GMI：モデルの知能、性能、料金
GMI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GMI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：6件
最速
出力速度
モデル合計：6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：6件
GMIは6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。
- GMIで知能が上位のモデルはKimi K2.7 Code (FP8)（42）、Hy3（41）、MiniMax-M2.5 FP8（34）です。
- 出力速度が最も速いモデルはQwen3 Next 80B A3B（181 t/s）、MiniMax-M2.5 FP8（88 t/s）、Hy3（73 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で381%の差があります。
- 遅延では、Qwen3 Next 80B A3B（2.36秒）、Kimi K2.5（3.52秒）、DeepSeek V3.2（3.86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、Hy3（$0.10）、Qwen3 Next 80B A3B（$0.29）、DeepSeek V3.2（$0.30）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7.1倍の差があります。
- GMIで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはHy3（262k）、Kimi K2.5（262k）、Qwen3 Next 80B A3B（262k）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) (FP8) | 1.05M | オープン | 51 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1.05M | オープン | 44 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | オープン | 44 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.6 FP8 | 262k | オープン | 44 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | オープン | 42 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.7 Code (FP8) | 65.5k | オープン | 42 | $0.46 | 43 | 5.67 | 68.65 | 51.44 | |||
Hy3 | 262k | オープン | 41 | $0.03 | 73 | 3.21 | 37.61 | 27.52 | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | オープン | 40 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-5.1 (FP8) | 203k | オープン | 40 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 197k | オープン | 38 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Nemotron 3 Ultra | 262k | オープン | 38 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | オープン | 37 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | オープン | 37 | $0.02 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | オープン | 34* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (FP8) | 262k | オープン | 34 | $0.36 | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.5 FP8 | 197k | オープン | 34* | -- | 88 | 2.08 | 30.61 | 22.83 | |||
Hy3-preview | 262k | オープン | 34* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | オープン | 32 | $0.26 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B FP8 | 262k | オープン | 32 | $0.19 | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.5 | 262k | オープン | 29* | -- | 38 | 3.52 | 16.84 | -- | |||
 Gemma 4 31B (FP8) | 262k | オープン | 29 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 29* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash | 1.05M | オープン | 29* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | オープン | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Hy3-preview | 262k | オープン | 26* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (FP8) | 1.05M | オープン | 26 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 | 164k | オープン | 25* | -- | 37 | 3.86 | 17.46 | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B FP8 | 262k | オープン | 24 | $0.42 | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 26B A4B (FP8) | 1.05M | オープン | 20* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | オープン | 17 | $0.05 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | オープン | 14* | -- | 181 | 2.36 | 5.13 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
GMIに関するよくある質問
GMIが提供し、当社が追跡しているモデルは6モデルです：Kimi K2.7 Code (FP8)、Hy3、MiniMax-M2.5 FP8、Kimi K2.5、DeepSeek V3.2、Qwen3 Next 80B A3B。
GMI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42のKimi K2.7 Code (FP8)です。
GMIで出力速度が最も速いモデルは、毎秒180.7トークンのQwen3 Next 80B A3Bです。
GMIで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、2.36秒のQwen3 Next 80B A3Bです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
GMI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Hy3です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
はい。GMI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。GMIの全6モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。GMIの全6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。GMIは3推論モデルを提供しています：Kimi K2.7 Code (FP8)、Hy3、MiniMax-M2.5 FP8。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。GMIの全6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。
GMI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。