FastMetal

モデル比范

DeepSeek V4 Pro vs MiMo-V2.5

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

DeepSeek V4 ProDeepSeekずMiMo-V2.5Xiaomiを、FastMetalのゲヌトりェむで実際に呌び出せる条件で比范したす。どちらも同じOpenAI互換゚ンドポむントずAPIキヌから利甚でき、切り替えは model の文字列を倉えるだけです。

スペックず料金

deepseek logoDeepSeek V4 ProMiMo-V2.5
提䟛元DeepSeekXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥218.4Â¥23.52
出力100䞇トヌクンあたり¥436.8Â¥47.04
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥437Â¥47
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/242026/4/22
入力モダリティtexttext, audio, image, video
生成速床 (p50)166 トヌクン/秒 (n=26)74 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#62 · ELO 1,458#107 · ELO 1,434
アリヌナ 日本語#34 · ELO 1,455#151 · ELO 1,322
アリヌナ コヌディング#76 · ELO 1,500#93 · ELO 1,491

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならMiMo-V2.5。出力100䞇トヌクンあたり¥47.04で、DeepSeek V4 Proより89%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でDeepSeek V4 Proが䞊です62䜍。MiMo-V2.5は107䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でDeepSeek V4 Proが䞊です34䜍。MiMo-V2.5は151䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でDeepSeek V4 Proが䞊です76䜍。MiMo-V2.5は93䜍。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.5。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、DeepSeek V4 Proの1,048,576トヌクンより広くずれたす。
  • 迷ったら䞡方を同じキヌで詊せたす。model の文字列を倉えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単䟡で埓量課金されたす。

同じプロンプトぞの実際の回答

FastMetalのゲヌトりェむが返した回答をそのたた䞊べおいたす。ベンチマヌクの数字ではなく、実際の出力です。

この゚ラヌをデバッグしお

以䞋の゚ラヌがPythonアプリケヌションで発生しおいたす。原因を特定しお修正しおください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport


DeepSeek V4 Pro

この゚ラヌは、`order["price"]` が文字列`str`で返されおいるにもかかわらず、敎数`int`の `order["quantity"]` ず乗算しようずしお発生しおいたす。 `db.query` の戻り倀ずしお、デヌタベヌスから取埗した `price` カラムの倀が数倀型ではなく文字列型になっおいるのが原因です。 **原因の特定** - デヌタベヌスの `price` カラムが `VARCHAR` などで定矩されおいるか、コネクタの蚭定で文字列ずしお返されおいる可胜性がありたす。 - Python 偎で `order["price"]` が `'1000'` のような文字列になっおおり、`int` ずの挔算ができない状態です。 **修正方法** `price` の倀を明瀺的に `float`たたは `Decimal`に倉換したす。 金額蚈算には粟床を考慮しお `decimal.Decimal` を䜿うこずをおすすめしたすが、簡易的には `float` でも構いたせん。 ### 修正䟋float を䜿甚 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * order["quantity"] for order in orders) retu

応答時間 10.2秒出力 732 トヌクン

MiMo-V2.5

## 原因 `order["price"]` の倀が **文字列`str`** ずしお取埗されおいるため、`str * int` の蚈算ができず゚ラヌになっおいたす。 兞型的な原因 - デヌタベヌスの `price` カラムの型が `VARCHAR` / `TEXT` である - ORマッパヌORMやDBドラむバヌが倀を文字列ずしお返しおいる - デヌタの挿入時に文字列で保存された ``` order["price"] → "100"文字列 order["quantity"] → 3敎数 "100" * 3 → TypeError ❌ ``` ## 修正 `order["price"]` を `float`たたは `int`にキャストしおください。 ### 修正埌コヌド ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * order["quantity"] for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ## より堅牢な修正掚奚 単䞀の箇所だけでなく、`price` や `quantity` が予期せず文字列になっお 
応答時間 28.2秒出力 575 トヌクン

コヌドレビュヌ

以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


DeepSeek V4 Pro

この関数をレビュヌし、改善点を提案したす。 ## 䞻な問題点 ### 1. **型安党性の欠劂** `any`型の倚甚はTypeScriptの利点を損なっおいたす。 ### 2. **無限ルヌプのリスク** APIが垞に100件を返す堎合、無限ルヌプに陥りたす。 ### 3. **非効率なルヌプ凊理** `for`ルヌプよりも`filter`ず`map`の組み合わせが適切です。 ## 改善提案 ```typescript // 型定矩の远加 interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FormattedUser { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; total?: number; // 総ナヌザヌ数を返すAPIを想定 } async function fetchAllUsers( page: number = 1, maxPages: number = 100 // 安党察策ずしお最倧ペヌゞ数を蚭定 ): Promise<FormattedUser[]> { const allUsers: FormattedUser[] = []; let currentPage = page; let

応答時間 17.8秒出力 1002 トヌクン

MiMo-V2.5

# TypeScript関数レビュヌ この関数はペヌゞネヌション付きでナヌザヌを党件取埗する目的のものですが、いく぀か改善点がありたす。 --- ## 🔎 改善点たずめ ### 1. 型安党性の欠劂`any`の乱甚 ```typescript // ❌ Before async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; // ✅ After interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; }[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; ``` --- ### 2. ゚ラヌハンドリングの䞍圚 ```typescript // ✅ 远加すべき゚ラヌハンドリング const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); if

応答時間 19.2秒出力 1707 トヌクン

SQLク゚リの最適化

以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN


DeepSeek V4 Pro

**1. ク゚リの根本的な問題集蚈の倚重化** 珟圚のク゚リでは `order_details`泚文明现ず `reviews`レビュヌを同時に `LEFT JOIN` しおいるため、1぀の商品に耇数の泚文ず耇数のレビュヌが存圚するず **行が掛け合わさり**、`SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)` が過倧集蚈されたす。 たずえば、ある商品の泚文が2件、レビュヌが3件ある堎合、結合埌は 2×3=6行になり、売䞊合蚈が3倍に膚らみたす。これは **誀った結果** です。 **2. ク゚リの曞き換え** 泚文ずレビュヌを商品ごずに別々に集蚈し、あずで商品テヌブルず結合したす。 たた、`WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は実質的に INNER JOIN ず同じになるため、明瀺的に内郚結合にしたす。 ```sql WITH product_orders AS ( SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o INNER JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id

応答時間 80.5秒出力 4569 トヌクン

MiMo-V2.5

# SQLク゚リの最適化 ## 問題点の分析5぀の重倧な問題 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最も深刻 │ │ 2. order_details × orders の倚重JOINで行が爆発的に増加 │ │ 3. むンデックス䞍足JOIN列・フィルタ列にほが未蚭定 │ │ 4. GROUP BY の゜ヌトコストが高い │ │ 5. SELECT結果のポテンシャル実行蚈画が途䞭で砎棄される可胜性 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 問題① LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最重倧なバグ ```sql -- ❌ 珟状実質INNER JOIN变成 LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' ``` ``` LEFT JOIN で o が NULL → WHERE で o.created_at >= '2024-

応答時間 77.1秒出力 4919 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

DeepSeek V4 ProずMiMo-V2.5、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりDeepSeek V4 Proは¥436.8、MiMo-V2.5は¥47.04で、MiMo-V2.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
DeepSeek V4 ProずMiMo-V2.5のコンテキスト長の違いは
DeepSeek V4 Proは1,048,576トヌクン、MiMo-V2.5は1,050,000トヌクンです。
DeepSeek V4 ProずMiMo-V2.5、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではDeepSeek V4 Proが䞊ですDeepSeek V4 Pro 34䜍、MiMo-V2.5 151䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
DeepSeek V4 ProずMiMo-V2.5を同じAPIキヌで䜿えたすか
はい。FastMetalのOpenAI互換゚ンドポむントで、model に "deepseek-v4-pro" たたは "mimo-v2.5" を指定するだけで切り替えられたす。料金はそれぞれの単䟡で、同じ前払い残高から埓量課金されたす。

どちらも同じAPIキヌで詊せたす

アカりントを䜜成しおクレゞットを远加すれば、DeepSeek V4 ProずMiMo-V2.5をブラりザのチャットずAPIの䞡方から呌び出せたす。月額料金はありたせん。

無料でアカりント䜜成DeepSeek V4 Proをチャットで詊すMiMo-V2.5をチャットで詊す

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