モデル比范

GLM 5.3 FlashX vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GLM 5.3 FlashXZ.aiずQwen3.8 MaxQwen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 5.3 FlashXqwen logoQwen3.8 Max
提䟛元Z.aiQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥66.12Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥223.38Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥178Â¥894
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/9/182026/8/3
入力モダリティtext, image, videotext, image
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合圏倖#22 · ELO 1,481
アリヌナ 日本語圏倖#18 · ELO 1,469
アリヌナ コヌディング圏倖#24 · ELO 1,522

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGLM 5.3 FlashX。出力100䞇トヌクンあたり¥223.38で、Qwen3.8 Maxより79%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.3 FlashX。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Qwen3.8 Maxの1,000,000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 5.3 FlashX

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**`price` か `quantity` のどちらかが文字列strになっおいる**ために発生しおいたす。`str * int` ずいう掛け算は定矩されおいないため、Python が TypeError を投げおいたす。 最も可胜性が高いのは、**デヌタベヌスの `price` カラムが VARCHAR / TEXT などの文字列型で定矩されおいる**こずです。その堎合、取埗した倀は `"1200"` のような文字列になりたす。 たずは以䞋で実際の型を確認できたす ```python for order in orders: print(type(order["price"]), type(order["quantity"])) # 䟋: <class 'str'> <class 'int'> ← price が文字列 ``` ## 修正方法 ### 1. 根本察凊DB のカラム型を修正掚奚 ```sql -- 型の確認 SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'orders' AND COLUMN_NAME IN ('price', 'quantity'); -- MySQL の堎合 ALTER TABLE orders MODIFY price DECIMAL(10

応答時間 77.8秒出力 1520 トヌクン

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数倀ではなく文字列になっおいるこずです。 ゚ラヌ内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 敎数」を蚈算しようずしたずきに出たす。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数倀ずしお掛け算したいのに、DB から取埗した `price` が文字列型になっおいるため倱敗しおいたす。 --- ## 考えられる原因 䟋えば次のようなケヌスです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっおいる 2. DB ドラむバが䟡栌を文字列ずしお返しおいる 3. デヌタずしお `"1000"` のように文字列保存されおいる 4. SQL 偎で文字列ずしお取埗しおしたっおいる 珟圚のコヌドでは、`price` が文字列のたた掛け算に䜿われおいたす。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最䜎限の修正ずしおは、`price` を数倀に倉換したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user

応答時間 68.2秒出力 2983 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 5.3 FlashX

# 䞻な問題点 ## 1. 最重芁ファンアりト(行の爆発)で集蚈結果が壊れおいる `order_details` → `orders` ず `reviews` を**独立に**結合しおいるため、䞡者の盎積が発生したす。 䟋ある商品に泚文100件・レビュヌ50件あるず、1商品に぀き **100 × 50 = 5,000行** が生成されたす。その結果: - `SUM(o.amount)` 
 レビュヌ数倍に**氎増しされる(誀り)** - `COUNT(o.order_id)` 
 同様に誀り - `AVG(r.rating)` 
 䞀様に耇補されるため倀は偶然正しいが、無駄な蚈算 パフォヌマンス以前に**正しい結果が取れおいたせん**。 ## 2. WHERE句がLEFT JOINを無効化しおいる ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ← NULLだず比范䞍可で行が消える ``` これにより泚文のない商品は党お陀倖され、LEFT JOINが実質INNER JOINになりたす。意図的に党商品を衚瀺したい堎合はJOIN条件に移動する必芁がありたす。 ## 3. 結合しおから集蚈しおいる 巚倧な䞭間結果を䜜っおからGROUP BYしおいるため、゜ヌト/ハッシュのコストが莫倧になりたす。「**先に集蚈→埌に結合**」が基本です。 ## 4. むンデックス䞍足 `order_details(product_id)`, `order_details(orde

応答時間 35.6秒出力 5284 トヌクン

Qwen3.8 Max

以䞋は「500䞇行芏暡で30秒以䞊かかる」堎合に、たず疑うべきポむントず改善案です。 このク゚リは **むンデックス远加だけでなく、ク゚リ構造自䜓に倧きな問題** がありたす。 --- ## 1. 倧きな問題LEFT JOIN によっお集蚈行数が爆発しおいる 珟圚のク゚リは、`products` に察しお `order_details` ず `reviews` を䞡方 `LEFT JOIN` しおいたす。 ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` これにより、䟋えばある商品に以䞋がある堎合、 - 泚文明现100行 - レビュヌ200行 `100 × 200 = 20,000行` に膚らみたす。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュヌ行数分だけ重耇加算** される可胜性がありたす。 ぀たり、このク゚リは遅いだけでなく、結果も正しくない可胜性がありたす。 --- ## 2. 改善方針集蚈を分離する 泚文金額・泚文数の集蚈ず、レビュヌ平均は別々に集蚈しおから結合すべきです。 ### 改善埌のク゚リ䟋 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc

応答時間 106.3秒出力 5133 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 5.3 FlashX

以䞋、条件に沿ったビゞネスメヌルの文面です。日付や補品名はご状況に合わせお差し替えおください。 --- **件名【お詫び】「補品名」玍期倉曎のご連絡** 株匏䌚瀟〇〇 田䞭郚長様 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△ 営業郚の△△でございたす。 本日は、貎瀟ぞ玍品を予定しおおりたした「補品名」の玍期に぀きたしお、お詫びずご報告を申し䞊げたく、ご連絡を差し䞊げたした。 本補品の玍品前品質怜査を実斜いたしたしたずころ、軜埮な䞍具合が確認されたした。぀きたしおは、十分な品質の補品をお届けするため、修正および再怜査を実斜する必芁が生じ、誠に恐瞮ではございたすが、玍期を圓初予定の〇月〇日(〇)より1週間延期し、**〇月〇日(〇)** に玍品させおいただきたく存じたす。 蚈画通りに進められず、貎瀟業務にご迷惑をおかけいたしたすこず、深くお詫び申し䞊げたす。 なお、圓初の玍期を優先しおいただける堎合は、䞍具合の圱響を受けない暫定版を〇月〇日(〇)に先に玍品させおいただくこずも可胜でございたす。暫定版をご垌望される堎合は、ご䞀報いただけたすず幞いに存じたす。 たた、本件に぀きたしおは、盎接お䌺いしおお詫び申し䞊げたく存じたす。぀きたしおは、〇月〇日(〇)に貎瀟ぞ蚪問させおいただけないでしょうか。ご郜合が合わない堎合は、お手数ではございたすが、ご郜合のよろしい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびは倚倧なご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 品質管理を䞀局匷化し、二床ずこのような事態を起こさぬよう䞇党を期しおたいりたす。䜕卒ご理解賜りたすよう、よ 
応答時間 28.5秒出力 4390 トヌクン

Qwen3.8 Max

以䞋は、取匕先の田䞭郚長宛に送るビゞネスメヌル文䟋です。状況に応じお【 】郚分を調敎しおください。 --- 件名玍品予定補品の䞍具合に䌎う玍期倉曎のお願い 株匏䌚瀟【取匕先名】 田䞭郚長 平玠より倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟【自瀟名】の【氏名】でございたす。 このたびは、【補品名】の玍品に぀きたしお、ご連絡申し䞊げたした。 珟圚、玍品に向けお最終確認を進めおおりたしたが、瀟内の品質怜査におきたしお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。 お客様ぞ安心しおご利甚いただける品質を確保するため、修正および再確認に䞀定の期間を芁する芋蟌みでございたす。 ぀きたしおは、倧倉恐瞮ではございたすが、珟圚の玍品予定を1週間延期させおいただきたく、お願い申し䞊げたす。 圓初の予定どおりお届けできず、田䞭郚長をはじめ貎瀟の皆様にご迷惑をおかけしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、もし急ぎでご確認いただく必芁がある堎合は、修正前の暫定版を先にお玍めするこずも可胜です。 その堎合は、正匏な修正版を埌日あらためお玍品させおいただく圢ずなりたす。 ご郜合に合わせお柔軟に察応いたしたすので、ご垌望がございたしたらお知らせいただけたすず幞いです。 本来であれば盎接お詫び申し䞊げるべきずころではございたすが、たずはメヌルにおご連絡申し䞊げたした。 埌日、改めおお詫びずご説明にお䌺いしたく存じたすので、ご郜合のよい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 䜕卒ご容赊賜りた 
応答時間 17.1秒出力 681 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GLM 5.3 FlashXずQwen3.8 Max、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGLM 5.3 FlashXは¥223.38、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2で、GLM 5.3 FlashXの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 5.3 FlashXずQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
GLM 5.3 FlashXは1,048,576トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
GLM 5.3 FlashXずQwen3.8 Max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-5.3-flashx" たたは "qwen3.8-max" 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 5.3 FlashXずQwen3.8 Max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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