OpenAIの最新のGPT-4.5モデルは、2025年2月27日にリリースされ、12.8兆のパラメータと128Kトークンのコンテキストウィンドウを備えた画期的なAIです。高度な一般知識、強化された感情的知性、マルチモーダル入力処理（テキストと画像）、洗練された関数呼び出し、リアルタイムストリーミング応答を特徴としています。最初にChatGPT Proユーザー向けに展開され、後にPlusおよびTeamサブスクライバーにも提供され、1秒あたり約37トークンの応答を提供し、高度な推論と感情的深さを必要とするタスクに最適です。
ウェブサイト AIモデルのウェブページ | |
プロバイダー このモデルを提供するエンティティ。 | |
チャット メッセージを入力してチャットを開始 | - |
リリース日 モデルが最初にリリースされた日時。 | 1 年 ago 2月 27, 2025 |
モダリティ このモデルが処理できるデータの種類 | テキスト 画像 |
APIプロバイダー このモデルを提供するプロバイダー。（これは完全なリストではありません。） | OpenAI, Azure OpenAI Service |
知識のカットオフ日 モデルの知識が最後に更新された日時。 | 2023-10 |
オープンソース モデルのコードが公開されているかどうか。 | いいえ |
入力料金 プロンプト内のトークン処理のコスト | $75.00 100万トークンあたり |
出力料金 モデルによって生成されたトークンのコスト | $150.00 100万トークンあたり |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 数学、歴史、法律など57の科目にわたる知識をテスト | 利用不可 |
MMLU-Pro より堅牢なMMLUベンチマークで、難易度の高い推論中心の質問、より大きな選択肢セット、プロンプト感度の低減を特徴とする | 利用不可 |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - テキスト、画像、音声、動画にわたる理解をテスト | 74.4% ソース |
HellaSwag 挑戦的な文完成ベンチマーク | 利用不可 |
HumanEval コード生成と問題解決能力を評価 | 利用不可 |
MATH さまざまな難易度レベルでの数学的問題解決能力をテスト | 利用不可 |
GPQA 化学、生物学、物理学における博士レベルの知識を、深い専門知識を必要とする多肢選択問題でテスト | 71.4% science ソース |
IFEval モデルが明示的なフォーマット指示に正確に従い、適切な出力を生成し、異なるタスク間で一貫した指示遵守を維持する能力をテスト | 利用不可 |
SimpleQA シンプルな質問の精度評価 | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot 多言語プログラミングベンチマーク | - |
LiveCodeBench v5 リアルタイムプログラミングのベンチマーク | - |
Global MMLU (Lite) モデルの汎用性をグローバルレベルで評価するための簡易版ベンチマーク。 | - |
MathVista 視覚的な文脈におけるAIモデルの数学的推論能力を評価します | - |
モバイルアプリケーション |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.