーディング チームでは、Gemini を使用して大規模なコード リポジトリを取り込み、アーキテクチャのリファクタリングを提案し、新機能のプロトタイプを作成することができます。これらはすべて 4 つのプロンプトで実行できます。Vertex AI を使用している企業のお客様は、これらの機能にスケーラブルにアクセスでき、Google Workspace、YouTube コンテンツ生成、Imagen 3 や Veo XNUMX などの AI 主導の設計ツール全体のワークフローに Gemini XNUMX Pro を統合できます。

GPT-4.5 vs Gemini 2.5 Pro: コスト、アクセシビリティ、導入の考慮事項

GPT-4.5 の提供状況と価格

GPT 4.5は、200年2025月からChatGPT Pro加入者向けのリサーチプレビュー（月額2025ドル）として最初にリリースされました。ChatGPT Plus、Team、Enterprise、Eduユーザーへの展開は、4.5年4月までに段階的に行われました。開発者は、Chat Completions API、Assistants API、Batch APIを介してGPT-75にアクセスできますが、使用料はGPT-150oよりも「高価」で、プレビュー段階では入力トークン4.5万個あたり約XNUMXドル、出力トークンXNUMX万個あたり約XNUMXドルです。Microsoft AzureのOpenAIサービスもGPT-XNUMXをプレビューで提供していますが、通常はエンタープライズグレードの価格帯です。

GPT 4.5は計算負荷が高いため、日常的なタスクでは費用対効果が低い可能性があります。組織は、GPT 4.5の高い感情知能と創造性のメリットと予算の制約を比較検討する必要があります。OpenAIは、GPT XNUMXが軽量モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮する独自のユースケースに関するユーザーからのフィードバックに基づき、APIでモデルの長期的な実行可能性を評価していると発表しました。

Gemini 2.5 Proの発売と価格

Gemini 2.5 Pro Experimentalは、2025年2025月下旬にGoogle AI StudioおよびGemini Advancedユーザー向けに最初にリリースされ、250年2.5月までにVertex AIとGoogle Cloudで一般提供される予定です。Gemini Advancedは、月額3ドルの新しい「AI Ultra」サブスクリプションにバンドルされており、Gemini 4 Pro、Veo 2.5、Imagen 4.5、Flowツールへの優先アクセスが付与されます。Vertex AIのお客様はGemini XNUMX Proの専用インスタンスをプロビジョニングできますが、価格の詳細は使用階層とGPU / TPU割り当てによって異なります。初期の指標では、エンタープライズ契約にボリュームディスカウントが含まれていることが示唆されていますが、コンテキストウィンドウの拡大とマルチモーダルコンピューティングの需要により、高スループットのシナリオではトークンあたりのコストがGPT-XNUMXを上回る可能性があります。研究者は、GoogleのAcademic Grantsプログラムの下で無料アクセスを申請でき、完全な本番環境への展開前に複雑なタスクの評価を奨励しています。

スタートガイド

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まとめ：

2025年4.5月現在、GPT-2.5とGemini 4.5 ProはAI研究と応用の最前線に立っています。GPT-2.5は、自然で感情に寄り添ったコラボレーションを重視しており、クリエイティブ産業、カスタマーサービス、教育におけるAIの役割を進化させます。これは、OpenAIが教師なし学習と将来の推論機能を段階的に融合させ、より汎用性の高いエージェントの基盤を築くというコミットメントを示しています。一方、Gemini XNUMX Proの統合推論（「ディープシンク」）、拡張コンテキストウィンドウ、マルチモーダル処理は、長文の法的文書の処理からオンデマンドのマルチメディアコンテンツの生成まで、エンタープライズ規模のタスクを処理できるAIのビジョンを示しています。

両モデルは互いに影響し合う可能性が高い。OpenAIはマルチモーダル推論パイプラインを探求する一方、Google DeepMindは会話における共感性の向上に重点を置く可能性がある。この競争は、ベンチマーク、コスト最適化、安全性フレームワークにおけるイノベーションを加速させる。企業や開発者がこれらの技術を採用するにつれ、実世界からのフィードバックが、スケーラブルな推論、導入コストの削減、そしてより深いアライメントに重点を置いた次期バージョンであるGPT-5とGemini 3.0へと繋がっていくだろう。最終的に、GPT-4.5対Gemini 2.5 Proの時代は、精度だけでなく、人間のワークフローや創造プロセスへのシームレスな統合を目的としたAIシステムへの幅広い移行を強調し、人間と機械の協働が進む未来を予感させる。