モデル比較

MiMo-V2.5 vs Muse Glimmer 30B

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年8月時点)

MiMo-V2.5(Xiaomi)とMuse Glimmer 30B(Meta)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

MiMo-V2.5meta logoMuse Glimmer 30B
提供元XiaomiMeta
入力(100万トークンあたり)¥25.02¥62.55
出力(100万トークンあたり)¥50.04¥268.05
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥50¥197
コンテキスト長1,050,000 トークン131,072 トークン
リリース日2026/4/222026/8/10
入力モダリティtext, audio, image, videotext, image
アリーナ 総合#92 · ELO 1,434圏外
アリーナ 日本語#137 · ELO 1,322圏外
アリーナ コーディング#76 · ELO 1,491圏外

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならMiMo-V2.5。出力100万トークンあたり¥50.04で、Muse Glimmer 30Bより81%安くなります。
  • 長い文書を扱うならMiMo-V2.5。コンテキスト長は1,050,000トークンで、Muse Glimmer 30Bの131,072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…

MiMo-V2.5

## 原因 `order["price"]` の値が **文字列(`str`)** として取得されているため、`str * int` の計算ができずエラーになっています。 典型的な原因: - データベースの `price` カラムの型が `VARCHAR` / `TEXT` である - ORマッパー(ORM)やDBドライバーが値を文字列として返している - データの挿入時に文字列で保存された ``` order["price"] → "100"(文字列) order["quantity"] → 3(整数) "100" * 3 → TypeError ❌ ``` ## 修正 `order["price"]` を `float`(または `int`)にキャストしてください。 ### 修正後コード ```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) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ## より堅牢な修正(推奨) 単一の箇所だけでなく、`price` や `quantity` が予期せず文字列になって…
応答時間 28.2秒出力 575 トークン

Muse Glimmer 30B

このエラーは `order["price"]` が文字列 `str` で、`order["quantity"]` が整数 `int` のため `str * int` の演算ができないことで起きています。 多くのDBドライバはDBの数値型でも Python 側では文字列で返してくることがあります。`SELECT price, quantity FROM ...` の結果が ```python [{'price': '1200', 'quantity': 2}, ...] ``` のような形になっているため ` '1200' * 2 ` となり `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生します。 ### 修正方法 金額計算では `float` より `Decimal` を使うのが安全です。取得時に明示的に型変換します。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): rows = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [] total = Decimal('0') for row in rows: # DBからの値を必ず数値型へ変換 price = Decimal(str(row["price…
応答時間 8.6秒出力 1180 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…

MiMo-V2.5

# TypeScript関数レビュー この関数はページネーション付きでユーザーを全件取得する目的のものですが、いくつか改善点があります。 --- ## 🔴 改善点まとめ ### 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 interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; }[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; ``` --- ### 2. エラーハンドリングの不在 ```typescript // ✅ 追加すべきエラーハンドリング const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); if…
応答時間 19.2秒出力 1707 トークン

Muse Glimmer 30B

この関数は動きますが、型安全性・保守性・安全性の面で改善余地が大きいです。 ### 主な問題点 **1. 型安全性・ベストプラクティス** * `Promise<any[]>` と `any[]` は TypeScriptを使う意味をなくす。DTOとドメイン型を分ける。 * `fetch` のエラー、HTTPステータス、JSONパースエラーのハンドリングがない。`response.ok` チェックなしだと404でも `json()` が走る。 * `data.users.length < 100` で終了判定しているのは脆弱。API側がちょうど100件返してきた場合に無限ループするリスクがある。`nextPage` / `hasNext` のような明示的なフラグを使うべき。 * マジックナンバー `100` が直書き。 * `let` の多用、インデックスforループ、ミューテーションによる可読性低下。 **2. 可読性** * `for (let i = 0; i < data.users.length; i++)` は `for...of` / `filter + map` で置き換えられる。 * ユーザー作成ロジックがループ内にベタ書き。 * `hasMore` と `currentPage` の状態管理が冗長。 **3. パフォーマンス** * 逐次 `await` は仕方ないが、1件ずつ `push` するよりまとめて展開した方が高速。 * 巨大データセットを全件メモリに保持する設計自体が危険。必要ならジェネレータでストリーミングする。 ### 改善版 `…
応答時間 13.0秒出力 1804 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…

MiMo-V2.5

# SQLクエリの最適化 ## 問題点の分析(5つの重大な問題) ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. LEFT JOIN + WHERE アンチパターン(最も深刻) │ │ 2. order_details × orders の多重JOINで行が爆発的に増加 │ │ 3. インデックス不足(JOIN列・フィルタ列にほぼ未設定) │ │ 4. GROUP BY のソートコストが高い │ │ 5. SELECT結果のポテンシャル(実行計画が途中で破棄される可能性) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 問題① LEFT JOIN + WHERE アンチパターン(最重大なバグ) ```sql -- ❌ 現状(実質INNER JOIN变成) LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' ``` ``` LEFT JOIN で o が NULL → WHERE で o.created_at >= '2024-…
応答時間 77.1秒出力 4919 トークン

Muse Glimmer 30B

このクエリが遅いのは JOIN の組み合わせでデカルト的な膨張が起きているのと、インデックスが全くないことが原因です。 ### 問題点 1. **LEFT JOIN が実質 INNER JOIN になっている** `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` が付いているため `o` が NULL の行は WHERE で落とされます。`products` と `orders` は実質 INNER になっています。意図が `完了` 以外も出したいなら条件は ON 側へ。 2. **集計の重複** `order_details` 1行 × `reviews` N行 で結合されるため `SUM(o.amount)` `AVG(r.rating)` がレビュー数分だけ膨らみます。`COUNT(o.order_id)` も `order_details` の行数カウントになってしまいます。 3. **GROUP BY に文字列** `GROUP BY p.product_name, c.category_name` は可変長文字列のソート・ハッシュになります。`id` で集計して最後に名前を引く方が圧倒的に軽い。 4. **インデックス不足** `products(id)` `orders(order_id)` しかないため `products.is_active` `order_details.product_id` `orders.status/created_at` `reviews.product_id` の全てでSeq S…
応答時間 30.1秒出力 2476 トークン

他のプロンプトでも比較する →

よくある質問

MiMo-V2.5とMuse Glimmer 30B、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりMiMo-V2.5は¥50.04、Muse Glimmer 30Bは¥268.05で、MiMo-V2.5の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
MiMo-V2.5とMuse Glimmer 30Bのコンテキスト長の違いは?
MiMo-V2.5は1,050,000トークン、Muse Glimmer 30Bは131,072トークンです。
MiMo-V2.5とMuse Glimmer 30B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 "mimo-v2.5" または "muse-glimmer-30b" 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チャージすれば、MiMo-V2.5とMuse Glimmer 30B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。

MiMo-V2.5の他の比較

Muse Glimmer 30Bの他の比較