GMI：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GMI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-Flash
DeepSeek V4 Pro 0813 (max)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)
Kimi K2.7 Code (FP8)
Hy3Intelligence Index
モデル合計：9件
最速
Nemotron 3.5 Lightning (BF16)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)GLM-5.3-FlashHy3
MiniMax-M2.5 FP8出力速度
モデル合計：9件
最安料金
GLM-5.3-FlashHy3DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)DeepSeek V4 Flash 0731 (max)MiniMax-M2.5 FP8ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：9件
GMI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。
- GMIで知能が上位のモデルはGLM-5.3-Flash（42）、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)（36）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（35）です。
- 出力速度が最も速いモデルはNemotron 3.5 Lightning (BF16)（296 t/s）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（157 t/s）、GLM-5.3-Flash（104 t/s）です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で225%の差があります。
- 遅延では、DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)（2.65秒）、Kimi K2.5 (Non-reasoning)（2.80秒）、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)（7.93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）、Hy3（$0.11）、DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)（$0.22）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3.9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DeepSeek V4 Pro 0813 (max)（1M）、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)（1M）、GLM-5.3-Flash（1M）です。
- GLM-5.3-Flashは知能と費用対効果を最も高い水準で両立しています。出力が最も速いのはNemotron 3.5 Lightning (BF16)です。
ハイライト
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
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
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-5.3-Flash | 1M | オープン | 42 | $0.42 | 104 | 2.40 | 26.46 | 19.25 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $1.61 | 72 | 3.06 | 37.82 | 27.80 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 35 | $0.58 | 157 | 2.71 | 18.60 | 12.71 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 34 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | オープン | 31 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1.05M | オープン | 30 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.6 FP8 | 262k | オープン | 27 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-5.1 (FP8) | 203k | オープン | 26 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 MiMo-V2.5-Pro | 1.05M | オープン | 26 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.7 Code (FP8) | 65.5k | オープン | 26 | $1.20 | 58 | 5.19 | 52.08 | 38.30 | |||
Hy3 | 262k | オープン | 26 | $0.07 | 98 | 3.05 | 28.64 | 20.47 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | オープン | 25 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | オープン | 25 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nemotron 3 Ultra | 262k | オープン | 23 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 197k | オープン | 23 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | オープン | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.5 FP8 | 197k | オープン | 23* | -- | 91 | 1.88 | 29.30 | 21.93 | |||
Hy3-preview | 262k | オープン | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | オープン | 22 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.5 (Non-reasoning) | 262k | オープン | 19* | -- | 40 | 2.80 | 15.25 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 397B A17B (FP8) | 262k | オープン | 19 | $0.47 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (Non-reasoning) | 1.05M | オープン | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B FP8 | 262k | オープン | 19 | $0.31 | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5-Pro (Non-reasoning) | 1.05M | オープン | 18* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Hy3-preview (Non-reasoning) | 262k | オープン | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Gemma 4 26B A4B (FP8) | 1.05M | オープン | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 122B A10B (FP8) | 262k | オープン | 16 | $0.32 | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning) | 164k | オープン | 16* | -- | 50 | 2.65 | 12.58 | -- | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | オープン | 15 | $0.10 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) FP8 | 262k | オープン | 15* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Nemotron 3.5 Lightning (BF16) | 65.5k | オープン | 14 | $0.00 | 296 | 1.18 | 9.62 | 6.75 | |||
Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) (FP8) | 1.05M | オープン | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning) | 262k | オープン | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B | 262k | オープン | 10* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
GMIに関するよくある質問
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GLM-5.3-Flashです。
GMIで出力速度が最も速いモデルは、毎秒296.1トークンのNemotron 3.5 Lightning (BF16)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、2.65秒のDeepSeek V3.2 (Non-reasoning)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）。
GMIのモデル間では料金に最大8倍の差があり、GLM-5.3-Flashの100万トークンあたり$0.10から、Kimi K2.5 (Non-reasoning)の$0.84までとなっています。
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。GMI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。GMIは7推論モデルを提供しています：GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、Kimi K2.7 Code (FP8)、Hy3、MiniMax-M2.5 FP8、Nemotron 3.5 Lightning (BF16)。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。
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。