ChatGPT vs Gemini

いまChatGPTの代表モデルはGPT-6 Astra、Geminiの代表モデルはGemini 4 Argonです。

代表モデルはサブスクガイドと同じ基準で選びます。プランで使えるモデルのうち総合性能がいちばん高いモデルで、新しいモデルが出ると入れ替わります。

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GPT-6 Astraは、コンピューターやブラウザーを使い、複雑なコードや資料を扱う長い作業のためにOpenAIが提供するモデルです。開発元は先行するSolより専門業務、ツールの利用、定められた作業範囲の遵守を改善したと説明し、資料を検討した後に複数の手順を続けて実行する役割を重視しています。接続された実行環境を通じてソフトを操作しファイルを作る構成なので、モデルが変更内容を判断する部分と、外部ツールが実際のプログラムで操作する部分を合わせて扱います。複数のアプリにまたがる開発、調査、文書制作を依頼の流れとしてつなげられ、回答文の作成だけでなく、情報収集、成果物の修正、結果の確認までを続ける用途が中心です。モデルの詳細ページの仕様と評価分析では、文脈と出力の上限、推論の設定、コンピューター操作やツール呼び出しの対応条件、コード修正・文書分析・複数手順の自動化を扱う項目を確認し、工程ごとの条件を比較できます。

提供元
OpenAIOpenAI
リリース日
2026-09-04
学習完了日
2026-04-30
ライセンス
商用モデル
入出力形式
コンテキスト長
✦1.1M / 128K
API入出力 (1M)
$10 / $50
利用方法
ChatGPT Plus (Work・Codexで使用) / ChatGPT Pro 100 以上 / API連携
総合評価
出力速度
✦37 tok/s
Arena Text
1475
Intelligence Index
✦56.9
Coding Index
77.1
Math Index
—
LiveBench
82.2
ForecastBench
—
推論評価
GPQA Diamond
96.3%
HLE
54.7%
MMLU-Pro
—
AIME 2025
—
MATH-500
—
LB Reasoning
92.7
LB Math
96.8
LB Data Analysis
83.0
コーディング評価
LiveCodeBench
—
LB Coding
80.4
LB Agentic
57.3
TAU2
—
TerminalBench
—
SciCode
56.5%
言語評価
IFBench
—
AA-LCR
✦0.8
Hallucination (HHEM)
✦8.7%
Factual Consistency (HHEM)
✦91.3%
LB Language
89.4
LB Instruction Following
75.6

Gemini 4 Argonは、Googleがソフトウェア開発、長い資料の分析、複数の手順を伴う業務に向けて提供するモデルで、長い文章や図表などの視覚資料を合わせて読み解く複雑な作業を重視します。Googleは従来のGemini系列より一度の作業で生成できる分量を広げ、長い問題の検討から成果の作成まで継続しやすくしたと説明しています。コードの変更や専門資料の確認など、複数の道具を行き来する仕事を主な用途に挙げ、悪意ある指示や任された範囲を越える行動を減らすための防御も案内しています。 長い回答を生成する余地とツールによる実行を合わせて扱い、複数の資料から根拠を集める検討から既存コードや文書の修正結果を作る段階へ続けて進める構成です。モデルの詳細ページの詳細仕様と評価分析では、文脈と出力の上限、推論設定、ツール呼び出しの対応範囲、専門資料の分析やコード修正に関する項目を確認し、処理の各段階を比較できます。

提供元
GoogleGoogle
リリース日
2026-09-30
学習完了日
—
ライセンス
商用モデル
入出力形式
コンテキスト長
1M / 1M
API入出力 (1M)
✦$2 / $10
利用方法
Gemini AI Plus 以上
総合評価
出力速度
35 tok/s
Arena Text
✦1523
Intelligence Index
50.4
Coding Index
—
Math Index
—
LiveBench
—
ForecastBench
—
推論評価
GPQA Diamond
—
HLE
✦57.1%
MMLU-Pro
—
AIME 2025
—
MATH-500
—
LB Reasoning
—
LB Math
—
LB Data Analysis
—
コーディング評価
LiveCodeBench
—
LB Coding
—
LB Agentic
—
TAU2
—
TerminalBench
—
SciCode
✦61.8%
言語評価
IFBench
—
AA-LCR
0.8
Hallucination (HHEM)
12.1%
Factual Consistency (HHEM)
87.9%
LB Language
—
LB Instruction Following
—

総合ランキング上位10モデル

2026-11-08 更新
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順位モデル総合性能業務自動化文書・オフィスコーディングコスト(100万トークン)出力速度
🥇Gemini 4 CarbonGoogle—92.1 tok/s
🥈Claude Opus 5.5Anthropic$16.0078.5 tok/s
🥉Claude Fable 5.1Anthropic$40.0065.0 tok/s
4Claude Fable 5Anthropic$40.0056.0 tok/s
5Gemini 4 ArgonGoogle$8.0035.0 tok/s
6GPT-6 AstraOpenAI$40.0036.5 tok/s
7GPT-6.1 SolOpenAI—$8.0041.5 tok/s
8Muse WonderMeta—$16.0092.0 tok/s
9Muse Spark 1.3Meta$3.5096.0 tok/s
10Claude Opus 5Anthropic$20.0065.0 tok/s

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