モデル比范

Hy4 vs Qwen3.7 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

Hy4TencentずQwen3.7 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

tencent logoHy4qwen logoQwen3.7 Max
提䟛元TencentQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥140.11Â¥420
出力100䞇トヌクンあたり¥420.17Â¥1,260
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥350Â¥1,050
コンテキスト長1,000,000 トヌクン262,144 トヌクン
リリヌス日2026/11/42026/5/21
入力モダリティtexttext
生成速床 (p50)—97 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合圏倖#42 · ELO 1,474
アリヌナ 日本語圏倖圏倖
アリヌナ コヌディング圏倖#30 · ELO 1,523

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Hy4。出力100䞇トヌクンあたり¥420.17で、Qwen3.7 Maxより67%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならHy4。コンテキスト長は1,000,000トヌクンで、Qwen3.7 Maxの262,144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


Hy4

## 原因 `order["price"]` が **文字列`str`** で、`order["quantity"]` が **敎数`int`** になっおいるためです。 ```python "1200" * 3 # ❌ TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` `SELECT price, quantity ...` の結果、DB ドラむバが `price` を数倀ではなく文字列ずしお返しおいたす。よくあるパタヌンは以䞋です | 原因 | 詳现 | |---|---| | **スキヌマ定矩** | `price` が `VARCHAR` / `TEXT` になっおいる本来は `DECIMAL` / `NUMERIC` | | **SQLite** | `DECIMAL` ず曞いおも TEXT ずしお返るこずがある | | **ドラむバ / ORM 蚭定** | `NUMERIC` を `Decimal` ではなく `str` で返す蚭定になっおいる | | **デヌタ混入** | API / JSON / CSV 経由の `"1,200"` や `"1200.00"` が混ざっおいる | > ※ `decimal.Decimal * int` は正垞に動くので、今回は `Decimal` ではなく **完党な `str`** です。 --- ## 修正方法 ### ① 根本修正掚奚DB スキヌマを盎す 金額は必ず数倀型で保存したす。 ```sq

応答時間 22.9秒出力 2594 トヌクン

Qwen3.7 Max

### 結論゚ラヌの原因 この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `order["price"]`たたは `order["quantity"]`が数倀型`int` や `float`ではなく、文字列型`str`ずしお返っおきおいる**こずです。 Pythonでは本来 `"100" * 2` のような「文字列 × 敎数」の挔算は `"100100"` ずいう文字列の繰り返しずしお凊理されたすが、フレヌムワヌクやORMの内郚凊理、あるいは実際には `float` ず `str` の挔算であった堎合などに `TypeError` ずしお数孊的な乗算゚ラヌが送出されたす。 いずれにせよ、**「数倀蚈算をしたいのに、デヌタが文字列になっおいる」** こずが根本原因です。これは、デヌタベヌス偎の `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` 型で定矩されおいる堎合によく起こりたす。 --- ### 修正方法 アプロヌチは3぀ありたす。状況に合わせお遞択しおください。 #### 1. Python偎で型倉換する即効性のある修正 コヌド䞊で明瀺的に数倀`float` たたは `int`にキャストしたす。䟡栌には小数が含たれる可胜性があるため、`float()` を䜿うのが安党です。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id

応答時間 59.2秒出力 3324 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


Hy4

## 党䜓評䟡 ペヌゞネヌションの基本フロヌ取埗 → 敎圢 → 次ペヌゞ刀定は正しく曞けおいたすし、`limit` 固定・削陀ナヌザヌ陀倖・デフォルト匕数も良い刀断です。ただし本番運甚で効いおくるのは次の 3 点です。 1. **`any` による型情報の喪倱** 2. **`fetch` の HTTP ゚ラヌを拟っおいない** 3. **党件を配列に溜め蟌む蚭蚈メモリ・レむテンシ** 以䞋、芳点別に提案したす。 --- ## 1. 型安党性・堅牢性 `[必須]` | 指摘 | 理由 / 察応 | |---|---| | `Promise<any[]>` | 呌び出し偎で `user.nmae` のような typo が通っおしたいたす。API 型ずドメむン型を分けお `Promise<User[]>` に。 | | `response.json()` の `any` | `as UsersPage` で最䜎限キャスト。ただし **`as` はコンパむラを黙らせるだけ** なので、本番は `zod` / `valibot` 等でランタむム怜蚌を掚奚したす。 | | `response.ok` 未チェック | `fetch` は **404 / 500 でも reject したせん**。珟圚ぱラヌレスポンスを JSON パヌスしお `data.users.length` で萜ちたす。 | | `data.users` が `undefined` | API の空レスポンスや圢厩れで即クラッシュ。`?? []` で受けおください。 | | `page` のバリデ 
応答時間 76.2秒出力 8485 トヌクン

Qwen3.7 Max

ご提瀺いただいたコヌドは、ペヌゞネヌションの凊理やデヌタの敎圢など、基本的なロゞックは正しく実装されおいたす。 しかし、**TypeScriptの型安党性、゚ラヌハンドリング、可読性、そしお倧芏暡デヌタ時のパフォヌマンスメモリ消費** の芳点から、いく぀か重芁な改善点がありたす。 以䞋にレビュヌ結果ず、改善埌のコヌドを提案したす。 --- ### 🔍 レビュヌポむント #### 1. 型安党性 (TypeScriptベストプラクティス) * **`any` の倚甚:** `Promise<any[]>` や `data` が `any` になっおいるため、TypeScriptの恩恵補完やコンパむル時の゚ラヌ怜知が埗られおいたせん。APIレスポンスず返华甚のむンタヌフェヌスを定矩すべきです。 * **プロパティアクセスの危険性:** `data.users` が存圚しないたたは `null` / `undefined`堎合にランタむム゚ラヌ`TypeError`が発生するリスクがありたす。 #### 2. ゚ラヌハンドリングず堅牢性 * **HTTPステヌタスコヌドの未確認:** `fetch` はネットワヌク゚ラヌオフラむン等以倖でぱラヌを投げたせん404や500でも成功ずみなされたす。`response.ok` のチェックが必須です。 * **無限ルヌプのリスク:** サヌバヌ偎のバグで垞に100件返华され続けた堎合、無限ルヌプに陥りたす。セヌフティネット最倧ペヌゞ数や総件数のチェックがあるず安心です。 #### 3. 可読性 *

応答時間 73.1秒出力 3915 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


Hy4

PostgreSQL 想定`NULLS LAST` があるためで回答したす。 結論から蚀うず、**遅さの䞻因は「むンデックス䞍足」より先に「JOIN による行の爆発ファンアりト」ず「LEFT JOIN のセマンティクス厩れ」**です。むンデックスを足すだけでは 30 秒は瞮たりたせん。 --- ## 1. 䜕が起きおいるか3 ぀の臎呜点 ### ① `orders × reviews` で行が掛け算になる ← 最倧の原因 同じ商品に察しお `order_details` ず `reviews` を**同じ階局で** JOIN しおいるため、 > 泚文 100 ä»¶ × レビュヌ 50 ä»¶ = **5,000 行** が 1 商品から生成されたす。500 䞇行がさらに数倍〜数十倍に膚らみ、`GROUP BY` ず゜ヌトが悲鳎を䞊げたす。 しかもこれは**結果のバグ**でもありたす | 匏 | 圱響 | |---|---| | `SUM(o.amount)` | レビュヌ数分だけ**過倧**になる ❌ | | `COUNT(o.order_id)` | レビュヌ数分だけ**過倧**になる ❌ | | `AVG(r.rating)` | 倀は偶然正しいが、同じ行を䜕床も読むだけ ❌ | > さらに `orders.amount` が「泚文ヘッダの合蚈額」なら、1 泚文に明现が 3 件あるだけで同じ額が 3 回足されたす。蚭蚈䞊は `od.quantity * od.unit_price` を SUM するのが通垞です。芁確認です。 ### ② `LEF

応答時間 45.1秒出力 4851 トヌクン

Qwen3.7 Max

提瀺されたSQLク゚リには、**パフォヌマンスを著しく䜎䞋させる構造的な問題盎積の発生**ず、**意図しないデヌタ抜出暗黙のINNER JOIN**、そしお**むンデックスの䞍足**ずいう3぀の重倧な問題がありたす。 以䞋に最適化されたク゚リず、必芁なむンデックス、そしお改善点の詳现な解説を提瀺したす。 --- ### 1. 最適化されたSQLク゚リ ```sql WITH SalesAgg AS ( -- 1. 泚文ず泚文詳现を先に集蚈し、商品IDごずの売䞊を䜜る SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o INNER JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, s.order_count, s.total_sales, -- 3. レビュヌの平均はLIMIT 50件に察しおのみ蚈算する盞関サブク゚リ (SELECT AVG(r.rating) FROM reviews r WHERE r.product_id = p.id) AS a

応答時間 81.9秒出力 4393 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Hy4ずQwen3.7 Max、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりHy4は¥420.17、Qwen3.7 Maxは¥1,260で、Hy4の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Hy4ずQwen3.7 Maxのコンテキスト長の違いは
Hy4は1,000,000トヌクン、Qwen3.7 Maxは262,144トヌクンです。
Hy4ずQwen3.7 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 "hy4" たたは "qwen3.7-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、Hy4ずQwen3.7 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。

Hy4の他の比范

Qwen3.7 Maxの他の比范