Xếp hạng model AI
Model AI nào viết code giỏi nhất hiện nay?
Xếp theo điểm benchmark công khai về lập trình, cập nhật mỗi sáng (lần cuối 29/10/2026 05:27). Model có giá ở cột cuối dùng được ngay với một API key của AI-FAMING STORE.
Khách AI-FAMING STORE đang dùng nhiều
30 ngày qua · theo tỷ lệ lượt gọi
-
1
DeepSeek-V4.1-Flash Dùng nhiều nhất DeepSeek
100%lượt gọi
213 đ
Tỷ lệ trên tổng lượt gọi API của khách AI-FAMING STORE trong 30 ngày qua, không tính lượt gọi thử của quản trị. Giá là giá trung bình khi code, đồng / 1 triệu token.
Bảng xếp hạng
| # | Model | Điểm coding | Terminal-Bench | SciCode | WebDev | SWE-bench | Trí tuệ | Khách dùng | Giá / 1M token |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9 | GLM-5.3 Z AI · mức max · nguồn mở | 50,5 | 41,9% | 59% | #26 | 95,4% | 44,8 | — | — |
| 10 | MiMo-V2.6-Pro Xiaomi · nguồn mở | 47,8 | 34,8% | 60,9% | #24 | — | 46,3 | — | 315 đ |
| 11 | Step 5 Preview StepFun · nguồn mở | 46,1 | 33,3% | 58,9% | #41 | — | 43,7 | — | — |
| 16 | Ling 3.1 Flash InclusionAI · nguồn mở | 43,7 | 33,3% | 54,1% | — | — | 41,1 | — | — |
| 17 | GLM-5.3-Flash Z AI · nguồn mở | 42,2 | 32,8% | 51,6% | #31 | 92% | 41,8 | — | — |
| 20 | DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek · mức max · nguồn mở | 39,4 | 26,8% | 51,9% | #15 | — | 39,5 | 100% | 213 đ |
| 22 | Qwen3.8-Flash-Next Alibaba · nguồn mở | 38 | 25,3% | 50,6% | #23 | — | 39,8 | — | — |
| 23 | MiMo-V2.6-Flash Xiaomi · nguồn mở | 37 | 22,7% | 51,3% | #20 | — | 37,9 | — | 22,7 đ |
| 24 | Kimi K3 Kimi · mức max · nguồn mở | 36 | 12,6% | 59,5% | #17 | 93,4% | 43,6 | — | — |
| 26 | Muse Spark Open Meta · mức xhigh · nguồn mở | 33,2 | 8,1% | 58,4% | #54 | — | 38,9 | — | — |
| 27 | Qwen3.8 2.4T A95B Alibaba · nguồn mở | 32,6 | 11,1% | 54,1% | — | — | 39,9 | — | — |
| 28 | DeepSeek V4 Pro 0813 DeepSeek · mức max · nguồn mở | 32,5 | 14,1% | 51% | — | 96,4% | 36 | — | — |
| 33 | Qwen3.8 27B Alibaba · mức xhigh · nguồn mở | 26,1 | 5,6% | 46,6% | #33 | — | 33,7 | — | — |
| 34 | Beam 1.0 Reflection · nguồn mở | 25,8 | 3% | 48,5% | — | — | 30,3 | — | — |
| 35 | Inkling Small Thinking Machines · nguồn mở | 25,4 | 1% | 49,7% | #94 | 82,2% | 25,7 | — | — |
| 36 | MiniMax-M3 MiniMax · nguồn mở | 24,6 | 2% | 47,1% | #68 | 75% | 29,2 | — | — |
| 38 | Hy3 Tencent · nguồn mở | 24,6 | 0,5% | 48,6% | #63 | — | 25,3 | — | — |
| 39 | Kimi K2.7 Code Kimi · nguồn mở | 24,4 | 1% | 47,8% | #72 | 78,2% | 25,8 | — | — |
| 41 | Inkling Thinking Machines · mức xhigh · nguồn mở | 24 | 1% | 47% | #93 | 77,6% | 25 | — | — |
| 43 | Nemotron 3.5 Super VL NVIDIA · nguồn mở | 23,9 | 0% | 47,8% | — | — | 26,5 | — | — |
| 45 | Ring-2.6-1T InclusionAI · nguồn mở | 22,8 | 0,5% | 45% | — | — | 16,6 | — | — |
| 47 | Gemma 4 31B Google · mức reasoning · nguồn mở | 22,8 | 0% | 45,5% | #113 | — | 14,7 | — | — |
| 48 | Muse Glimmer Meta · mức high · nguồn mở | 22,7 | 0,5% | 44,9% | #120 | — | 17,5 | — | — |
| 49 | Qwen3.5 397B A17B Alibaba · mức reasoning · nguồn mở | 22,4 | 0% | 44,8% | #99 | — | 18,4 | — | — |
| 50 | K2 Horizon 375B A23B Institute of Foundation Models · nguồn mở | 22,2 | 1,5% | 42,9% | — | — | 30,5 | — | — |
| 51 | Ling-3.0-flash-VL InclusionAI · nguồn mở | 22,1 | 0% | 44,2% | — | — | 24,6 | — | — |
| 52 | Ling-3.0-flash-Fin InclusionAI · nguồn mở | 21,2 | 0% | 42,4% | — | — | 22,6 | — | — |
| 54 | Trinity Large Thinking Arcee AI · nguồn mở | 20,6 | 0,5% | 40,6% | #142 | — | 10,8 | — | — |
| 55 | A.X-K2 SK Telecom · nguồn mở | 20,5 | 0% | 41% | — | — | 21,5 | — | — |
| 56 | Nemotron 3 Ultra 550B A55B NVIDIA · mức reasoning · nguồn mở | 20,4 | 0,5% | 40,3% | — | — | 22,9 | — | — |
| 57 | Mistral Medium 3.5 Mistral · nguồn mở | 20,1 | 0% | 40,2% | #135 | 66,4% | 14,2 | — | — |
| 58 | K2 Horizon MoVA 36B A4B Institute of Foundation Models · nguồn mở | 20 | 0% | 40% | — | — | 25,3 | — | — |
| 59 | Qwen3.5 122B A10B Alibaba · mức reasoning · nguồn mở | 19,9 | 0% | 39,7% | #115 | — | 15,6 | — | — |
| 60 | Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B NVIDIA · nguồn mở | 19,9 | 0% | 39,7% | — | — | 21,4 | — | — |
| 61 | North Mini Code Cohere · nguồn mở | 19,6 | 0,5% | 38,8% | — | — | 9,9 | — | — |
| 62 | Command A+ Cohere · nguồn mở | 19,5 | 0,5% | 38,5% | — | — | 13,1 | — | — |
| 63 | gpt-oss-20b OpenAI · mức high · nguồn mở | 19,4 | 0% | 38,9% | — | — | 9 | — | — |
| 64 | Mistral Small 4 Mistral · mức reasoning · nguồn mở | 19,4 | 0% | 38,8% | — | — | 11,3 | — | — |
| 66 | Granite 4.2 30B IBM · nguồn mở | 18,9 | 0% | 37,8% | — | — | 12,7 | — | — |
| 67 | Qwen3.6 35B A3B Alibaba · mức reasoning · nguồn mở | 18,3 | 0% | 36,6% | — | — | 18,2 | — | — |
Cách xếp hạng
- Điểm coding = trung bình Terminal-Bench 4.0 và SciCode. Cả hai do Artificial Analysis chạy trên cùng một bộ khung cho mọi model nên so được với nhau. Mỗi model lấy mức suy nghĩ cho điểm cao nhất (ghi dưới tên model).
- Terminal-Bench 4.0: model làm việc như một agent trong terminal (cài đặt, sửa code, chạy lệnh, gỡ lỗi), gần với cách Claude Code hay Codex làm việc.
- SciCode: viết code giải bài toán khoa học nhiều bước.
- WebDev: hạng LMArena do người dùng thật bỏ phiếu khi so hai model làm cùng một trang web (trên 151 model). Số nhỏ là tốt.
- SWE-bench Verified: tỷ lệ sửa được lỗi thật lấy từ GitHub (Vals.ai). Nhiều model đời mới chưa được đo nên để trống.
- Trí tuệ (Artificial Analysis Intelligence Index): điểm tổng hợp nhiều bài kiểm tra, không riêng lập trình.
- Khách dùng: tỷ lệ lượt gọi API của khách AI-FAMING STORE dùng model đó trong 30 ngày qua (không tính lượt gọi thử của quản trị). Đây là số liệu dùng thật, không phải benchmark.
- Giá / 1M token: giá trung bình khi code ở AI-FAMING STORE (phần lớn là đọc cache), xem chi tiết ở Bảng giá.
- Benchmark chỉ là một góc nhìn: với dự án của bạn, hãy thử vài model trên chính codebase đó. AI-FAMING STORE không tự chạy các benchmark này; số liệu lấy nguyên từ nguồn bên dưới.
Nguồn: Artificial Analysis (17/10/2026) · LMArena WebDev (29/10/2026) · Vals.ai SWE-bench Verified (29/10/2026).