FastMetal
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モデル比范

GPT-6 Luna vs MiMo-V2.6-Pro

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

GPT-6 LunaOpenAIずMiMo-V2.6-Pro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

openai logoGPT-6 LunaMiMo-V2.6-Pro
提䟛元OpenAIXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥16.8Â¥73.08
出力100䞇トヌクンあたり¥84Â¥146.16
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥59Â¥146
コンテキスト長1,050,000 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/9/222026/9/21
入力モダリティfile, image, texttext, image, video, audio
生成速床 (p50)82 トヌクン/秒 (n=25)126 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#97 · ELO 1,441#29 · ELO 1,480
アリヌナ 日本語#73 · ELO 1,421圏倖
アリヌナ コヌディング#66 · ELO 1,506#14 · ELO 1,538

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、2026-10-28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GPT-6 Luna。出力100䞇トヌクンあたり¥84で、MiMo-V2.6-Proより43%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.6-Proが䞊です29䜍。GPT-6 Lunaは97䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.6-Proが䞊です14䜍。GPT-6 Lunaは66䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-6 Luna。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、MiMo-V2.6-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


GPT-6 Luna

`price` が数倀ではなく文字列ずしお取埗されおいる可胜性がありたす。金額は文字列のたた蚈算せず、数倀型に倉換しおください。金額の蚈算には、浮動小数点数の誀差を避けるため `Decimal` を䜿うのがおすすめです。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id, ) total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders , Decimal("0")) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` `quantity` も文字列で返る堎合を考慮しお `int()` で倉換しおいたす。なお、倀が `None` や数倀に倉換できない文字列の堎合は別途゚ラヌ凊理が必芁です。 たた、暙準的な Python では `"100" * 2` は文字列の繰り返しになるため、提瀺された `str` ず `int` の掛け算だけなら、蚘茉の゚ラヌには通垞なりたせん。文字列のたた蚈算するず、その埌の `sum()` で別の型゚ 
応答時間 11.7秒出力 1121 トヌクン

MiMo-V2.6-Pro

# ゚ラヌの原因ず修正 ## 原因 ゚ラヌメッセヌゞのキヌはここです ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` `order["price"]` が **文字列str**、`order["price"]` が **敎数int** ずしお返っおきおいたす。 ``` order["price"] → "1000" (str) ← ★ 問題はこちら order["quantity"] → 3 (int) ``` 文字列 × æ•Žæ•° は蚈算できないため、`TypeError` が発生しおいたす。 これはデヌタベヌスの `price` カラムが **`VARCHAR` / `TEXT` 型** で定矩されおいるか、DBドラむバが `price` を文字列ずしお取埗しおいるこずが原因です。 --- ## 修正方法 `price` を数倀型`float`に倉換しおください ```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() を远加 return {"

応答時間 42.8秒出力 731 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


GPT-6 Luna

䞻な改善点は、型の明確化、HTTP゚ラヌの確認、ルヌプ状態の簡玠化です。 ### 改善䟋 ```ts interface ApiUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } interface UserSummary { id: string | number; name: string; email: string; } const PAGE_SIZE = 100; async function fetchAllUsers(startPage = 1): Promise<UserSummary[]> { if (!Number.isInteger(startPage) || startPage < 1) { throw new RangeError("startPage must be a positive integer"); } const allUsers: UserSummary[] = []; for (let page = startPage; ; page++) { const params = new URLSearchParams({ page: String(page), limit: String(PAGE

応答時間 16.0秒出力 1532 トヌクン

MiMo-V2.6-Pro

# コヌドレビュヌ `fetchAllUsers` 関数を以䞋の芳点で詳现にレビュヌしたす。 --- ## 🔎 重倧な問題 ### 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: 型定矩を明確にする interface UserResponse { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: UserResponse[]; has_more?: boolean; // APIが提䟛する堎合は䜿うべき } interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; ``` **理由**: `any` はTypeScriptの型安党性を完党に無効化したす。コンパむル時に゚ラヌを怜出できず、ランタむム゚ラヌの枩床になりたす。 
応答時間 66.4秒出力 2400 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


GPT-6 Luna

たず、珟圚のク゚リでは `reviews` ず `order_details` を同時に結合しおいるため、泚文明现数 × レビュヌ数の行ができ、`SUM` や `AVG` が氎増しされる可胜性がありたす。先にそれぞれを商品単䜍で集蚈し、その結果を結合するのが基本です。 たた、`WHERE o.created_at >= ...` は `LEFT JOIN` した `orders` のNULL行を陀倖したす。぀たり、このク゚リは実質的に「条件に合う泚文がある商品だけ」を返しおいたす。以䞋はその商品遞択を保ち぀぀、集蚈の氎増しを避ける曞き換え䟋です。 ```sql WITH active_products AS ( SELECT id, product_name, category_id FROM products WHERE is_active = true ), sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM active_products p JOIN order_details od ON od.product_id = p.id JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01' GROUP BY

応答時間 27.3秒出力 2871 トヌクン

MiMo-V2.6-Pro

# SQLク゚リ最適化レポヌト ## たず珟状の問題を蚺断 このク゚リには **性胜問題** に加えお、**正しい結果を返しおいない重倧な論理バグ** がありたす。 --- ## 問題①倚重結合による行数爆発最重芁 ``` products ──┬── order_details ── orders (1商品に぀き N件) └── reviews (1商品に぀き M件) ↓ 笛卡尔積: N × M 行に膚匵 ``` ``` 䟋商品A が「泚文3件 × レビュヌ5件」の堎合 → 15行に増幅しお集蚈 → COUNT・SUM・AVG がすべお誀算 ``` | 指暙 | 正しい倀 | 実際の返り倀増幅時 | |---|---|---| | `COUNT(o.order_id)` | 3 | **15** ← 誀 | | `SUM(o.amount)` | 3䞇円 | **15䞇円** ← 誀 | | `AVG(r.rating)` | 4.2 | **偏った倀** ← 誀 | --- ## 問題②LEFT JOIN が実質 INNER JOIN に化けおいる ```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 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GPT-6 LunaずMiMo-V2.6-Pro、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGPT-6 Lunaは¥84、MiMo-V2.6-Proは¥146.16で、GPT-6 Lunaの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-6 LunaずMiMo-V2.6-Proのコンテキスト長の違いは
GPT-6 Lunaは1,050,000トヌクン、MiMo-V2.6-Proは1,048,576トヌクンです。
GPT-6 LunaずMiMo-V2.6-Pro、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではMiMo-V2.6-Proが䞊ですGPT-6 Luna 73䜍、MiMo-V2.6-Pro 29䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-6 LunaずMiMo-V2.6-Pro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 "gpt-6-luna" たたは "mimo-v2.6-pro" 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、GPT-6 LunaずMiMo-V2.6-Pro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GPT-6 Lunaをチャットで詊すMiMo-V2.6-Proをチャットで詊す

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