モデル比范

Mercury 2.5 vs MiMo-V2.6-Flash

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Mercury 2.5InceptionずMiMo-V2.6-Flash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

Mercury 2.5MiMo-V2.6-Flash
提䟛元InceptionXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥7.15Â¥25.02
出力100䞇トヌクンあたり¥26.81Â¥50.04
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥21Â¥50
コンテキスト長260,000 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/9/82026/9/21
入力モダリティtexttext, image, video, audio
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合圏倖圏倖
アリヌナ 日本語圏倖圏倖
アリヌナ コヌディング圏倖圏倖

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Mercury 2.5。出力100䞇トヌクンあたり¥26.81で、MiMo-V2.6-Flashより46%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.6-Flash。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Mercury 2.5の260,000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


Mercury 2.5

この゚ラヌの原因は、デヌタベヌスク゚リの結果ずしお取埗される `price` や `quantity` が文字列strであるため、数倀同士の乗算が䞍可胜になっおいる点です。 修正には、蚈算前にこれらの倀を数倀型float や intに倉換したす。 **修正埌のコヌド:** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 数倀型ぞの倉換を明瀺 total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` これにより、型ミスマッチによる TypeError が解消されたす。
応答時間 2.0秒出力 991 トヌクン

MiMo-V2.6-Flash

## 原因 **`price` がデヌタベヌスから文字列 (`str`) で返されおいる** こずが原因です。 MySQL の `DECIMAL` 列や `VARCHAR` カラムなどは、DB ドラむバヌによっおは **文字列ずしお** レコヌドを返したす。`str` × `int` は文字列の繰り返ししかできないため、`sum()` ぞの集蚈で `TypeError` が発生したす。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここで型が違う order["quantity"] → 3 (int) "1500" * 3 → TypeError! ``` --- ## 修正 数倀型に **明瀺的に倉換** しおから蚈算したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price / quantity の䞡方を float に倉換しおから乗算 total = sum( float(order["price"]) * float(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": o

応答時間 41.7秒出力 2732 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


Mercury 2.5

提瀺された TypeScript 関数に぀いお、可読性、パフォヌマンス、型安党性の芳点から改善点を提案したす。 ### 䞻な改善点 1. **型安党性の向䞊**: `any` の䜿甚は避け、むンタヌフェヌスを定矩するこずで型チェックを有効にしたす。 2. **゚ラヌハンドリング**: Fetch の倱敗や JSON パヌス゚ラヌ、HTTP ステヌタスコヌドの確認を远加したす。 3. **可読性の向䞊**: 耇雑なルヌプを分離し、配列メ゜ッド (`filter`, `map`) を䜿甚しおロゞックを明確にしたす。 4. **定数化**: 魔法の数字100を定数ずしお定矩し、埌からの倉曎を容易にしたす。 5. **分割ず責任の分離**: ペヌゞ取埗ロゞックず党件取埗ロゞックを分離したす。 ### リファクタリング䟋 ```typescript // 型定矩 interface RawUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiRes { users: RawUser[]; } const PAGE_LIMIT = 100; const BASE_URL = '/api/users'; async function fetchPage(cu

応答時間 3.2秒出力 2186 トヌクン

MiMo-V2.6-Flash

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` ## 総評 可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの3぀の芳点で **倚数の改善䜙地** がありたす。以䞋に分類しお提案したす。 --- ## 1. タむプ安党性 (TypeScript ベストプラクティス) ### ❌ 問題: `any` が倚甚されおいる ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; ``` ```typescript // 改善埌: 型を明瀺的に定矩 interface User { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FetchedUser { id: number; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: User[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<FetchedUser[]> { const allUsers: FetchedUser[] = []; ``` > **理由**: `any` を䜿うずコンパむル時の型チェックが効かず、リフ 
応答時間 93.1秒出力 2043 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


Mercury 2.5

ク゚リの実行が重い䞻な原因は、むンデックス䞍足ず結合前のデヌタ集玄を行っおいない点にありたす。特に500䞇行のテヌブルでは、結合埌に集玄凊理を行うず凊理量が倚くなりすぎたす。 以䞋に最適化案ず解説を瀺したす。 ### 最適化されたク゚リ ```sql WITH order_stats AS ( SELECT od.product_id, SUM(o.amount) as total_sales, COUNT(o.order_id) as order_count 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 ), review_stats AS ( SELECT product_id, AVG(rating) as avg_rating FROM reviews GROUP BY product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, COALESCE(os.order_count, 0) as order_count, COALESCE(os.total_sales, 0) as total_sales, COALESCE(rs.avg_rating, 0) as avg_rating FROM products p LEFT

応答時間 4.4秒出力 2988 トヌクン

MiMo-V2.6-Flash

# SQLク゚リの最適化 ## 1. 珟状の問題点を特定する ### 🔎 問題①: カルテゞアン積の爆発最倧のボトルネック ``` products → order_details1:N→ orders1:1 └→ reviews1:N 䟋: 1぀の商品に order_details=1000行、reviews=500行 → JOIN埌の䞭間結果 = 1000 × 500 = 500,000行/商品 ❌ ``` **`order_details` ず `reviews` を盎接JOINするず、行数が掛け算で膚匵したす。** 500䞇行のテヌブルなら、䞭間結果は数億〜数癟億行になり埗たす。 --- ### 🔎 問題②: WHERE句でのLEFT JOINの砎壊バグ ```sql -- WHERE句にjoinedテヌブルの条件がある LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ❌ ここが問題 ``` **`o.created_at >= '2024-04-01'`** がWHERE句にあるず | 仕様倀 | `o.created_at`の倀 | 結果 | |---|---|---| | 蚂玄がある | `'2024-05-01'` | `TRUE` → 通過 ✅ | | 蚂玄がないNULL | `NULL` | `NULL`=䞍成立→ **陀倖** ❌

応答時間 52.3秒出力 3675 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Mercury 2.5ずMiMo-V2.6-Flash、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりMercury 2.5は¥26.81、MiMo-V2.6-Flashは¥50.04で、Mercury 2.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Mercury 2.5ずMiMo-V2.6-Flashのコンテキスト長の違いは
Mercury 2.5は260,000トヌクン、MiMo-V2.6-Flashは1,048,576トヌクンです。
Mercury 2.5ずMiMo-V2.6-Flash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 "mercury-2.5" たたは "mimo-v2.6-flash" 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、Mercury 2.5ずMiMo-V2.6-Flash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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