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AIモデルの知識カットオフ日2026：完全チートシート

著 · PromptQuorum創設者 · オープンウェイト／オープンソースAIの発見エンジン

重要なポイント

  • ✓知識カットオフは固定された日付 — その日以降のデータはモデルに存在しない
  • ✓クラウドモデル（ChatGPT、Gemini、Grok）は組み込みのウェブ検索で部分的に補完
  • ✓ローカルLLM（Llama、Qwen、Gemma、Phi）は検索レイヤーなし — カットオフは絶対的な制限
  • ✓Gemini 4 Argon、Mistral Large 4、DeepSeek-V4、Qwen3など主要モデルのカットオフ日は非公開
AIモデルの知識カットオフ日2026：完全チートシート
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クイック回答

確認済みカットオフ：Claude Opus 5.5は2026年6月（信頼性の高いカットオフ；Claude Opus 5（2026年5月）の後継）、GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solは2026年4月、GPT-6 Lunaは2026年5月（ChatGPTはデフォルトでBing検索；GPT-6ファミリーはGPT-5.6（2026年2月）の後継；GPT-4oはレガシーモデルで2023年10月）、Grok 4.7は2026年5月（コンシューマー向けアプリではデフォルトでX検索；Grok 4.6（2026年2月）の後継）。GoogleはGemini 4 Argonのカットオフを公表していません。前世代のフラッグシップGemini 3.1 Proは2025年1月（Google Search統合）です。ローカルLLM（Llama、Qwen、Gemma、Phi）は検索レイヤーなし — カットオフは絶対的な制限。

  • ▸GPT-6ファミリー (ChatGPT)：カットオフ2026年4〜5月 — Bing検索で部分補完
  • ▸Claude (Opus 5.5)：カットオフ2026年6月（信頼性高）— ウェブ検索はオプトイン
  • ▸Grok 4.7：カットオフ2026年5月 — コンシューマー向けアプリではX検索をデフォルトで使用
  • ▸ローカルLLM：検索なし — カットオフは固定された絶対的な知識の限界
Knowledge & Research

関連ガイド

AIの知識カットオフ日に関するよくある質問

AIにおける知識カットオフ日とは何ですか？▾
知識カットオフ日とは、その日以降のトレーニングデータをAIモデルが持たなくなる日付のことです。カットオフ後に発表された出来事、製品発売、研究論文、その他の情報はモデルには見えません。モデルがライブでウェブ検索できるか、プロンプトにその情報が与えられない限り、これらの存在を知ることはできません。
知識カットオフとライブ検索の違いは何ですか？▾
知識カットオフはモデルのトレーニングデータの特性であり、固定された凍結日です。ライブ検索はモデルに追加された機能で、クエリ時点の現在のウェブページを取得できます。ChatGPT（Bing）、Gemini（Google）、Grok（X）はデフォルトでライブ検索を備えています。Claudeは明示的なツールの有効化が必要です。ローカルLLMはデフォルトでライブ検索を持たず、追加するにはRAGパイプラインを構築する必要があります。
ローカルLLMは知識を更新することがありますか？▾
いいえ。ローカルLLMの知識はトレーニングのカットオフ時点で凍結され、それ以降は永久に更新されません。ローカルLLMに新しい情報へのアクセスを与えるには、（1）新しいデータでモデルをファインチューニングまたは再トレーニングする（コストがかかる）、または（2）クエリ時点で関連文書を取得しプロンプトに注入するRAG（検索拡張生成）パイプラインを構築する、のいずれかが必要です。
今日のニュースや最新の出来事を確認できるAIモデルはどれですか？▾
ChatGPT（有料プランではデフォルトでBingを使用）、Gemini（デフォルトでGoogleを使用）、Grok（コンシューマー向けアプリではデフォルトでX/Twitterを検索）は最新情報にアクセスできます。Perplexityはウェブ検索ネイティブで、すべてのクエリに対してライブ結果を取得します。APIではClaudeは開発者がウェブ検索ツールを明示的に有効化した場合のみウェブ検索が可能で、DeepSeekとMistral Largeには組み込みの検索レイヤーがありません。ローカルLLM（Llama、Qwen、Gemma、Phi）はデフォルトの検索アクセスを持ちません。
ChatGPTのカットオフ日は、現在知っていることと同じですか？▾
いいえ。ChatGPT（製品）はトレーニングのカットオフ日とライブBing検索機能の両方を備えています。最近の事実に関するクエリでは、Bingを検索して最新の結果で回答を補完するため、クエリ時点で「知っている」内容はトレーニングカットオフよりもはるかに新しいことがあります。ただし、トレーニングカットオフは、単なる事実だけでなく出来事の微妙な理解、推論に織り込まれた文脈的知識、Bingにインデックスされていない情報については依然として重要です。
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