最近、Qwen 3 MoE、Kimi K2、Grok 4といった強力な大規模言語モデル（LLM）が相次いで登場した。今後もこの進化スピードは続くと予想され、各モデルの実力を比較するためには、信頼性の高いベンチマークが不可欠となる。本稿では、新たに公開された「ARC AGI 3」ベンチマークについて解説し、最先端のLLMがこのテストでなぜ困難を抱えるのかを分析する。 ARC AGIベンチマークは、人間が解ける問題を設計しているが、現行のLLMにとっては極めて高い難易度である。この特性により、モデルが「真の理解力」を持っているかを検証するための有力な指標とされている。特に、ARC AGI 3は、論理的推論や抽象的思考を要する問題を多数含んでおり、単なるパターン認識や統計的予測では太刀打ちできない。 実際の評価では、現在最も性能の高いLLMであるGrok 4やQwen 3 235B-A22B、Kimi K2なども、ARC AGI 3の問題の一部にさえ正解できていない。これは、LLMが「知識の再現」にとどまり、本質的な意思決定や創造的思考を実現できていないことを示している。つまり、人間レベルの知能を模倣するには、まだ大きなギャップがある。 この現象から導かれる教訓は明確だ。モデルの規模やパラメータ数の増加だけでは、真の汎用人工知能（AGI）に到達しない。むしろ、問題の構造理解や、推論の透明性、自己修正能力といった、より本質的な能力の向上が求められる。 本稿の目的は、最新のLLM動向を追う中で、技術の限界を正しく把握することにある。ARC AGI 3のようなベンチマークは、AIの進化を測る鏡として、開発者や研究者にとって不可欠なツールとなる。今後も、こうした評価基準を重視しながら、AIの真の能力を追求していく必要がある。