Claude Opus 4.1とGPT-OSSのリリース

AnthropicがClaude Opus 4.1をリリースし、OpenAIが初のオープンウェイトモデルGPT-OSSシリーズを発表しました。
ざっと概要をまとめます。

Claude Opus 4.1：コーディング性能の新境地

主な特徴と改善点

Anthropicが2025年8月5日にリリースしたClaude Opus 4.1は、前世代モデルから大幅な性能向上を実現。

主な改善点：

・コーディング性能の向上：SWE-bench Verifiedで74.5%の性能を達成（Claude Opus 4の72.5%、Claude Sonnet 3.7の62.3%から向上）

・エージェントタスクの強化：複雑な自律的タスクの実行能力が向上

・推論能力の向上：より複雑な論理的思考が可能に

・安全性の強化：改良された安全機能を搭載

技術的な特徴

Claude Opus 4.1はハイブリッド推論モデルとして設計されており、拡張思考モードのあり/なしで動作可能です。これにより、タスクに応じて最適な推論方式を選択できます。

提供範囲

8月6日現在、以下のプラットフォームで利用可能です。

・Claude Code

・Anthropic API

・Amazon Bedrock

・Google Cloud Vertex AI
　

GPT-OSS：OpenAIがOSSのモデルを発表

2025年8月5日、OpenAIが「GPT-OSS」シリーズを発表しました。
OSS勢がかなり押していた部分もあって、対策をしてきたんでしょうか。
API利用料ではAnthoropicが首位になったということもあって、今回の発表による今後の各社の動向も楽しみですね。

モデル構成

GPT-OSSシリーズは2つのモデルで構成されています：

gpt-oss-120b（大型モデル）

・パラメータ数：117B（実際の値）

・アーキテクチャ：Mixture of Experts（MoE）

・量子化：4-bit MXFP4方式

・用途：高性能な推論タスクに最適

gpt-oss-20b（小型モデル）

・パラメータ数：21B

・アーキテクチャ：Mixture of Experts（MoE）

・量子化：4-bit MXFP4方式

・用途：効率的な推論とリソース制約環境に適用

技術的な革新

Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャ

・より少ないアクティブパラメータで高速推論を実現

・効率的なリソース使用によりコスト削減が可能

4-bit MXFP4量子化

・メモリ使用量を大幅削減

・推論速度の向上

・品質を維持しながらより多くのデバイスで実行可能

ライセンスとアクセシビリティ

・ライセンス：Apache 2.0（真のオープンソースライセンス）

・利用ポリシー：OpenAIのgpt-oss利用ポリシーに準拠

・対象ユーザー：開発者、研究者、企業すべて

利用可能プラットフォーム

・Hugging Face Hub：モデルの直接ダウンロードとホスティング

・Amazon Bedrock：AWS環境での統合利用

・Amazon SageMaker AI：機械学習ワークフローでの活用

・その他の主要AIプラットフォーム

技術的詳細と実装

Claude Opus 4.1の実装例

# Claude Opus 4.1をAPI経由で使用する例
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key")

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-1-20250805",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "複雑なコーディングタスクを解決してください"}
    ]
)

GPT-OSSの実装例

# Hugging FaceでGPT-OSSを使用する例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 小型モデルの場合
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai/gpt-oss-20b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/gpt-oss-20b")

# 推論実行
inputs = tokenizer("プロンプトをここに入力", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
response = tokenizer.decode(outputs[0])

安全性と倫理的考慮

Claude Opus 4.1の安全機能

・改良された安全システム

・有害なコンテンツ生成の防止

・企業レベルのセキュリティ要件に対応

GPT-OSSの安全性対策

・OpenAIのPreparedness Frameworkによる厳格なテスト

・悪意のあるファインチューニングに対する耐性

・外部安全専門家による審査

参考文献

公式ドキュメント

・Anthropic - Claude Opus 4.1発表

・OpenAI - GPT-OSS紹介

・OpenAI - GPT-OSSモデルカード

・OpenAI - オープンモデル

Hugging Face

・GPT-OSSモデルページ

最後に

OpenAIのOSSモデルの発表は、日本国内のビジネス展開を加速させるきっかけになったりするのかな？とか思いました。
ローカルLLMに制限されてしまうという企業などにとっては、精度の問題やらで割と悩まされてきた歴史があるかと思うので、そこを打破するものになるのであれば、一気に活用範囲が広がっていきそうな気もしました。
相変わらずいろんなスピードが速くて大変ですが、頑張ってついていきたいと思います。

それでは、また。

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