モデル比較

MiMo-V2.6-Flash vs Qwen3.7 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年11月時点)

MiMo-V2.6-Flash(Xiaomi)とQwen3.7 Max(Qwen)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-V2.6-Flashqwen logoQwen3.7 Max
提供元XiaomiQwen
入力(100万トークンあたり)¥23.52¥420
出力(100万トークンあたり)¥47.04¥1,260
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥47¥1,050
コンテキスト長1,048,576 トークン262,144 トークン
リリース日2026/9/212026/5/21
入力モダリティtext, image, video, audiotext
生成速度 (p50)83 トークン/秒 (n=28)97 トークン/秒 (n=28)
アリーナ 総合#85 · ELO 1,448#42 · ELO 1,474
アリーナ 日本語#133 · ELO 1,359圏外
アリーナ コーディング#60 · ELO 1,510#30 · ELO 1,523

料金はFastMetalの単価(税別)です。

順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならMiMo-V2.6-Flash。出力100万トークンあたり¥47.04で、Qwen3.7 Maxより96%安くなります。
  • 総合の評価はアリーナ順位でQwen3.7 Maxが上です(42位。MiMo-V2.6-Flashは85位)。
  • コーディングの評価はアリーナ順位でQwen3.7 Maxが上です(30位。MiMo-V2.6-Flashは60位)。
  • 長い文書を扱うならMiMo-V2.6-Flash。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Qwen3.7 Maxの262,144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-V2.6-Flash

## 原因 **`price` がデータベースから文字列 (`str`) で返されている** ことが原因です。 MySQL の `DECIMAL` 列や `VARCHAR` カラムなどは、DB ドライバーによっては **文字列として** レコードを返します。`str` × `int` は文字列の繰り返ししかできないため、`sum()` への集計で `TypeError` が発生します。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここで型が違う order["quantity"] → 3 (int) "1500" * 3 → TypeError! ``` --- ## 修正 数値型に **明示的に変換** してから計算します。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price / quantity の両方を float に変換してから乗算 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 トークン

Qwen3.7 Max

### 結論:エラーの原因 このエラーの原因は、**データベースから取得した `order["price"]`(または `order["quantity"]`)が数値型(`int` や `float`)ではなく、文字列型(`str`)として返ってきている**ことです。 Pythonでは本来 `"100" * 2` のような「文字列 × 整数」の演算は `"100100"` という文字列の繰り返しとして処理されますが、フレームワークやORMの内部処理、あるいは実際には `float` と `str` の演算であった場合などに `TypeError` として数学的な乗算エラーが送出されます。 いずれにせよ、**「数値計算をしたいのに、データが文字列になっている」** ことが根本原因です。これは、データベース側の `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` 型で定義されている場合によく起こります。 --- ### 修正方法 アプローチは3つあります。状況に合わせて選択してください。 #### 1. Python側で型変換する(即効性のある修正) コード上で明示的に数値(`float` または `int`)にキャストします。価格には小数が含まれる可能性があるため、`float()` を使うのが安全です。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id…
応答時間 59.2秒出力 3324 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-V2.6-Flash

# コードレビュー: `fetchAllUsers` ## 総評 可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの3つの観点で **多数の改善余地** があります。以下に分類して提案します。 --- ## 1. タイプ安全性 (TypeScript ベストプラクティス) ### ❌ 問題: `any` が多用されている ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; ``` ```typescript // 改善後: 型を明示的に定義 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` を使うとコンパイル時の型チェックが効かず、リフ…
応答時間 93.1秒出力 2043 トークン

Qwen3.7 Max

ご提示いただいたコードは、ページネーションの処理やデータの整形など、基本的なロジックは正しく実装されています。 しかし、**TypeScriptの型安全性、エラーハンドリング、可読性、そして大規模データ時のパフォーマンス(メモリ消費)** の観点から、いくつか重要な改善点があります。 以下にレビュー結果と、改善後のコードを提案します。 --- ### 🔍 レビューポイント #### 1. 型安全性 (TypeScriptベストプラクティス) * **`any` の多用:** `Promise<any[]>` や `data` が `any` になっているため、TypeScriptの恩恵(補完やコンパイル時のエラー検知)が得られていません。APIレスポンスと返却用のインターフェースを定義すべきです。 * **プロパティアクセスの危険性:** `data.users` が存在しない(または `null` / `undefined`)場合にランタイムエラー(`TypeError`)が発生するリスクがあります。 #### 2. エラーハンドリングと堅牢性 * **HTTPステータスコードの未確認:** `fetch` はネットワークエラー(オフライン等)以外ではエラーを投げません(404や500でも成功とみなされます)。`response.ok` のチェックが必須です。 * **無限ループのリスク:** サーバー側のバグで常に100件返却され続けた場合、無限ループに陥ります。セーフティネット(最大ページ数や総件数のチェック)があると安心です。 #### 3. 可読性 *…
応答時間 73.1秒出力 3915 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-V2.6-Flash

# SQLクエリの最適化 ## 1. 現状の問題点を特定する ### 🔴 問題①: カルテジアン積の爆発(最大のボトルネック) ``` products → order_details(1:N)→ orders(1:1) └→ reviews(1:N) 例: 1つの商品に order_details=1000行、reviews=500行 → JOIN後の中間結果 = 1000 × 500 = 500,000行/商品 ❌ ``` **`order_details` と `reviews` を直接JOINすると、行数が掛け算で膨張します。** 500万行のテーブルなら、中間結果は数億〜数百億行になり得ます。 --- ### 🔴 問題②: WHERE句でのLEFT JOINの破壊(バグ) ```sql -- WHERE句にjoinedテーブルの条件がある 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句にあると: | 仕様値 | `o.created_at`の値 | 結果 | |---|---|---| | 訂約がある | `'2024-05-01'` | `TRUE` → 通過 ✅ | | 訂約がない(NULL) | `NULL` | `NULL`(=不成立)→ **除外** ❌…
応答時間 52.3秒出力 3675 トークン

Qwen3.7 Max

提示されたSQLクエリには、**パフォーマンスを著しく低下させる構造的な問題(直積の発生)**と、**意図しないデータ抽出(暗黙のINNER JOIN)**、そして**インデックスの不足**という3つの重大な問題があります。 以下に最適化されたクエリと、必要なインデックス、そして改善点の詳細な解説を提示します。 --- ### 1. 最適化されたSQLクエリ ```sql WITH SalesAgg AS ( -- 1. 注文と注文詳細を先に集計し、商品IDごとの売上を作る SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales 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 ) SELECT p.product_name, c.category_name, s.order_count, s.total_sales, -- 3. レビューの平均はLIMIT 50件に対してのみ計算する(相関サブクエリ) (SELECT AVG(r.rating) FROM reviews r WHERE r.product_id = p.id) AS a…
応答時間 81.9秒出力 4393 トークン

他のプロンプトでも比較する →

よくある質問

MiMo-V2.6-FlashとQwen3.7 Max、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりMiMo-V2.6-Flashは¥47.04、Qwen3.7 Maxは¥1,260で、MiMo-V2.6-Flashの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
MiMo-V2.6-FlashとQwen3.7 Maxのコンテキスト長の違いは?
MiMo-V2.6-Flashは1,048,576トークン、Qwen3.7 Maxは262,144トークンです。
MiMo-V2.6-FlashとQwen3.7 Max、評価が高いのはどちらですか?
公開アリーナの順位ではQwen3.7 Maxが上です(MiMo-V2.6-Flash 133位、Qwen3.7 Max 42位)。順位はリーダーボードの更新で変わります。
MiMo-V2.6-FlashとQwen3.7 Max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-v2.6-flash" または "qwen3.7-max" 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追加すれば、MiMo-V2.6-FlashとQwen3.7 Max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。

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