モデル比較

Mercury 2.5 vs MiMo-V2.6-Pro

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年11月時点)

Mercury 2.5(Inception)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

Mercury 2.5MiMo-V2.6-Pro
提供元InceptionXiaomi
入力(100万トークンあたり)¥7.15¥73.08
出力(100万トークンあたり)¥26.81¥146.16
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥21¥146
コンテキスト長260,000 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/9/82026/9/21
入力モダリティtexttext, image, video, audio
生成速度 (p50)—126 トークン/秒 (n=28)
アリーナ 総合圏外#29 · ELO 1,480
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング圏外#14 · ELO 1,538

料金はFastMetalの単価(税別)です。

順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならMercury 2.5。出力100万トークンあたり¥26.81で、MiMo-V2.6-Proより82%安くなります。
  • 長い文書を扱うならMiMo-V2.6-Pro。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Mercury 2.5の260,000トークンより広くとれます。
  • 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…

Mercury 2.5

このエラーの原因は、データベースクエリの結果として取得される `price` や `quantity` が文字列(str)であるため、数値同士の乗算が不可能になっている点です。 修正には、計算前にこれらの値を数値型(float や int)に変換します。 **修正後のコード:** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 数値型への変換を明示 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 が解消されます。
応答時間 2.0秒出力 991 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…

Mercury 2.5

提示された TypeScript 関数について、可読性、パフォーマンス、型安全性の観点から改善点を提案します。 ### 主な改善点 1. **型安全性の向上**: `any` の使用は避け、インターフェースを定義することで型チェックを有効にします。 2. **エラーハンドリング**: Fetch の失敗や JSON パースエラー、HTTP ステータスコードの確認を追加します。 3. **可読性の向上**: 複雑なループを分離し、配列メソッド (`filter`, `map`) を使用してロジックを明確にします。 4. **定数化**: 魔法の数字(100)を定数として定義し、後からの変更を容易にします。 5. **分割と責任の分離**: ページ取得ロジックと全件取得ロジックを分離します。 ### リファクタリング例 ```typescript // 型定義 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…

Mercury 2.5

クエリの実行が重い主な原因は、インデックス不足と結合前のデータ集約を行っていない点にあります。特に500万行のテーブルでは、結合後に集約処理を行うと処理量が多くなりすぎます。 以下に最適化案と解説を示します。 ### 最適化されたクエリ ```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

Mercury 2.5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Mercury 2.5は¥26.81、MiMo-V2.6-Proは¥146.16で、Mercury 2.5の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Mercury 2.5とMiMo-V2.6-Proのコンテキスト長の違いは?
Mercury 2.5は260,000トークン、MiMo-V2.6-Proは1,048,576トークンです。
Mercury 2.5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 "mercury-2.5" 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、Mercury 2.5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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