2025年末最新版・10社LLM比較

GPT-5.1・Gemini 3・Claude 4.5・Llama 4 ほか最新モデルで見る「用途別ベスト」と今後の淘汰予測

1. この記事で整理することと、想定している読者

2025年末の今、生成AI（LLM）は「群雄割拠」どころか、正直どれが何なのか追いきれないくらいの状態ですよね。
そこでこの記事では、利用率が高い8社＋新興2社、合計10社について「最新バージョンのLLM」に絞って整理します。

取り上げるのは次の10社です（すべて2025年末時点のフラグシップ／中核モデル）:

1. OpenAI：GPT-5.1（Instant / Thinking）
2. Google：Gemini 3（Pro / Ultra系を想定）
3. Anthropic：Claude Opus 4.5・Claude Sonnet 4.5
4. Meta：Llama 4（Scout / Maverick）
5. DeepSeek：DeepSeek-V3.2・R1 系
6. Mistral：Mistral Large 3（Mistral 3 ファミリー）
7. Alibaba：Qwen2.5-Max
8. Amazon：Amazon Nova 2 ファミリー
9. Cohere：Command A（command-a-03-2025）
10. xAI：Grok 3

この記事は特に、次のような方を想定しています。

• 自社サービスにAI機能を組み込みたいプロダクトマネージャー・事業責任者の方
• 社内ナレッジ検索やFAQボットなどを導入したい情報システム・DX担当の方
• コーディング補助やドキュメント作成で「どのAIを相棒にするか」迷っているエンジニア・コンサルタントの方
• すでにChatGPT/Geminiなどを触っていて、「他社も含めて最新の勢力図を押さえたい」個人ユーザーの方

それぞれのモデルを「カタログスペック」として並べるだけではなく、

• どんな用途が得意か
• どの価格帯に位置づけられるか（大まかなレンジ）
• 今後、どんなモデルが生き残り、どこが淘汰されやすいか

まで含めて、実務目線で読み解いていきますね。

2. 10社・最新LLMの「いま」の立ち位置ざっくり比較

まずは各社の最新バージョンを、特徴だけサッとつかめるように一覧で並べます。

2-1. OpenAI：GPT-5.1（Instant / Thinking）

• GPT-5シリーズをアップグレードした最新モデルが GPT-5.1。Instant は日常タスク向けの汎用モデル、Thinking は高度な推論タスク向けのモデルです。
• 会話の自然さ・指示の理解・推論力のバランスが改善され、「賢いけれど話しやすい」方向に振った設計。
• 複雑なコード設計や長文ドキュメントの読み込み、クリエイティブな文章生成まで、一通り高水準でこなす“万能型”。

利用イメージ：

• マーケ資料・企画書・ブログ執筆
• コードレビューとリファクタ提案
• 社内FAQボットの頭脳（ただしコストはやや高め）

2-2. Google：Gemini 3

• 2025年11月発表の最新シリーズが Gemini 3。Googleは「これまでで最も知能的なモデル」と表現しています。
• テキストだけでなく、画像・音声・動画などのマルチモーダル処理をさらに強化。
• 検索・YouTube・Android・スマートグラスなど Google プロダクトとの統合が加速中。

利用イメージ：

• 動画＋スライド＋議事録をまとめて要約してほしい
• Google Workspace ドキュメントを読み込みながら資料作成したい
• スマホやウェアラブルで「常時そばにいるAIアシスタント」として使いたい

2-3. Anthropic：Claude Opus 4.5 / Sonnet 4.5

• Opus 4.5 は「最も知能的なモデル」として位置付けられ、特にコーディング・エージェント・PC操作に強いと公表されています。
• Sonnet 4.5 は、価格と性能のバランスが良い“主力モデル”で、「長時間動くエージェント」「長文タスク」に最適化。
• 1Mトークン級の長コンテキストや、スライドやスプレッドシートを扱う能力が向上し、「仕事の相棒」感が強いです。

利用イメージ：

• 数百ページの仕様書・契約書を読ませてレビューしてほしい
• プロジェクト提案資料を、筋の通った形で一気にまとめてほしい
• 長時間動き続けるエージェント（調査や社内オペレーション）の頭脳にしたい

2-4. Meta：Llama 4（Scout / Maverick）

• Llama 4 Scout / Maverick は「ネイティブマルチモーダル」で、テキストと画像を高い精度で扱えるオープンウェイトモデルです。
• 10Mトークン級のコンテキスト長、単一GPU（H100）でも動かせる効率性などが特徴。
• オープンウェイトなので、自社クラウドやオンプレミスに持ち込んで運用したい企業にとって重要な選択肢。

利用イメージ：

• 自社データセンターで動かす「社内専用アシスタント」
• 画像付きマニュアルや図面を含むRAGシステム
• Meta系サービス（WhatsAppやInstagram）連携アプリの研究開発

2-5. DeepSeek：DeepSeek-V3.2 / R1

• DeepSeek-V3 系は 671Bパラメータ（うち37Bがアクティブ）のMoE構造を持つモデルで、R1はV3ベースの推論特化版です。
• 2025年9月には、思考とツール利用を統合した DeepSeek-V3.2 がリリースされ、エージェント用途がさらに強化されています。
• 多くがオープンウェイトや低単価で提供されており、「高性能×コスパ」の象徴的存在に。

利用イメージ：

• 数学・競技プログラミング・アルゴリズム設計のような推論重視タスク
• 中国・アジア圏でのクラウド／オンプレ運用
• 研究開発で「推論専用の頭脳」を自前で持ちたい場合

2-6. Mistral：Mistral Large 3（Mistral 3 ファミリー）

• Mistral 3 ファミリーのフラグシップが Mistral Large 3。41Bアクティブ／675B総パラメータのMoE構造で、256kコンテキストのマルチモーダルモデルです。
• 価格は入力0.5ドル／出力1.5ドル／100万トークンと公開されており、フラグシップとしてはかなり安価な部類。
• 小型の3B/8B/14BモデルもまとめてApache 2.0ライセンスで公開されていて、エッジからクラウドまで一貫して扱いやすいです。

利用イメージ：

• 欧州を中心とした多言語業務（英語＋EU主要言語）
• 自社クラウド上でのオープンウェイトLLM運用
• コード支援（Codestral）とセットでの開発生産性向上

2-7. Alibaba：Qwen2.5-Max

• Qwen2.5-Max は20兆トークン以上で事前学習された大規模MoEモデルで、APIは Alibaba Cloud／Qwen Chat 経由で利用可能です。
• Chatbot Arena などのベンチマークで上位にランクインし、技術分野・多言語分野で高い能力を示しています。
• 中国語＋英語＋他言語に強く、中国・アジア圏向けプロダクトでは有力候補。

利用イメージ：

• 中国語含む多言語カスタマーサポート
• 中国市場向けEC/フィンテックサービスの対話エンジン
• OpenAI互換APIを使ったコスト重視のSaaS

2-8. Amazon：Amazon Nova 2 ファミリー

• Amazonは Nova 2 系モデルを発表し、推論・マルチモーダル処理・会話・コード生成などで高い価格性能比をうたっています。
• Nova Micro / Lite / Pro / Omni など用途別のラインナップがあり、Bedrock 経由で利用可能。
• Nova Forge を使うと、Novaをベースに自社専用のフロンティアモデルを構築できるサービスも提供されています。

利用イメージ：

• すでにAWS中心でシステムを組んでいる企業の「標準LLM」
• ECカタログ整理、コンテンツモデレーション、ログ解析などAWSサービスと密に連携する用途
• 自社専用フロンティアモデルを作りたい大規模事業者

2-9. Cohere：Command A（command-a-03-2025）

• Command A は、エンタープライズ業務に特化したフラグシップモデルで、「最小限のGPUで最大性能」を目指した設計。
• 256kコンテキスト、エージェント・ツール利用・RAG・多言語（23言語）に最適化されています。
• 一部はオープンウェイトとしても公開され、オンプレ／プライベートクラウド運用も視野に。

利用イメージ：

• コンタクトセンター・保険・金融など、「FAQ＋社内DB＋社内ルール」を組み合わせるRAG業務
• 社内のワークフロー自動化（チケット管理、CRM、ERP）
• 翻訳専用の Command A Translate による安全な企業翻訳基盤

2-10. xAI：Grok 3

• Grok 3 は、推論能力を強化した xAI の最新フラグシップモデルで、標準モードと推論モード（Think/Big Brain）を備えています。
• テキスト推論だけでなく、「Deep Search」という次世代検索機能やエージェント的な利用が前提。
• Tesla車のナビやX（旧Twitter）上のアシスタントなど、リアルタイム性の高い場面での実装が進行中です。

利用イメージ：

• リアルタイム情報を扱うダッシュボード／SNSクライアント
• 自動運転車やスマートデバイスでの対話インターフェース
• ゲームやシミュレーションの「頭脳」としてのエージェント

3. 用途別：どの最新LLMを選ぶと良いか

ここからは、「やりたいこと」ごとに、おすすめの最新LLMを整理しますね。
実務では、1社1モデルではなく「2〜4モデルの使い分け」が現実的です。

3-1. ライティング・企画・マーケティング

向いているモデル：

• GPT-5.1（特に Instant）
• Claude Sonnet 4.5
• Gemini 3 Pro

理由のイメージ：

• GPT-5.1 Instant は、会話の自然さや表現力が強く、コピーライティングや企画のアイデア出しに向いています。
• Claude Sonnet 4.5 は、論理的で読みやすいビジネス文章を作るのが得意で、提案書やレポートの整形に向きます。
• Gemini 3 は、検索と動画・画像を組み合わせたリサーチに強く、「市場調査＋要約＋資料のたたき台」を一気通貫でこなせます。

具体例：

• 中堅SaaS企業のマーケ担当なら
  • まず Gemini 3 に競合サイト・記事・レビューを要約させて市場感を整理
  • GPT-5.1 でキャッチコピー・メール文案・LPの構成案を大量生成
  • 最後に Claude で役員向けの提案書としてロジカルに整理
    という組み合わせが扱いやすいと思います。

3-2. コーディング・システム設計・技術文書

向いているモデル：

• Claude Opus 4.5 / Sonnet 4.5
• GPT-5.1 Thinking
• DeepSeek-V3.2 / R1
• Mistral Large 3（コード特化モデルと併用）

ポイント：

• Claude Opus 4.5 は、「コーディング・エージェント・PC操作」に最適化されており、IDE連携や長時間の開発アシスタント用途に強みがあります。
• GPT-5.1 Thinking は、難しい設計問題やアルゴリズム設計で、推論力を活かしやすいです。
• DeepSeek-V3.2 / R1 は、推論＋コード分野のベンチマークで高く評価され、しかもオープンウェイトである点が魅力です。

具体例：

• レガシーなモノリスアプリをマイクロサービス化したいとき
  • GPT-5.1 Thinking で分割方針・API設計の案を複数出してもらう
  • Claude Opus 4.5 で既存コードベースを読み込み、「安全に切り分けられる境界」とリスクを洗い出す
  • DeepSeek-R1 を使ってアルゴリズム部分や性能ボトルネックの検討を行う

3-3. 社内ナレッジ検索・RAG・長文ドキュメント

向いているモデル：

• Claude Sonnet 4.5
• GPT-5.1 / GPT-4.1 系
• Cohere Command A
• Llama 4 / Qwen2.5-Max / DeepSeek-V3.2（オンプレ運用時）

ポイント：

• 長大なPDF・議事録・仕様書・FAQなどをインデックス化し、RAGで検索させる場合は、
  • 長コンテキスト
  • RAGを前提にした設計
    が効いてきます。
• Claude Sonnet 4.5 は長文の読み書きに非常に強く、1Mトークン級のコンテキストを扱えるため、社内文書の「まとめ役」に向いています。
• Cohere Command A は、RAG・ツール利用・多言語を意識したエンタープライズ特化で、Command A Translate も含めて企業の「社内AI基盤」として使いやすいです。

具体例：

• グローバル展開している製造業で、
  • 各国のマニュアル・設計書・ナレッジベースをRAG化
  • Command Aで多言語問い合わせを受け付け
  • Claude Sonnet 4.5 でエキスパート向けの詳しい解説や、共通テンプレートへの落とし込みを行う

といった役割分担がイメージしやすいです。

3-4. マルチモーダル（画像・動画・音声）・リアルタイムエージェント

向いているモデル：

• Gemini 3
• Llama 4 Scout / Maverick
• Amazon Nova Omni / Pro
• Grok 3（リアルタイム情報＋推論）

ポイント：

• Gemini 3 は、DeepMind チームが強く関わるマルチモーダルモデルで、動画・画像・音声とテキストを統合した処理に強いです。
• Llama 4 はネイティブマルチモーダルのオープンウェイトなので、画像・テキストを合わせた社内RAGなど、自前運用をしたいときに魅力大。
• Nova Omni はAWS上でのマルチモーダル推論に向けたモデルで、既存のS3・Kinesis・QuickSightなどとつなぎやすいです。
• Grok 3 は、XやTesla車などリアルタイム情報が前提の環境で、「考えるナビゲーター」としての使われ方をし始めています。

具体例：

• ウェビナー録画（動画＋スライド＋チャット）から
  • Gemini 3 で要約＋章立て＋トランスクリプト整形
  • GPT-5.1 でブログ記事／メルマガ／SNS投稿案を生成
• 工場カメラ映像＋センサーログから
  • Llama 4 ベースの社内モデルで異常検知＋レポート生成

3-5. コスト優先で大量トラフィックをさばきたい場合

向いているモデル：

• Gemini 2.5 Flash（Gemini 3の前世代・廉価版として継続利用されるケースも多い）
• Mistral 3 小型モデル（3B/8B/14B）＋ Mistral Large 3
• Nova Micro / Lite（AWS上の安価モデル）
• Qwen2.5-Max（中国・アジア圏でのコスパ重視）
• 小型 DeepSeek・Llama 4 の自前ホスティング

考え方：

• 総トークン数が多い（例：日あたり数十〜数百万リクエスト）場合、
  • 一次応答は安価モデル
  • 難しい質問だけフラグシップへ転送
    といった二段構成が現実的です。
• Mistral Large 3 はフラグシップでありながら入力0.5ドル／出力1.5ドル／100万トークンとかなり安いので、
  「ある程度の品質は担保しつつコストも抑えたい」時の選択肢になりやすいです。

4. 価格感・コストのざっくり位置づけ

細かい単価は各社の料金ページで確認いただくとして、ここではレンジと傾向だけまとめますね。

4-1. フラグシップ帯（高性能・中〜高価格）

この帯に入るのは、

• GPT-5.1（Instant / Thinking）
• Gemini 3 Pro / 上位モデル
• Claude Opus 4.5 / Sonnet 4.5
• Grok 3

いずれも、

• 高度な推論
• コーディング・エージェント
• 長文タスク
• マルチモーダル

をこなせる代わりに、1Mトークンあたりの単価は数ドル〜十数ドル程度のレンジに収まることが多いです（詳細は各社ドキュメント参照）。

4-2. 高性能だけど比較的安価な帯

ここには、

• Mistral Large 3（入力0.5ドル／出力1.5ドル／100万トークン）
• Amazon Nova 2 Pro / Omni（「業界トップクラスの価格性能比」をうたう）
• DeepSeek-V3.2 / R1（低単価・オープンウェイト運用も可能）
• Qwen2.5-Max（上位ながらもクラウド上で競争力のある価格設定）

が入ってきます。

「OpenAI / Google / Anthropic の最上位ほどのブランドは不要だけど、性能は欲しい」「トラフィックが大きいので単価も重要」という場合は、このゾーンが検討対象になりやすいです。

4-3. オープンウェイト・自前ホスティング系

• Llama 4
• DeepSeek-V3系
• Mistral 3 ファミリー小型モデル
• Qwen 系
• Command A（一部オープンウェイト版）

は、「APIトークン課金」は不要な一方で、

• GPUインフラ費用
• 運用・監視・アップデートコスト

を自社で負担する形になります。
中〜大規模の企業や研究機関で、長期的な運用を考える場合に向いた選択肢です。

5. 今後数年の展望と「淘汰」の方向性

最後に、2025年末の状況から見える「これから3年くらいの流れ」を、少しだけ予測してみますね。

5-1. 超巨大汎用モデルは「数社＋中国勢」に集約

• OpenAI（GPT-5.x / GPT-5.1）、Google（Gemini 3）、Anthropic（Claude 4.5）、Meta（Llama 4）、
  そして中国勢（DeepSeek / Qwen）が、
  「世界で数社しか作れないレベルのフロンティアモデル」を担う構図がはっきりしてきました。

• 巨額のGPU投資と専用チップ（TPUなど）を背景にした「インフラ＋モデルの垂直統合」が進み、
  中小の「汎用LLM専業」はかなり厳しい環境になっていきそうです。

5-2. オープンソースと特化モデルの二極化

• Llama 4、DeepSeek-V3.2、Mistral 3、Qwen2.5-Max、Command A（オープンウェイト版）など、
  「オープンウェイトで高性能」なモデルが増えました。
• これらは、
  • 特定業界向けに微調整された特化モデル
  • 自社RAGと組み合わせた「社内専用AI」
    として使われることが多くなり、
    「汎用モデル1つですべてを解決する」時代から、「用途ごとに最適な組み合わせを選ぶ」時代にシフトしています。

5-3. 淘汰されやすいのは「差別化のない中価格帯汎用モデル」

• 単に「ChatGPT風に使えます」「英語も日本語もそこそこできます」だけのモデルは、

  • 性能ではフラグシップ勢に劣り
  • 価格ではオープンウェイト勢に劣る
    という板挟みになりやすいです。

• 生き残るには、

  • 特定業界への深い入り込み（医療・保険・法律・製造など）
  • 既存クラウド基盤や業務アプリとの強力な統合（AWS Nova / Vertex+Gemini / OCI+Command A 等）
  • エージェント・ツール利用・ワークフロー自動化まで含めた「一式パッケージ」
    が必要になっていきます。

5-4. モデル選定より「アーキテクチャ設計」が重要に

これからのLLM活用は、

• どの1モデルを選ぶか
  というより、

• どの用途にどのモデルを当てるか

• どうやって自社データ（RAG）・既存システム（CRM/ERP）とつなぐか

というアーキテクチャ設計の問題に近づいていきます。

たとえば、こんな構成が考えやすいです。

• 顧客向けチャットボット：Gemini Flash / Nova Micro / Qwen / 小型Mistral
• 社内ナレッジ・重要ドキュメント：Claude Sonnet 4.5 / Command A
• コード・設計レビュー：GPT-5.1 Thinking / Claude Opus 4.5 / DeepSeek R1
• 研究開発・実験：Llama 4 / DeepSeek-V3.2 / Mistral 3 オープンウェイト

このように、**「1社を選ぶ」のではなく「3〜4モデルを組み合わせる」**発想が、淘汰が進む中でも安定した戦略になりそうです。

6. まとめ：最新バージョンで見た「ざっくり指針」

最後に、各社の最新LLMを前提にした、シンプルな指針をまとめますね。

• 企画・マーケ・自然な対話重視
  → GPT-5.1（＋必要に応じて Gemini 3 で調査、Claudeで整形）

• 長文ドキュメント・社内ナレッジ・RAG
  → Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.5、Cohere Command A、GPT-5.1

• コーディング・設計レビュー・推論タスク
  → GPT-5.1 Thinking、Claude Opus 4.5、DeepSeek-V3.2 / R1、Mistral Large 3

• マルチモーダル・動画・音声・リアルタイムエージェント
  → Gemini 3、Llama 4、Amazon Nova Omni、Grok 3

• コスト重視・大量トラフィック
  → Gemini 2.5 Flash、Mistral 3 小型モデル、Nova Micro / Lite、Qwen2.5-Max、小型Llama / DeepSeekの自前運用

そして、どの企業・個人にとっても共通する大事な視点は、

1. 目的を1つに絞る（例：社内FAQなのか、コードレビューなのか）
2. 必要な精度（どこまで間違えられないか）を決める
3. 月間トークン量と予算上限をざっくり出す
4. セキュリティ要件（クラウドで良いか、オンプレ必須か）を明確にする

この4つを先に決めたうえで、この記事の10社から「候補を2〜3モデルに絞って実際に試す」のが一番失敗が少ないと思います。

参考リンク（公式・技術ドキュメント）

※必要であれば、以下の公式情報もあわせてご確認ください。

• OpenAI「GPT-5.1」公式ページ
• Google「Gemini 3」紹介ブログ
• Anthropic「Claude Opus 4.5」
• Anthropic「Claude Sonnet 4.5」
• Meta「Llama 4」紹介ページ
• DeepSeek-V3.2 リリースノート
• Mistral「Mistral 3 / Large 3」
• Alibaba「Qwen2.5-Max」公式ブログ
• AWS「Amazon Nova 2 / Nova Forge」
  • Nova 2 発表（What’s New）
  • Nova Forge 公式ページ
• Cohere「Command A」紹介記事・技術レポート
  • Command A ドキュメント
  • 技術レポート（PDF）
• xAI「Grok 3」発表記事