・SVGに非常に強い
・事前学習のスケーリング則は有効
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（訳）私はGPT-4.5に早期アクセスして、かなり広範にテストしてきました。以下がいくつかの所見です。まず第一に、GPT-4oより明らかに優れていると感じます。ただ、私のテストの大半はClaude 3.7、Sonnet、Grok 3を相手に行いましたが、条件を同じにするため、どれも推論（Reasoning）なしで実施しました。現時点ではGPT-4.5が最高で、次点にClaudeが来るというのが私の評価です。

このモデルではいくつか不思議なくらい素晴らしい体験をしました。たとえば、最近学校のプロジェクトで架空の企業のミッションステートメントを考えなければならなかったとき、Sonnetではまともなものを生成できずに苦労していたのですが、GPT-4.5は即座に本当にクリエイティブだと感じられるものを、しかもより簡潔に出してくれました。出力に余計な内容が少ないことも多く、それが現れたときには本当に新鮮な気分になります。

噂されている通り、このモデルはSVGに非常に強いですね。紙にスケッチをいくつか描いて、それを示しながらGPT-4.5に描いたものを表すSVGコードを書くよう頼んだのですが、このタスクにおいては他のフロンティア系ベースモデルよりも明らかに優れており、何度かその差の大きさに驚かされました。また、MTGの戦略、なぞなぞの解答、エッセイにおける矛盾点の発見、「kangaroo」を各文の後ろから2番目に置く12文の作成など、多岐にわたって優秀だと思います。おそらく、まだまだほんの一端を体験しただけでしょう。

ただし、常に完璧というわけではありません。私にとって少し気になるのは、まだMarkdownを多用しすぎることです。Claudeの出力はときどき、見た目が私の好みに合うという点でより良く感じることもあります。Grok 3ではまったくそういった問題は起きないので、私がGrok 3を最下位に位置づけた理由の一つでもあります。

総合的には、私はGPT-4.5にとても感銘を受けています。事前学習のスケーリング則がしっかり有効で、これによって推論（Inference）計算をスケールさせることで得られるメリットがさらに増幅されるでしょう。

これは私が初期に行ったスケッチからSVGへの変換テストの一つです。いつもここまで顕著な差が出るわけではありませんが、GPT-4.5はこの種のタスクで競合モデルより優れていることが多いです。参考画像に最も近い結果を（しかも一発目で）出せた唯一のモデルであり、他のモデルには何度も試してもらったのですが及びませんでした。