FriendliAI：モデルの知能、性能、料金
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
Updated
GLM-5.3 (max)GLM-5.3-FlashGLM-5.2 (max)GLM-5.1GLM-5.1 (non-reasoning)Intelligence Index
モデル合計：9件
最速
GLM-5.3 (max)
MiniMax-M2.5GLM-5.2 (max)GLM-5.3-FlashGLM-5.1出力速度
モデル合計：9件
最安料金
GLM-5.3-Flash
Gemma 4 31BGemma 4 31B (non-reasoning)MiniMax-M2.5
DeepSeek V3.2 (non-reasoning)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-5.3 (max)（45）、GLM-5.3-Flash（42）、GLM-5.2 (max)（34）です。
- 出力速度が最も速いモデルはGLM-5.3 (max)（199 t/s）、MiniMax-M2.5（185 t/s）、GLM-5.2 (max)（184 t/s）です。
- 遅延では、GLM-5.1 (non-reasoning)（0.84秒）、Gemma 4 31B (non-reasoning)（1.28秒）、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)（1.67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、GLM-5.3-Flash（$0.10）、Gemma 4 31B（$0.17）、Gemma 4 31B (non-reasoning)（$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4.2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-5.3 (max)（1M）、GLM-5.3-Flash（1M）、GLM-5.2 (max)（1M）です。
- GLM-5.3 (max)は知能と速度を最も高い水準で両立しています。費用を最適化するなら、GLM-5.3-Flashの料金が最も競争力に優れています。
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
Intelligence Indexと料金
コンテキストウィンドウ
コンテキストウィンドウ
料金
Intelligence Indexと料金
性能の概要
出力速度と料金
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
出力速度
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
遅延: 最初の回答トークンまでの時間
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
エンドツーエンド応答時間と料金
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
GLM-5.3 (max) | 1M | オープン | 45 | $1.81 | 190 | 1.12 | 14.29 | 10.54 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | オープン | 42 | $0.51 | 139 | 5.75 | 23.71 | 14.37 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | オープン | 34 | $0.87 | 185 | 0.85 | 14.35 | 10.80 | |||
GLM-5.1 | 203k | オープン | 26 | $0.75 | 138 | 0.87 | 32.06 | 27.55 | |||
GLM-5.1 (non-reasoning) | 203k | オープン | 24* | -- | 126 | 0.84 | 4.81 | -- | |||
MiniMax-M2.5 | 197k | オープン | 23* | -- | 185 | 0.41 | 13.91 | 10.80 | |||
MiniMax-M2.1 | 197k | オープン | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 164k | オープン | 16* | -- | 59 | 1.67 | 10.18 | -- | |||
Gemma 4 31B | 256k | オープン | 15 | $0.10 | 123 | 1.07 | 19.24 | 14.11 | |||
Gemma 4 31B (non-reasoning) | 262k | オープン | 14* | -- | 102 | 1.15 | 6.03 | -- | |||
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-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、GLM-5.2 (max)、GLM-5.1、GLM-5.1 (non-reasoning)、MiniMax-M2.5、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、Gemma 4 31B、Gemma 4 31B (non-reasoning)。
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45のGLM-5.3 (max)です。
FriendliAIで出力速度が最も速いモデルは、毎秒198.6トークンのGLM-5.3 (max)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、0.84秒のGLM-5.1 (non-reasoning)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GLM-5.3-Flash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、GLM-5.3-Flashの100万トークンあたり$0.10から、GLM-5.1 (non-reasoning)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6推論モデルを提供しています：GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、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。