AIモデル3種の詳細比較：DeepSeek V3・Claude 3.5 Sonnet・GPT-4o

近年、AIの進化は目覚ましく、多くのLLM（大規模言語モデル）が登場しています。本記事では、DeepSeek V3、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o の3つのモデルについて、ベンチマーク性能・処理性能・コスト・得意分野 という観点から比較します。

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1. ベンチマーク性能

推論・数学能力

モデル	MMLUスコア
DeepSeek V3	88.5%
Claude 3.5 Sonnet	88.3%
GPT-4o	88.7%

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）は、一般知識や数学的推論を評価するベンチマークです。3モデルの差はわずかですが、GPT-4oがわずかにリードしています。

コーディング能力

モデル	HumanEvalスコア
DeepSeek V3	82.6%
Claude 3.5 Sonnet	92.0%
GPT-4o	90.2%

コーディング性能を示すHumanEvalでは、Claude 3.5 Sonnetが最も優秀な結果を出しました。GPT-4oも高スコアですが、DeepSeek V3はやや劣ります。

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2. 処理性能

処理速度

モデル	トークン生成速度（トークン/秒）
DeepSeek V3	約65
Claude 3.5 Sonnet	約72.4
GPT-4o	約77.4

処理速度ではGPT-4oが最速で、Claude 3.5 Sonnetもそれに続きます。DeepSeek V3はやや遅めですが、許容範囲内と言えます。

コンテキストウィンドウ（最大処理可能なトークン数）

モデル	コンテキストウィンドウ
DeepSeek V3	128K
Claude 3.5 Sonnet	200K
GPT-4o	128K

Claude 3.5 Sonnetが最も長い200Kトークンのコンテキストウィンドウを持っており、長文の処理に向いています。

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3. コスト比較

モデル	入力コスト (/100万トークン)	出力コスト (/100万トークン)
DeepSeek V3	$0.14	$0.28
Claude 3.5 Sonnet	$3.00	$15.00
GPT-4o	$2.50	$10.00

コスト面ではDeepSeek V3が圧倒的に安価であり、特に大規模な利用が想定される場合には大きなメリットとなります。

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4. 得意分野

DeepSeek V3

✅ 数学と推論タスクに優れている
✅ 低コストで運用可能
✅ オープンソースでカスタマイズ性が高い

Claude 3.5 Sonnet

✅ コーディングタスクにおいて最高性能
✅ 創造的な文章生成が得意
✅ 長文処理（200Kコンテキストウィンドウ）に強み

GPT-4o

✅ 総合的にバランスが取れた性能
✅ マルチモーダル処理が可能（画像・音声対応）
✅ 最速の推論速度（77.4トークン/秒）

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まとめ：どのAIを選ぶべきか？

利用目的	最適なモデル
コストを抑えつつ高性能を求める	DeepSeek V3
コーディング・長文処理を重視	Claude 3.5 Sonnet
高速かつ安定したAIを求める	GPT-4o

各モデルにはそれぞれ強みがあり、用途に応じて適切なものを選択するのが重要です。

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参考文献

1. https://composio.dev/blog/notes-on-new-deepseek-v3/
2. https://blog.cuong.day/latest-ai-model-api-competition-gpt-4o-claude-35-sonnet-deepseek-v3-who-is-better
3. https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-v3/claude-3-5-sonnet
4. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/
5. https://www.vellum.ai/blog/claude-3-5-sonnet-vs-gpt4o

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この文章の一部はAIを使用して作成されました。