Kanji
・クラウドエンジニア / フリーランス ・1993年生まれ ・愛媛県出身 / 東京都渋谷区在住 ・AWS歴5年 プロフィールの詳細
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2026年2月現在、AIモデル（LLM）の進化は、「マルチモーダル理解」と「推論速度」の両軸で急速に進んでいます。 本記事では、LMSYS Chatbot Arenaによる総合評価に加え、GPQA Diamond（高度な推論）、SWE-bench（コーディング能力）、そして実運用で重要となるTokens/sec（応答速度）など、複数の主要ベンチマーク指標を用いて総合的に評価しました。
Anthropicの「Thinking Mode」搭載モデルは、ただ答えを出すのではなく、思考プロセス（Chain of Thought）を自律的に展開・検証することで、複雑な実装タスクで無類の強さを発揮します。
Googleのエコシステムと統合された最強のマルチモーダルモデル。
xAIのGrokは、その圧倒的な推論速度でリアルタイム性が求められるタスクに最適です。
ユースケースごとに、「精度重視」と「速度・コスト重視」の観点から推奨モデルを選定しました。
2026年のAI選びは、「最強の1つを選ぶ」時代から、 「タスクの重さと緊急度に応じてモデルを使い分ける」 時代に突入しました。
これらを適材適所で組み合わせる（モデル・オーケストレーション）ことが、今年のAI活用の鍵となるでしょう。