
GPT-5.5 — ベンチマーク、機能、活用事例
GPT-5.5はOpenAIが開発したプロプライエタリなAIモデルで、フロンティア層に分類され、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。FlowHuntで直接利用可能です。ベンチマークスコア、強み、推奨ユースケースをご確認ください。...
単一のAIモデルがあらゆるベンチマークでトップになるわけではありません。適切な選択はワークロードに依存します。このガイドでは、ここで追跡している24モデルの検証済みベンチマークデータに基づいて、タスクタイプとモデル性能をマッピングします。
実際のGitHub課題で測定されるタスクには、SWE-bench Verifiedが最も関連性の高いベンチマークです。2026年6月現在:
競技プログラミング(LiveCodeBench、継続的に更新され汚染防止):DeepSeek V4-Pro 93.5% → DeepSeek V4-Flash 91.6% → Qwen 3.7-Max 91.6%。
GPQA Diamondは、Googleでは答えられない大学院レベルの科学知識をテストします。フロンティアリーダー:
**Humanity’s Last Exam(HLE)**はさらに難易度が高く、フロンティアモデルでも回答できる質問は55%未満です。Claude Opus 4.6が53.0%でトップです。
自己ホスティング、データプライバシー、またはAPIコスト回避のために、これらのオープンウェイトモデルはフロンティアに近い性能を提供します:
多くの古典的なベンチマークは現在飽和状態にあり、ほぼすべてのフロンティアモデルが85〜95%のスコアを記録しているため、差異はノイズの範囲内です:
| フロンティア比較には避けるべき | 代わりに使用すべき |
|---|---|
| MMLUベース | MMLU-Pro |
| HumanEval | SWE-bench Verified / LiveCodeBench |
| GSM8K、HellaSwag、ARC-Challenge | GPQA Diamond、MATH-500 |
| 汎用チャット勝利率 | AAインテリジェンス指数(独立) |
上のリーダーボードは、11のベンチマークのいずれでも並べ替え可能です。ベンチマークカードをクリックすると、その指標ですべてのモデルがランク付けされます。
FlowHuntで利用可能と表示されているモデルは、FlowHunt AIエージェント、フロー、およびFlowHuntデスクトップアプリで直接使用できます。これには、GPT-5シリーズ全体、Claude 4.xシリーズ、DeepSeek V4、Qwen 3.7、Llama 4ファミリーが含まれます。各モデルのページで、ベンチマークの内訳、コンテキストウィンドウ、推奨ユースケースをご確認ください。

GPT-5.5はOpenAIが開発したプロプライエタリなAIモデルで、フロンティア層に分類され、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。FlowHuntで直接利用可能です。ベンチマークスコア、強み、推奨ユースケースをご確認ください。...

Claude Opus 4.6は、Anthropicが開発したプロプライエタリAIモデルで、フロンティア層に分類され、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。FlowHuntで直接利用可能です。ベンチマークスコア、強み、推奨ユースケースをご確認ください。...

Claude Opus 4.7はAnthropicが開発したプロプライエタリAIモデルで、フロンティア層に分類され、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。ベンチマークスコア、強み、推奨ユースケースをご覧ください。...