
GPT-5 — ベンチマーク、性能、ユースケース
GPT-5は、OpenAIが開発したプロプライエタリなAIモデルで、400Kトークンのコンテキストウィンドウを持つFrontier層に分類されます。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紹介します。...
GPT-4.1は、OpenAIが開発し2025年4月にリリースされた、要求の厳しい本番環境ワークロードに適した高度なAIモデルです。プロプライエタリなクローズドウェイトモデルであり、OpenAI APIを通じて利用可能です。100万トークンのコンテキストウィンドウは、コードベース全体、長大な技術文書、または長時間のエージェントセッションをトランケーションなしで保持できる大きさです。
FlowHunt AIリーダーボードでは、1つのベンチマークで評価された24の追跡モデルのうちの1つです。注目スコア:SWE-bench Verifiedで54.6%(13モデル中12位)。
GPT-4.1は2025年4月14日に、GPT-4o世代とGPT-5をつなぐOpenAIのAPI最適化モデルとしてリリースされました。ベンチマークスコアを最大化するよりも、本番環境の信頼性(より一貫したツール呼び出し、長い会話における指示遵守の向上、そしてソフトウェアリポジトリ全体を単一プロンプトで取り込める初のOpenAIモデルとなる100万トークンのコンテキストウィンドウ)に合わせてチューニングされています。GPT-5が登場する前から、多くの長文書およびRAGベースのアプリケーションがGPT-4.1の安定したAPIサーフェスを基に構築されており、GPT-5シリーズよりも低価格で100万コンテキスト機能を優先するワークロードにおいて、現在も本番環境で使用されています。
注記:開発者向け。強力な長文脈(IFEval 87.4%)と指示追従に優れています。
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 54.6% | 12 of 13 | SR | Real GitHub issue resolution (500 verified issues) |
Head-to-head benchmark comparison with other Advanced-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | GPT-4.1 | Claude Sonnet 4.6 | DeepSeek V4-Flash |
|---|---|---|---|
| SWE-V | 54.6% | 79.6% | 79.0% |
OpenAIは、2015年12月にSam Altman氏、Elon Musk氏、Greg Brockman氏、Ilya Sutskever氏、John Schulman氏、Wojciech Zaremba氏によって非営利AI研究機関として設立され、全人類に利益をもたらす人工汎用知能(AGI)の開発を使命としています。2019年には利益上限付き子会社OpenAI LPを設立し、機関投資家からの資金調達とモデルトレーニングの大規模化を実現しました。同社はGPTシリーズの言語モデル(GPT-1からGPT-5.5)、DALL-E画像生成シリーズ、Whisper音声認識、Sora動画生成で知られています。OpenAIは消費者向けアプリケーションChatGPT、開発者向けAPI、およびMicrosoft Azureを通じたエンタープライズサービスを運営しています。2026年現在、同社は最大の投資家兼クラウドプロバイダーであるMicrosoftとの緊密な戦略的パートナーシップを維持しています。
ユースケース
GPT-4.1はSWE-bench Verifiedで54%を達成 — ここで追跡されている13モデル中12位です。コード生成、バグ修正、コードレビューを一般的な開発タスクで処理できますが、最先端モデルは完全自律型の複雑なエンジニアリングにおいて大幅に高いスコアを示しています。
100万トークンのコンテキストウィンドウにより、GPT-4.1はソフトウェアリポジトリ全体、長大な法的契約書、書籍レベルの調査レポート、または広範な会話履歴を単一のプロンプトで取り込むことができます。これにより、チャンキング手法やRAGパイプラインなしで、深い文書Q&A、ファイル横断的なコードベース推論、包括的な要約が可能になります。
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