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GPT 3.5 Turbo

OpenAI の古典的なモデルで、GPT-3.5 をベースに対話と API 使用向けに最適化されています。その優れたコストパフォーマンスと高速応答で広く人気を集め、多くの AI アプリケーションの第一選択の基盤モデルとなりました。良好な指示追従能力とクリエイティブ生成能力を備え、AI アプリケーションの普及に重要な貢献をしました。カスタマーサービスからコンテンツ作成まで、様々な汎用 AI アプリケーションに適しています。
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
いいえ
推論モデルかどうか
4,096
コンテキストウィンドウ
4,096
最大出力トークン
2021-09-30
知識カットオフ

価格設定

¥3.6 /M tokens
入力
¥10.8 /M tokens
出力
- /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-3.5 Turbo技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
4,096 tokens
トレーニングデータカットオフ
2021-09-30
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
100
リリース日
2023-03-21
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はGPT-3.5 Turbo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
22.71
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
-
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
46.2
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
30.8
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
-
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
-
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
-
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
68
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
44.1
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
-
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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