Mô hình AI nào có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất?
Cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất trong danh mục tháng 8 năm 2026 là 1M token, thuộc về DeepSeek V4 Flash 0731 của DeepSeek. Để dễ hình dung, một token tương đương khoảng ba phần tư một từ tiếng Anh, và một trang bản thảo có khoảng 400 từ, nên bảng dưới đây quy đổi mọi cửa sổ ngữ cảnh ra số trang.
Mỗi dòng là một nhà cung cấp lớn, hiển thị mô hình có ngữ cảnh lớn nhất của họ:
| Nhà cung cấp | Mô hình có ngữ cảnh lớn nhất | Cửa sổ ngữ cảnh | Sức chứa gần đúng |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash 0731 | 1M token | khoảng 2.500 trang |
| OpenAI | GPT-5.4 | 1M token | khoảng 2.000 trang |
| Gemini 2.5 Flash | 1M token | khoảng 2.000 trang | |
| Meta | Llama 4 Maverick | 1M token | khoảng 2.000 trang |
| Qwen | Qwen3.8 2.4T A95B | 1M token | khoảng 2.000 trang |
| Moonshot | Kimi K3 | 1M token | khoảng 2.000 trang |
| Z.ai | GLM 5.2 | 1M token | khoảng 2.000 trang |
| MiniMax | MiniMax M3 | 1M token | khoảng 2.000 trang |
| Anthropic | Claude Fable 5 | 1M token | khoảng 1.900 trang |
| xAI | Grok 4.3 | 1M token | khoảng 1.900 trang |
| Mistral | Mistral Large 3 2512 | 262K token | khoảng 492 trang |
Nếu câu hỏi thật sự đằng sau lượt tìm kiếm của bạn là "cửa sổ ngữ cảnh là gì", hãy bắt đầu với bài giải thích dễ hiểu tại Cửa sổ ngữ cảnh là gì? rồi quay lại đây để xem các con số.
100 mô hình xếp hạng theo cửa sổ ngữ cảnh như thế nào?
Toàn bộ danh mục, sắp xếp theo cửa sổ ngữ cảnh. Dữ liệu lấy từ cùng nguồn với Chỉ số chi phí mô hình AI và được lấy vào ngày 2026-08-20; đây là ảnh chụp của ngày đó chứ không phải nguồn cấp trực tiếp, nên hãy kiểm tra ngày trước khi trích dẫn một con số. Cột tín dụng cho biết mỗi mô hình tốn bao nhiêu cho một tin nhắn trong Whizi, ở những gói có bao gồm mô hình đó.
| Mô hình | Nhà cung cấp | Cửa sổ ngữ cảnh | Sức chứa gần đúng | Tín dụng trong Whizi |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | DeepSeek | 1M | khoảng 2.500 trang | 1 |
| GPT-5.4 | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | 15 |
| GPT-5.5 | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | 20 |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | 1 |
| GPT-5.6 Luna Pro | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | Không tính theo tin nhắn |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | 20 |
| GPT-5.6 Sol Pro | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | Không tính theo tin nhắn |
| GPT-5.6 Terra | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | 4 |
| GPT-5.6 Terra Pro | OpenAI | 1M | khoảng 2.000 trang | Không tính theo tin nhắn |
| LongCat 2.0 | Meituan | 1M | khoảng 2.000 trang | 1 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | DeepSeek | 1M | khoảng 2.000 trang | 2 |
| Gemini 2.5 Flash | 1M | khoảng 2.000 trang | 2 | |
| Gemini 2.5 Flash Lite | 1M | khoảng 2.000 trang | 1 | |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 1M | khoảng 2.000 trang | 1 | |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 1M | khoảng 2.000 trang | 10 | |
| Gemini 3.5 Flash | 1M | khoảng 2.000 trang | 8 | |
| Gemini 3.5 Flash Lite | 1M | khoảng 2.000 trang | 2 | |
| Gemini 3.6 Flash | 1M | khoảng 2.000 trang | 3 | |
| Gemini 3.7 Flash | 1M | khoảng 2.000 trang | 2 | |
| GLM 5.2 | Z.ai | 1M | khoảng 2.000 trang | 3 |
| GLM 5.3 | Z.ai | 1M | khoảng 2.000 trang | 5 |
| Inkling | Thinkingmachines | 1M | khoảng 2.000 trang | 4 |
| Kimi K3 | Moonshot | 1M | khoảng 2.000 trang | 10 |
| Laguna S 2.1 | Poolside | 1M | khoảng 2.000 trang | 1 |
| Llama 4 Maverick | Meta | 1M | khoảng 2.000 trang | 1 |
| MiniMax M3 | MiniMax | 1M | khoảng 2.000 trang | 1 |
| Muse Spark 1.1 | Meta | 1M | khoảng 2.000 trang | 5 |
| Muse Spark 1.2 | Meta | 1M | khoảng 2.000 trang | 5 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | Qwen | 1M | khoảng 2.000 trang | 8 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | 50 |
| Claude Opus 4.7 (Fast) | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | Không tính theo tin nhắn |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | 20 |
| Claude Opus 4.8 (Fast) | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | Không tính theo tin nhắn |
| Claude Opus 5 | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | 20 |
| Claude Opus 5 (Fast) | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | Không tính theo tin nhắn |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | 10 |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | 10 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | 1M | khoảng 1.900 trang | 10 |
| Fugu Ultra | Sakana | 1M | khoảng 1.900 trang | 25 |
| Grok 4.3 | xAI | 1M | khoảng 1.900 trang | 4 |
| Qwen3.5 Plus 2026-04-20 | Qwen | 1M | khoảng 1.900 trang | 1 |
| Qwen3.6 Flash | Qwen | 1M | khoảng 1.900 trang | 1 |
| Qwen3.7 Flash | Qwen | 1M | khoảng 1.900 trang | 1 |
| Qwen3.7 Max | Qwen | 1M | khoảng 1.900 trang | 5 |
| Qwen3.7 Plus | Qwen | 1M | khoảng 1.900 trang | 1 |
| Qwen3.8 27B | Qwen | 1M | khoảng 1.900 trang | 3 |
| Qwen3.8 Max | Qwen | 1M | khoảng 1.900 trang | 6 |
| Inkling Small | Thinkingmachines | 524K | khoảng 983 trang | 1 |
| Solar Pro 4 | Upstage | 524K | khoảng 983 trang | 1 |
| Nemotron 3 Ultra | NVIDIA | 512K | khoảng 961 trang | 3 |
| Grok 4.5 | xAI | 500K | khoảng 938 trang | 6 |
| Grok 4.6 | xAI | 500K | khoảng 938 trang | 6 |
| GPT Chat Latest | OpenAI | 400K | khoảng 750 trang | 25 |
| GPT-5.4 Mini | OpenAI | 400K | khoảng 750 trang | 4 |
| GPT-5.4 Nano | OpenAI | 400K | khoảng 750 trang | 2 |
| Nova Pro 1.0 | Amazon | 300K | khoảng 563 trang | 3 |
| Hy3 | Tencent | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Kimi K2 Thinking | Moonshot | 262K | khoảng 492 trang | 10 |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot | 262K | khoảng 492 trang | 10 |
| Laguna XS 2.1 | Poolside | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Ling-3.0-flash | inclusionAI | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Mistral Large 3 2512 | Mistral | 262K | khoảng 492 trang | 2 |
| Mistral Medium 3.5 | Mistral | 262K | khoảng 492 trang | 6 |
| Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Nex-N2-Mini | Nex Agi | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Nex-N2-Pro | Nex Agi | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Qwen3 Coder Next | Qwen | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Qwen3.6 35B A3B | Qwen | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Ring-2.6-1T | inclusionAI | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Sakana Namazu | Sakana | 262K | khoảng 492 trang | 4 |
| Seed 2.1 Turbo | Bytedance Seed | 262K | khoảng 492 trang | 2 |
| Seed-2.0-Code | Bytedance Seed | 262K | khoảng 492 trang | 3 |
| Step 3.7 Flash | Stepfun | 262K | khoảng 492 trang | 1 |
| Codestral 2508 | Mistral | 256K | khoảng 480 trang | 1 |
| Command A | Cohere | 256K | khoảng 480 trang | 10 |
| Grok Build 0.1 | xAI | 256K | khoảng 480 trang | 3 |
| KAT-Coder-Air V2.5 | Kwaipilot | 256K | khoảng 480 trang | 1 |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | Kwaipilot | 256K | khoảng 480 trang | 3 |
| GLM 4.6 | Z.ai | 205K | khoảng 384 trang | 1 |
| GLM 4.7 | Z.ai | 205K | khoảng 384 trang | 2 |
| GLM 5 | Z.ai | 205K | khoảng 384 trang | 2 |
| MiniMax M2 | MiniMax | 205K | khoảng 384 trang | 1 |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 200K | khoảng 375 trang | 4 |
| DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 164K | khoảng 307 trang | 1 |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 164K | khoảng 307 trang | 1 |
| Aion-3.0 | Aion Labs | 131K | khoảng 246 trang | 10 |
| Aion-3.0-Mini | Aion Labs | 131K | khoảng 246 trang | 2 |
| Granite 4.1 8B | Ibm Granite | 131K | khoảng 246 trang | 1 |
| Kimi K2 0711 | Moonshot | 131K | khoảng 246 trang | 10 |
| Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 131K | khoảng 246 trang | 1 |
| Mistral Medium 3.1 | Mistral | 131K | khoảng 246 trang | 2 |
| Muse Glimmer 30B | Meta | 131K | khoảng 246 trang | 2 |
| Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) | 131K | khoảng 246 trang | Không tính theo tin nhắn | |
| Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | 131K | khoảng 246 trang | Không tính theo tin nhắn | |
| Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) | 66K | khoảng 123 trang | Không tính theo tin nhắn | |
| R1 | DeepSeek | 64K | khoảng 120 trang | 2 |
| Perceptron Mk1 | Perceptron | 33K | khoảng 61 trang | 1 |
| Phi 4 | Microsoft | 16K | khoảng 31 trang | 1 |
| Hy-MT2-1.8B | Tencent | 8K | khoảng 15 trang | Không tính theo tin nhắn |
| Hy-MT2-30B-A3B | Tencent | 8K | khoảng 15 trang | Không tính theo tin nhắn |
Cách đọc những con số này một cách trung thực
Cửa sổ này là dùng chung. Mọi thứ đều tính vào đó cùng lúc: prompt của bạn, mọi tin nhắn trước đó trong cuộc trò chuyện, bất kỳ tài liệu nào bạn đính kèm, và cả câu trả lời đang được viết ra. Một mô hình có cửa sổ 128K đã đọc một hợp đồng 100K token thì không còn 128K cho phần thảo luận nữa; nó chỉ còn 28K.
Con số quảng cáo không phải là hiệu quả thực tế. Các nghiên cứu về ngữ cảnh dài liên tục tìm thấy cùng một quy luật: mô hình nhớ phần đầu và phần cuối của một ngữ cảnh khổng lồ tốt hơn phần giữa. Trong các thí nghiệm Lost in the Middle (Liu et al., 2023), việc chuyển tài liệu then chốt từ hai đầu vào giữa đầu vào khiến độ chính xác của mô hình giảm khoảng 20 điểm, nên một mô hình có thể nhận cả triệu token mà vẫn lướt qua điều khoản nằm ở token thứ 400.000. Với công việc rủi ro cao trên tài liệu dài, hãy hỏi cụ thể về các phần ở giữa, hoặc đưa tài liệu vào theo từng phần có gắn nhãn rõ.
Lớn hơn không tự động là tốt hơn. Cửa sổ lớn tốn nhiều chi phí vận hành hơn và có thể làm loãng sự chú ý trên cả những đoạn văn bản không liên quan. Nếu công việc của bạn là email và bản nháp ngắn, kích thước cửa sổ sẽ không bao giờ là điều bạn để ý tới. Nó chỉ bắt đầu quan trọng ở quy mô cả hợp đồng, cả mã nguồn, bản ghi lời nói và sách.
Token không phải là từ. Quy tắc ba phần tư là mức trung bình tốt cho tiếng Anh, nhưng mã nguồn, số liệu và các ngôn ngữ không phải tiếng Anh thường được token hóa kém hiệu quả hơn, nên các ước tính số trang trong bảng cố tình chỉ mang tính tương đối.
Chọn cửa sổ ngữ cảnh phù hợp với công việc
Kết luận thực tế rút ra từ bảng trên là cửa sổ ngữ cảnh là một lựa chọn theo từng việc, không phải theo từng gói thuê bao. Mô hình có cửa sổ lớn nhất hiếm khi là người viết giỏi nhất, và người viết giỏi nhất hiếm khi là cách rẻ nhất để tóm tắt 800 trang.
Đó chính là lý lẽ cho việc gom cả danh mục vào một không gian làm việc. Trong Whizi bạn có thể giao tệp PDF 200 trang cho một mô hình ngữ cảnh lớn, rồi chuyển sang Claude hoặc GPT trong cùng cuộc trò chuyện để viết nháp từ những gì nó tìm được, mà tài liệu không cần rời khỏi luồng trò chuyện. Điểm phản biện thành thật: nếu mọi thứ bạn đưa vào mô hình đều vừa thoải mái trong cửa sổ 128K, vốn đã đủ cho phần lớn email, bản nháp và tài liệu ngắn, thì cả bảng này trở nên không cần thiết và một gói thuê bao duy nhất là lựa chọn mua đơn giản hơn. Hướng dẫn cách chọn một mô hình bàn về cùng quyết định đó xét theo chất lượng và chi phí.
Khi trích dẫn trang này: đường dẫn không kèm anchor luôn ổn định, ngày lấy dữ liệu được in ngay phía trên bảng đầy đủ, và các con số token đến từ danh mục của nhà cung cấp chứ không phải từ trang quảng bá.
- Trừ tài liệu và lịch sử trò chuyện của bạn ra khỏi cửa sổ trước khi tin vào con số quảng cáo
- Với tài liệu dài, hãy kiểm tra khả năng nhớ từ phần giữa, không chỉ phần đầu
- Quy đổi token sang trang bằng quy tắc ba phần tư trước khi quyết định bất cứ điều gì
- Chọn cửa sổ ngữ cảnh theo từng việc thay vì theo từng gói thuê bao
- Kiểm tra ngày lấy dữ liệu phía trên bảng đầy đủ khi trích dẫn một con số
Câu hỏi thường gặp
Mô hình AI nào có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất?
Theo danh mục tháng 8 năm 2026, đó là DeepSeek V4 Flash 0731 của DeepSeek với 1M token. Bảng đầy đủ ở trên liệt kê cả 100 mô hình, sắp xếp theo kích thước cửa sổ, kèm ngày lấy dữ liệu in ngay phía trên.
Cửa sổ ngữ cảnh Claude lớn nhất là bao nhiêu?
Cửa sổ ngữ cảnh Claude lớn nhất trong danh mục là 1M token (Claude Fable 5), đủ chứa khoảng 1.900 trang văn bản. Các phiên bản Claude nhỏ hơn được liệt kê trong bảng đầy đủ ở trên.
Cửa sổ ngữ cảnh GPT lớn nhất là bao nhiêu?
Cửa sổ ngữ cảnh GPT lớn nhất trong danh mục là 1M token (GPT-5.4), đủ chứa khoảng 2.000 trang văn bản. Các phiên bản GPT nhỏ hơn được liệt kê trong bảng đầy đủ ở trên.
Cửa sổ ngữ cảnh Gemini lớn nhất là bao nhiêu?
Cửa sổ ngữ cảnh Gemini lớn nhất trong danh mục là 1M token (Gemini 2.5 Flash), đủ chứa khoảng 2.000 trang văn bản. Các phiên bản Gemini nhỏ hơn được liệt kê trong bảng đầy đủ ở trên.
Cửa sổ ngữ cảnh Grok lớn nhất là bao nhiêu?
Cửa sổ ngữ cảnh Grok lớn nhất trong danh mục là 1M token (Grok 4.3), đủ chứa khoảng 1.900 trang văn bản. Các phiên bản Grok nhỏ hơn được liệt kê trong bảng đầy đủ ở trên.
Cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn có luôn tốt hơn không?
Không. Cửa sổ lớn hơn tốn nhiều chi phí hơn, và khả năng nhớ giảm dần về phía giữa của một ngữ cảnh rất lớn. Kích thước lớn có tính quyết định với cả cuốn sách, cả mã nguồn và bản ghi lời nói dài, nhưng lại không liên quan gì với trò chuyện hằng ngày. Hãy chọn cửa sổ phù hợp với công việc thay vì trả tiền cho con số lớn nhất.
Bao nhiêu trang thì vừa một cửa sổ ngữ cảnh?
Chia số token cho khoảng 530 để ra số trang bản thảo: một token tương đương khoảng ba phần tư một từ tiếng Anh, và một trang có khoảng 400 từ. Vậy 128K token là khoảng 240 trang, và một triệu token là khoảng 1.900 trang. Mã nguồn và văn bản không phải tiếng Anh thường chứa được ít hơn.