FastMetal

モデル比范

GLM 5.2 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

GLM 5.2Z.ai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

z-ai logoGLM 5.2MiMo-V2.5
提䟛元Z.aiXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥235.2Â¥23.52
出力100䞇トヌクンあたり¥739.2Â¥47.04
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥605Â¥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2026/6/162026/4/22
入力モダリティtexttext, audio, image, video
生成速床 (p50)—74 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#33 · ELO 1,475#107 · ELO 1,434
アリヌナ 日本語#35 · ELO 1,455#151 · ELO 1,322
アリヌナ コヌディング#50 · ELO 1,512#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、GLM 5.2より94%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.2が䞊です33䜍。MiMo-V2.5は107䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.2が䞊です35䜍。MiMo-V2.5は151䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.2が䞊です50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、GLM 5.2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


GLM 5.2

## ゚ラヌの原因 ゚ラヌメッセヌゞ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、「文字列型ず敎数型を掛け算`*`しようずしたした」ずいう意味です。 該圓コヌドの `order["price"] * order["quantity"]` の郚分においお、デヌタベヌスから取埗した `price` たたは `quantity` のどちらかあるいは䞡方が数倀ではなく**文字列String**ずしお取埗されおいるこずが原因です。 これはよくある萜ずし穎で、以䞋のような理由で発生したす。 1. デヌタベヌスの該圓カラム`price` や `quantity`が、数倀型INTやDECIMALではなく、文字列型VARCHARやTEXTで定矩されおいる。 2. デヌタベヌスのカラムは数倀型だが、䜿甚しおいるデヌタベヌスドラむバの仕様や蚭定により、Python偎に文字列ずしお枡されおいる。 ## 修正方法 ### 1. Pythonコヌド偎で型倉換を行う䞀時的な察応 Pythonコヌド偎で明瀺的に数倀型`int` たたは `float`に倉換しおから蚈算を行いたす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # priceを float、 
応答時間 23.4秒出力 2031 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


GLM 5.2

ご提瀺いただいたTypeScriptのコヌドは動䜜したすが、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点からいく぀か改善の䜙地がありたす。 以䞋に䞻な改善点ず、それを反映した修正版のコヌドを提案したす。 ### 䞻な改善点 1. **型安党性の向䞊ベストプラクティス** - 戻り倀や配列の型が `any[]` になっおいたす。TypeScriptの利点を掻かすため、APIのレスポンスや返华するナヌザヌの型Interfaceを明瀺的に定矩すべきです。 2. **゚ラヌハンドリングの远加ベストプラクティス・堅牢性** - `fetch` はHTTP゚ラヌ4xx, 5xxが発生しおも䟋倖をスロヌしたせん。`response.ok` をチェックし、゚ラヌ時には䟋倖をスロヌする凊理を远加すべきです。 3. **配列操䜜のモダン化可読性・パフォヌマンス** - `for` ルヌプによるむンデックスアクセスは冗長です。`filter` ず `map` を組み合わせるこずで、䜕をしおいるのかが盎感的にわかるようになりたす。 4. **倉数のスコヌプず宣蚀ベストプラクティス** - ルヌプ内で倀が倉わらない `user` オブゞェクトは `let` ではなく `const` で宣蚀すべきです。 - `currentPage = currentPage + 1` は `currentPage++` のように簡朔に蚘述できたす。 5. **ハヌドコヌディングの回避可読性・保守性** - `100` ずいうマゞックナンバヌが耇数 
応答時間 10.4秒出力 2232 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


GLM 5.2

500䞇行のテヌブルに察しお30秒かかる原因は、䞻に**むンデックスの䞍足**ず**結合によるファンアりト盎積の発生**、そしお**LEFT JOINずWHERE句の論理的矛盟**にありたす。 以䞋に最適化したク゚リず、掚奚されるむンデックス、そしお改善点の解説を蚘茉したす。 ### 最適化埌のク゚リ案 ```sql WITH ProductSales AS ( -- 泚文デヌタの事前集蚈 SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM order_details od JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), ProductRatings AS ( -- レビュヌデヌタの事前集蚈 SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating FROM reviews GROUP BY product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, COALESCE(ps.order_count, 0) AS order_count, COALESCE(ps.tota

応答時間 16.7秒出力 2525 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

GLM 5.2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GLM 5.2は¥739.2、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。
GLM 5.2ずMiMo-V2.5のコンテキスト長の違いは
GLM 5.2は1,048,576トヌクン、MiMo-V2.5は1,050,000トヌクンです。
GLM 5.2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GLM 5.2が䞊ですGLM 5.2 35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。
GLM 5.2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 "glm-5.2" 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、GLM 5.2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GLM 5.2をチャットで詊すMiMo-V2.5をチャットで詊す

GLM 5.2の他の比范

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