FastMetal
期間限定 30%オフ日本囜内で実行する DeepSeek V4.1 Flash 1017 が12月4日たで30%オフ詳しく芋る

モデル比范

MiMo-V2.6-Flash vs Muse Spark 1.3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

MiMo-V2.6-FlashXiaomiずMuse Spark 1.3Meta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-V2.6-Flashmeta logoMuse Spark 1.3
提䟛元XiaomiMeta
入力100䞇トヌクンあたり¥23.52Â¥219.9
出力100䞇トヌクンあたり¥47.04Â¥747.65
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥47Â¥594
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/9/212026/9/2
入力モダリティtext, image, video, audiotext, image, video, file, audio
生成速床 (p50)83 トヌクン/秒 (n=28)—
アリヌナ 総合#85 · ELO 1,448#11 · ELO 1,495
アリヌナ 日本語#133 · ELO 1,359#19 · ELO 1,482
アリヌナ コヌディング#60 · ELO 1,510#17 · ELO 1,534

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、2026-10-28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-V2.6-Flash。出力100䞇トヌクンあたり¥47.04で、Muse Spark 1.3より94%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でMuse Spark 1.3が䞊です11䜍。MiMo-V2.6-Flashは85䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でMuse Spark 1.3が䞊です19䜍。MiMo-V2.6-Flashは133䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でMuse Spark 1.3が䞊です17䜍。MiMo-V2.6-Flashは60䜍。
  • 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-V2.6-Flash

## 原因 **`price` がデヌタベヌスから文字列 (`str`) で返されおいる** こずが原因です。 MySQL の `DECIMAL` 列や `VARCHAR` カラムなどは、DB ドラむバヌによっおは **文字列ずしお** レコヌドを返したす。`str` × `int` は文字列の繰り返ししかできないため、`sum()` ぞの集蚈で `TypeError` が発生したす。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここで型が違う order["quantity"] → 3 (int) "1500" * 3 → TypeError! ``` --- ## 修正 数倀型に **明瀺的に倉換** しおから蚈算したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price / quantity の䞡方を float に倉換しおから乗算 total = sum( float(order["price"]) * float(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": o

応答時間 41.7秒出力 2732 トヌクン

Muse Spark 1.3

原因は `price` が**文字列 `str`型**で返っおきおいるこずです。 `quantity` は `int` なのに、`price` は `"1200"` のような文字列になっおいるため、数倀同士の掛け算ができずに ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` になっおいたす。 これはよくあるパタヌンで、DBのドラむバが `DECIMAL / NUMERIC` 型を `str` や `Decimal` で返したり、カラム自䜓が `VARCHAR` だったりするのが原因です。 ### 修正方法 掛け算する前に数倀に倉換しおください。金額蚈算なので `float` より `Decimal` がおすすめです。 **修正前:** ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` **修正埌:** ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", (user_id,)) total = Decimal("0") for order in orders:

応答時間 29.8秒出力 3100 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


MiMo-V2.6-Flash

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` ## 総評 可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの3぀の芳点で **倚数の改善䜙地** がありたす。以䞋に分類しお提案したす。 --- ## 1. タむプ安党性 (TypeScript ベストプラクティス) ### ❌ 問題: `any` が倚甚されおいる ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; ``` ```typescript // 改善埌: 型を明瀺的に定矩 interface User { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FetchedUser { id: number; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: User[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<FetchedUser[]> { const allUsers: FetchedUser[] = []; ``` > **理由**: `any` を䜿うずコンパむル時の型チェックが効かず、リフ 
応答時間 93.1秒出力 2043 トヌクン

Muse Spark 1.3

この関数は動きたすが、実務レベルで芋るず改善点がかなりありたす。可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの3芳点で敎理したす。 ### 総評 䞀番の問題は3぀です 1. `any` で型安党性がれロ 2. ゚ラヌハンドリングがれロ1回倱敗したら党滅、無限ルヌプの可胜性あり 3. ペヌゞ取埗が完党逐次で遅い ### 1. 可読性の問題 **Beforeの問題点** ```ts for (let i = 0; i < data.users.length; i++) { if (data.users[i].status !== "deleted") { let user = { id: data.users[i].id, name: data.users[i].first_name + " " + data.users[i].last_name, // ... }; ``` * C蚀語颚の `for(i=0...)` はTSではほが䞍芁。`for...of` / `filter` + `map` の方が意図が明確 * `data.users[i]` の繰り返しアクセスは読みにくいし、タむプミスの枩床 * `let user` は再代入しないので `const` * `" " +` よりテンプレヌトリテラル * `currentPage = currentPage + 1` → `currentPage++` * `hasMore` フラグ管理が冗長 * マゞックナンバヌ `100` ずマゞック文字列 `"

応答時間 28.3秒出力 2723 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-V2.6-Flash

# SQLク゚リの最適化 ## 1. 珟状の問題点を特定する ### 🔎 問題①: カルテゞアン積の爆発最倧のボトルネック ``` products → order_details1:N→ orders1:1 └→ reviews1:N 䟋: 1぀の商品に order_details=1000行、reviews=500行 → JOIN埌の䞭間結果 = 1000 × 500 = 500,000行/商品 ❌ ``` **`order_details` ず `reviews` を盎接JOINするず、行数が掛け算で膚匵したす。** 500䞇行のテヌブルなら、䞭間結果は数億〜数癟億行になり埗たす。 --- ### 🔎 問題②: WHERE句でのLEFT JOINの砎壊バグ ```sql -- WHERE句にjoinedテヌブルの条件がある LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ❌ ここが問題 ``` **`o.created_at >= '2024-04-01'`** がWHERE句にあるず | 仕様倀 | `o.created_at`の倀 | 結果 | |---|---|---| | 蚂玄がある | `'2024-05-01'` | `TRUE` → 通過 ✅ | | 蚂玄がないNULL | `NULL` | `NULL`=䞍成立→ **陀倖** ❌

応答時間 52.3秒出力 3675 トヌクン

Muse Spark 1.3

このク゚リが遅いのはむンデックス䞍足だけが原因ではありたせん。 **結果が間違った䞊で、遅くなっおいたす。** 4぀の臎呜的な問題がありたす。 ### 1. 䞀番倧きなバグ: JOINで数字が膚れ䞊がる ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON ... LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` 商品に泚文が N件、レビュヌが M件あるず、JOIN結果は `N x M` 行になりたす。 䟋: 泚文10件 x レビュヌ5件 = 50行 `SUM(o.amount)`, `COUNT(o.order_id)`, `AVG(r.rating)` が党お **数倍に氎増し** されたす。 > さらに `orders.amount` は泚文党䜓の金額ですよね1泚文に商品A,Bが入っおいたら、AでもBでも同じ金額をSUMしおしたい二重蚈䞊になりたす。本来は `order_details.amount / quantity * price` の方を集蚈すべきです。 **察策: JOINする前に先に集蚈する。** これが最適化のキモです。 ### 2. LEFT JOINが意味をなしおいない ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` LEFT JOINで `o` がNULLの行を䜜っおも、WHEREで `o.

応答時間 31.8秒出力 3071 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

MiMo-V2.6-FlashずMuse Spark 1.3、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりMiMo-V2.6-Flashは¥47.04、Muse Spark 1.3は¥747.65で、MiMo-V2.6-Flashの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
MiMo-V2.6-FlashずMuse Spark 1.3のコンテキスト長の違いは
MiMo-V2.6-Flashは1,048,576トヌクン、Muse Spark 1.3は1,048,576トヌクンです。
MiMo-V2.6-FlashずMuse Spark 1.3、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではMuse Spark 1.3が䞊ですMiMo-V2.6-Flash 133䜍、Muse Spark 1.3 19䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
MiMo-V2.6-FlashずMuse Spark 1.3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-v2.6-flash" たたは "muse-spark-1.3" 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-V2.6-FlashずMuse Spark 1.3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-V2.6-Flashをチャットで詊すMuse Spark 1.3をチャットで詊す

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