Bảng so sánh trước tiên
Giá mỗi câu trả lời lấy từ chỉ số chi phí mô hình của Whizi (1.000 token đầu vào cộng 500 token đầu ra, mức giá công bố lấy ngày 2026-08-20). Lựa chọn mạnh nhất tối ưu cho chất lượng; lựa chọn tiết kiệm là nơi hầu hết người dùng nên thực sự định tuyến công việc đến.
| Công việc | Lựa chọn mạnh nhất | Lựa chọn tiết kiệm | Lựa chọn tiết kiệm, mỗi câu trả lời |
|---|---|---|---|
| Viết bài mà người đọc sẽ đọc từ đầu đến cuối | Claude (tier Opus) | Claude Sonnet 5 | $0.007 |
| Code bạn sẽ đưa vào sản phẩm | Các tier suy luận của GPT | DeepSeek V4 Pro | $0.003 |
| Toán và logic nhiều bước | GPT-5.6 Sol (suy luận) | DeepSeek R1 | $0.002 |
| Tài liệu rất dài | Gemini 3.1 Pro, ngữ cảnh 1M | Llama 4 Maverick, ngữ cảnh 1M | $0.0006 |
| Phân tích dữ liệu trên file | ChatGPT (thực thi code) | Tương tự, sau đó kiểm tra lại | $0.008 |
| Câu hỏi hàng ngày | Bất kỳ tier hàng ngày cao cấp nào | GPT-5.6 Luna | $0.0008 |
| Xử lý hàng loạt khối lượng lớn | Không phải việc dành cho model cao cấp | Llama 3.3 70B | $0.00026 |
| Tạo hình ảnh | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Nano Banana 2 | $0.002 |
| Nghiên cứu tin tức thời sự | Trợ lý có kết nối tìm kiếm | Gemini hoặc Perplexity | tùy vào công cụ tìm kiếm |
Mỗi hàng gói ghém một lập luận dài hơn. Các bài phân tích sâu chỉ cách một cú nhấp chuột: phân tích dữ liệu, toán, lĩnh vực mã nguồn mở, và so sánh ba bên hàng đầu.
Vì sao người thắng khác nhau theo từng công việc
Sự phân chia này mang tính kiến trúc, không phải tiếp thị, đó là lý do nó vẫn đúng qua các lần nâng phiên bản.
Viết lách coi trọng thẩm mỹ. Lợi thế của Claude với văn xuôi mà con người đọc từ đầu đến cuối đã giữ vững qua nhiều thế hệ, đó là lý do nó neo giữ hàng viết lách dù giá cao hơn các tier GPT hàng ngày.
Code và toán coi trọng chế độ suy luận. Các mô hình tạo ra một chuỗi suy nghĩ nội bộ dài và tự kiểm tra trước khi trả lời áp đảo cả hai hàng này; các mô hình mã mở, DeepSeek V4 cho code và R1 cho suy luận kiểu toán, mang lại phần lớn hiệu quả đó với giá chỉ bằng một phần mười.
Tài liệu dài coi trọng độ dài ngữ cảnh. Một cửa sổ 1 triệu token, khoảng 1.500 trang, là sự khác biệt giữa phân tích cả một hợp đồng và chỉ phân tích một phần ba đầu tiên của nó. Nhiều mô hình hiện đã có được điều này; giá mỗi câu trả lời là thứ phân biệt chúng.
Công việc số lượng lớn coi trọng chi phí. Với $0.00026 mỗi câu trả lời tiêu chuẩn, Llama 3.3 70B làm một nghìn bản tóm tắt với 26 xu. Việc đôi khi sai là chấp nhận được ở mức giá đó, theo cách mà nó không hề chấp nhận được ở mức giá cao cấp gấp 20 đến 100 lần.
Cách đọc các tuyên bố benchmark, kể cả của chúng tôi
Mỗi lần ra mắt mô hình đều kèm một biểu đồ nơi nó thắng. Ba thói quen sẽ giúp bạn giữ được sự khách quan.
Ưu tiên các benchmark theo đúng công việc hơn là điểm trung bình. Một điểm số về code như SWE-bench cho bạn biết về code; một bảng xếp hạng pha trộn chỉ cho bạn biết về sự pha trộn. Bảng trên cố tình định tuyến theo công việc vì lý do này.
Kiểm tra ngày tháng. Các lựa chọn ở đây đã được xác minh dựa trên chỉ số chi phí và các báo cáo công khai vào tháng 8 năm 2026, và trang này được cập nhật khi có bản ra mắt mới. Một tuyên bố "mô hình tốt nhất" không kèm ngày tháng chỉ là truyền thuyết; dòng thời gian mô hình cho thấy mặt bằng chung thay đổi nhanh đến mức nào.
Tự chạy ba prompt của riêng bạn. Lấy một công việc thật trong tuần của bạn và chạy nó qua lựa chọn mạnh nhất và lựa chọn tiết kiệm. Mười phút bằng chứng của riêng bạn có giá trị hơn bất kỳ bảng nào, kể cả bảng này, và cách chọn một mô hình AI biến điều đó thành một quy trình có thể lặp lại.
Những điểm mà bảng này thật sự chưa chắc chắn
Vị trí đầu của mỗi hàng luôn thay đổi. Các lựa chọn mạnh nhất thay đổi theo mỗi vòng ra mắt lớn; các lựa chọn tiết kiệm ổn định hơn vì mức giá sàn di chuyển chậm hơn giới hạn năng lực.
"Tốt nhất" làm mất đi sự chênh lệch cụ thể. Claude thắng về viết lách tính theo trung bình; nhưng một bản viết cụ thể của GPT vẫn thường xuyên đánh bại một bản viết cụ thể của Claude, đủ để việc đối chiếu chéo quan trọng hơn cả lựa chọn mặc định.
Nghiên cứu có kết nối tìm kiếm phụ thuộc vào công cụ tìm kiếm. Với tin tức thời sự, lớp truy xuất thông tin quyết định nhiều hơn chính mô hình, nên hàng nghiên cứu chỉ nêu tên một nhóm chứ không nêu tên người thắng.
Prompt của bạn là biến số lớn hơn cả mô hình của bạn. Khoảng cách giữa một prompt mơ hồ và một prompt cụ thể vượt xa khoảng cách giữa các mô hình liền kề ở hầu hết mọi công việc. Bảng này tối ưu cho biến số nhỏ hơn; kiến thức cơ bản về prompt tối ưu cho biến số lớn hơn.
Bài toán chi phí đăng ký mà bảng này ngụ ý
Nếu làm theo bảng này một cách máy móc bằng các gói đăng ký từ từng nhà cung cấp riêng lẻ, bạn sẽ phải trả cho ChatGPT Plus, Claude Pro và một gói Gemini với giá khoảng $20 mỗi gói, tổng cộng khoảng $60 một tháng, chỉ để có được lựa chọn tốt nhất cho mỗi hàng.
Giải pháp thay thế là một không gian làm việc duy nhất chứa tất cả các hàng. Whizi Pro với giá $19.99 một tháng thanh toán theo năm bao gồm ChatGPT Sol, Claude Sonnet và Opus, Kimi K3 và Gemini Pro, cộng thêm các lựa chọn tiết kiệm như DeepSeek và Llama cho các hàng công việc số lượng lớn, với tier suy luận cao cấp nhất và Claude Fable trên gói Powerhouse ở mức $34.99. Đó chính là toàn bộ luận điểm của một không gian làm việc đa mô hình: bảng này không còn là danh sách mua sắm mà trở thành một quy tắc định tuyến bên trong một gói đăng ký duy nhất. Bảng phân tích chi phí đăng ký trình bày phần so sánh này một cách chi tiết.
- Định tuyến theo công việc, không theo lòng trung thành với thương hiệu: viết lách, code, ngữ cảnh dài và công việc số lượng lớn có những người thắng khác nhau
- Dùng lựa chọn tiết kiệm làm mặc định và chỉ nâng cấp lên lựa chọn mạnh nhất khi chất lượng thực sự quan trọng
- Đưa công việc hàng loạt sang các mô hình mở; giá cao cấp là để dành cho các bài toán cao cấp
- Kiểm chứng bất kỳ tuyên bố benchmark nào bằng một benchmark theo đúng công việc và có ngày tháng
- Chạy lại bài kiểm tra ba prompt của riêng bạn sau mỗi vòng ra mắt lớn
Câu hỏi thường gặp
AI nào tốt nhất tổng thể năm 2026?
Không có một người thắng tổng thể có ý nghĩa: các mô hình hàng đầu tập trung sát nhau vài điểm trên các benchmark pha trộn, nhưng lại phân chia rõ rệt theo công việc. Claude dẫn đầu về văn xuôi, các tier suy luận dẫn đầu về code và toán, Gemini dẫn đầu về tài liệu rất dài, và các mô hình mở dẫn đầu về chi phí. Câu hỏi hữu ích là câu hỏi theo từng công việc, chính là điều bảng định tuyến trả lời.
Mô hình AI nào tốt nhất để code?
Với code bạn sẽ đưa vào sản phẩm, các tier suy luận của GPT là lựa chọn mạnh nhất, với DeepSeek V4 Pro là lựa chọn tiết kiệm: mức 80.6% mà DeepSeek tự công bố trên benchmark SWE-bench Verified nằm trong tầm hàng đầu, với giá khoảng $0.003 mỗi câu trả lời tiêu chuẩn theo giấy phép MIT. Với các đoạn script nhanh và mã khung mẫu, các tier hàng ngày là đủ tốt và rẻ hơn nhiều.
Mô hình AI đắt nhất có phải là tốt nhất?
Chỉ đúng với những công việc khó nhất. Giá theo sát chi phí tính toán, và các tier suy luận thực sự đáng với mức giá cao hơn ở các bài toán nhiều bước. Nhưng khoảng cách chỉ số từ mô hình rẻ nhất đến mô hình đắt nhất lên tới khoảng 2.000 lần, trong khi khoảng cách chất lượng ở các câu hỏi hàng ngày gần như không đáng kể, vì vậy trả giá cao cấp cho công việc thông thường là cách tốn tiền phổ biến nhất khi dùng AI.
Mô hình tốt nhất thay đổi bao lâu một lần?
Lựa chọn mạnh nhất trong một nhóm thay đổi khoảng mỗi vòng ra mắt lớn, vài lần một năm. Cấu trúc nhóm thay đổi chậm hơn nhiều: viết lách luôn ưu ái Claude, tài liệu dài luôn ưu ái độ dài ngữ cảnh, và công việc số lượng lớn luôn ưu ái các mô hình mở qua nhiều thế hệ. Hãy kiểm tra ngày tháng của bất kỳ đề xuất nào, kể cả trang này.
Tôi có cần nhiều gói đăng ký AI để làm theo bảng này không?
Không còn cần nữa. Làm theo bảng này bằng các gói từng nhà cung cấp riêng lẻ tốn khoảng $60 một tháng cho ba gói đăng ký. Một không gian làm việc đa mô hình chứa mọi hàng trong một gói duy nhất: Whizi Pro với giá $19.99 một tháng thanh toán theo năm bao gồm các lựa chọn hàng đầu và lựa chọn tiết kiệm, với tier suy luận cao cấp nhất và Claude Fable trên gói Powerhouse. Khả năng đổi mô hình ngay giữa cuộc trò chuyện là điều khiến việc định tuyến theo công việc trở nên thực tế.
