--- title: "GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1 どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合性能は拮抗（AA Index 53 対 53）。用途と料金で選ぶのが正解。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。" source: https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-fable-5/ --- VS COMPARISON # GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1 OpenAI ## GPT-6 Astra GPT-6 Astra ／ 2026-09-03 「パソコン操作とサイバーは一段上だけど、お値段は同じ GPT-6 の Sol の5倍だよ」 VS Anthropic ## Claude Fable 5.1 Fable 5.1 ／ 2026-09-01 「お値段は本表トップ（GPT-6 Astra と同額）だから、Opus 5.5 でも足りない本当に難しい仕事だけに使いたいね」 編集部の総合判定 総合性能は拮抗（AA Index 53 対 53）。用途と料金で選ぶのが正解 ベンチ勝ち：GPT-6 Astra 0 / Claude Fable 5.1 0 料金で安い項目：GPT-6 Astra 0 / Claude Fable 5.1 0 データ最終更新：2026-10-09（編集部集計） 同じシリーズの別グレードで比べる [Claude Fable 5.1 vs GPT-6.1 Sol →](https://ai-garage.jp/vs/fable-5-vs-chatgpt/) WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### こんな人は GPT-6 Astra - ✓ AI をはじめて使う人 - ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人 ### こんな人は Claude Fable 5.1 - ✓ 長い資料を読ませたい人（100万トークン） - ✓ 「長い文書をまとめるのが得意（1M tokens context）」を重視する人 SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | | --- | --- | --- | | バージョン | GPT-6 Astra | Fable 5.1 | | 公開日 | 2026-09-03 | 2026-09-01 | | コンテキスト長 | 922K | 1000K 勝ち | | 入力料金 $/1M | $10 | $10 | | 出力料金 $/1M | $50 | $50 | | 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり | | マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり | | [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 55 | 55 | BENCHMARKS ## ベンチマーク差分 バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。 総合知能（AA Intelligence Index） GPT-6 Astra 53 Claude Fable 5.1 53 専門知識（GPQA） GPT-6 Astra 96% Claude Fable 5.1 — 最難関試験（HLE） GPT-6 Astra — Claude Fable 5.1 60.9% ※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ [HLE](https://ai-garage.jp/glossary/hle/)（Humanity's Last Exam・最難関試験） ※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。 X VOICE ## Xの評判はどう？ ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-05 〜 2026-10-12）の X上の日本語の声をサンプル分析。[てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。 ### GPT-6 Astra X評判スコア 41 ／100（n=22） ポジ 7 ／ ネガ 10 ／ 中立 5 👍 凄い・圧巻の理解力 👍 洗練された出力 👎 センス・指示追従の悪さ 👎 燃費・利用制限の悪さ ### Claude Fable 5.1 X評判スコア 67 ／100（n=15） ポジ 10 ／ ネガ 5 ／ 中立 0 👍 扱いやすい 👍 コーディングエージェントの作り込み 👎 トークン消費多め 👎 性能低下 ※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は [てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)へ。 EDITOR'S NOTE ## 編集部メモ 数値の背景と、いまの提供状況・注意点 ### GPT-6 Astra 2026-09-03（米国時間）公開の OpenAI 最上位モデル（API は gpt-6-astra）。 「Astra」は 2026-08-01 に数学の未解決問題を10問解いた成果として存在が明かされたモデルで、そこに GPT-6 という世代番号が付いて公開された。 提供は段階的で、まず Daybreak プログラムで承認された組織（2026-09-03 時点で2,000の組織・ワークスペース）に届き、数日中に ChatGPT の Plus・Pro・Business・Enterprise へ広げると案内された（Enterprise は既定で無効、管理者が有効化）。API のほか Amazon Bedrock・Microsoft Azure でも提供。 料金は入力 $10 / 出力 $50 で、前世代の GPT-5.6 Sol（$4/$20）の2.5倍。キャッシュ入力は $1、キャッシュ書き込みは $12.50（未キャッシュ入力の1.25倍）。まとめて投げる Batch と Flex は標準の半額、低遅延の Fast モードは2倍の $20/$100（最大2.5倍高速）。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは、そのリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍で計算される。 本表の「一度に読める量」922,000 は、OpenAI 公式表記のコンテキストウィンドウ 1,050,000 トークンから1回の出力上限 128,000 トークンを引いた値（GPT-5.6 Sol と同じ数え方）。知識のカットオフは 2026-04-30。入力はテキストと画像、出力はテキスト。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 53（v4.3.2／max 設定・2026-09-23 確認）で、Claude Fable 5.1 と同じ 53。AA 全体の順位は168モデル中6位で、本表では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5（max 設定で 58）が上にいる。2026-09-08 の v4.3 では小数まで見て Fable 5.1 の 53.4 に対して Astra は 52.8、順位は130モデル中1位対3位だった（公開時の v4.1.1 では Astra 61・Fable 5.1 66 と差があり、指標の版上げで縮んだ）。Meta の Muse Spark 1.3 は同じ v4.3.2・max 設定で 48 なので、本表では Astra が上に出る（Muse Spark 1.3 の max reasoning は Meta AI Research のブログが公開初日から利用可能と明記しており、2026-09-05 に原文で再確認した）。同社の Coding Agent Index は、公開時の記事では Codex ハーネスで 67 と、Claude Fable 5.1（Claude Code ハーネス）の 70 に次ぐ位置だった（この指標もその後採点し直されているので、最新の値は AA のページで確認してほしい）。 一方、OpenAI 自身が公表した数値ではパソコン操作とサイバーの伸びが大きい。OSWorld 2.0 は 72.6%（GPT-5.6 Sol は 65.7%）で所要時間は約75分→約40分、ScreenSpot-Pro 92.7%、BrowseComp 91.5%、Agents' Last Exam 59.3%、Terminal-Bench 4.0 57.9%、DeepSWE v1.1 74.1%、FrontierCode 1.1 Extended 64.5%、FrontierMath Tier 4 v2 97.6%、GPQA Diamond 96.0%、ExploitBench 100%（同 78.5%）、SRE-Bench 88.0%（4回以内で 99.2%）、SEC-Bench Pro 85.4%。許可された範囲を超える行動は 0%（同 48.2%）。 本表の GPQA 欄には OpenAI 自身の公表値 96.0% を入れている（本表の GPQA・HLE 欄は各社の公表値を載せる欄で、Anthropic 行の HLE がツールなし条件の公表値であるのと同じ扱い）。第三者機関 Artificial Analysis の独自実測は 96.1%（max 設定・2026-09-04 確認）で、公表値とほぼ一致している。 HLE（Humanity's Last Exam）は OpenAI が Astra について公表していないため「—」のまま。AA の独自実測は 54.7%（max 設定・2026-09-04 確認）だが、本表の HLE 欄に並ぶ他行はベンダー公表値なので、測り方をそろえるため欄には入れず、ここに記録だけしておく。 なお ARC-AGI-3 の 99.9% という数字が広く報じられているが、ARC Prize の計測では各社を同条件でそろえる Standard ハーネスだと 62.7%（費用 $26,098）で、99.9%（同 $19,285）は OpenAI 独自の Provider Adapter ハーネス（考えている途中の状態をリクエストをまたいで保持できる）を使ったときの値。 サイバーセキュリティ分野で OpenAI の Preparedness Framework の最上位「Critical」に分類された初めての自社モデルで、この分類を維持したまま公開された（GPT-5.6 Sol までは一段下の「High」）。評価中に未知のゼロデイ脆弱性を2件発見し、開発元に報告している。 ### Claude Fable 5.1 2026-09-01 公開の Anthropic 最上位モデル（API は claude-fable-5-1）。公式の位置づけは「重い考えごとと、長時間ひとりで進める作業向け」で、2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 を高めの設定で試してもまだ足りないときに使う想定（公式ドキュメントは、迷ったらまず Opus 5.5 を使うよう案内している）。料金は前の Fable 5 と同じ $10/$50 のままで、読み込んだ内容の使い回し料金だけが $1 → $0.25（75%減）に下がった。Anthropic は「ふだんの作業でおよそ25%、AI が自分で手を動かす作業ではおよそ45%、費用が下がる」としている。Humanity's Last Exam（幅広い分野の難問テスト）は 60.9%（ツールなし。ツールありは 65.0%）で、前の Fable 5 の 57.8% と Claude Opus 5 の 56.3% を上回った（本表では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5 の 64.4% が上）。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 53（v4.3.2・max 設定・2026-09-23 確認）で、AA 全体のランキングでは204モデル中5位（2026-10-09 確認。上位4つは Claude Opus 5.5 の max・xhigh・high と Claude Sonnet 5.5 の max の各設定で、本表の Opus 5.5 行は max の 58）。GPT-6 Astra も同じ 53 で、前世代の Opus 5 は 51。2026-09-08 の v4.3 では Fable 5.1 が130モデル中1位だった。SWE-bench Verified は Anthropic も第三者もまだ数値を出していないため本表では「—」（前の Fable 5 の 95.0% は流用しません）。公式が出したのはエージェント系・実務系のベンチで、Terminal-Bench 4.0 が 55.8%（Fable 5 は 42.0%）、Terminal-Bench-Science 0.1 が 52.6%（同 24.7%）、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 77.9%／厳しめ判定 41.7%（同 72.9%／36.1%）、事務作業の AutomationBench が 31.4%（同 17.1%）、コーディング支援の CursorBench 3.2.0 が 73.4%（同 70.5%）、知識仕事の GDPval-AA v2 が 1853（同 1723）。MMLU・GPQA・AIME は公式未公表。じっくり考えるモードは常時オンで、考える量の既定は5段階中 high。一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。提供終了は 2027-09-01 より前にはならないと案内されている。姉妹モデルの Claude Mythos 5.1 は中身が同じで、サイバーセキュリティと生命科学の用途に限って制限をゆるめたもの（米国の認定を受けた組織だけが使えるため本表には載せていません）。前の Fable 5（2026-06-09 公開・SWE-bench Verified 95.0%・AA は v4.3 で 50）は公式ドキュメントで旧世代（Legacy）扱いになった（提供終了は 2027-06-09 より前にはならない）。Fable 5 は公開直後の 6-12 に米政府の輸出管理指令で全ユーザー停止となり、6-30 の規制解除を経て 7-1 にグローバル復帰（日本からは 7-2）した経緯がある。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window（会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる）。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う（2026-09-02 に公式ドキュメントで確認）。 PROS & CONS ## 強み・弱み ### GPT-6 Astra AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。 ◎ 強み - ◎ 総合力が高くてなんでもこなす - ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ - ◎ アプリ・拡張機能が豊富 △ 注意点 - △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック - △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない（使えるのは Work・Codex・API） - △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている（2026-10-09 確認） 公式サイト → ### Claude Fable 5.1 長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5（API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内）、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。 ◎ 強み - ◎ 長い文書をまとめるのが得意（1M tokens context） - ◎ コード生成・修正の精度が高い（SWE-Bench で常時トップ争い） - ◎ 安全側に振った穏やかな応答 - ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整 △ 注意点 - △ 画像生成はできない（読み取りのみ） 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ GPT-6 Astra か Claude Fable 5.1 を取り上げてるタスク 11件 [メール・チャットの返信を書く GPT-6 Astra Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[Excel・データを分析する GPT-6 Astra（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#excel-analysis)[会議を要約する Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#meeting-summary)[論文・資料を読み込ませる Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/picks/#paper-survey)[ウェブを横断して調べる GPT-6 Astra](https://ai-garage.jp/picks/#web-search)[ブログ記事・レポートを書く GPT-6 Astra Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[プレゼン資料・スライドを作る GPT-6 Astra](https://ai-garage.jp/picks/#slide-make)[翻訳する GPT-6 Astra Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[AIと音声で会話する GPT-6 Astra（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#voice-chat)[営業メール・マーケコピーを作る GPT-6 Astra Claude Fable 5.1（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#email-marketing) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース GPT-6 Astra - [→ OpenAI Developers：GPT-6 Astra Model（コンテキスト1,050,000・出力上限128,000・知識カットオフ 2026-04-30・$10/$50・キャッシュ $1/$12.50）](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) - [→ OpenAI 公式：GPT-6 Astra: A new generation of intelligence（2026-09-03。ページ本文は JavaScript 必須で機械取得できない）](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) - [→ ITmedia NEWS：OpenAI、「GPT-6 Astra」を一部組織向けに公開 サイバー能力が初の「Critical」に（2026-09-04）](https://www.itmedia.co.jp/news/article/2609/04/2000001153/) - [→ 窓の杜（Impress）：OpenAI、次世代モデル「GPT-6 Astra」を発表（2026-09-04。API 料金とベンチマーク）](https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2138156.html) - [→ the decoder：GPT-6 Astra is the first model making OpenAI willing to declare the AGI era（2026-09-03。公式ベンチ一覧）](https://the-decoder.com/gpt-6-astra-is-the-first-model-making-openai-willing-to-declare-the-agi-era/) - [→ Artificial Analysis：Benchmarking GPT-6 Astra（2026-09-08 確認時は Intelligence Index v4.3 で 53・130モデル中3位。v4.2 では 55、公開時の v4.1.1 では 61・Coding Agent Index 67）](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra) - [→ Artificial Analysis：GPT-6 Astra（max）のモデルページ（Intelligence Index v4.3.2 で 53・168モデル中6位・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-astra) - [→ ARC Prize：OpenAI's GPT-6 Astra on ARC-AGI-3（Standard 62.7% / Provider Adapter 99.9%）](https://arcprize.org/blog/astra) Claude Fable 5.1 - [→ Anthropic：Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1 発表（2026-09-01・公式ベンチ一覧）](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1) - [→ Anthropic Models Overview（claude-fable-5-1・$10/$50・context 1M・知識カットオフ 2026-06）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) - [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Fable 5.1 overview](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-1/overview) - [→ Artificial Analysis：Claude Fable 5.1（Intelligence Index v4.3.2 で 53・204モデル中5位・max 設定・2026-10-09 確認。v4.3 では130モデル中1位）](https://artificialanalysis.ai/models/claude-fable-5-1) - [→ Anthropic API 料金（$10 / $50 per MTok・キャッシュ読み込み $0.25）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) - [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Fable 5 overview（Legacy 扱い）](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5/overview) - [→ Anthropic：Claude Fable 5 / Mythos 5 発表（2026-06-09）](https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5) - [→ Anthropic：Fable 5 提供再開（2026-06-30）](https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5) - [→ Anthropic：コンテキストウィンドウの仕様（1Mは入力と出力を合わせた枠）](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-windows) FAQ ## よくある質問 Q. GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1、結局どっちがいい？ A. AA Intelligence Index は GPT-6 Astra 53、Claude Fable 5.1 53 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。 Q. GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は GPT-6 Astra が $10／1M、Claude Fable 5.1 が $10／1M。出力料金は GPT-6 Astra が $50／1M、Claude Fable 5.1 が $50／1M です。入力・出力とも料金はほぼ同水準です。 Q. GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1、ベンチマークで強いのはどっち？ A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（GPT-6 Astra 53／Claude Fable 5.1 53）を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。 Q. GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1、コスパがいいのはどっち？ A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は GPT-6 Astra が 55、Claude Fable 5.1 が 55。差は僅かで、コスパはほぼ同水準。性能・使い勝手など他の軸で選ぶのがおすすめです。 Q. GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1、初心者にはどっちがおすすめ？ A. 初心者へのおすすめ度は GPT-6 Astra の方が高め（5／5 対 4／5）。まず触ってみるなら GPT-6 Astra から始めると迷いにくいです。 LABS ## Claude を実際に動かして計った記事 公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事 [![Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-opus-5-5-gemini-tts-card.webp) 2026-09-26 Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた 話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った 検証メモ 読み間違いテスト（3.8 Flash） 18.3 / 19 約40秒の読み上げにかかった時間 14.5秒 1分のナレーションの料金 約2.7円](https://ai-garage.jp/labs/opus-5-5-gemini-tts/)[![AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-contract-review-card.webp) 2026-09-26 AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか 落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した 検証メモ わかりやすい落とし穴（12回） 120 / 120 気づきにくい落とし穴（12回） 114 / 120 法律の条番号の取り違え 24本中2本](https://ai-garage.jp/labs/contract-review/)[![Claude Fable 5.1 徹底検証](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-fable-5-1-card.webp) 2026-09-13 Claude Fable 5.1 徹底検証 「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか 検証メモ 価格（Fable 5 と同じ） $10 / $50 本人の5段階×11課題（55セル） 満点でないのは 8 low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問） 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍](https://ai-garage.jp/labs/fable-5-1/) [→ LABS の検証記事一覧を見る](https://ai-garage.jp/labs/) RELATED ## もっと深く知る ### 関連ニュース [Claude Code ができないときは？インストール・ログイン・改行・貼り付けの直し方 2026-10-13](https://ai-garage.jp/news/claude-code-cannot-install-login/)[Codex の料金はいくら？無料で使える範囲と Plus・Pro・API キーの違い 2026-10-12](https://ai-garage.jp/news/codex-pricing-plans/)[Claude の利用ポリシーが11月12日に改定！規約違反とアカウント停止の条件は？ 2026-10-11](https://ai-garage.jp/news/claude-usage-policy-2026-update/)[ChatGPT が音声ファイルの文字起こしに対応！mp3・m4a で512MBまで 2026-10-10](https://ai-garage.jp/news/chatgpt-audio-upload-transcription/) ### 関連トピック [AIエージェント時代の本格幕開け 「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/)[AIブラウザ／Computer Use — 「PCを触るAI」の普及期 Dia・Comet などの AI ブラウザがブラウザのUIを作り変え、ChatGPT agent や Claude の Computer Use はAIにPCを触らせる。](https://ai-garage.jp/topics/ai-browser-era/)[推論モデル革命 「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/)[MCP（Model Context Protocol）が業界標準に AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。](https://ai-garage.jp/topics/mcp-standard/) OTHER COMPARISONS ## 他のペアも見る [Kimi K3 vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-chatgpt/)[Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-llama/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/)[Claude Opus 5.5 vs DeepSeek V4.1-Flash](https://ai-garage.jp/vs/claude-vs-deepseek/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)