roobrief開発者のためのITニュース
検索

AI

AI週間ブリーフ:コーディング基準の知能・コスパTOP3、先週の注目・新規モデル

総合知能1位はClaude Opus 5.5で、コーディングエージェントボードではSonnet 5.5とMuse Wonder Fullが拮抗している。コスパの公式TOPはなく、タスクあたりのコストで見ると高スコア帯ではGPT-6.1 Solが際立つ。

この記事はコーディングとエージェントワークフロー向けにモデルを選ぶときの週間ブリーフだ。順位はArtificial Analysis(AA)のボードを基準にし、数値は2026年10月18日前後のスナップショットだ。

Intelligence Index(インテリジェンス指数)は数学・科学・コーディング・推論(reasoning)をまとめた総合スコアだ。Coding Agent Index(コーディングエージェント指数)はリポジトリ作業・ターミナル利用・技術Q&Aを束ねたエージェント向けスコアで、この記事のコーディング順位は2026年10月15日キャプチャのBenchLMミラーを使った。「注目モデル」は公式ランキングではなく、先週のリリースとデフォルト変更をまとめた編集整理だ。

インテリジェンス指数TOP3

AA Intelligence Index v4.3.2は同じモデルを設定ごとに別々に並べる。下表はモデルごとに最高設定だけを残したもので、2位は56点の同点だ。

順位 モデル(設定) スコア タスクあたりのコスト
1 Claude Opus 5.5(max, fallback) 58 5.98ドル(約950円)
2 Claude Sonnet 5.5(max, fallback) 56 5.46ドル(約860円)
2 Muse Wonder Full(max) 56 記載なし

Muse Wonder FullはAAの表でタスクあたりのコストが空欄だ。Opus 5.5は設定を下げると、xhighが56点で3.46ドル(約550円)、highが54点で1.82ドル(約290円)になる。Opus 5.5は9月22日、Sonnet 5.5は9月28日に出て、どちらもコンテキスト100万トークンだ。トークンはAIが文章を読み書きする単位で、単語を細かく分けた断片だ。API価格はOpusが入力100万トークンあたり4ドル(約630円)・出力20ドル(約3,200円)、Sonnetが入力2ドル(約320円)・出力10ドル(約1,600円)だ。

コーディングだけ見るとボードは少し違う。Coding Agent Indexはモデルとエージェント実行環境、effort設定の組み合わせスコアだ。Claude CodeのSonnet 5.5(max)が68.4%、Muse CodeのMuse Wonder Full(max)が68.0%、Claude CodeのOpus 5.5(max)が66.0%だ。Gemini 4 ArgonはAntigravity CLIで63.8%、CodexのGPT-6.1 Sol(xhigh)は62.9%だ。総合知能とコーディングエージェントの首位が一致しない点が今週の要点だ。

コスパTOP3

AAは「コスパTOP3」を別途出していない。下表はIntelligence Indexのスコア対タスクあたりのコストを読んだ編集整理だ。Solは設定ごとにスコアが変わるため、高スコア帯の代表としてmaxを、同系統の安い設定としてmediumを並べた。

順位 モデル(設定) インテリジェンス指数 タスクあたりのコスト
1 GPT-6.1 Sol(max) 52 0.72ドル(約110円)
2 GPT-6.1 Sol(medium) 48 0.21ドル(約33円)
3 MiMo-V2.6-Pro(Xiaomi) 46 0.13ドル(約21円)

高スコア帯(おおよそ48以上)では、同じスコア帯のなかでSolが最も安い側に近い。xhighは知能51でタスクあたり0.39ドル(約62円)だ。OpenAIはSolをAstra標準入出力のおよそ5分の1だと説明している。100万トークンあたりの入力2ドル、出力10ドル、キャッシュ入力0.10ドル(約16円)だ。コーディングエージェントボードでも、CodexのSol mediumが61.4%でタスクあたり0.70ドル(約110円)、xhighが62.9%で1.04ドル(約160円)と、Sonnet 5.5 maxの14ドル(約2,200円)やOpus 5.5 maxの13ドル(約2,100円)よりはるかに安い。

同じスコア帯の別候補には、Claude Haiku 5.5 max(知能43、タスクあたり0.21ドル・約33円)やオープンウェイトのGLM-5.3-Flash(知能42、タスクあたり0.28ドル・約44円)もある。オープンウェイトとは、モデルの重みを公開し、自分で動かしたり改変したりできる方式のことだ。DeepSeekが2026年10月17日に公表したFlash-1017のDeepSWE 77%・タスクあたり0.20ドル(約32円)の主張は自社ハーネス基準のため、上表のAA数値とは混ぜていない。

先週の注目モデルと新規リリース

先週(おおよそ10月12〜18日)にコーディング界隈で話題になったのは次の4件だ。

  1. Gemini 4 Argon — 2026年10月13日に一般提供(GA)。API IDはgemini-4-argon。導入価格は入力100万トークンあたり2ドル・出力10ドルで、11月30日以降は4ドル・20ドルに上がる。Google Antigravity・AI Studio・有料Gemini APIで使える。Coding Agentボードではすでに上位にいる。
  2. Muse Wonder / Muse Wonder Full — 2026年10月12日。Metaのフロンティア向けコーディング・長時間エージェントモデルだ。WonderはAPIとMuse Codeで入力4ドル・出力20ドル。FullはMuse Code Power・Maximumサブスクリプションのみで、APIでは買えない。Coding AgentボードではFullがSonnetのすぐ下まで上がっている。
  3. GPT-6.1 Sol — モデル自体は9月29日の製品だが、2026年10月14日にChatGPTアカウントでログインして使うCodexからGPT-5.5が外れ、有料プランのデフォルト経路がSolに固定された。「今週の新規リリース」ではなく、ワークフローのデフォルトが変わった注目を集めた動きだ。
  4. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — 2026年10月17日。API名deepseek-flashと価格は据え置きで、ウェイトも公開された。コーディングエージェント向けに調整されたとされ、Search & Fetch APIも同日に開いた。サーバーツール経由は10月31日16:00 UTC、日本時間11月1日午前1時まで無料だ。

ローカル・オープンウェイトの新規も日付順に並べると次のとおりだ。

日付 モデル 開発者が触れる経路
10月12日 Muse Wonder、Muse Wonder Full Meta Model API / Muse Codeサブスクリプション
10月13日 Gemini 4 Argon(GA) Gemini API、Antigravity、AI Studio
10月15日 Nemotron 3.5 Super VL、Bolt 74B-A9B 24GB オープンウェイト、NVIDIA NIM、ローカル(RTX/DGX Sparkなど)。Bolt E4Bは10月23日予定
10月17日 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 deepseek-flash API、Hugging Face / ModelScope

Nemotronはクラウドのフロンティア争いというより、オープンウェイトでエージェントを自前インフラやローカルに載せる話だ。Super VLは120B(アクティブ12B)のマルチモーダルモデル、Boltは24GB向けにローカルでWeb・コーディング・デバッグを回すサイズ感だ。

読み違えやすい点

Intelligence Indexの順位の数字をモデルの数として読んではいけない。AAは同じモデルを設定ごとに別々に並べていて、この記事の表はモデルごとに最高設定だけを残した。Coding Agentのスコアは素のモデル名ではなく、Claude Code・Codex・Muse Code・Antigravityといったハーネスとeffort設定まで含めた組み合わせだ。コスパ表はAA公式TOPではなく、タスクあたりのコストを読んだ編集整理だ。Argonの2ドル/10ドルは導入価格で、DeepSeekのベンチ数値は自社表なので、AA表とは別枠で見るのが安全だ。

今後の注目点

  • AAのCoding Agent IndexがDeepSeek-1017・Argon・Wonderの組み合わせをどう更新するか
  • Argon導入価格終了(11月30日)前後でAPI請求がどれだけ変わるか
  • Muse Wonder FullがAPIで出るのか、Muse Codeサブスクリプション専用のままなのか
  • Nemotron Bolt E4B(10月23日予定)とローカルエージェントハーネスの実際の体感

為替レートは2026年10月18日時点(1ドル≈158円)。金額は「約」で四捨五入した。

出典

出典: artificialanalysis.ai

← 戻る