LLM 記事

Cursorの最新プロプライエタリモデル「Composer 2.5」は、ターゲット型RLフィードバック、より多くの合成学習タスク、そしてフロンティアモデルより低いトークン単価を実現しました。

Pythonの基礎からLLMやエージェント型AIまで、AIをゼロから学ぶための最適なコースとリソースを網羅した体系的なAI学習ロードマップ。

Mira Murati の Thinking Machines Lab は、同時に「聞いて話す」モデルを構築しました。本記事ではその機能を分解し、GPT-Realtime-2 と比較ベンチマークします。

Subquadratic の SubQ モデルは、1200万トークンのコンテキストウィンドウ、52倍の効率、そしてフロンティア級の性能を主張します。ここでは SSA アーキテクチャの仕組みと、ベンチマークが実際に示すものを解説します。

OpenAI の GPT-5.5 と Google の Gemini 3.1 Pro を、コーディング、推論、エージェント系ベンチマーク、料金、コンテキスト上限で比較し、最適なモデル選びを支援します。

DeepSeek V4 の機能、価格、100 万トークン文脈効率を紹介。V4 Pro と Flash のベンチマークを、GPT-5.5 や Opus 4.7 といった最前線モデルと比較します。

DeepSeek V4 Flash、GPT-5.4 Mini、GPT-5.4 Nanoを、ベンチマーク、価格、実運用のユースケースで正面比較します。

Anthropic の Claude Opus 4.7 と DeepSeek V4 をベンチマーク、料金、エージェント型コーディング、推論で比較。ワークフローに最適なモデルを見つけましょう。

OpenAI の GPT-5.5 と Anthropic の Claude Opus 4.7 を、コーディング、推論、ビジョン、ツール使用、価格で正面比較します。

OpenAIの最新リリースであるGPT-5.4は、ネイティブなコンピューター操作、拡張されたコンテキスト、そして現実の成果物へのより明確なフォーカスを導入します。