🧩 概要

Python 3.14 が登場し、公式では「高速化」「サブインタープリタ」「遅延アノテーション評価」などが大きな注目ポイントになっています。
しかし、実際に どの処理がどれだけ速くなったのか？ を定量的に示す情報はまだ少ない状況です。

この記事では、独自に開発した ベンチマークスクリプト を使い、Python 3.13 と 3.14 のパフォーマンスを同一環境で比較検証しました。

⚙️ 実行環境

項目	内容
ハードウェア	Mac mini (Apple M4 Pro)
メモリ	64GB
OS	macOS 26.0.1 (Sequoia)
Pythonバージョン	3.13.0 / 3.14.0
実行条件	同一環境・同一負荷で3回平均化
ベンチマークスクリプト	独自実装（JSON/CSV/グラフ出力対応）

🧪 使用スクリプト概要

使用スクリプトは以下のGitHubのリポジトリにて公開しています。詳細はこちらをご確認ください。
https://github.com/ttakahashi-umn/python-140-bench

このスクリプトでは以下の5カテゴリを測定します。

タスク	内容	目的
`cpu_bound`	数値ループ・ビット演算	純粋なVM実行性能を測定
`annotation_heavy`	型アノテーション定義	遅延アノテーション評価の効果確認
`multithread`	スレッドによる並列処理	GILの影響を評価
`multiproc`	マルチプロセス並列	プロセス間通信のオーバーヘッド確認
`subinterpreter`	サブインタープリタ実行	Python 3.14新機能のオーバーヘッド測定

📊 実測結果

📈 Performance Comparison

Task	File1(s)	File2(s)	Improvement %
annotation_heavy	0.0001	0.0001	9.13
cpu_bound	0.0700	0.0538	23.11
multiproc	0.4308	0.4379	-1.64
multithread	0.0640	0.0628	1.82
subinterpreter	0.0003	0.0821	-23437.97

🔍 分析結果

CPUバウンド処理（+23.1% 改善）

3.14 最大の進化点。

CPythonのVM命令キャッシュやループ最適化によって、CPU集中処理が約23%高速化。
Apple M4 Proの高IPC構造とも相性が良く、整数演算やループ処理で明確な差が出た。

💡 結論：
AI前処理・統計・画像処理などの演算中心タスクでは3.14移行を推奨。

アノテーション負荷（+9.13% 改善）

3.14で 遅延アノテーション評価 (Deferred Annotations) がデフォルト化。
定義時のオーバーヘッドが軽減されるが、単体関数では誤差レベル。

💡 結論：
数千関数・クラスを定義するような大規模アプリケーションで真価を発揮。

マルチスレッド / マルチプロセス（±1〜2%）

現時点では GILありビルド のため差はほぼゼロ。
free-threaded (nogil) モードを有効化した場合にのみ真の改善が期待できる。

💡 結論：
現状では変化なし。
3.15以降の「GILなし正式採用」を待つのが賢明。

サブインタープリタ（-23437%）

Python 3.14 で新登場の concurrent.interpreters を使用。
3.13には存在しないため「0.0003秒 vs 0.082秒」となり、
初期化コストの分だけ見かけ上の劣化が大きく見えている。
実際には「常駐ワーカー構成」や「長時間稼働環境」で有効な技術。

💡 結論：
単発ベンチでは遅いが、長期的なスレッド分離設計で性能改善の可能性あり。

🧮 総合評価

評価軸	Python 3.13	Python 3.14	コメント
CPU処理性能	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️	約20〜25%向上
アノテーション処理	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	軽微な改善
並列処理（thread/proc）	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	変化なし（GIL残存）
サブインタープリタ	❌	⚠️	初期化オーバーヘッド大
安定性	⭐️⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	新機能はまだ実験段階

🧠 実務的なインサイト

分野	影響度	推奨アクション
数値演算・統計・AI推論	🔥 高	3.14へアップデートで処理短縮
Web/APIサーバー	⚖️ 中	並列性能に変化なし。様子見可
コード生成・ORM・大型フレームワーク	🧩 中	アノテーション遅延評価の恩恵あり
常駐タスク・ワーカー構成	⚠️ 低	サブインタープリタはまだ非実用レベル
CLI・自動化スクリプト	✅ 高	起動・処理ともに軽快になる傾向

📚 使用ライブラリ

uv add psutil matplotlib tqdm pandas

ライブラリ	用途
psutil	メモリ計測
matplotlib	グラフ描画
tqdm	実行進捗表示（任意）
pandas	結果解析（任意）

📊 ベンチマークスクリプトの使い方

# Python 3.13環境で
uv run python main.py

# Python 3.14環境で
uv run python main.py
``

# 比較実行

```bash
uv run python main.py --compare results_py3.13.json results_py3.14.json

結果は JSON / CSV で保存され、
--compare オプションで改善率を算出・グラフ化します。

💬 結論まとめ

項目	結論
CPU性能	約23%高速化。実測で明確に向上。
アノテーション評価	大規模コードベースで有効。
並列処理	GIL残存のため変化なし。
サブインタープリタ	初期化コストが大きく、現状は研究段階。
総合判断	「3.14はCPU最適化特化リリース」。実務用途では十分価値あり。

🧩 参考リンク