モデル比范

Mercury 2.5 vs MiMo-V2.6-Pro

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-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

Mercury 2.5MiMo-V2.6-Pro
提䟛元InceptionXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥7.15Â¥77.73
出力100䞇トヌクンあたり¥26.81Â¥155.47
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥21Â¥155
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-Proより83%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.6-Pro。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-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 × 敎数 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


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-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


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-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 Nä»¶) └── reviews (1商品に぀き Mä»¶) ↓ 笛卡尔積: N × M 行に膚匵 ``` ``` 䟋商品A が「泚文3ä»¶ × 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

Mercury 2.5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Mercury 2.5は¥26.81、MiMo-V2.6-Proは¥155.47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-Pro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-Proは1,048,576トヌクンです。
Mercury 2.5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 "mercury-2.5" 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、Mercury 2.5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。

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