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AITier

GPT-5 (high)

OpenAIGPTProprietary

説明

GPT-5 is a flagship model from OpenAI designed for coding, reasoning, and agentic tasks across domains. It is optimized for coding and agentic tasks with higher reasoning capabilities and medium speed.

リリース日
2025-08-07
パラメータ
—
コンテキスト長
400K
モダリティ
image, text

能力レーダー

50
general
55
coding
95
reasoning
59
science
80
agents
90
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
エージェント能力75
45.0
LS
コーディングランキング134
66.0
AA
総合ランキング68
76.0
AA
マルチモーダルランキング43
49.0
LS
科学99
70.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BrowseCompOpenAI (2025)54.9%自己申告

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)87.3%自己申告

Code

SWE-Lancer (IC-Diamond subset)100.0%自己申告
HumanEvalOpenAI (2021)93.4%自己申告
Aider-Polyglot88.0%自己申告
SWE-Bench Verified74.9%自己申告

Communication

Tau2 Telecom96.7%自己申告
Tau2 Retail81.1%自己申告
Multi-Challenge69.6%自己申告
Tau2 Airline62.6%自己申告

Finance

MMLU92.5%自己申告

General

MMMU84.2%自己申告
MMMU-Pro78.4%自己申告
Internal API instruction following (hard)64.0%自己申告
LongFact Objects0.8%自己申告
LongFact Concepts0.7%自己申告

Healthcare

VideoMMMU84.6%自己申告
HealthBench Hard1.6%自己申告

Language

COLLIE99.0%自己申告

Long Context

OpenAI-MRCR: 2 needle 128k95.2%自己申告
OpenAI-MRCR: 2 needle 256k86.8%自己申告

Math

AIME 202594.6%自己申告
HMMT 202593.3%自己申告
MATH84.7%自己申告
FrontierMath26.3%自己申告
Humanity's Last Exam24.8%自己申告

Multimodal

VideoMME w sub.86.7%自己申告
CharXiv-R81.1%自己申告

Reasoning

BrowseComp Long Context 128k90.0%自己申告
BrowseComp Long Context 256k88.8%自己申告
Graphwalks BFS <128k78.3%自己申告
Graphwalks parents <128k73.3%自己申告
ERQA65.7%自己申告
FActScoreMin et al. (NYU/UW, 2023)1.0%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
94.3
Coding Index(Artificial Analysis)
37.8
Intelligence Index(Artificial Analysis)
35.3
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))
1.0
Aime(MAA (Mathematical Association of America))
1.0
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.9
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.8
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.8
Lcr(Artificial Analysis)
0.8
Ifbench(Google Research (2023))
0.7
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Terminalbench V2 1
0.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.3
Tau Banking
0.2

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Spatial Reasoning
7
Vision
4
Reasoning
2
General
1
Long Context
100
Language
100
Writing
100
Legal
90
Physics
90
Finance
90
Biology
90
Chemistry
90
Code
90
Video
90
Multimodal
80
Communication
80
Tool Calling
80
Math
70
Search
70
Frontend Development
70
Healthcare
70
Structured Output
60
Agents
50

価格設定

入力価格$1.25 / 1Mトークン
出力価格$10 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$3.438 / 1Mトークン
キャッシュ読み取り価格$0.125 / 1Mトークン

速度

トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s

プロバイダー価格ランキング

プロバイダー価格ランキング

1 プロバイダー

プロバイダー入力出力
1OpenAIプライマリ
$1.25
$10

このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク

LLM StatsArtificial Analysis