モデル比較

GLM 5.2 vs MiMo-V2.6-Pro

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

GLM 5.2(Z.ai)とMiMo-V2.6-Pro(Xiaomi)を、FastMetalのゲートウェイで実際に呼び出せる条件で比較します。どちらも同じOpenAI互換エンドポイントとAPIキーから利用でき、切り替えは model の文字列を変えるだけです。

スペックと料金

z-ai logoGLM 5.2MiMo-V2.6-Pro
提供元Z.aiXiaomi
入力(100万トークンあたり)¥235.2¥77.73
出力(100万トークンあたり)¥739.2¥155.47
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥605¥155
コンテキスト長1,048,576 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/6/162026/9/21
入力モダリティtexttext, image, video, audio
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#38 · ELO 1,472圏外
アリーナ 日本語#28 · ELO 1,452圏外
アリーナ コーディング#48 · ELO 1,510圏外

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならMiMo-V2.6-Pro。出力100万トークンあたり¥155.47で、GLM 5.2より79%安くなります。
  • 迷ったら両方を同じキーで試せます。model の文字列を変えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単価で従量課金されます。

同じプロンプトへの実際の回答

FastMetalのゲートウェイが返した回答をそのまま並べています。ベンチマークの数字ではなく、実際の出力です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 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

## エラーの原因 エラーメッセージ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、「文字列型と整数型を掛け算(`*`)しようとしました」という意味です。 該当コードの `order["price"] * order["quantity"]` の部分において、データベースから取得した `price` または `quantity` のどちらか(あるいは両方)が数値ではなく**文字列(String)**として取得されていることが原因です。 これはよくある落とし穴で、以下のような理由で発生します。 1. データベースの該当カラム(`price` や `quantity`)が、数値型(INTやDECIMAL)ではなく、文字列型(VARCHARやTEXT)で定義されている。 2. データベースのカラムは数値型だが、使用しているデータベースドライバの仕様や設定により、Python側に文字列として渡されている。 ## 修正方法 ### 1. Pythonコード側で型変換を行う(一時的な対応) Pythonコード側で明示的に数値型(`int` または `float`)に変換してから計算を行います。 ```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 トークン

MiMo-V2.6-Pro

# エラーの原因と修正 ## 原因 エラーメッセージのキーはここです: ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` `order["price"]` が **文字列(str)**、`order["price"]` が **整数(int)** として返ってきています。 ``` order["price"] → "1000" (str) ← ★ 問題はこちら order["quantity"] → 3 (int) ``` 文字列 × 整数 は計算できないため、`TypeError` が発生しています。 これはデータベースの `price` カラムが **`VARCHAR` / `TEXT` 型** で定義されているか、DBドライバが `price` を文字列として取得していることが原因です。 --- ## 修正方法 `price` を数値型(`float`)に変換してください: ```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) # ← float() を追加 return {"…
応答時間 42.8秒出力 731 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

GLM 5.2

ご提示いただいたTypeScriptのコードは動作しますが、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点からいくつか改善の余地があります。 以下に主な改善点と、それを反映した修正版のコードを提案します。 ### 主な改善点 1. **型安全性の向上(ベストプラクティス)** - 戻り値や配列の型が `any[]` になっています。TypeScriptの利点を活かすため、APIのレスポンスや返却するユーザーの型(Interface)を明示的に定義すべきです。 2. **エラーハンドリングの追加(ベストプラクティス・堅牢性)** - `fetch` はHTTPエラー(4xx, 5xx)が発生しても例外をスローしません。`response.ok` をチェックし、エラー時には例外をスローする処理を追加すべきです。 3. **配列操作のモダン化(可読性・パフォーマンス)** - `for` ループによるインデックスアクセスは冗長です。`filter` と `map` を組み合わせることで、何をしているのかが直感的にわかるようになります。 4. **変数のスコープと宣言(ベストプラクティス)** - ループ内で値が変わらない `user` オブジェクトは `let` ではなく `const` で宣言すべきです。 - `currentPage = currentPage + 1` は `currentPage++` のように簡潔に記述できます。 5. **ハードコーディングの回避(可読性・保守性)** - `100` というマジックナンバーが複数…
応答時間 10.4秒出力 2232 トークン

MiMo-V2.6-Pro

# コードレビュー `fetchAllUsers` 関数を以下の観点で詳細にレビューします。 --- ## 🔴 重大な問題 ### 1. 型安全性の欠如(`any` の乱用) ```typescript // ❌ Before async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; // ✅ After: 型定義を明確にする interface UserResponse { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: UserResponse[]; has_more?: boolean; // APIが提供する場合は使うべき } interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; ``` **理由**: `any` はTypeScriptの型安全性を完全に無効化します。コンパイル時にエラーを検出できず、ランタイムエラーの温床になります。…
応答時間 66.4秒出力 2400 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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

500万行のテーブルに対して30秒かかる原因は、主に**インデックスの不足**と**結合によるファンアウト(直積)の発生**、そして**LEFT JOINとWHERE句の論理的矛盾**にあります。 以下に最適化したクエリと、推奨されるインデックス、そして改善点の解説を記載します。 ### 最適化後のクエリ案 ```sql WITH ProductSales AS ( -- 注文データの事前集計 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 ( -- レビューデータの事前集計 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 トークン

MiMo-V2.6-Pro

# SQLクエリ最適化レポート ## まず現状の問題を診断 このクエリには **性能問題** に加えて、**正しい結果を返していない重大な論理バグ** があります。 --- ## 問題①:多重結合による行数爆発(最重要) ``` products ──┬── order_details ── orders (1商品につき N件) └── reviews (1商品につき M件) ↓ 笛卡尔積: N × M 行に膨張! ``` ``` 例:商品A が「注文3件 × レビュー5件」の場合 → 15行に増幅して集計 → COUNT・SUM・AVG がすべて誤算 ``` | 指標 | 正しい値 | 実際の返り値(増幅時) | |---|---|---| | `COUNT(o.order_id)` | 3 | **15** ← 誤 | | `SUM(o.amount)` | 3万円 | **15万円** ← 誤 | | `AVG(r.rating)` | 4.2 | **偏った値** ← 誤 | --- ## 問題②:LEFT JOIN が実質 INNER JOIN に化けている ```sql LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE p.is_active = true AND o.created_at >=…
応答時間 90.4秒出力 2794 トークン

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よくある質問

GLM 5.2とMiMo-V2.6-Pro、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGLM 5.2は¥739.2、MiMo-V2.6-Proは¥155.47で、MiMo-V2.6-Proの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GLM 5.2とMiMo-V2.6-Proのコンテキスト長の違いは?
GLM 5.2は1,048,576トークン、MiMo-V2.6-Proは1,048,576トークンです。
GLM 5.2とMiMo-V2.6-Proを同じAPIキーで使えますか?
はい。FastMetalのOpenAI互換エンドポイントで、model に "glm-5.2" または "mimo-v2.6-pro" を指定するだけで切り替えられます。料金はそれぞれの単価で、同じ前払い残高から従量課金されます。

どちらも同じAPIキーで試せます

アカウントを作成してクレジットを追加すれば、GLM 5.2とMiMo-V2.6-ProをブラウザのチャットとAPIの両方から呼び出せます。月額料金はありません。

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