Gemini 3 と GPT-5.1 Pro の比較、この人の感覚が一番自分と近い。
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■Gemini 3
・速い
・「1秒あたりの賢さ」を最大化したタイプ
・日常の質問や軽めのコードにはほぼ十分

■GPT‑5.1 Pro
・明らかに遅い
・ひとつの問題をじっくり検討して、ミスを減らすことに振り切ったタイプ
・「ちょっと良い答え」ではなく、「できるだけ間違えない答え」を狙ってくる
「時間はたっぷりある。絶対にミスするな」と指示しているような感じ

日常的な作業なら、GoogleのGemini 3の方が速くて便利。ただし、本当に難しい問題・失敗できないタスクでは、GPT‑5.1 Proが一番頼りになる、という立場。
同じように、フロントエンドのデザインセンスは Gemini 3 のほうが良いけど、複雑なバックエンド処理のロジックは GPT-5.1 Pro のほうが上。 November 11, 2025

へ～。サム氏の社内メモだって。OpenAIはそれまで上手く行ってた事前学習のノウハウがクソデカモデルには通用しないという壁に直面した。それで失敗したモデルがGPT-4.5。だからOpenAIは一旦事前学習から逃げて推論モデル作って推論ノウハウに注力していた。その一方で事前学習から逃げずに向き合い続けたのがGoogle。結果的に事前学習が成功してGemini3.0ProはGPT-5.1を超えてきた。これはマズいので、OpenAIも「Shallotpeat」の開発でちゃんと事前学習に向き合ってGoogleに追い付く事を目指す。合成データや強化学習でも色々挑戦していく。だから試行錯誤が必要で、これから数か月間は進歩が停滞する（つまりGeminiに蹂躙され続ける）かもしれんけどここは耐えしのいでやるっきゃないとの事。 November 11, 2025

サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

これを見て思い付いて、GPT-5.1 Pro に『LLM、特にReasoningモデルを上手く使うための言語化で人間が気をつけるべきことはある？』って訊いたら、答えがとても良かったし本質的だし、自分の考えにも近い。

要約するとこんな感じ。
・必死に言語化してからLLMに投げる、という前提を疑ったほうがいい
・そもそも『要件の整理』と『生成』をわけろ
・要件の整理はReasoningモデルにやらせろ（向こうに質問させろ）
・（強いて言うなら『ゴール』『背景 』『出力の形』を明確にすべきというのがセオリーではあるものの）
・『◯◯を作ってほしいんだけど、何を決めて、どう進めればいいかもわからない』と相談しろ。そこから対話していけ。まとまったら生成しろ
・出てきたものに文句を付けろ

要はあれよ、Deep Researchみたいな、事前打ち合わせ経由の進め方（の、もっとラリーが深い版）になるのよね。
個人的には、初心者に小手先のプロンプトを渡してコピペさせるより、こういう『考え方』をちゃんと伝授していくほうが大事だと思う。

（なおGemini 3 ProとGrok 4.1にも同じ質問をしたけど、"プロンプトにこんな要素を含めましょう"みたいなのしか出なかった） November 11, 2025

正直、かなり予想外です…

Gemini 3 Pro はこの評価で依然として 88% の幻覚率を記録しており、2.5 Pro や 2.5 Flash と同等です

拒否や正確性の面で基本的に改善が見られません。

Sonnet 4.5 と GPT-5 はこれをはるかにうまく扱っています。なぜなら、彼らは「いいえ」と言うことが多いので、その回答がずっと信頼できる感じがするからです

これこそが、AI ラボが何よりも優先して取り組むべきことです November 11, 2025

GPT-5.1 Pro の大きな魅力として『説明のわかりやすさ』があちこちで評価されてるっぽいな。
これは使ってても感じるし、だから快適なんだろうな。

GPT-5 Pro と比べても
・重要なポイントにフォーカスし、余計な枝葉の説明をしない
・その道の専門家でなくともわかりやすい表現で説明する
という方向で優れてるっぽい。

回答を見返してると、確かにそうかも。
情報にすごい強弱が付いてる。 November 11, 2025

「Gemini 3、めっちゃ頭いい人と話している感じ！」

「Claude 4.5、めっちゃ頭いい人と話している感じ！」

「GPT-5.1、めっちゃ頭いい人と話している感じ！」

「Grok 4.1、こいつスケベで何でもアリだw」 November 11, 2025

いまAI系の情報発信してて3D生成系やってない人はにわかって五味さんに煽られたのでとりあえず3Dプリンターを購入✅ 機種は最高のやつをGPT-5.1 Proに、34分21秒かけて徹底調査してもらった。レビュー件数はゼロだったけど信じた笑 https://t.co/zEa8Ctj9mL https://t.co/hkzcj4k3LF November 11, 2025

GPT-5.1-Codex-Max 最高だな。
開発がガンガン進む。
ネーミングは最低だな。 November 11, 2025

これは冗談でやってたけど、なんかGeminiの特徴としてテキストの裏にあるビジョンが見えてる感じがするんだよな。このネタのゴー⭐︎ジャスがオチ前に足バタバタさせるシーンみたいなのも、普通に考えたら実物の映像を見なきゃ書けないはずなんだよ。今回のベンチマークではWeb検索することをモデルに指示してるが、恐らくテキストレベルでここまで細かに挙動を纏めてるリファレンスなんて無いだろうし、オンラインの待ち時間的に動画を取り込んでるとも考えにくい。

となると、事前学習時にマルチモーダルタスクで取り込んでいたゴー⭐︎ジャスの映像が純粋なテキストタスクにおけるトークン生成に良い影響を及ぼしている？事前学習に発展余地があるというのはモダリティ間の好影響が関連してるのか？

正直ガチガチに議論が必要な重厚なテキストタスクに関してはやっぱりGPT-5.1の方が良いし洗練されてる感があるんだけど、もしかしたらGeminiは違う方向性での進化の道を選んで壁を越えようとしてるのかも？と、妄想するなどした。 November 11, 2025

GPT-5.1 Thinkingはプロンプトの甘いところを推論で補完してくれて欲しい回答を返してくれることが多い一方で、Gemini 3 はある程度固めたプロンプトを投げてもふわっとしてることが多く感じます。

一方でご飯のメニューとかちょっとしたことを聞くのには程よいみたいで、妻はGemini派です。 https://t.co/l2Yqg9wOgw November 11, 2025

初心者が月100万稼ぐために必要なこと、わかった

スピードだけ。これマジ。

今回のnanobananaとGemini3で驚くだけで終わるか、すぐに使って稼ぐか。

ここで大きく分かれる。

【2パターンの人間】

①驚いて終わる人
「うわ、すごい技術だな」
「便利そうだな」
「いつか使ってみよう」
→結局使わない。収益ゼロ。

②即行動する人
「これどうやって使うんだ?」
「今すぐ試してみよう」
「これでnote記事作ってみるか」
→1週間後には収益発生。

同じ情報に触れても、行動速度で結果が100倍変わる。

AIの新機能が出る度に、このパターン繰り返してる。

GPT-5.1が出た時も、Claude4.5が出た時も、即使った人だけが先行者利益取ってる。

半年後には「当たり前のツール」になって、差別化できなくなる。

nanobananaとGemini3も、今使えば圧倒的に有利。でも3ヶ月後には誰でも使ってる。

「すごいな」で終わるか、「今すぐ使うか」。

この差が、月100万稼ぐかゼロかの差になる。

新しいツールが出たら、驚く暇あったら触れ。

スピードが全て。 November 11, 2025

一応プロット書かせるのに3体のAIに外注してみた印象では、一番いい感じだったのがGPT-5.1Thinkingで、惜しいのがGemini3.0Proで、従来のモデルと変わらん感じでイマイチ残念だったのがGrok4.1。o3のケチクソ文章量だった頃に比べるとGPT-5.1Thinkingは結構長文書いてくれるぽい https://t.co/CEGVoGwMWX November 11, 2025

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@yukimamax またk.ishiさんからで申し訳ないですけど、GPT-5の何が凄いのって、単純な性能とかマルチモーダル云々でなくて、計算資源の総量、モデルサイズを「GPT-4.5以下」に抑えた上であのクソ強性能なとこなんすよね。(文字数が…↓に続きます) https://t.co/lHvohYq9yX November 11, 2025

GPT-5.1-Codex-Maxは名前以上のモデルになっているとのこと😌

本当にMaxという名前に相応しい最高のコーディングモデルだと思いますね。 https://t.co/6KWNtORa3y November 11, 2025

普段の会話はGemini 3好みなんですが、重要な意思決定をする時はGPT-5.1の方がこちらに迎合せず、言うべきことをちゃんと言ってくれる感を感じますね November 11, 2025

トレンドカテゴリーで、昨日もっとも読まれた海外記事はこちら！

「GPT-5.1-Codex-Maxでさらに構築する」
https://t.co/ni2kDY4OtP November 11, 2025

今は政治や家庭のことを考える時間が多いけど、それは

A. 研究が一区切りした時期
B. 外部ストレスが大きい時期
C. 政治状況が本当にヤバい時期
D. SNSで共感を得られて気持ちが整理される時期

が全部重なっただけ。

らしい。GPT-5.1より。 November 11, 2025

gpt-5.1-codex-maxは私もCodexバージョンアップした時に使えるようになっててアレ？またマイナーバージョンアップしたのか？くらいの感じだったんだけど、使い始めたら丁度年末のアプリ更新依頼祭り状態だったんだけど凄まじい勢いでチケットとかタスク消化してアゴ外れた。 https://t.co/IFymfUNpWr November 11, 2025