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
MiMo-V2.6-Pro (BF16)
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashIntelligence Index
モデル合計：17件
最速
DeepSeek V4 Flash Vision (max)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)GLM-5.3 (max)DeepSeek V4.1 Flash (max)MiniMax-M3出力速度
モデル合計：17件
最安料金
MiMo-V2.6-Flash (BF16)GLM-5.3-FlashMiniMax-M3.1-Flash
Hy3DeepSeek V4.1 Flash (max)ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：17件
GMIは17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MiMo-V2.6-Pro (BF16)（46）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（45）、GLM-5.3 (max)（45）です。
- 出力速度が最も速いモデルはDeepSeek V4 Flash Vision (max)（173 t/s）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（152 t/s）、GLM-5.3 (max)（136 t/s）です。
- 遅延では、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8（1.74秒）、Kimi K2.5 (non-reasoning)（3.17秒）、DeepSeek V4 Flash Vision (max)（13.85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、MiMo-V2.6-Flash (BF16)（$0.05）、GLM-5.3-Flash（$0.05）、MiniMax-M3.1-Flash（$0.10）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2.2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）、MiniMax-M3（1M）、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（1M）です。
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
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
キャッシュ動作
キャッシュヒット率
タスクあたりのコストとキャッシュヒット率
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MiMo-V2.6-Pro (BF16) | 1M | オープン | 46 | $0.12 | 78 | 2.71 | 34.78 | 25.65 | |||
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 1.05M | オープン | 45 | $0.16 | 152 | 2.14 | 18.55 | 13.12 | |||
GLM-5.3 (max) | 1M | オープン | 45 | $1.01 | 136 | 2.15 | 20.58 | 14.74 | |||
MiniMax-M3.1-Flash | 1M | 独自 | 43 | $0.19 | 112 | 1.47 | 23.78 | 17.85 | |||
GLM-5.3-Flash | 1M | オープン | 42 | $0.20 | 58 | 1.98 | 45.40 | 34.74 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1M | オープン | 39 | $0.18 | 135 | 1.97 | 20.48 | 14.81 | |||
MiMo-V2.6-Flash (BF16) | 524k | オープン | 38 | $0.05 | 57 | 3.05 | 47.07 | 35.21 | |||
DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 1.05M | オープン | 36 | $0.91 | 70 | 2.85 | 38.61 | 28.60 | |||
DeepSeek V4 Flash Vision (max) | 1M | 独自 | 35 | $0.28 | 173 | 2.31 | 16.73 | 11.53 | |||
DeepSeek V4 Flash 0731 (max) | 1.05M | オープン | 34 | $0.19 | 114 | 2.90 | 24.78 | 17.50 | |||
GLM-5.2 (max) (FP8) | 1.05M | オープン | 34 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | 1.05M | オープン | 30 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M3 | 1.05M | オープン | 29 | $0.36 | 117 | 1.27 | 22.62 | 17.08 | |||
 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 | $1.37 | 89 | 5.21 | 35.95 | 25.11 | |||
Hy3 | 262k | オープン | 25 | $0.08 | 100 | 2.95 | 27.87 | 19.94 | |||
DeepSeek V4 Flash (high) | 1.05M | オープン | 24 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (max) | 1.05M | オープン | 24 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Qwen3.5 27B (FP8) | 262k | オープン | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiniMax-M2.5 FP8 | 197k | オープン | 23* | -- | 57 | 2.01 | 45.58 | 34.85 | |||
MiniMax-M2.7 (FP8) | 197k | オープン | 23 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Hy3-preview | 262k | オープン | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5 | 1.05M | オープン | 22 | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | 262k | オープン | 19* | -- | 47 | 3.17 | 13.74 | -- | |||
Qwen3.5 35B A3B (FP8) | 262k | オープン | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V4 Flash (non-reasoning) | 1.05M | オープン | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
MiMo-V2.5-Pro (non-reasoning) | 1.05M | オープン | 18* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B FP8 | 262k | オープン | 18 | $0.31 | 111 | 1.82 | 54.91 | 48.59 | |||
Hy3-preview (non-reasoning) | 262k | オープン | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | 164k | オープン | 16* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8 | 262k | オープン | 15* | -- | 92 | 1.74 | 7.18 | -- | |||
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17モデルです：MiMo-V2.6-Pro (BF16)、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、MiMo-V2.6-Flash (BF16)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3、Kimi K2.7 Code (FP8)、Hy3、MiniMax-M2.5 FP8、Kimi K2.5 (non-reasoning)、Qwen3.6 35B A3B FP8、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8。
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46のMiMo-V2.6-Pro (BF16)です。
GMIで出力速度が最も速いモデルは、毎秒173.4トークンのDeepSeek V4 Flash Vision (max)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、1.74秒のQwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8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$0.05のMiMo-V2.6-Flash (BF16)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17倍の差があり、MiMo-V2.6-Flash (BF16)の100万トークンあたり$0.05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17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17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15推論モデルを提供しています：MiMo-V2.6-Pro (BF16)、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、MiniMax-M3.1-Flash、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、MiMo-V2.6-Flash (BF16)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash Vision (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3、Kimi K2.7 Code (FP8)、Hy3、MiniMax-M2.5 FP8、Qwen3.6 35B A3B 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17モデル中15モデルがオープンウェイトです：MiMo-V2.6-Pro (BF16)、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)、GLM-5.3 (max)、GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash (max)、MiMo-V2.6-Flash (BF16)、DeepSeek V4 Pro 0813 (max)、DeepSeek V4 Flash 0731 (max)、MiniMax-M3、Kimi K2.7 Code (FP8)、Hy3、MiniMax-M2.5 FP8、Kimi K2.5 (non-reasoning)、Qwen3.6 35B A3B FP8、Qwen3.6 35B A3B (non-reasoning) FP8。
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。