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Claude 3 Opus

Claude 3 OpusはAnthropic社が開発した最も高度なAIモデルで、非常に複雑なタスクにおいても、市場で最高の性能を発揮します。このモデルは、驚くほど自然な表現と人間に近い理解能力を持ち、未知のシナリオや自由形式の質問にも柔軟に対応でき、生成AIの可能性を最大限に引き出します。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
200,000
コンテキストウィンドウ
200,000
最大出力トークン
-
知識カットオフ
価格設定
¥108 /M tokens
入力
¥540 /M tokens
出力
¥216 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Claude 4 Opus
Claude 4 Opus (Extended Thinking)
Claude 2.1
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
200.00k 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、画像
スループット
120
リリース日
2024-03-04
応答速度
27.239,801 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monet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
3509
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
2560
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
-
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
69.6
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
48.9
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
3.1
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
27.9
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
23.3
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
84.8
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
64.1
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
3.3
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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