★
メニュー
ホーム 構築の仕組み ウォッチリスト スタック
ハードウェア チップチップを比較する サーバー・システムネットワーク メモリファウンドリーとパッケージング 冷却
施設 データセンター電力 プロジェクトクラウド・GPU コンピューティング
インテリジェンス AIモデルソフトウェア AI製品ベンチマーク 研究論文データセット一覧 概念一覧
エコシステム 企業一覧株式 人物タイムライン トレンドAIの未来
学ぶ ニュース データに質問する AIエージェント
概要 サイトについて 調査手法 データ&API 免責事項
オプション
データ&API

サイトのキャッシュデータへの無料読み取り専用JSONアクセス。

ダークモード

ガイドビュー
チップ、データセンター、モデルの専門用語に不慣れな方へ:閲覧しながら重要な用語をわかりやすく解説します。同じデータを、ヘルプ付きでご利用いただけます。

エキスパートビュー
あなたはすでに全体像を把握している。データだけをお届けします。クリーンで、速く、コンパクトに。余分な説明は不要。これがデフォルト表示です。

表示言語
‹ 戻る
ホーム › AIモデル › GPT-4

GPT-4

AIモデル 言語 過去の記録

The March 2023 landmark that made AI a boardroom subject.

これはAIモデルのレコードです。開発元・できること・背後にあるハードウェアとデータを紹介します。

GPT-4 jumped capability far past GPT-3.5 — bar exams, competition math, nuanced writing — and its technical report disclosed neither parameters nor architecture, marking the industry's turn to secrecy. Community and analyst estimates (never confirmed) describe a large mixture-of-experts trained on ~25,000 A100s at ~2×10²⁵ FLOP. It set the bar every 2023–24 model chased.

仕様・主要事実

各数値には根拠の種別を明記しています:ベンダー仕様、ベンダー主張、報道値、推定値、または公式値。「非公開」とある場合はその通りであり、当サイトが値を創作することは一切ありません。

Overview

Parameters Not publicly disclosed MoE architecture per community estimates only
Training compute ~2×10²⁵ FLOPEstimate
Training hardware NVIDIA A100 fleet (Azure)Reported

スタック全体とのつながり

このレコードのリンク一覧 — グループをクリックするとジャンプします。

開発者

学習済みモデル

後継製品

前身製品

出典

GPT-4 technical report ↗

レコードのレビュー時点: 2026-01-15 — 表示 調査手法.