【ChatGPTモデル一覧】初代GPT-1から最新GPT-5.1まで時系列順に勉強！

開発当初の段階では、「質問に答えるAI」ではなく、文章をより自然に理解し、作るためのAIとして開発されました。

AIが単語や文章のパターンを学習し、滑らかな文章を作れるようになり、効率的に文脈を理解できるようになったのが特徴です。

この様な性質から、主に小説・記事・文章の補完などの用途で活用されました。

GPT-2は、短い文だけでなく、ストーリーや記事などの長文を自然に作成できるようになったのが特徴です。

大小4種類のパラメーター数で開発されましたが、悪用リスク(フェイクニュースなど)が懸念され、最大モデルは暫く後に公開されました。

この段階ではまだ「会話型AI」ではありませんが、指示文(プロンプト)を工夫することで簡単なやりとりができるようになりました。

GPT-3は、パラメータ数が1750億(GPT-2の約100倍)に拡大し、遂に人間のような自然な会話ができるようになりました。

事前に学習していなくても、少しの例を見せるだけで対応できる「柔軟性」が向上したのも特徴です。

また、開発者向けにGPT-3のAPI(※接点)が提供され、AIを組み込んだアプリやサービスが急増。用途が一気に拡大しました。

それと同時に、「会話が進むと矛盾が出る」、「^※ハルシネーション」といった問題点も表面化してきます。

GPT-3.5は、会話特化型のAIとして開発され、より自然で安全な対話ができるようになったモデルです。

InstructGPTや、RLHF(人間のフィードバック学習)などの会話の質にフォーカスした機能を導入し、回答の質が向上しました。

また、「ChatGPT」として無料提供された事で爆発的に話題性が向上。多くのユーザーの目に留まる事になりました。

GPT-3.5と比べて、処理速度が速く、運用コストも削減したモデルです。

そのため、無料ユーザー向けにも安定した提供が可能になりました。

長らく無料で使えるGPTとして親しまれてきた標準モデルでしたが、現在ではGPT4o-Miniにその座を譲りました。

GPT-4は、テキストだけでなく、画像も理解できるAI(※マルチモーダル)として進化し、より正確で賢くなりました。

AIが処理できる^※トークン数がGPT-3.5の約4,000から約9倍にまで拡大し、長い会話や、大量のテキストを扱う能力が向上しています。

また、ハルシネーションの減少により、知識の正確さが重要な場面(医療・法律・教育など)でより信頼できる回答が可能になりました。

GPT-4 Turboは、より高速＆低コストをテーマにしつつ、長文の理解力も大幅に向上したGPT-4の改良版です。

文字数制限の基準となる、トークン数がGPT-4と比較して更に3倍程度向上し、より多くのテキストを扱える様になりました。

また、難しい問題も解けるようになり、コード生成、数学の問題、物語の創作など、幅広い分野で活躍を見せ始めます。

GPT-4oは4-turboに似通っていますが、テキストや画像に加え、音声まで統合的に処理できる「マルチモーダルAI」として正統進化しました。

リアルタイムでの音声認識や応答が可能になり、使用シーンがさらに拡大したのが特徴です。

また、4-turboと比較して速度面でもコスト面でも向上しています。

GPT-4o Miniは、GPT-4oの軽量版として登場しました。

4oには性能面で劣りますが、大きな特徴は「無料で使用できる」点。

ついに無料でもGPT-4シリーズの性能を体験できるようになり、GPT3.5の後継として今現在多くのユーザーに親しまれているモデルです。

画像や文章を使った問題を解く能力(マルチモーダル)に対応しながらも、STEM分野(理数系)にも中々強い汎用モデルです。

公開されたばかりのモデルでしたが、4.1の登場と共にAPI(※後述)での利用廃止を発表。

「コーディング」、「指示遵守」、「より長い文章や複雑な会話」、主にこの３点において飛躍的な向上が見られるのがGPT-4.1です。

また、2024年6月時点での学習データを用いており、より時流に即した回答が可能です。

当初はAPIのみでの使用としていましたが、後に一般開放されました。

Note that GPT‑4.1 will only be available via the API.

訳：GPT-4.1はAPI経由でのみ利用可能となることにご注意ください。

引用：OpenAI (2025年4月14日)

APIというのはざっくり言えば…

つまり、GPT(OpenAI)に使用料を払う形で、自社AIがなくても間借りしてサービスを開発できます。

もちろんAPIは個人でも使用できますが、文字数(トークン数)に応じた使用料、すなわち従量課金制が適応されます。

普段使いのGPTが進化する…というよりは、GPTを利用しているサービスの質が上がるイメージです

恒例の「ハルシネーション(知ったかぶり)」の低減や、コーディング、ヘルスケア分野の強化。

また、人間らしい会話の向上や、図やグラフの理解など様々なパラメーターにおいて4oよりも向上しています。

PLUSユーザー以上は、Thinking(複雑問題用)とInstant(高速応答用)をタブで選択できるようになっています。

よりウィットに富んだ応答で人間らしく！

画像は公式に上がっている、「結婚式のスピーチをシナリオに沿ってGPT-4oとGPT-5で生成させたもの」です。

「ね？GPT-5はウィットに富んでるでしょ？」というのを、公式にアピールするものではあるのですが…。

英語びっしり…読む気も起きないよ…

ということで、今回は日本語で「GPT-5」と「GPT-4o」に、公式と同じプロンプトで出力してもらいました。

全く同じプロンプトで出力させていますが、少なくとも後者(GPT-5)の方がウィットに富んでいるのは明らかです。

GPT-5の方には「③」と付いていますが、本生成文の他にも「①フォーマル」「②詩的」パターンを同時に生成してくれています。

音声や画像の認識が強化、活躍の幅が広がる！

GPT-5は、マルチモーダル強化の副産物として、ビジネスや学問など様々なシーンで活用しやすくなりました。

ここで改めて、マルチモーダルについて復習しておきましょう。

図は左から順に、グラフや図を読み解く問題に対する大学レベルのテスト、大学院レベルのテスト、そして動画を読み解く力です。

4oと比べると、GPT-5の「グラフ・図・動画を読み解く力」は10～20％の上昇率が見られます。

これによって、「この画像、表にして」なんてプロンプトにも、正確に対応してくれる様になりました。

ハルシネーションの低減で正確性アップ！

以下のグラフでは、ハルシネーションの減少が見られたという点が強調されています。

改めてハルシネーションとは、「AIの嘘」すなわち、AIが学習していない項目を聞かれた際に、知ったかぶった回答をしてしまう事です。

AIを使用する場合には大敵でしかないハルシネーションですが、GPT5は、4o比で約45％、o3比で80％低下としています。

コーディング、ヘルスケア分野の強化

一昔前のフラッシュを彷彿とさせるゲームですが、図は以下の極めて簡単なプロンプトによって作られた簡単なゲームです。

プロンプト：次の要件を満たす単一 HTML ファイルのシングルページアプリを作成してください：
- 名前:ジャンピングボールランナー
- 目的:障害物を飛び越えてできるだけ長く生き残る。
- 機能：速くなるスピード、ハイスコアの計測、リトライボタン、アクションやイベントで響く面白いサウンド。
- UI はカラフルで、パララックススクロール背景を備えること。
- キャラクターはカートゥーンのようなデザインで見ていて楽しくなるようなスタイル。
- 誰もが楽しめるゲームにすること。

引用：OpenAI

複雑な言語を知らなくても、とうとう7行のノーコード指示だけで、ここまでのものが作れる様になりました。

日常使うかと言われれば別の話ですが、コーダーの方にとっては大きな進歩ではないかと思います。

他にも、慎重な回答を要される「ヘルスケア分野」でも、より正確な回答や指示を得られる様になりました。

GPT-5、2ヶ月間使ってみた感想

PLUSプランでGPT-5を使用し始めて、早2ヶ月近く毎日欠かさず使用して参りました。

私はアンバサダーでも何でもないので、率直な意見しか書きませんが、「日常使いで爆発的な変化は見られない」というのが正直な感想です。

というより、「肌感でハルシネーションが減っていない」、「Thinkingを使うと理屈っぽくなって読みづらい」

他にも、ローンチ当初に「共感性が欠如」なんてのも話題になっていましたが、機能が増えた分悪い点も目立つ様になってしまった印象です。

2025年11月のアップデートで実装されたモデルです。

界隈では、GPT-4.1からGPT-5にかけて「共感性の欠如」が問題視されており、これを受けたアップデートと思われます。

o1 thinks before it answers—it can produce a long internal chain of thought before responding to the user.

"o1 は答える前に考えます。つまり、ユーザーに応答する前に、思考の長い連鎖を生み出すことができます。"

引用：Open AI  2024年年9月12日

o1は、高度な推論能力を備え、とくにSTEM分野(科学、技術、工学、数学)などの複雑なタスクに特化しています。

コーディングや数式などを扱うエンジニアの方々に恩恵がありますが、逆に日常使いでは推論の時間が増す分、有用性が下がる一面も。

また、o1-miniはスペックが高くないPCなど、リソースが限られた環境でも快適に動作する様に作られたモデルです。

o3-mini with medium reasoning effort matches o1’s performance in math, coding, and science, while delivering faster responses. 

"o3-miniは中程度の推論努力で、数学、コーディング、科学の分野で o1 のパフォーマンスに匹敵し、より高速な応答を実現します。”

引用：Open AI  2025年1月31日

o3は、o1の高い推論能力を継承しつつ、高速性とコスト効率を向上させたモデルです。

何か新しいことができる様になったというよりは、引き続きSTEM(科学、技術、工学、数学)分野でのタスクに重点を置いて改良されたモデルです。

無料ユーザーにも制限付きで提供された事から、注目が集まったモデルでした。

「o2」に関しては、既に商標権が取得されていたため、「o2」の名称で公開できなかったとされています