Claude Opus 5
長文・コード・推論で定評。主力は 7/24 に出た Opus 5、公式の最上位は Fable 5、日常使いは Sonnet 5、軽量は Haiku 4.5。
◎ 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）
VS COMPARISON
Claude Opus 5 vs Kimi K3
Anthropic
Claude Opus 5
Opus 5 ／ 2026-07-24
「本表トップの成績なのに、お値段は前と据え置き。迷ったらこれ」
VS
Moonshot AI
Kimi K3
K3 (2.8T, MoE 896/16 active) ／ 2026-07-16
「オープンなのにフロンティア級。デカくて賢い自由派だよ」
編集部の総合判定
総合知能（AA Index）は Claude Opus 5 63 対 Kimi K3 60 で Claude Opus 5 がやや優位。用途しだいで逆転する差
ベンチ勝ち：Claude Opus 5 2 / Kimi K3 0 料金で安い項目：Claude Opus 5 0 / Kimi K3 2 データ最終更新：2026-08-28（編集部集計）
WHICH ONE
こんな人はどっち？
こんな人は Claude Opus 5
- ✓ AI をはじめて使う人
- ✓ 「長い文書をまとめるのが得意（1M tokens context）」を重視する人
こんな人は Kimi K3
- ✓ API 料金を抑えたい人（入力$3/出力$15）
- ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 70 対 67）
SPECS
仕様の比較
| 項目 | Claude Opus 5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| バージョン | Opus 5 | K3 (2.8T, MoE 896/16 active) |
| 公開日 | 2026-07-24 | 2026-07-16 |
| コンテキスト長 | 1000K | 1000K |
| 入力料金 $/1M | $5 | $3 安い |
| 出力料金 $/1M | $25 | $15 安い |
| 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 独自指標 | 67 | 70 勝ち |
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）
Claude Opus 5 63 勝ち
Kimi K3 60
コード修正力（SWE-Bench）
Claude Opus 5 96%
Kimi K3 —
専門知識（GPQA）
Claude Opus 5 —
Kimi K3 93.5%
最難関試験（HLE）
Claude Opus 5 56.3% 勝ち
Kimi K3 43.5%
※ AA 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（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（2026-08-24 〜 2026-08-31）の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。
Claude Opus 5
X評判スコア 67 ／100（n=23）
ポジ 12 ／ ネガ 6 ／ 中立 5
👍 作業能力が高い
👍 深い理解・推論力
👎 使い勝手が悪い
👎 性能低下
Kimi K3
X評判スコア 100 ／100（n=22）
ポジ 15 ／ ネガ 0 ／ 中立 7
👍 PPT作成に優れる
👍 中国勢の強み
※ 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
Claude Opus 5
2026-07-24 公開の Anthropic 主力モデル（API は claude-opus-5）。料金は前世代 Opus 4.8 と同じ $5/$25 のまま、最上位 Fable 5（$10/$50）のちょうど半額。SWE-bench Verified は公式システムカードで 96.0%（じっくり考えるモードを最大にして5試行平均）で本表最高、Humanity's Last Exam は 56.3%（ツールなし／ツールありは 64.7%。第三者の Artificial Analysis の独自実測では 52.6%）。AA Intelligence Index も 63（v4.1.1・max 設定／2026-08-11 時点）で AA 掲載モデル中1位。ARC-AGI-3 は 30.2%（ARC Prize 財団の検証値、次点 GPT-5.6 Sol の 7.8% を大きく上回る）。GPQA・MMLU・AIME は Anthropic が Opus 5 では公表していないため本表では「—」（前世代 Opus 4.8 の値は流用しません）。前世代からの一番の違いは、じっくり考えるモードが最初からオンになったこと（考える量は5段階・既定 high）。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年5月まで。速さ重視の Fast モードは $10/$50（通常の2倍）で約2.5倍速。なお別ベンチの SWE-bench Pro は 79.2%（Opus 4.8=69.2 / Fable 5=80 / GPT-5.6 Sol=64.6）で、本表の SWE-bench Verified とは別のテストです。前世代 Opus 4.8 は公式ドキュメントで旧世代（Legacy）扱いに移りましたが、提供終了は 2027-05-28 より前にはならないと案内されています。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（2026-08-18 に公式ドキュメントで確認）。
Kimi K3
総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16を活性化）の MoE で、オープンウェイトとしては最大級。新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）＋Attention Residuals で1Mコンテキストのデコードを高速化し、ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画）に対応。GPQA-Diamond 93.5、Humanity's Last Exam（HLE-Full）43.5、MMMU-Pro 81.6、Terminal-Bench 2.1 88.3、Artificial Analysis Intelligence Index 60（v4.1.1・max 設定／2026-08-11 時点）と frontier 級で、Arena の Frontend Code では首位級。総合では Claude Opus 5（63）・Claude Fable 5（62）と、ともに 61 の GPT-5.6 Sol・Grok 4.6 に一歩届かず、各種リーダーボードで上位級デビュー。SWE-bench Verified / MMLU / AIME は Moonshot が数値を公表しておらず（発表は DeepSWE・FrontierSWE・SWE Marathon などエージェント系ベンチ中心）本表では「—」。フルウェイトは予定どおり 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み（ライセンスは Kimi K3 License）。中国製のため業務利用は規約確認を。本表の100万トークンは Moonshot 公式ドキュメントの context window（1M-token context window）で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。
PROS & CONS
強み・弱み
Kimi K3
中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。
◎ 強み
- ◎ K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級
- ◎ 新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）で長文デコードを高速化
- ◎ 100万トークンの長文コンテキスト
- ◎ ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画）
- ◎ フルウェイトを 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み
△ 注意点
- △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
- △ API 単価は $3/$15 と K2系から値上げ（オープン系では高め）
- △ 総2.8兆パラメータ級でローカル運用のハードルは高い
- △ ライセンスは Apache 2.0 / MIT ではなく独自の「Kimi K3 License」。商用利用は条文の確認が必要
USE CASES
用途別のおすすめ
Claude Opus 5 か Kimi K3 を取り上げてるタスク 7件
PRIMARY SOURCES
一次ソース
Claude Opus 5
- → Anthropic：Claude Opus 5 発表（2026-07-24）
- → Anthropic：Claude Opus 5 システムカード（SWE-bench Verified 96.0%・HLE 56.3%）
- → Anthropic Models Overview（最新ラインナップ・コンテキスト長）
- → Anthropic API 料金（$5 / $25 per MTok）
- → Artificial Analysis：Claude Opus 5（Intelligence Index v4.1.1 で 63・全モデル中1位）
- → ARC Prize：Claude Opus 5 検証結果
- → 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）
FAQ
よくある質問
Q. Claude Opus 5 と Kimi K3、結局どっちがいい？
A. AA Intelligence Index は Claude Opus 5 63 対 Kimi K3 60 で Claude Opus 5 がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。
Q. Claude Opus 5 と Kimi K3、料金が安いのはどっち？
A. 入力料金は Claude Opus 5 が $5／1M、Kimi K3 が $3／1M。出力料金は Claude Opus 5 が $25／1M、Kimi K3 が $15／1M です。入力・出力とも Kimi K3 の方が安く、コスト重視なら Kimi K3 が有利です。
Q. Claude Opus 5 と Kimi K3、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2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（Claude Opus 5 63／Kimi K3 60）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Opus 5 の勝ち数が多く（2／0）、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5 が優勢です。
Q. Claude Opus 5 と Kimi K3、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 Claude Opus 5 が 67、Kimi K3 が 70。「安くて賢い」バランスでは Kimi K3 が有利です。
Q. Claude Opus 5 と Kimi K3、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 Claude Opus 5 の方が高め（4／5 対 3／5）。まず触ってみるなら Claude Opus 5 から始めると迷いにくいです。
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