モデル比范

GLM 4.7 vs Muse Glimmer 30B

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

GLM 4.7Z.aiずMuse Glimmer 30BMeta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

z-ai logoGLM 4.7meta logoMuse Glimmer 30B
提䟛元Z.aiMeta
入力100䞇トヌクンあたり¥67.2Â¥58.8
出力100䞇トヌクンあたり¥294Â¥252
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥214Â¥185
コンテキスト長202,752 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2025/12/222026/8/10
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#94 · ELO 1,441圏倖
アリヌナ 日本語#46 · ELO 1,439圏倖
アリヌナ コヌディング#104 · ELO 1,484圏倖

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Muse Glimmer 30B。出力100䞇トヌクンあたり¥252で、GLM 4.7より14%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGLM 4.7。コンテキスト長は202,752トヌクンで、Muse Glimmer 30Bの131,072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


GLM 4.7

### 原因 この゚ラヌは、デヌタベヌスから取埗した倀のデヌタ型が原因です。 `order["price"]`たたは `order["quantity"]`が**文字列 (`str`)** 型ずしお返っおきおいるのに、コヌド内で数倀蚈算掛け算をしようずしおいるため発生しおいたす。 Pythonでは、文字列ず敎数を盎接掛け合わせるこずはできたせん数倀ぞの倉換が必芁です。 倚くのデヌタベヌスラむブラリ特に暙準的なものは、カラムの型に関係なく、結果をデフォルトで文字列ずしお返すこずがありたす。 ### 修正方法 蚈算を行う前に、文字列を数倀型`float` たたは `int`に明瀺的に倉換キャストする必芁がありたす。 通垞、䟡栌は小数点を含むこずが倚いため `float`、数量は `int` で倉換したす。 #### 修正埌のコヌド ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 文字列を数倀に倉換しおから蚈算したす total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}

応答時間 101.4秒出力 1460 トヌクン

Muse Glimmer 30B

この゚ラヌは `order["price"]` が文字列 `str` で、`order["quantity"]` が敎数 `int` のため `str * int` の挔算ができないこずで起きおいたす。 倚くのDBドラむバはDBの数倀型でも Python 偎では文字列で返しおくるこずがありたす。`SELECT price, quantity FROM ...` の結果が ```python [{'price': '1200', 'quantity': 2}, ...] ``` のような圢になっおいるため ` '1200' * 2 ` ずなり `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生したす。 ### 修正方法 金額蚈算では `float` より `Decimal` を䜿うのが安党です。取埗時に明瀺的に型倉換したす。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): rows = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [] total = Decimal('0') for row in rows: # DBからの倀を必ず数倀型ぞ倉換 price = Decimal(str(row["price

応答時間 8.6秒出力 1180 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


GLM 4.7

ご提瀺いただいたTypeScript関数をレビュヌしたした。 動䜜はしたすが、型安党性、゚ラヌハンドリング、可読性の芳点でいく぀か改善できる点がありたす。 以䞋に䞻芁な改善点を挙げ、最埌にリファクタリング埌のコヌドを提瀺したす。 ### 䞻な改善点 #### 1. 型安党性の向䞊 (`any` の排陀) 珟圚、戻り倀の型が `Promise<any[]>` ずなっおおり、関数の利甚者は戻り倀の構造`id`, `name`, `email`を型情報ずしお埗られたせん。たた、`data` も `any` ずしお扱われおいたす。 * **改善:** APIのレスポンス型ず、返华するナヌザヌ型を `interface` で定矩したす。 #### 2. ゚ラヌハンドリングの匷化 `fetch` はネットワヌク゚ラヌ以倖404, 500などでは䟋倖を投げず、レスポンスを返したす。たた、`response.json()` のパヌスに倱敗した堎合の考慮もありたせん。 * **改善:** `response.ok` をチェックし、HTTP゚ラヌの堎合は䟋倖を投げるようにしたす。たた、`try-catch` で通信゚ラヌを捕捉したす。 #### 3. 可読性ずモダンなJS/TS構文の䜿甚 * **文字列結合:** `"first_name" + " " + "last_name"` は、テンプレヌトリテラル `` `${first_name} ${last_name}` `` の方が簡朔で読みやすいです。 * **ルヌプ凊理:** `for` ルヌプ内で `if`

応答時間 89.4秒出力 3915 トヌクン

Muse Glimmer 30B

この関数は動きたすが、型安党性・保守性・安党性の面で改善䜙地が倧きいです。 ### 䞻な問題点 **1. 型安党性・ベストプラクティス** * `Promise<any[]>` ず `any[]` は TypeScriptを䜿う意味をなくす。DTOずドメむン型を分ける。 * `fetch` の゚ラヌ、HTTPステヌタス、JSONパヌス゚ラヌのハンドリングがない。`response.ok` チェックなしだず404でも `json()` が走る。 * `data.users.length < 100` で終了刀定しおいるのは脆匱。API偎がちょうど100件返しおきた堎合に無限ルヌプするリスクがある。`nextPage` / `hasNext` のような明瀺的なフラグを䜿うべき。 * マゞックナンバヌ `100` が盎曞き。 * `let` の倚甚、むンデックスforルヌプ、ミュヌテヌションによる可読性䜎䞋。 **2. 可読性** * `for (let i = 0; i < data.users.length; i++)` は `for...of` / `filter + map` で眮き換えられる。 * ナヌザヌ䜜成ロゞックがルヌプ内にベタ曞き。 * `hasMore` ず `currentPage` の状態管理が冗長。 **3. パフォヌマンス** * 逐次 `await` は仕方ないが、1件ず぀ `push` するよりたずめお展開した方が高速。 * 巚倧デヌタセットを党件メモリに保持する蚭蚈自䜓が危険。必芁ならゞェネレヌタでストリヌミングする。 ### 改善版 `

応答時間 13.0秒出力 1804 トヌクン

ビゞネスメヌル䜜成

取匕先の田䞭郚長に、玍品予定の補品に䞍具合が芋぀かり、玍期を1週間延期する必芁がある旚を䌝えるビゞネスメヌルを䜜成しおください。 条件 - 原因は品質怜査で軜埮な䞍具合が発芋されたため - 代替案ずしお暫定版を先に玍品するこずも可胜 - 改めおお詫びの蚪問をしたい - 日本のビゞネスマナヌに沿った䞁寧な文面にするこず

GLM 4.7

ご提瀺いただいた条件に基づき、田䞭郚長ぞのビゞネスメヌルを䜜成したした。 状況に合わせお、[ ] の郚分を曞き換えおご䜿甚ください。 *** **件名【重芁】補品「[補品名]」の玍期遅延に関するお詫びずお願い** **本文** [取匕先䌚瀟名] 田侭 郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 [自瀟名]の[あなたの名前]です。 さお、このたび玍品を予定しおおりたした補品「[補品名]」に぀きたしお、誠に恐瞮ながら玍期を延期させおいただきたくご連絡いたしたした。 事情ずしたしおは、出荷前の最終品質怜査においお、軜埮な䞍具合が発芋されたためです。 匊瀟ずいたしたしおは、お客様に安心しおご䜿甚いただけるよう、品質の完璧を期すべきず刀断し、珟圚修正䜜業を行っおおりたす。 ぀きたしおは、誠に勝手ながら、圓初の玍期より1週間遅れ、**[新しい玍期日]** に玍品させおいただきたく存じたす。 田䞭郚長におかれたしおは、急な蚈画倉曎ずなり倚倧なるご迷惑ずご心配をおかけしたすこずを、深くお詫び申し䞊げたす。 なお、もしご予定の郜合䞊、どうしおも圓初の玍期に補品が必芁でございたしたら、䞍具合箇所を回避しお䜿甚いただける「暫定版」を先に玍品するこずも可胜でございたす。お急ぎの堎合は、暫定版にお先行手配させおいただきたすので、ご怜蚎いただけたすでしょうか。 この床は、信頌に応えるこずができず誠に申し蚳ございたせん。 埌日、改めお盎接お詫びに䌺いたいず考えおおりたす。翌週以降で、田䞭郚長のご郜合いかがでしょうか。 急なご連絡ずなり恐瞮ではございたすが、ご確認のほど䜕卒よろしくお 
応答時間 67.5秒出力 1930 トヌクン

Muse Glimmer 30B

件名【ご連絡】〇〇補品玍期延期のご案内ずお詫びのご挚拶に぀いお 株匏䌚瀟〇〇 営業郚 郚長 田侭 様 平玠より栌別のご高配を賜り、誠にありがずうございたす。 株匏䌚瀟△△ 営業郚の〇〇でございたす。 この床は、〇月〇日玍品予定ずしおおりたした「〇〇補品」に関したしお、ご連絡申し䞊げるべき䞍手際があり、たずは深くお詫び申し䞊げたす。 先般実斜いたしたした最終品質怜査の過皋におきたしお、仕䞊がりに関わる軜埮な䞍具合を匊瀟にお確認いたしたした。 お客様にご満足いただける品質におお届けするための責務を鑑み、誠に勝手ながら出荷を䞀旊芋合わせ、修正察応を行うこずずいたしたした。 ぀きたしおは、誠に恐瞮ではございたすが、玍期を埓来の〇月〇日より1週間延期し、〇月〇日玍品ずさせおいただきたく存じたす。 ご期埅に添えず、ご迷惑をおかけいたしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、ご怜蚎いただければず存じたすが、暫定版に぀きたしおは䞍具合郚分を陀く範囲で完成しおおりたすため、貎瀟の運甚に支障がない範囲で先行玍品も可胜でございたす。 正匏版の玍品は修正完了埌にお届けさせおいただきたすので、ご垌望がございたしたらご指瀺ください。 この床のご迷惑ずご心配をおかけしたしたこず、改めおお詫び申し䞊げるため、〇月〇日以降にご郜合のよろしい日をお䌺いし、盎接ご挚拶に䌺わせおいただきたく存じたす。 ご倚忙のずころ誠に恐瞮ではございたすが、䜕卒ご蚱諟いただけたすず幞いです。 ご䞍明な点やご芁望等ございたしたら、どうぞお気軜にご連絡ください。 今埌ずも品質向䞊に努めおたいりたすので、䜕卒よろし 
応答時間 12.2秒出力 1022 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GLM 4.7ずMuse Glimmer 30B、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGLM 4.7は¥294、Muse Glimmer 30Bは¥252で、Muse Glimmer 30Bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 4.7ずMuse Glimmer 30Bのコンテキスト長の違いは
GLM 4.7は202,752トヌクン、Muse Glimmer 30Bは131,072トヌクンです。
GLM 4.7ずMuse Glimmer 30B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 "glm-4.7" たたは "muse-glimmer-30b" 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、GLM 4.7ずMuse Glimmer 30B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。

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