FriendliAI：モデルの知能、性能、料金
FriendliAI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FriendliAI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：9件
最速
出力速度
モデル合計：9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：9件
FriendliAIは9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。
- FriendliAIで知能が上位のモデルはGLM-5.2 (max)（51）、GLM-5.1（40）、GLM-5.1（35）です。
- 出力速度が最も速いモデルはLlama 3.1 8B（245 t/s）、GLM-5.2 (max)（237 t/s）、GLM-5.1（158 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で82%の差があります。
- 遅延では、Llama 3.1 8B（0.71秒）、GLM-5.1（0.94秒）、DeepSeek V3.2（1.11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、Llama 3.1 8B（$0.10）、Gemma 4 31B（$0.17）、Gemma 4 31B（$0.17）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2.6倍の差があります。
- FriendliAIで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはGLM-5.2 (max)（1M）、Gemma 4 31B（262k）、Qwen3 235B 2507（262k）です。
- Llama 3.1 8Bは出力が最も速く、料金も最も優れているため、スループットと費用を重視するアプリケーションに適しています。最高品質が必要なタスクでは、GLM-5.2 (max)が知能で首位です。
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.2 (max) | 1M | オープン | 51 | $0.42 | 237 | 1.43 | 11.99 | 8.45 | |||
GLM-5.1 | 203k | オープン | 40 | $0.25 | 146 | 0.89 | 30.30 | 25.99 | |||
GLM-5.1 | 203k | オープン | 35* | -- | 158 | 0.94 | 4.11 | -- | |||
MiniMax-M2.5 | 197k | オープン | 34* | -- | 132 | 1.23 | 20.24 | 15.21 | |||
MiniMax-M2.1 | 197k | オープン | 31* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B | 256k | オープン | 29 | $0.04 | 120 | 1.97 | 20.68 | 14.52 | |||
 DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 25* | -- | 57 | 1.11 | 9.95 | -- | |||
Gemma 4 31B | 262k | オープン | 22 | $0.04 | 134 | 1.24 | 4.96 | -- | |||
Qwen3 235B 2507 | 262k | オープン | 18* | -- | 42 | 1.29 | 13.29 | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | オープン | 8 | -- | 245 | 0.71 | 2.75 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
FriendliAIに関するよくある質問
FriendliAIが提供し、当社が追跡しているモデルは9モデルです：GLM-5.2 (max)、GLM-5.1、GLM-5.1、MiniMax-M2.5、Gemma 4 31B、DeepSeek V3.2、Gemma 4 31B、Qwen3 235B 2507、Llama 3.1 8B。
FriendliAI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51のGLM-5.2 (max)です。
FriendliAIで出力速度が最も速いモデルは、毎秒244.5トークンのLlama 3.1 8Bです。
FriendliAIで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.71秒のLlama 3.1 8Bです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
FriendliAI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$0.10のLlama 3.1 8Bです（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
FriendliAIのモデル間では料金に最大9倍の差があり、Llama 3.1 8Bの100万トークンあたり$0.10から、GLM-5.1の$0.90までとなっています。
はい。FriendliAI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。FriendliAIの全9モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。FriendliAIの全9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。FriendliAIは4推論モデルを提供しています：GLM-5.2 (max)、GLM-5.1、MiniMax-M2.5、Gemma 4 31B。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。FriendliAIの全9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。
FriendliAI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。