Trả lời trước
Đối với lập trình và suy luận, hãy bắt đầu với DeepSeek V4.1 Flash cho công việc phần mềm tác tử, Kimi K3 cho tác tử kho mã bền bỉ, Qwen3.8-Max cho các nhiệm vụ kỹ thuật kết hợp mã với bằng chứng hình ảnh hoặc tài liệu, và GLM 5.3 cho rà soát bảo mật phòng thủ — sau đó chọn phương án thắng bằng một bài kiểm thử kho mã cố định thay vì các thông số tiêu đề.
Danh sách rút gọn mô hình cho lập trình và suy luận
| Model | Use it first for | Coding and reasoning signal | Decision caveat |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | Sửa lỗi kho mã, tác tử dòng lệnh, tạo mã và gỡ lỗi trực quan | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | Kết quả chính thức dùng cấu hình nỗ lực tối đa; hãy xác thực chi phí và tỷ lệ vượt ở mức nỗ lực bạn sẽ triển khai. |
| Kimi K3 kimi-k3 | Tác tử kho mã chạy dài và quy trình kỹ thuật nặng tìm kiếm | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | Số liệu do nhà cung cấp báo cáo và đến từ thiết lập đánh giá không đồng nhất với các hàng còn lại. |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | Duyệt mã hoặc gỡ lỗi phụ thuộc ảnh chụp màn hình, PDF, sơ đồ, hoặc bằng chứng video | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | Tín hiệu mạnh về tài liệu và terminal không đảm bảo kết quả tương tự trên các bài sửa kho mã khó. |
| GLM 5.3 glm-5.3 | Duyệt mã phòng thủ, phát hiện lỗ hổng và phân loại ưu tiên bảo mật | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | Benchmark bảo mật hỗ trợ phạm vi hẹp; không xác lập vị thế dẫn đầu về lập trình tổng quát. |
Danh sách này cố ý loại trừ giá, định dạng đầu vào và ngữ cảnh tối đa khỏi quyết định chính. Đó là các ràng buộc triển khai; bộ lọc đầu tiên là liệu mô hình có tạo bản vá đúng, lần theo luồng điều khiển chính xác, dùng công cụ ổn định và giải thích suy luận dưới cùng một bộ khung kiểm thử hay không.
Logic chọn mô hình cho lập trình và suy luận
- Chọn theo bằng chứng nhiệm vụ: dùng các bài sửa kho mã, duyệt mã, tác tử terminal hoặc phân tích bảo mật thay vì nhắc thoại chung chung.
- Tách chất lượng lập trình khỏi chất lượng suy luận: chấm điểm tính đúng đắn có thể thực thi, phân tích nguyên nhân gốc, việc dùng công cụ và tuân thủ ràng buộc.
- Xem giá, định dạng đầu vào và độ dài ngữ cảnh như ràng buộc triển khai chỉ sau khi mô hình vượt qua bài kiểm thử lập trình-và-suy luận.
DeepSeek V4.1 Flash: Hiệu năng lập trình
DeepSeek V4.1 Flash là ứng viên ưu tiên cho lập trình trong so sánh này. Trong thẻ mô hình chính thức, đánh giá ở mức nỗ lực tối đa báo cáo 90.6 trên Terminal-Bench 2.1, 74.2 trên DeepSWE v1.1, 65.4 trên NL2Repo-Bench và xếp hạng Codeforces 3471. Những kết quả đó khiến sửa kho mã, tương tác terminal và tạo codebase trở thành khối lượng công việc nên thử đầu tiên. Chúng không chứng minh mô hình sẽ vượt CI của bạn, vì vậy hãy chấm điểm theo bản vá có thể thực thi và thời gian chỉnh sửa của con người — không chỉ theo phong cách mã.
DeepSeek V4.1 Flash: Hiệu năng suy luận
Về suy luận, bản phát hành chính thức cùng báo cáo 90.9 trên GPQA Diamond và 65.6 trên MathArena Apex với reasoning_effort=100. Điều đó hỗ trợ gỡ lỗi nhiều bước, hình thành giả thuyết và điều tra dựa trên công cụ, đồng thời cho thấy vì sao thiết lập “mức nỗ lực” cần có trong mọi bản ghi so sánh. Hãy chạy bài test thứ hai ở mức nỗ lực thấp hơn mà bạn kỳ vọng dùng trong sản xuất; nếu không, kết quả benchmark và hồ sơ độ trễ hoặc chi phí triển khai của bạn sẽ mô tả hai hệ thống khác nhau.
Kimi K3: Hiệu năng lập trình và suy luận
Kimi K3 là ứng viên mạnh nhất cho các tác tử lập trình cần giữ vững kế hoạch qua nhiều thao tác với kho mã. Các tín hiệu công bố gồm 88.3 trên TerminalBench 2.1, 81.2 trên FrontierSWE và 77.8 trên ProgramBench; cùng trang mô hình báo cáo 91.2 trên BrowseComp và 95.0 trên DeepSearchQA cho suy luận định hướng tìm kiếm. Hãy kiểm thử trên một nhiệm vụ đòi hỏi quan sát, chỉnh sửa, thực thi và phục hồi sau một lần thất bại. Điểm số cao hữu ích, nhưng chỉ khung tác tử của bạn mới cho thấy nó có giữ ràng buộc trong chạy dài hay không.
Qwen3.8-Max: Hiệu năng lập trình và suy luận
Qwen3.8-Max phù hợp nhất khi lập trình phụ thuộc hơn vào nguồn ngoài văn bản. Điểm 86.6 trên Terminal-Bench 2.1 cho thấy khả năng thực thi terminal mạnh, trong khi 67.7 trên SWE-bench Pro gợi ý trần khó hơn ở sửa kho mã. PaperBench đạt 93.0 và IFBench 82.8 củng cố luận điểm cho các nhiệm vụ kết hợp mã với tài liệu, ảnh chụp, sơ đồ hoặc hướng dẫn chi tiết. Hãy dùng cho gỡ lỗi giàu bằng chứng, nhưng tách bạch độ đúng bản vá và kết quả kiểm thử như tiêu chí chấp nhận riêng.
GLM 5.3: Lập trình và suy luận bảo mật
GLM 5.3 là ứng viên chuyên về suy luận bảo mật, không phải nhà vô địch lập trình tổng quát. Điểm 84.5% trên CyberGym so với 54.4% trên ExploitBench cho thấy mẫu hình rõ ràng: phát hiện lỗ hổng mạnh hơn hoàn thiện khai thác đáng tin cậy. Vì vậy, duyệt mã phòng thủ, lập bản đồ bề mặt tấn công và truy vết luồng dữ liệu là các kiểm thử nên ưu tiên. Tránh ngoại suy các kết quả bảo mật này sang phát triển tính năng thông thường cho đến khi có bằng chứng lập trình kho mã tương đương.
Các benchmark lập trình và suy luận đã công bố
Các con số dưới đây trả lời các câu hỏi hẹp về lập trình, suy luận hoặc bảo mật. Chúng không tạo thành một bảng xếp hạng phổ quát vì các nhà cung cấp dùng bộ khung, nhắc lệnh, giàn công cụ và thiết lập suy luận khác nhau. Hãy dùng từng kết quả để thiết kế ca kiểm thử, rồi so sánh bản vá được chấp nhận và lời giải thích đã kiểm chứng trong môi trường của bạn.
| Model | Coding evidence | Reasoning evidence | Useful interpretation |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; NL2Repo-Bench: 65.4 | GPQA Diamond: 90.9; MathArena Apex: 65.6 | Kiểm thử trước cho lập trình tác tử và gỡ lỗi nhiều bước; ghi lại reasoning_effort với mọi lần chạy. |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | Kiểm thử tác vụ kho mã chạy dài và quy trình tìm kiếm nơi tính liên tục của kế hoạch là then chốt. |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | Kiểm thử các tác vụ kỹ thuật kết hợp mã với tài liệu hoặc bằng chứng hình ảnh. |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | Dùng cho phân tích lỗ hổng phòng thủ; mạnh ở phát hiện không đồng nghĩa đáng tin cậy ở khai thác. |
Bài kiểm thử công bằng cho lập trình và suy luận
Chạy mọi mô hình với cùng system prompt, bản chụp kho mã, sơ đồ công cụ, timeout, quy tắc thử lại và bài kiểm thử chấp nhận. Giữ các điều khiển suy luận riêng của mô hình ở mặc định đã tài liệu trừ khi bài test nhằm vào các điều khiển đó.
- Bản vá kho mã: “Sửa bài kiểm thử phân trang đang hỏng mà không thay đổi public API. Trả về bản vá và giải thích nguyên nhân gốc.” Chỉ chấp nhận nếu toàn bộ bộ kiểm thử vượt mà không cần bản vá của con người.
- Suy luận xuyên tệp: “Lần theo luồng xác thực qua các tệp này và xác định điều kiện cho phép token hết hạn.” Chỉ chấp nhận nếu mô hình trích dẫn đúng tệp và đường đi luồng điều khiển.
- Tác tử dùng công cụ: “Khảo sát kho mã, đề xuất kế hoạch, chỉnh sửa số tệp tối thiểu, chạy kiểm thử và dừng sau hai lần thất bại.” Ghi nhận tính hợp lệ lời gọi công cụ, số lần thử lại và việc tác tử có tuân thủ điều kiện dừng hay không.
- Phân loại tiết kiệm chi phí: “Phân loại 100 issue này, xác định trùng lặp và khuyến nghị 10 lỗi rủi ro cao nhất.” Đo số phân loại được chấp nhận trên mỗi đô la, không chỉ giá mỗi token.
Với mỗi nhiệm vụ, ghi nhận đỗ/trượt, chỉnh sửa của con người, token đầu vào, token đầu ra và suy luận, độ trễ, số lần thử lại và tổng chi phí. Mô hình có giá token thấp hơn vẫn có thể đắt hơn nếu cần nhiều lần thử lại hoặc rà soát hơn.
Chi phí API LLM trên mỗi tác vụ được chấp nhận
Mức giá kiểm tra ngày 14 tháng 9, 2026. Mức dưới đây là giá CometAPI hiện tại cho mỗi 1M token. Ví dụ dùng 100K token đầu vào và 10K token đầu ra, không có cache hit, thử lại, phí công cụ, thuế hay chiết khấu theo tài khoản. CometAPI liệt kê mức giảm 20% so với giá chính thức hiển thị cho các tuyến này; DeepSeek V4.1 Flash còn có thể áp dụng hệ số nhân 2× trong 01:00–04:00 và 06:00–10:00 UTC các ngày làm việc.
| Model | Input / 1M | Output / 1M | 100K input + 10K output |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.12 | $0.48 | $0.0168 |
| GLM 5.3 | $1.12 | $3.528 | $0.1473 |
| Qwen3.8-Max | $1.60 | $4.80 | $0.2080 |
| Kimi K3 | $2.40 | $12.00 | $0.3600 |
Ở mức cơ sở đã kiểm tra, DeepSeek V4.1 Flash là tuyến rẻ nhất trong so sánh này ở $0.0168 cho khối lượng ví dụ. Cửa sổ nhân đôi vào ngày làm việc sẽ nâng ví dụ đó lên $0.0336. Thứ hạng vẫn phụ thuộc thứ cấp vào tỷ lệ chấp nhận: yêu cầu rẻ hơn không phải là công việc rẻ hơn nếu nó tạo thêm bản vá lỗi, thử lại hoặc cần rà soát.
Một số đo sản xuất hữu ích là:
Chi phí trên mỗi tác vụ được chấp nhận = token mô hình + lời gọi công cụ + thử lại + chi tiêu fallback + chi phí rà soát của con người.
So sánh các LLM Trung Quốc qua một tích hợp CometAPI
CometAPI cung cấp cho bốn mô hình trong danh sách rút gọn một khóa API, một base URL tương thích OpenAI — https://api.cometapi.com/v1 — và một quy trình thanh toán. Điều đó giúp chạy cùng bộ khung lập trình-và-suy luận với mỗi tuyến mà không cần duy trì bốn tích hợp nhà cung cấp.
- Lấy một khóa API CometAPI.
- Đặt base URL tương thích OpenAI thành
https://api.cometapi.com/v1. - Giữ nguyên nhiệm vụ, bản chụp kho mã, bài kiểm thử chấp nhận và hình dạng yêu cầu trong khi chuyển giá trị model giữa
deepseek-v4.1-flash,kimi-k3,qwen3.8-maxvàglm-5.3. Ghi lại thiết lập suy luận riêng và hành vi công cụ theo từng kết quả.
Xử lý lỗi trong sản xuất với CometAPI
- 401 Unauthorized: xác nhận yêu cầu dùng khóa CometAPI và header Bearer.
- 404 Not Found: bao gồm
/v1trong base URL và sao chép chính xác model ID hiện tại từ danh mục. - 429 hoặc lỗi năng lực: dùng backoff luỹ thừa, giới hạn số lần thử lại và chuyển tuyến sang mô hình khác chỉ khi mô hình đó đã vượt qua cùng bài kiểm thử chấp nhận lập trình-và-suy luận.
- Chi phí bất ngờ: kiểm tra trường usage, mức nỗ lực suy luận, số lần thử lại, hành vi cache và các cửa sổ hệ số nhân theo ngày làm việc của DeepSeek V4.1 Flash.
- Tham số mô hình không hợp lệ: đừng giả định mọi mô hình “tương thích OpenAI” chấp nhận cùng thiết lập suy luận hoặc lấy mẫu. Ví dụ, Kimi K3 có tài liệu về hành vi lấy mẫu cố định và chế độ chỉ tư duy.
Khuyến nghị cuối cùng
Với hầu hết đội ngũ phát triển, DeepSeek V4.1 Flash là bài kiểm thử lập trình-và-suy luận tổng quát đầu tiên vì bản phát hành chính thức công bố kết quả mạnh ở terminal, kho mã và suy luận. Bổ sung Kimi K3 khi rủi ro chính là tính liên tục của tác tử chạy dài, Qwen3.8-Max khi nhiệm vụ kỹ thuật có bằng chứng tài liệu hoặc hình ảnh, và GLM 5.3 khi nhiệm vụ là phân tích bảo mật phòng thủ.
Nếu yêu cầu mua sắm là trọng số mở, DeepSeek V4.1 Flash có checkpoint đã công bố và giấy phép MIT. Hãy xem Kimi K3, Qwen3.8-Max và GLM 5.3 như các tuyến so sánh dạng dịch vụ trừ khi checkpoint và giấy phép chính xác bạn định triển khai được xác minh độc lập vào ngày công bố.
Câu hỏi thường gặp
LLM Trung Quốc nào tốt nhất cho lập trình?
Bắt đầu với DeepSeek V4.1 Flash cho đánh giá lập trình-và-suy luận rộng, Kimi K3 cho tác tử kho mã chạy dài, Qwen3.8-Max cho kỹ thuật đa phương tiện giàu bằng chứng, và GLM 5.3 cho rà soát bảo mật phòng thủ. Tuyến sản xuất tốt nhất là tuyến vượt qua các bài kiểm thử kho mã cố định của bạn với ít chỉnh sửa nhất.
Mô hình rẻ nhất trong danh sách rút gọn là gì?
Tính đến ngày 14 tháng 9, 2026, DeepSeek V4.1 Flash có mức giá cơ sở CometAPI thấp nhất trong so sánh này. Các hệ số nhân theo khung giờ ngày làm việc có thể thay đổi chi phí yêu cầu thực tế, vì vậy hãy kiểm tra trang mô hình trực tiếp trước khi triển khai.
Qwen3.8-Max có phải trọng số mở không?
Truy cập API dạng dịch vụ đã được xác nhận trên CometAPI, nhưng một checkpoint có thể tải xuống và giấy phép chưa được xác minh cho bài viết này vào ngày 26 tháng 8, 2026. Đừng gắn nhãn tự lưu trữ cho đến khi các hiện vật đó được công bố.
GLM 5.3 có phải trọng số mở không?
Một bản phát hành “trọng số mở” đã được công bố, trong khi trang CometAPI hiện tại vẫn ghi chú rằng hiện vật công khai đang được lên kế hoạch. Hãy coi nó là truy cập qua API và đưa tự lưu trữ vào danh sách theo dõi cho đến khi trọng số và giấy phép có thể kiểm chứng.
Mô hình nào hỗ trợ đầu vào hình ảnh hoặc video?
DeepSeek V4.1 Flash chấp nhận văn bản và hình ảnh, trong khi Qwen3.8-Max được liệt kê hỗ trợ văn bản, hình ảnh, PDF và video. Chỉ dùng các khả năng đó khi nhiệm vụ lập trình thực sự phụ thuộc vào bằng chứng hình ảnh hoặc tài liệu; hãy kiểm thử đúng tuyến CometAPI trước khi ghi vào tài liệu sản xuất.
Tôi có thể chuyển đổi mô hình mà không thay đổi hạ tầng không?
Thường là có. Giữ nguyên base URL và khóa API CometAPI, rồi thay đổi giá trị model. Kiểm thử lại tham số riêng của mô hình, tải trọng đa phương thức, điều khiển suy luận và hành vi công cụ trước khi lên sản xuất.
Sự khác biệt giữa mã nguồn mở và trọng số mở là gì?
Trọng số mở nghĩa là tham số đã huấn luyện có thể tải xuống theo một giấy phép xác định. Mã nguồn mở là tuyên bố rộng hơn có thể bao gồm mã huấn luyện, thông tin dữ liệu và khả năng tái lập. Hãy xác minh checkpoint và giấy phép thực tế thay vì dựa vào nhãn tiếp thị.