唯客 Labs 実戦評価:Multi-Agent システムにおいて、誰が最強の「デジタル脳」なのか?
OpenClaw を使ってマルチエージェントチームを構築する際、多くの人が選択に迷うことがあります:GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek、GLM……モデルがたくさんあって、どの組み合わせが最も効率的でコスト最適なのか?
唯客 Labs は最近多くの実戦テストを行い、「全員トップスペック」が必ずしも最良ではないことを発見しました。役割ごとにモデルを混合して使うことで、より良いパフォーマンスとコストパフォーマンスを実現できることが多いです。今日は私たちのモデル選定ノートを共有します。
リーダーボット(統括者)
目標を分解し、全体計画を立てる役割。論理力と全体像の把握が必要。
推奨:GPT-4o または Claude 3.5 Sonnet
実戦感想:複雑で多段階のタスクを処理する際、これらのモデルは理解力が高く、タスクの分割も明確で、論理の断絶がほとんどありません。
コーダー & リサーチャー(実行者)
コード作成、API呼び出し、深層データ検索を担当。構造化出力が核心。
穴場推奨:DeepSeek-V3 と Claude 3.5
フィードバック:Claude はコード生成の正確性が安定しており、DeepSeek は中国語の文脈で論理が明快、APIコストも明らかに優位で、
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