Fireworks：モデルの知能、性能、料金
Fireworksのモデルを、品質、料金、出力速度、遅延、コンテキストウィンドウなどの主要指標で分析します。 この分析は、ユースケースに最適なFireworks提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Intelligence Index
モデル合計：10件
最速
出力速度
モデル合計：10件
最安料金
ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：10件
Fireworksは10モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Fireworksで知能が上位のモデルはKimi K3 (max)（57）、GLM-5.2 (max)（51）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（50）です。
- 出力速度が最も速いモデルはGLM-5.2 (max)（294 t/s）、MiniMax-M2.7（228 t/s）、Kimi K3 (max)（176 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で134%の差があります。
- 遅延では、Kimi K2.6（1.15秒）、GLM-5.2 (max)（7.90秒）、MiniMax-M2.7（11.51秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（$0.08）、gpt-oss-120b (high)（$0.20）、gpt-oss-120b (low)（$0.20）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大9.3倍の差があります。
- Fireworksで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはDeepSeek V4 Pro (max)（1M）、Kimi K3 (max)（1M）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（1M）です。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3 (max) | 1.05M | オープン | 57 | $0.91 | 176 | 1.13 | 15.38 | 11.40 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | オープン | 51 | $0.48 | 294 | 1.10 | 9.60 | 6.80 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 50 | $0.08 | 87 | 0.96 | 29.69 | 22.98 | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | オープン | 44 | $0.38 | 157 | 1.52 | 32.59 | 27.89 | |||
Kimi K2.6 | 262k | オープン | 44 | $0.30 | 72 | 1.16 | 70.00 | 61.89 | |||
DeepSeek V4 Pro (high) | 1.05M | オープン | 43 | $0.36 | 126 | 1.67 | 21.49 | 15.85 | |||
GLM-5 | 203k | オープン | 40* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.7 | 197k | オープン | 38 | $0.09 | 228 | 0.72 | 13.71 | 10.79 | |||
Kimi K2.6 | 262k | オープン | 35* | -- | 56 | 1.15 | 10.09 | -- | |||
GLM-5 | 203k | オープン | 32* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 32 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 24 | $0.08 | 122 | 0.76 | 21.32 | 16.45 | |||
DeepSeek V3.1 | 164k | オープン | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 15 | $0.02 | 97 | 0.77 | 26.63 | 20.68 | |||
 Qwen3 VL 235B A22B | 262k | オープン | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 262k | オープン | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 VL 30B A3B | 262k | オープン | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Llama 3.3 70B | 131k | オープン | 9 | $0.14 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 30B | 262k | オープン | 9* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 8B | 41k | オープン | 5* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Fireworksに関するよくある質問
Fireworksが提供し、当社が追跡しているモデルは10モデルです：Kimi K3 (max)、GLM-5.2 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、DeepSeek V4 Pro (max)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M2.7、Kimi K2.6、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)。
Fireworksで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア57のKimi K3 (max)です。
Fireworksで出力速度が最も速いモデルは、毎秒294.2トークンのGLM-5.2 (max)です。
Fireworksで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、1.15秒のKimi K2.6です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Fireworksでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.08のDeepSeek V4 Flash 0731 (max)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Fireworksのモデル間では料金に最大31倍の差があり、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)の100万トークンあたり$0.08から、Kimi K3 (max)の$2.31までとなっています。
はい。FireworksはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
はい。Fireworksの全10モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Fireworksの全10モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Fireworksは9推論モデルを提供しています：Kimi K3 (max)、GLM-5.2 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、DeepSeek V4 Pro (max)、Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro (high)、MiniMax-M2.7、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Fireworksの全10モデルがオープンウェイトです。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Fireworksのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。