Pine AIのチーフサイエンティストである李博傑による最近の研究では、新しい手法を用いて複数のクローズドソースの大規模言語モデルのパラメータ数を推定しました。この研究は「Incompressible Knowledge Probes」という論文で発表され、1,400の難解な事実に関する質問を利用してこれらのモデルのパラメータサイズを逆算しました。研究の結果、GPT-5.5が約9.7兆パラメータでトップに立ち、Claude Opus 4.6の約5.3兆を大きく引き離していることが判明しました。 また、Grok-4は約3.2兆パラメータと評価され、GPT-5やClaude Opus 4.7などの他のモデルがそれに続いています。研究の方法論は、既知のパラメータを持つ89のオープンソースモデルから導き出された曲線にクローズドソースモデルの性能をマッピングするものでした。このアプローチにより、変動の可能性があるにもかかわらず、有意義なパラメータ推定が提供されました。これらの発見は、新しいモデルにおけるパラメータの大幅な増加を示しており、GPT-5.5が容量面で大きな飛躍を遂げたことを強調しています。