2025年4月、OpenAIのo2.5-miniとGoogleのGemini XNUMX Flashモデルのリリースにより、人工知能（AI）分野は大きな進歩を遂げました。どちらのモデルも、速度とコスト効率を最適化しながら、高いパフォーマンスを実現することを目指しています。この記事では、これらXNUMXつのモデルの包括的な比較を行い、それぞれの機能、パフォーマンス指標、そして様々なアプリケーションへの適合性を検証します。
モデルの概要
OpenAI o4-mini: 効率性と汎用性の融合
OpenAIによると、o4-miniはo3と同じ研究基盤から切り出され、「思考の連鎖を必要とする速度重視のワークロード向け」に、不要な要素を削ぎ落とし、スパース化されたという。社内的にはGPT-5の低価格帯として計画されていたが、ベンチマークで高い評価を得たことから、同社は早期にスタンドアロンSKUとして出荷することにした。更新されたPreparedness Frameworkに基づき、o4-miniは一般公開の安全基準を満たした。
16年2025月4日にリリースされたOpenAIのoXNUMX-miniは、サイズとコストに見合った速度と効率性を実現し、高いパフォーマンスを実現するように設計されています。主な機能は以下のとおりです。
- マルチモーダル推論スケッチやホワイトボードなどの視覚的な入力を推論プロセスに統合する能力。
- ツールの統合: Web ブラウジング、Python 実行、画像分析と生成、ファイル解釈などの ChatGPT ツールをシームレスに使用できます。
- ユーザー補助: ChatGPT Plus、Pro、Team ユーザーはさまざまなバージョンで利用できます。o1 などの古いモデルは段階的に廃止されます。
Google Gemini 2.5 Flash: カスタマイズ可能なインテリジェンス
OpenAIによると、o4-miniはo3と同じ研究基盤から切り出され、「思考の連鎖を必要とする速度重視のワークロード向け」に、不要な要素を削ぎ落とし、スパース化されたという。社内的にはGPT-5の低価格帯として計画されていたが、ベンチマークで高い評価を得たことから、同社は早期にスタンドアロンSKUとして出荷することにした。更新されたPreparedness Frameworkに基づき、o4-miniは一般公開の安全基準を満たした。
GoogleのGemini 2.5 Flashでは、AIが様々なタスクに使用する計算推論を開発者が制御できる、画期的な「思考予算」ツールが導入されました。主な特徴は以下のとおりです。
- 推論制御開発者は、品質、コスト、応答遅延のバランスを取りながら、AI の応答を微調整できます。
- マルチモーダル機能: 画像、ビデオ、オーディオなどの入力をサポートし、ネイティブに生成された画像や多言語のテキスト読み上げオーディオなどの出力が可能です。
- ツールの使用法: Google 検索などのツールを呼び出したり、コードを実行したり、サードパーティのユーザー定義関数を利用したりすることができます。
リリース頻度が圧縮されたきっかけは何ですか?
OpenAIの16月XNUMX日の記者会見が明らかに o3 （最大の公共推論モデル） および 小さい方 o4ミニ 同じ基礎研究に基づいて構築されていますが、レイテンシとコストが削減されています。同社はo4-miniを「コーディング、数学、マルチモーダルタスクに最適な価格対性能比」と明確に位置付けていました。わずかXNUMX日後、Googleは次のように反論しました。 ジェミニ2.5フラッシュは、このエンジンを「ハイブリッド推論エンジン」と表現しており、Gemini 2.5 の思考連鎖スキルを継承しながらも、トークナイザーに近い速度まで減速できるエンジンです。
なぜ突然「ダイヤル・ア・リザニング・バジェット」が優先事項になったのでしょうか?
両ベンダーは同じ物理現象に直面しています。思考連鎖型の推論は浮動小数点演算を爆発的に増加させ、GPUとTPUの推論コストを押し上げます。開発者に選択権を与えることで を特定いたします。 OpenAIとGoogleは、このスライダーによって深い推論を行えるようにすることで、チャットボットから遅延に敏感なモバイルアプリまで、膨大なGPU費用を補助することなく、対象市場を拡大したいと考えています。Googleのエンジニアたちは、このスライダーを明確に「思考予算」と呼び、「クエリによって必要な推論レベルは異なる」と述べています。
ベンチマークと現実世界の精度 - 誰が勝つのか?
ベンチマークの物語:
- AIME 2025の数学について o4ミニ 精度は 92.7 % で、30 B 未満ではこれまでで最高のスコアです。
- BIG-bench-Liteでは、 ジェミニ2.5フラッシュ THINK 4 は Gemini 2.5 Pro に約 4 ポイント遅れをとっていますが、Gemini 2.0 Flash には 5 ～ 7 ポイントリードしています。
- HumanEval コーディング: o4-mini のスコアは 67 % で、同等のコンピューティング性能で Flash を 6 ポイント上回りました。
マルチモダリティ対決：…しかし、総合的な検査が状況を複雑化させる
どちらのモデルもネイティブにマルチモーダルです。o4-miniはo3と同じビジョンフロントエンドを使用し、長辺2ピクセルまでの画像をサポートします。Gemini 048 FlashはDeepMindの パーセプションタワー Gemini 1.5で導入された音声トークナイザーも引き継いでいます。MIT-IBM Watsonによる独立ラボテストでは、o4-miniは同等のバッチサイズで視覚推論問題にGemini 18 Flashよりも2.5%速く回答し、MMMUでは誤差範囲内のスコアを示しました。しかし、Geminiの音声理解力は依然として優れており、LibriSpeech test-otherで2BLEUの僅差でリードしています。
MIT-IBMによるマルチモーダルストレステストでは、o4-miniは画像ベースの謎解きに18%速く答える一方で、LibriSpeechではGemini 2.5 Flashがノイズの多い音声を2 BLEUポイント向上させるという結果が出ています。そのため、エンジニアはモダリティに基づいて選択を行い、コードとビジョンではo4-mini、音声アシスタントではFlashが優位となっています。
- OpenAI o4-mini視覚的な入力を推論に統合し、画像分析や生成などのタスクを強化することに優れています。
- ジェミニ 2.5 フラッシュ: ビデオやオーディオを含む幅広い入出力をサポートし、多言語のテキスト読み上げ機能も提供します。
建築: まばらな混合物かハイブリッドタワーか?
o4‑mini はどのようにして 30 B のパラメータにパワーを詰め込むのでしょうか?
- スパース MoE ルーター。 専門家の約12％だけが 速いです モード、FLOPS の上限設定。 シャープ モードでは、完全なルーティング グラフのロックが解除されます。
- Vision フロントエンドの再利用。 o3 の画像エンコーダーを再利用するため、視覚的な回答はより大きなモデルと重みを共有し、小さいまま精度を維持します。
- 適応型コンテキスト圧縮。 16 トークンを超える入力は線形投影され、ルーティングの信頼性が低下した場合にのみ長距離アテンションが再導入されます。
Gemini 2.5 Flash が「ハイブリッド」である理由は何ですか?
- パーセプションタワー + ライトデコーダー。 Flash は Gemini 2.5 のマルチモーダル認識スタックを維持していますが、より軽量なデコーダーに交換し、THINK 0 で FLOP を半分にしています。
- THINK_LEVEL 0～4。 単一の整数が、注意喚起の幅、中間活性化の保持、およびツール使用活性化を制御します。レベル4はGemini 2.5 Proと同等の動作をし、レベル0は高速テキストジェネレーターのように動作します。
- レイヤーごとの投機的デコード。 低い THINK レベルでは、TPU がコミットする前にレイヤーの半分が CPU キャッシュ上で投機的に実行され、サーバーレス コールド スタートで失われた速度を取り戻します。
効率性とコスト管理
OpenAI o4-mini
OpenAIのo4-miniは、コスト効率を維持しながらパフォーマンスを最適化しています。ChatGPT Plus、Pro、Teamユーザーが利用可能で、大幅な追加費用なしで高度な機能にアクセスできます。
Google Gemini 2.5 フラッシュ
Gemini 2.5 Flashでは「思考予算」機能が導入され、開発者はタスク要件に基づいてAIの推論の深さを微調整できるようになりました。これにより、計算リソースとコストをより適切に制御できるようになります。
実際のクラウド価格
o4-mini は浅い深度ではコスト面で勝ります。ダイヤルで XNUMX ステップ以上必要な場合は、Flash の方が細かい粒度を提供します。
| モデルとモード | 1トークンあたりのコスト（22年2025月XNUMX日） | 平均レイテンシ（トークン/秒） | Notes |
| o4-mini ファスト | 0.0008 | 11 | スパースエキスパート 10 % FLOP |
| o4-mini シャープ | 0.0015 | 5 | ルーターをフルオン |
| フラッシュTHINK 0 | 0.0009 | 12 | 注意頭が崩れた |
| フラッシュTHINK 4 | 0.002 | 4 | 完全な推論、ツールの使用 |
統合とアクセシビリティ
- GitHubコパイロット すでにo4-miniを展開 を 階層; 企業はワークスペースごとに切り替えることができます。
- カスタムチップ: o4‑mini fast は単一の Nvidia L40S 48 GB カードに収まります。Gemini 2.5 Flash THINK 0 は 32 GB TPU‑v5e スライスで実行できるため、スタートアップは 0.05 ドル / k リクエスト未満で展開できます。
- Googleワークスペース Docs サイドパネルと Gemini Android アプリの「クイック アンサー」モードで Gemini 2.5 Flash を発表しました。ここでは THINK 0 がデフォルトです。Docs アドオンは最大 THINK 3 までリクエストできます。
- Vertex AI スタジオ 0～4 の UI スライダーを公開し、リクエストごとに FLOP の節約を記録します。
OpenAI o4-mini
o4-miniモデルはChatGPTエコシステムに統合されており、ユーザーは様々なツールや機能にシームレスにアクセスできます。この統合により、コーディング、データ分析、コンテンツ作成などのタスクが容易になります。
Google Gemini 2.5 フラッシュ
Gemini 2.5 Flashは、Google AI StudioおよびVertex AIプラットフォームを通じて利用可能です。開発者や企業向けに設計されており、スケーラビリティとGoogleのツールスイートとの統合性を備えています。
セキュリティ、調整、コンプライアンスに関する懸念はありますか?
新しいガードレールは時代に合わせて進化していますか?
OpenAIは、o4-miniを更新版Preparedness Frameworkにかけ、両モードで化学および生物兵器脅威のクエリをシミュレートしました。高速モードでは高速モードよりも不完全な手順がわずかに多く漏洩しますが、どちらも公開しきい値を下回っています。GoogleによるGemini 2.5 Flashのレッドチームテストでは、軽量レイヤーがポリシー埋め込みをスキップするため、THINK 0が拒否パターンをバイパスする場合があることを確認しました。v0.7では既に緩和パッチがリリースされています。
地域データの保管場所
EU規制当局は推論ログの保存場所を精査している。OpenAIは、o4-miniのトラフィックはすべてフランクフルトリージョンにピン留めでき、国境を越えた複製はできないと述べている。一方、Googleは 主権管理 より深いモードでは中間の思考が US TPU スプール クラスターに流されるため、現時点では THINK ≤ 2 のみです。
戦略ロードマップへの影響
「mini」がデフォルトのティアになりますか?
ガートナーの業界アナリストは、フォーチュン70社のAI予算の500%が コスト最適化推論層 4年第2025四半期までに。もしこれが実現すれば、o4-miniとGemini 2.5 Flashは、LLMの永続的なミドルクラスを確立するでしょう。高度なエージェントにも十分なスマートさと、大規模導入にも十分なコストパフォーマンスを兼ね備えています。Shopify（販売者サポートにはo4-mini fastを使用）やCanva（デザイン提案にはGemini 2.5 Flash THINK 3を使用）といったアーリーアダプターが、このトレンドを予感させます。
GPT-5とGemini 3が到着すると何が起こるでしょうか?
OpenAIの関係者は、GPT-5が同様のスパース性ダイアルの背後にO3レベルの推論をパッケージ化し、ChatGPTの無料版からエンタープライズ分析までプラットフォームを拡張することを示唆している。3月にリークされたGoogleのGemini XNUMXロードマップには、 フラッシュウルトラ 256kコンテキストと100トークンプロンプトの2026秒未満の遅延を目標とする兄弟機種。今日の「ミニ」はXNUMX年までに当たり前のものになるだろうが、ダイヤルのコンセプトは存続するだろう。
意思決定マトリックス - どのモデルをいつ使用するか?
遅延に敏感なモバイルUI
Flash THINK 0 または o4-mini fast を選択してください。どちらも最初のトークンのストリーミングは 150 ミリ秒未満ですが、Flash のオーディオ エッジによりディクテーションが改善されます。
開発ツールとコードエージェント
o4-mini はコーディング ベンチマークで Flash THINK 4 を凌駕し、Copilot とネイティブに統合されます。o4-mini をお選びください。
音声アシスタント、メディア文字起こし
Flash THINK 1～2 は、ノイズの多い音声や多言語のスピーチに効果を発揮します。Gemini が有利です。
厳しく規制されたEUの作業負荷
o4‑mini の地域ピンニングにより、GDPR および Schrems‑II コンプライアンスが簡素化されます。OpenAI の利点です。
結論: 今日はどれを選ぶべきでしょうか?
どちらのモデルもコストパフォーマンスに優れた優れた性能を発揮しますが、それぞれ異なる方向性を持っています。
- o4-miniを選ぶ ワークフローがコード中心、画像解析を含むマルチモーダル、あるいはGitHub / OpenAIエコシステムへの統合を想定している場合に最適です。2モードルーターはよりシンプルで、フランクフルト限定の導入によりGDPRの遵守も簡素化されます。*
- Gemini 2.5 Flashを選択 きめ細かな制御を重視している場合、音声理解が必要な場合、またはすでに Google Cloud を利用していて Vertex AI Studio のオブザーバビリティ スイートを活用したい場合に最適です。*
結局のところ、最も賢いプレーは 多言語オーケストレーション低リスクのプロンプトは最も安価なTHINK/o4-mini高速層にルーティングし、ユーザーの意図やコンプライアンスルールが要求する場合にのみ、深い推論へとエスカレーションする。これらXNUMXつの「ミニジャイアント」のリリースにより、この戦略は技術的にも経済的にも実現可能になりました。
CometAPI API アクセス
コメットAPI 500以上のAIモデルへのアクセスを提供します。チャット、画像、コードなど、オープンソースおよび専門的なマルチモーダルモデルが含まれます。その最大の強みは、従来複雑だったAI統合プロセスを簡素化できることです。
プログラムによるアクセスを求める開発者は、 O4-ミニAPI および Gemini 2.5 フラッシュ プレ API CometAPIのo4-miniと統合し、 ジェミニ2.5フラッシュ アプリケーションに組み込むことができます。このアプローチは、既存のシステムやワークフロー内でモデルの動作をカスタマイズするのに最適です。詳細なドキュメントと使用例はO4-Mini APIでご覧いただけます。クイックスタートについてはこちらをご覧ください。 APIドキュメント.