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。...
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GPT-5.4は、OpenAIが開発し2026年3月にリリースされた最上位のフロンティアAIモデルです。これは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、または拡張されたエージェントセッションでも切り捨てることなく保持できる十分な大きさです。
FlowHunt AIリーダーボードでは、追跡対象の24モデルのうちの1つであり、1つのベンチマークで評価されています。注目スコア：SWE-bench Proで59.1%（9モデル中5位）。
GPT-5.4は2026年3月5日に、GPT-5とGPT-5.5の中間アップデートとしてリリースされました。OpenAIはローンチ時に限られた公開ベンチマークデータしか提供しませんでしたが、AAインテリジェンス指数は独自に56.8ポイントと測定し、明確にフロンティア層に位置づけました。GPT-5.4は、生のベンチマーク性能よりも、主に指示追随性、構造化出力の信頼性、マルチターンコンテキストの一貫性の向上に重点を置いています。OpenAIが大幅に改良されたGPT-5.5を準備する間の橋渡し的なリリースとして機能し、GPT-5との完全なAPI後方互換性を維持しました。
注：コンピュータ使用機能を内蔵。5.2比で事実誤認が33%減少。OSWorld 75%。
- リリース日
- 2026年3月
- コンテキスト
- 100万トークン
- 重み
- クローズド
- ティア
- フロンティア
- プロバイダー
- OpenAI
GPT-5.4 Benchmark Rankings
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 Pro | 59.1% | 5 of 9 | 3P | Multi-language, standardised scaffold |
Detailed Benchmark Scores
SWE-Pro
3P
59.1%
Multi-language, standardised scaffold
GPT-5.4 vs. Frontier Peers
Head-to-head benchmark comparison with other Frontier-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | GPT-5.4 | Claude Opus 4.8 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-Pro | 59.1% | 69.2% | 64.3% |
About OpenAI
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-5.4の活用方法
- 長文ドキュメント＆コードベース分析
100万トークンのコンテキストウィンドウにより、GPT-5.4はソフトウェアリポジトリ全体、長大な法的契約書、書籍規模の調査レポート、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、チャンキングヒューリスティックやRAGパイプラインを必要とせず、深いドキュメントQ&A、ファイル横断的なコードベース推論、包括的な要約を実現します。
Strengths & Limitations
Strengths
- 非常に長いドキュメントと大規模コードベース（100万コンテキスト）
Limitations
- クローズドウェイト — セルフホスティングやプライベートデータでのファインチューニングは不可
よくある質問
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