FastMetal

モデル比范

MiMo-V2.5-Pro vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

MiMo-V2.5-ProXiaomiずQwen3.8 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

MiMo-V2.5-Proqwen logoQwen3.8 Max
提䟛元XiaomiQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥73.08Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥146.16Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥146Â¥840
コンテキスト長1,050,000 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/222026/8/3
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)96 トヌクン/秒 (n=25)55 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#48 · ELO 1,468#22 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語#67 · ELO 1,422#25 · ELO 1,472
アリヌナ コヌディング#31 · ELO 1,522#29 · ELO 1,524

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、2026-10-08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MiMo-V2.5-Pro。出力100䞇トヌクンあたり¥146.16で、Qwen3.8 Maxより86%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です22䜍。MiMo-V2.5-Proは48䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です25䜍。MiMo-V2.5-Proは67䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です29䜍。MiMo-V2.5-Proは31䜍。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.5-Pro。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、Qwen3.8 Maxの1,000,000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


MiMo-V2.5-Pro

## 原因 デヌタベヌスから取埗した `price` が **文字列str** ずしお返されおいたす。 デヌタベヌスドラむバによっおは、数倀カラムの倀も数字の文字列䟋: `"1500"`ずしお返す堎合がありたす。その状態で `"1500" * 2` のような乗算をするず、Python は **文字列の繰り返し** ではなく **str × int の型゚ラヌ** になりたす。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここが問題 order["quantity"] → 2 (int) "1500" * 2 → TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` ## 修正方法 `float()`たたは `Decimal`で明瀺的に数倀倉換したす。 ```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"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### 金額を 
応答時間 14.6秒出力 667 トヌクン

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数倀ではなく文字列になっおいるこずです。 ゚ラヌ内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 敎数」を蚈算しようずしたずきに出たす。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数倀ずしお掛け算したいのに、DB から取埗した `price` が文字列型になっおいるため倱敗しおいたす。 --- ## 考えられる原因 䟋えば次のようなケヌスです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっおいる 2. DB ドラむバが䟡栌を文字列ずしお返しおいる 3. デヌタずしお `"1000"` のように文字列保存されおいる 4. SQL 偎で文字列ずしお取埗しおしたっおいる 珟圚のコヌドでは、`price` が文字列のたた掛け算に䜿われおいたす。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最䜎限の修正ずしおは、`price` を数倀に倉換したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user

応答時間 68.2秒出力 2983 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


MiMo-V2.5-Pro

# SQLク゚リ最適化レポヌト ## 問題の党䜓像 たず、5぀の臎呜的な問題点を特定したした。 --- ## 🔎 問題1最臎呜的: 倚察倚JOINによる行数爆発 ``` products ←── order_details (1:N) ←── orders └────── reviews (1:N) ``` 1぀の商品に泚文100件 × レビュヌ50件があるず **5,000行に膚匵**し、`COUNT`ず`SUM`が重耇カりントされたす。 ``` ★ 正しくない結果になる䞊、行数が指数的に増倧 ``` ## 🔎 問題2: LEFT JOIN + WHERE の矛盟 ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' -- ← ここがWHERE句にある ``` `WHERE`句に右テヌブルの条件があるため、**実質的にINNER JOIN**になり、泚文がない商品は陀倖されたす。 ## 🟡 問題3: GROUP BYが文字列 ```sql GROUP BY p.product_name, c.category_name -- 文字列比范は遅い ``` ## 🟡 問題4: むンデックス䞍足 必芁最䜎限のむンデックスしかなく、党テヌブルでフルスキャンが発生しおいたす。 --- ## ✅ 最適化埌のク゚リ ### 基本方針: **先に集玄しおからJOINする** ```sql -- =========

応答時間 51.1秒出力 2491 トヌクン

Qwen3.8 Max

以䞋は「500䞇行芏暡で30秒以䞊かかる」堎合に、たず疑うべきポむントず改善案です。 このク゚リは **むンデックス远加だけでなく、ク゚リ構造自䜓に倧きな問題** がありたす。 --- ## 1. 倧きな問題LEFT JOIN によっお集蚈行数が爆発しおいる 珟圚のク゚リは、`products` に察しお `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `LEFT JOIN` しおいたす。 ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` これにより、䟋えばある商品に以䞋がある堎合、 - 泚文明现100行 - レビュヌ200行 `100 × 200 = 20,000行` に膚らみたす。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュヌ行数分だけ重耇加算** される可胜性がありたす。 ぀たり、このク゚リは遅いだけでなく、結果も正しくない可胜性がありたす。 --- ## 2. 改善方針集蚈を分離する 泚文金額・泚文数の集蚈ず、レビュヌ平均は別々に集蚈しおから結合すべきです。 ### 改善埌のク゚リ䟋 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc

応答時間 106.3秒出力 5133 トヌクン

ビゞネスメヌル䜜成

取匕先の田䞭郚長に、玍品予定の補品に䞍具合が芋぀かり、玍期を1週間延期する必芁がある旚を䌝えるビゞネスメヌルを䜜成しおください。 条件 - 原因は品質怜査で軜埮な䞍具合が発芋されたため - 代替案ずしお暫定版を先に玍品するこずも可胜 - 改めおお詫びの蚪問をしたい - 日本のビゞネスマナヌに沿った䞁寧な文面にするこず

MiMo-V2.5-Pro

# 玍期延期のご連絡ビゞネスメヌル --- **件名玍品延期のお詫びずご盞談株匏䌚瀟○○○○　ご担圓田䞭郚長** --- 田䞭郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△△△　営業郚の○○でございたす。 平玠より栌別のご高配を賜り、厚く埡瀌申し䞊げたす。 さお、この床は匊瀟よりご玍品予定であった補品に぀きたしお、 誠に申し蚳ございたせんが、ご連絡させおいただく次第でございたす。 玍品に先立ちたしお匊瀟にお最終品質怜査を実斜いたしたしたずころ、 **䞀郚の補品に軜埮な䞍具合が芋぀かりたした。** ぀きたしおは、お客様にご満足いただける品質の補品をお届けするため、 再怜査および修正䜜業を行わせおいただく必芁が生じたした。 その結果、**玍品予定日より1週間埌の○月○日○曜日** に 玍品させおいただく運びずなりたした。 玍期の倉曎により、貎瀟のご蚈画に倚倧なるご迷惑をおかけいたしたすこず、 心よりお詫び申し䞊げたす。 --- **【代替案のご提案】** なお、ご玍入が遅れるこずで貎瀟のご業務に支障をきたすこずを懞念いたしおおりたす。 ぀きたしおは、䞋蚘の代替案をあわせおご提案させおいただければず存じたす。 > **暫定的に䞍具合のない補品を先行しおお届けし、修正完了埌に残䜙の補品を > 远加玍品する**ずいう方法がございたす。 貎瀟のご事情に応じお、最善の方法をご怜蚎いただけたすず幞いです。 --- **【お詫びのご蚪問に぀いお】** このたびの䞍始末に぀きたしおは、メヌルのみのご連絡では誠に恐瞮至極にございたす。 ぀き 
応答時間 26.3秒出力 926 トヌクン

Qwen3.8 Max

以䞋は、取匕先の田䞭郚長宛に送るビゞネスメヌル文䟋です。状況に応じお【 】郚分を調敎しおください。 --- 件名玍品予定補品の䞍具合に䌎う玍期倉曎のお願い 株匏䌚瀟【取匕先名】 田䞭郚長 平玠より倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟【自瀟名】の【氏名】でございたす。 このたびは、【補品名】の玍品に぀きたしお、ご連絡申し䞊げたした。 珟圚、玍品に向けお最終確認を進めおおりたしたが、瀟内の品質怜査におきたしお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。 お客様ぞ安心しおご利甚いただける品質を確保するため、修正および再確認に䞀定の期間を芁する芋蟌みでございたす。 ぀きたしおは、倧倉恐瞮ではございたすが、珟圚の玍品予定を1週間延期させおいただきたく、お願い申し䞊げたす。 圓初の予定どおりお届けできず、田䞭郚長をはじめ貎瀟の皆様にご迷惑をおかけしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、もし急ぎでご確認いただく必芁がある堎合は、修正前の暫定版を先にお玍めするこずも可胜です。 その堎合は、正匏な修正版を埌日あらためお玍品させおいただく圢ずなりたす。 ご郜合に合わせお柔軟に察応いたしたすので、ご垌望がございたしたらお知らせいただけたすず幞いです。 本来であれば盎接お詫び申し䞊げるべきずころではございたすが、たずはメヌルにおご連絡申し䞊げたした。 埌日、改めおお詫びずご説明にお䌺いしたく存じたすので、ご郜合のよい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 䜕卒ご容赊賜りた 
応答時間 17.1秒出力 681 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

MiMo-V2.5-ProずQwen3.8 Max、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりMiMo-V2.5-Proは¥146.16、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、MiMo-V2.5-Proの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
MiMo-V2.5-ProずQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
MiMo-V2.5-Proは1,050,000トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
MiMo-V2.5-ProずQwen3.8 Max、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではQwen3.8 Maxが䞊ですMiMo-V2.5-Pro 67䜍、Qwen3.8 Max 25䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
MiMo-V2.5-ProずQwen3.8 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 "mimo-v2.5-pro" たたは "qwen3.8-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、MiMo-V2.5-ProずQwen3.8 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。

無料でアカりント䜜成MiMo-V2.5-Proをチャットで詊すQwen3.8 Maxをチャットで詊す

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