Muse Spark 1.2 vs Qwen3.8 Max
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年8月時点）
Muse Spark 1.2（Meta）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
 Muse Spark 1.2 |  Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 提供元 | Meta | Qwen |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥219.9 | ¥357.4 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥747.65 | ¥1,072.2 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥594 | ¥894 |
| 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 | 2026/8/5 | 2026/8/3 |
| 入力モダリティ | text, image, video, file, audio | text, image |
| アリーナ 総合 | #4 · ELO 1,498 | #20 · ELO 1,479 |
| アリーナ 日本語 | 圏外 | #14 · ELO 1,485 |
| アリーナ コーディング | #7 · ELO 1,533 | #26 · ELO 1,520 |
料金はFastMetalの円建て単価（税別）。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならMuse Spark 1.2。出力100万トークンあたり¥747.65で、Qwen3.8 Maxより30%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でMuse Spark 1.2が上です（4位。Qwen3.8 Maxは20位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でMuse Spark 1.2が上です（7位。Qwen3.8 Maxは26位）。
- 長い文書を扱うならMuse Spark 1.2。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…
Muse Spark 1.2
このエラーの原因は `DBから取得した price が文字列型(str)になっている`ためです。
### 1. 原因
```
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
は `文字列 * 数値` の掛け算ができないというエラーです。
`quantity` は `int` なのに対し、`price` が `'1500'` のような `str` になっています。
DBの `price` カラムが `VARCHAR / TEXT` 型になっているか、MySQLなどで `DECIMAL` 型を使っていてDBドライバが文字列として返しているのが原因でよく発生します。
### 2. 修正方法
計算する前に `price` を数値型に変換する必要があります。金額の計算なので `float` ではなく `Decimal` を使うのが推奨です。
#### 修正例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…
Muse Spark 1.2
このクエリが遅い原因は `インデックス不足`以前に `JOINによる行数の爆発`と `LEFT JOINが無効化されている`という論理的な欠陥にあります。
### 1. なぜ30秒以上かかるのか？ 3つの致命的な問題
#### 問題1: `WHERE`句で `LEFT JOIN`が `INNER JOIN`化している
```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`が存在しない`NULL`の行では `NULL`になります。`WHERE NULL >= '2024-04-01'`はFalseなので、売上が0件の商品が全て除外されます。
`LEFT JOIN`にした意味がなくなり、オプティマイザが最適な実行計画を選べなくなります。
> 意図が「売上が0件の商品も表示したい」なら `WHERE`ではなく `ON`句に書くべきです。
> 意図が「2024/4/1以降に売れた商品だけ」なら `INNER JOIN`と明示すべきです。
#### 問題2: 行の掛け算による集計結果の誤りと爆発【最大の原因】
500万行のテーブルで一番重いのがこれです。
`1つの商品`に対して `注文10件` と `レビュー10件` があった場合、
`order_details/orders` × `reviews` を同時にJOINすると `10 × 10…
応答時間 25.9秒出力 2653 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
Muse Spark 1.2
取引先の部長様へのお詫びとご相談のメール文面を作成いたしました。
そのままコピーして【 】内をご変更の上ご利用ください。
---
**件名：【お詫びとご相談】「製品名」納品スケジュール延期のお願い**
株式会社〇〇
営業部 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△△でございます。
この度は、〇月〇日 納品予定の「製品名：〇〇」につきまして、誠に申し訳ございませんが、納期を1週間延期させていただきたく、ご連絡申し上げました。
直前の品質検査の工程におきまして、軽微な不具合が発見されました。
お届けする製品の品質を最優先に考え、万全な状態で納品させていただくため、修正対応にお時間を頂戴したく存じます。
つきましては、下記の通り納品スケジュールを変更させていただきたく、何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。
記
* 当初納期：〇月〇日（〇）
* 変更後納期：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といたしまして、修正前の**暫定版を先行してご納品することも可能**でございます。
暫定版でも主要な機能は問題なくご利用いただけますので、ご希望の際はお申し付けくださいませ。
本来であれば参上して直接お詫び申し上げるべきところ、まずは略儀ながらメールにてご連絡申し上げました。
改めまして、直接お詫びに伺い、詳細についてご説明させていただく機会を頂戴できますと幸いです。
ご都合のよろしい日時がございましたら、ご教示いただけますでしょうか。
この度は、ご多用の折にご迷惑とご心配をおかけし、誠に申し訳ございませ…
応答時間 36.8秒出力 1884 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
- Muse Spark 1.2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Muse Spark 1.2は¥747.65、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2で、Muse Spark 1.2の方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- Muse Spark 1.2とQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは？
- Muse Spark 1.2は1,048,576トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
- Muse Spark 1.2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Muse Spark 1.2が上です（Muse Spark 1.2 4位、Qwen3.8 Max 14位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- Muse Spark 1.2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 "muse-spark-1.2" 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チャージすれば、Muse Spark 1.2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。