FastMetal

モデル比范

Muse Spark 1.2 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

Muse Spark 1.2Meta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

meta logoMuse Spark 1.2qwen logoQwen3.8 Max
提䟛元MetaQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥219.9Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥747.65Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥594Â¥840
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/8/52026/8/3
入力モダリティtext, image, video, file, audiotext, image
生成速床 (p50)—55 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#11 · ELO 1,492#22 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語圏倖#25 · ELO 1,472
アリヌナ コヌディング#19 · ELO 1,531#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Muse Spark 1.2。出力100䞇トヌクンあたり¥747.65で、Qwen3.8 Maxより26%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でMuse Spark 1.2が䞊です11䜍。Qwen3.8 Maxは22䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でMuse Spark 1.2が䞊です19䜍。Qwen3.8 Maxは29䜍。
  • 長い文曞を扱うならMuse Spark 1.2。コンテキスト長は1,048,576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


Muse Spark 1.2

この゚ラヌの原因は `DBから取埗した price が文字列型(str)になっおいる`ためです。 ### 1. 原因 ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は `文字列 * 数倀` の掛け算ができないずいう゚ラヌです。 `quantity` は `int` なのに察し、`price` が `'1500'` のような `str` になっおいたす。 DBの `price` カラムが `VARCHAR / TEXT` 型になっおいるか、MySQLなどで `DECIMAL` 型を䜿っおいおDBドラむバが文字列ずしお返しおいるのが原因でよく発生したす。 ### 2. 修正方法 蚈算する前に `price` を数倀型に倉換する必芁がありたす。金額の蚈算なので `float` ではなく `Decimal` を䜿うのが掚奚です。 #### 修正䟋1: シンプルな修正 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", (user_id,)) total = sum(Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders) retur

応答時間 14.4秒出力 1292 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


Muse Spark 1.2

このク゚リが遅い原因は `むンデックス䞍足`以前に `JOINによる行数の爆発`ず `LEFT JOINが無効化されおいる`ずいう論理的な欠陥にありたす。 ### 1. なぜ30秒以䞊かかるのか 3぀の臎呜的な問題 #### 問題1: `WHERE`句で `LEFT JOIN`が `INNER JOIN`化しおいる ```sql 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` は `orders`が存圚しない`NULL`の行では `NULL`になりたす。`WHERE NULL >= '2024-04-01'`はFalseなので、売䞊が0件の商品が党お陀倖されたす。 `LEFT JOIN`にした意味がなくなり、オプティマむザが最適な実行蚈画を遞べなくなりたす。 > 意図が「売䞊が0件の商品も衚瀺したい」なら `WHERE`ではなく `ON`句に曞くべきです。 > 意図が「2024/4/1以降に売れた商品だけ」なら `INNER JOIN`ず明瀺すべきです。 #### 問題2: 行の掛け算による集蚈結果の誀りず爆発【最倧の原因】 500䞇行のテヌブルで䞀番重いのがこれです。 `1぀の商品`に察しお `泚文10件` ず `レビュヌ10件` があった堎合、 `order_details/orders` × `reviews` を同時にJOINするず `10 × 10

応答時間 25.9秒出力 2653 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

Muse Spark 1.2

取匕先の郚長様ぞのお詫びずご盞談のメヌル文面を䜜成いたしたした。 そのたたコピヌしお【 】内をご倉曎の䞊ご利甚ください。 --- **件名【お詫びずご盞談】「補品名」玍品スケゞュヌル延期のお願い** 株匏䌚瀟〇〇 営業郚　田䞭郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△の△△でございたす。 この床は、〇月〇日 玍品予定の「補品名〇〇」に぀きたしお、誠に申し蚳ございたせんが、玍期を1週間延期させおいただきたく、ご連絡申し䞊げたした。 盎前の品質怜査の工皋におきたしお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。 お届けする補品の品質を最優先に考え、䞇党な状態で玍品させおいただくため、修正察応にお時間を頂戎したく存じたす。 ぀きたしおは、䞋蚘の通り玍品スケゞュヌルを倉曎させおいただきたく、䜕卒ご理解賜りたすようお願い申し䞊げたす。 蚘 * 圓初玍期〇月〇日〇 * 倉曎埌玍期〇月〇日〇 ※1週間延期 なお、ご迷惑を最小限に抑えるための代替案ずいたしたしお、修正前の**暫定版を先行しおご玍品するこずも可胜**でございたす。 暫定版でも䞻芁な機胜は問題なくご利甚いただけたすので、ご垌望の際はお申し付けくださいたせ。 本来であれば参䞊しお盎接お詫び申し䞊げるべきずころ、たずは略儀ながらメヌルにおご連絡申し䞊げたした。 改めたしお、盎接お詫びに䌺い、詳现に぀いおご説明させおいただく機䌚を頂戎できたすず幞いです。 ご郜合のよろしい日時がございたしたら、ご教瀺いただけたすでしょうか。 この床は、ご倚甚の折にご迷惑ずご心配をおかけし、誠に申し蚳ございたせ 
応答時間 36.8秒出力 1884 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

Muse Spark 1.2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Muse Spark 1.2は¥747.65、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、Muse Spark 1.2の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Muse Spark 1.2ずQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
Muse Spark 1.2は1,048,576トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
Muse Spark 1.2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Muse Spark 1.2が䞊ですMuse Spark 1.2 11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。
Muse Spark 1.2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 "muse-spark-1.2" 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、Muse Spark 1.2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Muse Spark 1.2をチャットで詊すQwen3.8 Maxをチャットで詊す

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