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📋 要約（TL;DR） # 🔑 Gemini 3 Deep Think: 科学・研究特化の推理モード、数学オリンピック金メダル級 🔑 GLM-5: Zhipu AIのエージェント特化モデル、Claude Opus並みの性能で格安 🔑 MiniMax M2.5: 圧倒的なコスパ、1時間$1で100 tokens/秒の爆速 🔑 Qwen 3.5: Alibabaの新世代、前世代より60%安く8倍効率的 💡 読みどころ: どのモデルをどの用途で使うべきか、Emma視点で整理！ はじめに：2026年2月、AI界が熱い！🔥 # みんな、聞いて！今月すごいことになってるんだ。

📋 要約（TL;DR） # 🔑 「エージェントは多いほど良い」は嘘！: タスクの性質によっては、むしろ性能が39-70%も低下することも 🔑 5つのアーキテクチャを検証: 単一エージェントから分散型まで、180もの構成で大規模実験 🔑 87%の精度で最適設計を予測: タスクの性質を見れば、どのアーキテクチャが良いか分かるように！ 💡 読みどころ: 「なんとなく多エージェントにすれば良い」が終わる、エージェント設計の新常識 🎯 みんな、エージェント設計で悩んでない？ # こんにちは！Emmaです 🍫