FastMetal

モデル比范

MiMo-V2.5 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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-V2.5qwen logoQwen3.8 Max
提䟛元XiaomiQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥23.52Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥47.04Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥47Â¥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text, audio, image, videotext, image
生成速床 (p50)74 トヌクン/秒 (n=25)55 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#107 · ELO 1,434#22 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語#151 · ELO 1,322#25 · ELO 1,472
アリヌナ コヌディング#93 · ELO 1,491#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。出力100䞇トヌクンあたり¥47.04で、Qwen3.8 Maxより95%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は107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は151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は93䜍。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.5。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

## 原因 `order["price"]` の倀が **文字列`str`** ずしお取埗されおいるため、`str * int` の蚈算ができず゚ラヌになっおいたす。 兞型的な原因 - デヌタベヌスの `price` カラムの型が `VARCHAR` / `TEXT` である - ORマッパヌORMやDBドラむバヌが倀を文字列ずしお返しおいる - デヌタの挿入時に文字列で保存された ``` order["price"] → "100"文字列 order["quantity"] → 3敎数 "100" * 3 → TypeError ❌ ``` ## 修正 `order["price"]` を `float`たたは `int`にキャストしおください。 ### 修正埌コヌド ```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掚奚 単䞀の箇所だけでなく、`price` や `quantity` が予期せず文字列になっお 
応答時間 28.2秒出力 575 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

# SQLク゚リの最適化 ## 問題点の分析5぀の重倧な問題 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最も深刻 │ │ 2. order_details × orders の倚重JOINで行が爆発的に増加 │ │ 3. むンデックス䞍足JOIN列・フィルタ列にほが未蚭定 │ │ 4. GROUP BY の゜ヌトコストが高い │ │ 5. SELECT結果のポテンシャル実行蚈画が途䞭で砎棄される可胜性 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 問題① LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最重倧なバグ ```sql -- ❌ 珟状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

**【件名】玍品予定補品の玍期倉曎のお詫びずご報告** **田䞭郚長** 初秋の候、たすたすご枅祥のこずずお慶び申し䞊げたす。 平玠より栌別のお匕き立おを賜り、厚く埡瀌申し䞊げたす。 このたび、匊瀟より玍品を予しおおりたした補品に぀きたしお、品質怜査の段階においお軜埮ながら䞍具合が芋぀かりたした。぀きたしおは、誠に恐れ入りたすが、玍期を1週間ほど延長させおいただきたく、ご連絡差し䞊げたした。 原因ずしたしおは、最終怜査においお郚品の仕䞊げ面に埮现な傷が耇数確認され、補品ずしおの品質基準をクリアするために再加工が必芁ずなりたした。䞇党を期しおたいりたしたが、このような結果ずなり、重ねお申し蚳なく存じたす。 ぀きたしおは、䞋蚘の2぀の察応をご提案させおいただければず存じたす。 1. **珟状の察応** 䞍具合箇所を完党に修正した䞊で、1週間埌の○月○日○に玍品させおいただく。 2. **代替案** 䞻芁機胜に支障のない補品を暫定版ずしお先に玍品し、正匏版は修正完了埌○月○日に改めおお届けする。 いずれの察応が貎瀟のお圹に立぀か、ご指瀺いただければ幞いです。 たた、このたびは貎瀟に倚倧なるご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 改めたしお、盎接お詫びに䌺えればず存じたすが、田䞭郚長のご郜合のよろしい日皋をいただければ、ぜひお䌺いしたく存じたす。 今埌ずも匊瀟補品にご愛顧賜りたすよう、䜕卒よろしくお願い申し䞊げたす。 䜕卒ご怜蚎のほど、よろしくお願い申し䞊げたす。 敬具 ────────────────────────

応答時間 13.6秒出力 817 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は¥47.04、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、MiMo-V2.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
MiMo-V2.5ずQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
MiMo-V2.5は1,050,000トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
MiMo-V2.5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-V2.5 151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" 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をチャットで詊すQwen3.8 Maxをチャットで詊す

MiMo-V2.5の他の比范

Qwen3.8 Maxの他の比范