FastMetal

モデル比范

Qwen3.7 Max 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

Qwen3.7 MaxQwen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

qwen logoQwen3.7 Maxqwen logoQwen3.8 Max
提䟛元QwenQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥420Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥1,260Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,050Â¥840
コンテキスト長262,144 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/5/212026/8/3
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)—55 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#36 · ELO 1,475#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#28 · ELO 1,524#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Qwen3.8 Max。出力100䞇トヌクンあたり¥1,008で、Qwen3.7 Maxより20%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です22䜍。Qwen3.7 Maxは36䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.7 Maxが䞊です28䜍。Qwen3.8 Maxは29䜍。
  • 長い文曞を扱うならQwen3.8 Max。コンテキスト長は1,000,000トヌクンで、Qwen3.7 Maxの262,144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


Qwen3.7 Max

### 結論゚ラヌの原因 この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `order["price"]`たたは `order["quantity"]`が数倀型`int` や `float`ではなく、文字列型`str`ずしお返っおきおいる**こずです。 Pythonでは本来 `"100" * 2` のような「文字列 × 敎数」の挔算は `"100100"` ずいう文字列の繰り返しずしお凊理されたすが、フレヌムワヌクやORMの内郚凊理、あるいは実際には `float` ず `str` の挔算であった堎合などに `TypeError` ずしお数孊的な乗算゚ラヌが送出されたす。 いずれにせよ、**「数倀蚈算をしたいのに、デヌタが文字列になっおいる」** こずが根本原因です。これは、デヌタベヌス偎の `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` 型で定矩されおいる堎合によく起こりたす。 --- ### 修正方法 アプロヌチは3぀ありたす。状況に合わせお遞択しおください。 #### 1. Python偎で型倉換する即効性のある修正 コヌド䞊で明瀺的に数倀`float` たたは `int`にキャストしたす。䟡栌には小数が含たれる可胜性があるため、`float()` を䜿うのが安党です。 ```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


Qwen3.7 Max

提瀺されたSQLク゚リには、**パフォヌマンスを著しく䜎䞋させる構造的な問題盎積の発生**ず、**意図しないデヌタ抜出暗黙のINNER JOIN**、そしお**むンデックスの䞍足**ずいう3぀の重倧な問題がありたす。 以䞋に最適化されたク゚リず、必芁なむンデックス、そしお改善点の詳现な解説を提瀺したす。 --- ### 1. 最適化されたSQLク゚リ ```sql WITH SalesAgg AS ( -- 1. 泚文ず泚文詳现を先に集蚈し、商品IDごずの売䞊を䜜る 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. レビュヌの平均はLIMIT 50件に察しおのみ蚈算する盞関サブク゚リ (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

Qwen3.7 Max

件名【重芁・お詫び】「補品名」の玍期倉曎に関するご連絡 〇〇株匏䌚瀟 〇〇郚 郚長 田侭 〇〇 様 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟〇〇の自分の氏名でございたす。 本日は、珟圚補䜜を進めおおりたす「補品名」に぀きたしお、 玍期に関する重芁なお詫びずご盞談があり、ご連絡いたしたした。 誠に恐瞮ながら、圓初予定しおおりたした玍品日を、 以䞋の通り1週間延期させおいただきたく存じたす。 ■圓初玍品予定202X幎〇月〇日〇 ■倉曎埌玍品予定202X幎〇月〇日〇 【延期の理由】 瀟内の最終品質怜査におきたしお、機胜面には圱響のない軜埮な䞍具合※䟋倖芳の埮现な傷、塗装のムラなどが刀明いたしたした。 貎瀟ぞ玍品するものずしお、䞇党の品質でお届けすべきずの刀断から、修正および再怜査の時間を頂戎したく存じたす。 【代替案のご提案】 もし貎瀟偎のスケゞュヌル䞊、圓初の期日に補品が必芁である堎合は、 機胜・性胜面に問題のない「暫定版」を先にお玍めするこずも可胜です。 ※正匏な補品ぞの亀換は、修正完了埌倉曎埌玍品予定日に行わせおいただきたす。 暫定版のご入甚に぀きたしお、ご意向をお䌺いできたすず幞いです。 本来であれば、すぐにでもお䌺いしお盎接お詫びすべきずころではございたすが、 たずはメヌルにおご報告ずご盞談を申し䞊げたした。 別途、改めおお詫びに䌺いたく存じたすので、 田䞭郚長のご郜合いかがでしょうか。 来週〇曜日以降で、ご郜合の良いお時間をいただけたすず幞いです 倚倧なるご迷惑ずご心配をおかけしたすこず、深くお詫び申し䞊げ 
応答時間 35.1秒出力 1934 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

Qwen3.7 Max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Qwen3.7 Maxは¥1,260、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、Qwen3.8 Maxの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Qwen3.7 MaxずQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
Qwen3.7 Maxは262,144トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
Qwen3.7 Max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Qwen3.8 Maxが䞊ですQwen3.7 Max 36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。
Qwen3.7 Max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 "qwen3.7-max" 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、Qwen3.7 Max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Qwen3.7 Maxをチャットで詊すQwen3.8 Maxをチャットで詊す

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