MiMo-V2.6-Pro vs Qwen3.8 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-Pro（Xiaomi）とQwen3.8 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-Pro |  Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 提供元 | Xiaomi | Qwen |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥73.08 | ¥336 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥146.16 | ¥1,008 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥146 | ¥840 |
| コンテキスト長 | 1,048,576 トークン | 1,000,000 トークン |
| リリース日 | 2026/9/21 | 2026/8/3 |
| 入力モダリティ | text, image, video, audio | text, image |
| 生成速度 (p50) | 126 トークン/秒 (n=28) | 88 トークン/秒 (n=28) |
| アリーナ 総合 | #29 · ELO 1,480 | #24 · ELO 1,482 |
| アリーナ 日本語 | 圏外 | #25 · ELO 1,475 |
| アリーナ コーディング | #14 · ELO 1,538 | #29 · ELO 1,525 |
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-Pro。出力100万トークンあたり¥146.16で、Qwen3.8 Maxより86%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でQwen3.8 Maxが上です（24位。MiMo-V2.6-Proは29位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でMiMo-V2.6-Proが上です（14位。Qwen3.8 Maxは29位）。
- 長い文書を扱うならMiMo-V2.6-Pro。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Qwen3.8 Maxの1,000,000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-Pro
# エラーの原因と修正
## 原因
エラーメッセージのキーはここです：
```
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
`order["price"]` が **文字列（str）**、`order["price"]` が **整数（int）** として返ってきています。
```
order["price"] → "1000" (str) ← ★ 問題はこちら
order["quantity"] → 3 (int)
```
文字列 × 整数 は計算できないため、`TypeError` が発生しています。
これはデータベースの `price` カラムが **`VARCHAR` / `TEXT` 型** で定義されているか、DBドライバが `price` を文字列として取得していることが原因です。
---
## 修正方法
`price` を数値型（`float`）に変換してください：
```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) # ← float() を追加
return {"…
応答時間 42.8秒出力 731 トークン
Qwen3.8 Max
原因は、`order["price"]` が数値ではなく文字列になっていることです。
エラー内容の
```text
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
は、次のように「文字列 × 整数」を計算しようとしたときに出ます。
```python
"1000" * 2
```
本来は数値として掛け算したいのに、DB から取得した `price` が文字列型になっているため失敗しています。
---
## 考えられる原因
例えば次のようなケースです。
1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっている
2. DB ドライバが価格を文字列として返している
3. データとして `"1000"` のように文字列保存されている
4. SQL 側で文字列として取得してしまっている
現在のコードでは、`price` が文字列のまま掛け算に使われています。
```python
total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders)
```
---
## 簡単な修正
最低限の修正としては、`price` を数値に変換します。
```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-Pro
# SQLクエリ最適化レポート
## まず現状の問題を診断
このクエリには **性能問題** に加えて、**正しい結果を返していない重大な論理バグ** があります。
---
## 問題①：多重結合による行数爆発（最重要）
```
products ──┬── order_details ── orders (1商品につき N件)
└── reviews (1商品につき M件)
↓
笛卡尔積: N × M 行に膨張！
```
```
例：商品A が「注文3件 × レビュー5件」の場合
→ 15行に増幅して集計 → COUNT・SUM・AVG がすべて誤算
```
| 指標 | 正しい値 | 実際の返り値（増幅時） |
|---|---|---|
| `COUNT(o.order_id)` | 3 | **15** ← 誤 |
| `SUM(o.amount)` | 3万円 | **15万円** ← 誤 |
| `AVG(r.rating)` | 4.2 | **偏った値** ← 誤 |
---
## 問題②：LEFT JOIN が実質 INNER JOIN に化けている
```sql
LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了'
WHERE p.is_active = true
AND o.created_at >=…
応答時間 90.4秒出力 2794 トークン
Qwen3.8 Max
以下は「500万行規模で30秒以上かかる」場合に、まず疑うべきポイントと改善案です。
このクエリは **インデックス追加だけでなく、クエリ構造自体に大きな問題** があります。
---
## 1. 大きな問題：LEFT JOIN によって集計行数が爆発している
現在のクエリは、`products` に対して `order_details` と `reviews` を両方 `LEFT JOIN` しています。
```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、例えばある商品に以下がある場合、
- 注文明細：100行
- レビュー：200行
`100 × 200 = 20,000行` に膨らみます。
その結果、
```sql
COUNT(o.order_id)
SUM(o.amount)
```
が **レビュー行数分だけ重複加算** される可能性があります。
つまり、このクエリは遅いだけでなく、結果も正しくない可能性があります。
---
## 2. 改善方針：集計を分離する
注文金額・注文数の集計と、レビュー平均は別々に集計してから結合すべきです。
### 改善後のクエリ例
```sql
WITH order_agg AS (
SELECT
od.produc…
応答時間 106.3秒出力 5133 トークン
ビジネスメール作成
取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件： - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること
MiMo-V2.6-Pro
# 納期延期のご連絡メール
---
**件名：納品予定製品の納期延期のお詫びとご連絡**
田中部長
いつも大変お世話になっております。
株式会社○○○○の営業部 △△でございます。
平素より格別のご高配を賜り、
心より御礼申し上げます。
さて、本日はお恥ずかしながら
不本意ながらご連絡がございます。
**【納品予定製品の納期延期のご案内】**
貴社よりご発注いただいております
「○○○○」につきまして、
下記の理由により**納期を1週間延期させていただく**事となり、
多大なるご迷惑をお掛けいたしますこと、
誠に恐縮に存じます。
---
**■ 延期の理由**
最終の品質検査工程において、
製品に軽微な不具合が発見されました。
貴社にご満足いただける製品をお納めするため、
該当箇所の修正および再検査を行う必要が生じました。
**■ 納期について**
- 当初の納品予定日：20XX年XX月XX日（○）
- **修正後の納品予定日：20XX年XX月XX日（○）**
---
**■ 暫定版の先行納品について**
なお、ご納期をお待ちいただくことが
お困りの場合であれば、
当該不具合箇所を含まない部分については
問題なく動作いたしますので、
**暫定版を先行納品**させていただくことも
可能です。
お急ぎの事情がございましたら、
お気軽にお申し付けくださいませ。
---
今回の件につきましては、
管理不行き届きのいたすところで、
心よりお詫び申し上げます。
つきましては、
改めて当社の責任者一同にて
**ご挨拶のためお伺いする機会**を
いただけない…
応答時間 37.5秒出力 953 トークン
Qwen3.8 Max
以下は、取引先の田中部長宛に送るビジネスメール文例です。状況に応じて【 】部分を調整してください。
---
件名：納品予定製品の不具合に伴う納期変更のお願い
株式会社【取引先名】
田中部長
平素より大変お世話になっております。
株式会社【自社名】の【氏名】でございます。
このたびは、【製品名】の納品につきまして、ご連絡申し上げました。
現在、納品に向けて最終確認を進めておりましたが、社内の品質検査におきまして、軽微な不具合が発見されました。
お客様へ安心してご利用いただける品質を確保するため、修正および再確認に一定の期間を要する見込みでございます。
つきましては、大変恐縮ではございますが、現在の納品予定を1週間延期させていただきたく、お願い申し上げます。
当初の予定どおりお届けできず、田中部長をはじめ貴社の皆様にご迷惑をおかけしますこと、心よりお詫び申し上げます。
なお、もし急ぎでご確認いただく必要がある場合は、修正前の暫定版を先にお納めすることも可能です。
その場合は、正式な修正版を後日あらためて納品させていただく形となります。
ご都合に合わせて柔軟に対応いたしますので、ご希望がございましたらお知らせいただけますと幸いです。
本来であれば直接お詫び申し上げるべきところではございますが、まずはメールにてご連絡申し上げました。
後日、改めてお詫びとご説明にお伺いしたく存じますので、ご都合のよい日時をお知らせいただけますと幸いです。
このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。
何卒ご容赦賜りま…
応答時間 17.1秒出力 681 トークン
よくある質問
- MiMo-V2.6-ProとQwen3.8 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-Proは¥146.16、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、MiMo-V2.6-Proの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- MiMo-V2.6-ProとQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは？
- MiMo-V2.6-Proは1,048,576トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
- MiMo-V2.6-ProとQwen3.8 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Qwen3.8 Maxが上です（MiMo-V2.6-Pro 29位、Qwen3.8 Max 25位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- MiMo-V2.6-ProとQwen3.8 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-pro" または "qwen3.8-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-ProとQwen3.8 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。