マジで GPT-5.1 Pro は別格。
当たり前だけど GPT 史上最高傑作。
深掘りエグいし、それでいて凡人にもわかりやすい説明。 December 12, 2025

DeepSeekのサイトでV3.2にいくつかプロンプト入れてみたけど、たしかにGPT-5.1Thinkingと比べて決定的に劣ってる感じはしない。ちょっぴり倭国語が不自然なくらい。無料版ChatGPTでThinkingじゃないGPT-5.1使うくらいならV3.2の方がいいと思う。「もうChatGPTPlus解約でええわ！」とまではなってない December 12, 2025

■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
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① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

ワイはなぁ、ちゃんと実物を触って肌感で喋ってるんやぞ！

m365 Copilotだって、ペラッペラの、絶対触ったことないやろみたいなインフルエンサー（笑）が多いけど、実態はモデルはGPT-5になってから賢いしコンテキストの渡し方もかなりスムーズになったしリサーチツールだって神ツールだけど、やっぱUIはもっさりだしなんかよくエラー出るし絶妙に痒いところに手が届かないところが多々あるけど、それでも結局のところそれを補って余りあるm365由来の企業向けコントロールとセキュリティ/コンプライアンス&ユーザーベースが有り難すぎて採用しやすいんやで。
どうせ大体後から実装されてくるし。

というと、リアルに使ってる感じがちゃんと伝わってくるでしょう？ December 12, 2025

最近X見たりアウトプットしたりできてないですが…
日報アーカイブ見つつ #kamuios でのアプリ作り続けてます。
楽しすぎる！やっぱkamuios & kamuicode 最高です！
アプリ作りのスキルも少しずつ付いてきたかな。

個人的に感じてるところ。
・Claudeの理解力がかなり向上している
・GeminiのつくるUIが好きすぎる
・Codexは時間かかるのとUIにテキスト多い（WEB版GPT-5.1 Proはお気に入り）

で、最近はこんな感じで進めています。

Codex x2、Claude x5、Geminix3　くらいで開始。
ClaudeかGeminiがお気に入りUI出してくるので、同ブランチでClaudeに切り替えて機能追加。
他ブランチからピンポイントで機能もってくる。
GPT-5.1 Proの考察も投げる。

クリエイティブ関連アプリが多いけど、マーケティング関連アプリも挑戦中！ December 12, 2025

【保存版】Gemini 3.0とGPT-5、結局どっちを使うべき？完全決着がつきました。

AI導入支援で50社以上の業務改善を行い、現場の「リアルな声」を聞き続けてきた個人の結論です。

かつての私は「なんとなく」でモデルを選び、痛い目を見まし、、、
得意分野が違うのに無理やり作業させ、プロンプト調整だけで毎日3時間を浪費…
出力された「80点の回答」を人間が手直しする、本末転倒な日々でした。

もう「ツール選び」で消耗するのは終わりにしましょう。

『Gemini 3.0 vs GPT-5 難問対決』 両者の処理能力を徹底検証した結果、以下の「最強の使い分け」が確定しました。

🔹 Gemini 3.0が圧勝する領域（論理・分析） ・複雑なプログラミングや数学的推論 ・1万文字を超える長文データの要約・構造化 ・最新ニュースを絡めた市場リサーチ（検索連携が神レベル） 👉 「正解」があるタスクはGemini一択です。

🔹 GPT-5が輝く領域（創造・共感） ・読み手の感情を動かすコピーライティング ・文脈の「行間」を読んだ微妙なニュアンス調整 ・既存のGPTs（特化型アプリ）資産の活用 👉 「人間味」が必要なタスクはGPT-5が最強です。

現在、「骨組みとリサーチはGemini、肉付けと表現はGPT-5」というハイブリッド運用で、作業時間をさらに半減させました。この最適解を知るだけで、あなたの生産性は劇的に変わります。 December 12, 2025

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GPT-5.1要約

これも少し古い記事
> Comfy Cloud が「より強力に、より使いやすく、より柔軟なクラウド生成基盤」へと進化したよ

Comfy Cloud 新機能と価格変更の要約
•本記事要約日：2025-12-02
•本記事公開日：2025-11-25

本質の要約

Comfy Cloud が、ハードウェアの強化と料金体系の見直しを含む大幅アップデートを行った。具体的には、より高速・高メモリな GPU への切り替え、ユーザー自身の LoRA モデルアップロード対応、ワークフロー実行時間延長、そしてクレジットによる統一課金システムの導入、という内容。これにより、従来より重い処理や柔軟な運用が可能になった。

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何が新しいのか
•GPU を Blackwell RTX 6000 Pro に切り替え — 従来の A100 相当から約2倍の速度、96 GB VRAM と 180 GB RAM を備える。 
•自前の LoRA モデルをアップロードして使用可能に — 新プラン（Creator プラン、12/8より）で。 
•ワークフロー実行時間の上限を 1時間に延長 — 新プラン（Pro プラン、12/8より）。従来は 30分。 
•クレジットによる統一課金システムの導入 — サブスクリプションや Partner Nodes 利用時の支払いを「Comfy Credits」で一元化。ワークフローの実行時間に応じて消費。 

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何ができるようになったのか
•高負荷作業（例：ビデオのアップスケーリングなど）に対応できる GPU 性能の確保。
•自分でカスタムした LoRA モデルや、外部で取得した LoRA をそのまま使った生成ワークフローをクラウド上で実行。
•従来より長時間・重めの処理を一度に実行できるようになり、複雑なワークフローや映像生成も扱いやすく。
•利用状況に応じた柔軟な課金で、無駄な支払いを避けつつ必要な分だけリソースを使う運用が可能。

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この記事で一番言いたいことを一言で

Comfy Cloud が「より強力に、より使いやすく、より柔軟なクラウド生成基盤」へと進化したよ。

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単語帳

用語意味
LoRA軽量な追加学習済みモデル。画像生成で既存モデルを補強するために使われることが多い。
VRAMGPU のメモリ。映像処理や高解像度生成で重要。
クレジット制 / Creditsサービス利用量に応じて消費される仮想通貨のような単位。

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引用元URL
https://t.co/aPAUjFuyMM December 12, 2025