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GPT 4o (May '24)

OpenAI が 2024 年 5 月に初めてリリースした GPT-4o モデルで、新しいマルチモーダルアーキテクチャを導入しました。テキスト、音声、画像など複数のモダリティをネイティブに処理でき、真のマルチモーダル理解と生成を実現しました。GPT-4 と比較して速度と効率が大幅に向上し、強力な推論能力も維持しています。このバージョンはマルチモーダル AI の新時代を切り開き、様々なマルチモーダル処理が必要なアプリケーションシナリオに適しています。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(中程度)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
-
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥54 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

GPT-5‑pro
gpt‑oss‑120b
GPT-4.1 mini
¥0.4

基本パラメータ

GPT-4o (May '24)技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
リリース日
2024-05-13
応答速度
104.293,785 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はGPT-4o (May '24)の様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
40.87
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
32.17
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
45.07
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
74
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
52.6
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
2.8
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
33.4
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
30.9
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
93.5
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
79.1
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
11
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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