- GoogleがリリースしたGemini 2.5 Proは、GPT-4oの派手な画像生成機能の公開によってやや注目を集めにくかったものの、実際には重要な進歩である
- コード生成性能が非常に高く、最大100万トークンのコンテキスト長により、コードベース全体を扱える性能を提供する
- ユーザーからのフィードバックも非常に好意的で、実際のコーディングテストでも優れた結果を示している
- 一方で、複雑な推論問題ではGrok 3やClaude 3.7 Sonnetに及ばない
主な改善点
- Gemini 2.5 Proは、Gemini 2.0 Flashベースの構造に対して、学習後の最適化とパラメータ拡張を通じて性能向上を実現
- 最大1,000,000のコンテキスト長をサポートし、コードベース全体を入力しても優れた結果を導き出せる
- 多言語理解力が強化され、LMSYSランキングではスペイン語処理で記録を更新
ベンチマーク性能
- LMSYS、Livebench、GPQA、AIME、SWEbench verifiedなど主要ベンチマークで優れた成績を達成
- ARC-AGIではDeepseek r1と同程度で、Claude 3.7より低い
- WeirdMLベンチマークで1位を記録し、風変わりなML問題に対して動作するPyTorchコードを書く能力が卓越
- Aider Polyglotベンチマークでも首位を記録
実際の使用例
- Wordle問題、シェーダー生成、フライトシミュレーター、ルービックキューブ、ゾンビゲーム、アーケードゲーム生成など、多様な例で卓越した結果
- 特にゲーム生成タスクでは、洗練され高水準の実行品質を提供
Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 vs Grok 3 - コーディング能力比較
1. 3Dキューブ内でのボールのバウンド（Three.js）
- Gemini 2.5: 滑らかで現実に近い動きで最も優れた結果
- Grok 3: 序盤は良かったが、時間が経つとボールが張り付いて正常に動作しなくなった
- Claude 3.7: 設定は素晴らしかったが、ボールが止まり相互作用も不足
2. Minecraftスタイルのゲーム（Pygame）
- Gemini 2.5: 滑らかで洗練されたゲームプレイ、すべての要件を満たす
- Claude 3.7: 視覚効果とUI要素を含んだ高度な結果
- Grok 3: 基本的には動作するが、動きや配置の滑らかさに欠ける
3. Task Trackerウェブアプリ
- Gemini 2.5: 完成度の高いUIと自然なフロー
- Claude 3.7: すっきりしていて視覚的にも魅力的
- Grok 3: 要件は満たしたが、他モデルより完成度が低い
複雑な推論能力
1. 認知バイアステスト（医師と息子の問題）
- Claude 3.7、Grok 3はいずれも問題を正確に解いた
- Gemini 2.5はやや混乱を見せた
2. 三目並べの最適手を見つける問題
- 3モデルすべてが正答を導いたが、Grok 3が最も明確な分析を提供
- ただし、完全な正答ポイント（3番、5番）をすべて見つけたモデルはなかった
3. 複雑な血縁関係の問題
- Claude 3.7が12人という正答を正確に導出
- Gemini 2.5、Grok 3は15人と誤答だったが、論理は理解可能だった
数学能力
1. 無限数列のGCDを求める問題
- Gemini 2.5のみが正答を導出
- Grok 3は不正解
2. 母音数ベースの式評価
- Claude 3.7だけが正答に到達
- Grok 3は文脈を理解できなかった
- Gemini 2.5は不確実だった
数学能力まとめ
- 純粋な数学問題ではGemini 2.5 Proが強い
- 推論が混ざる数学問題ではClaude 3.7 Sonnetのほうがよりバランスが取れている
- Grok 3は最も低い数学性能
結論
- GoogleのGemini 2.5 Proはコード生成に特化した優れたモデルで、実際の使用例でも卓越した成果を示す
- 複雑な推論や思考力を要する問題では、競合モデルに比べてやや劣る
- 数学問題には強いが、論理的推論が含まれる場合は性能低下が見られる
- 多言語処理や大規模入力の処理で大きな強みを持つ
- コーディング性能: 非常に優秀
- 推論能力: Claude 3.7、Grok 3と比べて弱い
- 数学能力: 純粋な計算能力は優秀
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