Ba phòng thí nghiệm đã phát hành các mẫu flagship trong vòng năm tuần kể từ khi ra mắt, và bảng xếp hạng đã không ngừng thay đổi kể từ đó. Qwen3.7-Max-Preview của Alibaba, GPT-5.5 của OpenAI và Claude Opus 4.7 của Anthropic hiện đang đứng đầu mọi điểm chuẩn quan trọng, và việc lựa chọn giữa chúng khó hơn vẻ bề ngoài. Một tiêu đề cứ liên tục được lan truyền: Qwen3.7-Max xếp hạng #1 trên Chỉ số Trí tuệ Phân tích Nhân tạo (Artificial Analysis Intelligence Index). Khẳng định đó là có thật, nhưng nó cần ngữ cảnh, và nó không giải quyết được câu hỏi bạn thực sự nên xây dựng trên mô hình nào.
Bảng so sánh này đặt cả ba mô hình cạnh nhau trên các tiêu chí về khả năng suy luận, mã hóa, cửa sổ ngữ cảnh, giá cả, tính khả dụng và độ trễ. Mọi con số ở đây đều được trích dẫn từ một nguồn cụ thể, vì thông tin tiếp thị của nhà cung cấp và các điểm chuẩn độc lập thường kể những câu chuyện khác nhau. Nếu bạn muốn tự mình kiểm tra sự khác biệt, bạn có thể chạy đồng thời API của cả ba mô hình trong Apidog, so sánh phản hồi, mức sử dụng token và độ trễ trong một không gian làm việc trước khi đưa ra quyết định.
Tóm tắt
Về trí tuệ điểm chuẩn thô, GPT-5.5 dẫn đầu với 60 điểm trên Chỉ số Trí tuệ Phân tích Nhân tạo, trong khi Qwen3.7-Max-Preview giữ vị trí #1 trên bảng xếp hạng tổng thể với 57 điểm và Claude Opus 4.7 cũng đạt 57 điểm. Về chất lượng ưu tiên của con người trên LM Arena, Claude Opus 4.7 giành chiến thắng. Đối với việc mã hóa trong thế giới thực, sự phân chia khá sát sao: GPT-5.5 đứng đầu SWE-bench Verified, Opus 4.7 dẫn đầu trên SWE-bench Pro khó hơn. Về ngân sách và tính mở, Qwen thắng về giá (với những lưu ý, vì nó chỉ ở dạng xem trước). Chọn GPT-5.5 cho công việc tác nhân hiệu quả token, Opus 4.7 cho kỹ thuật cơ sở mã lớn và chất lượng đàm thoại, và Qwen3.7-Max nếu chi phí và cửa sổ 1M token là quan trọng nhất.
Ba mô hình tổng quan
Trước khi đi vào các điểm chuẩn, đây là những gì mỗi mô hình thực sự là. Sự khác biệt về trạng thái phát hành cũng đủ để thay đổi cách bạn nên đọc từng điểm số.
Qwen3.7-Max-Preview
Qwen3.7-Max là mô hình suy luận hàng đầu của Alibaba, được xem trước vào giữa tháng 5 năm 2026 và công bố tại Hội nghị Đám mây Alibaba. Nó sử dụng khả năng suy nghĩ mở rộng, có cửa sổ ngữ cảnh 1.0M token, và được xây dựng ưu tiên cho mã hóa tác nhân, sử dụng công cụ và suy luận ngữ cảnh dài. Từ quan trọng ở đây là 'xem trước'. Tính đến cuối tháng 5 năm 2026, nó không có điểm cuối API công khai và không có trọng số mở; quyền truy cập thông qua Alibaba Cloud Model Studio và Qwen Studio.
Một điểm đáng chú ý: Alibaba đã tuyên bố Qwen3.7-Plus sẽ được phát hành dưới dạng mã nguồn mở trong khi Qwen3.7-Max vẫn là độc quyền. Đây là một sự thay đổi so với cách tiếp cận hoàn toàn mở trước đây của Qwen, và điều này quan trọng nếu tính mở là một phần trong quyết định của bạn.
GPT-5.5
GPT-5.5 là mô hình suy luận tập trung vào tác nhân của OpenAI, được phát hành vào ngày 23 tháng 4 năm 2026. Nó là một phản ứng trực tiếp đối với Claude Opus 4.7 và tập trung mạnh vào các quy trình làm việc tự động: sử dụng terminal, tác vụ trình duyệt và gọi công cụ. OpenAI phát hành nó với nhiều cấp độ nỗ lực (các số liệu Phân tích Nhân tạo công khai sử dụng biến thể xhigh), với cửa sổ ngữ cảnh 1M token trong API và cửa sổ nhỏ hơn 400K bên trong Codex. Nó hiện có sẵn rộng rãi thông qua API OpenAI.
Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7 là mô hình flagship hiện tại của Anthropic, được phát hành vào ngày 16 tháng 4 năm 2026 như một bản nâng cấp trực tiếp cho Opus 4.6. Anthropic định vị nó xoay quanh kỹ thuật phần mềm tiên tiến, đặc biệt là các tác vụ khó nhất trên các cơ sở mã lớn. Nó chạy suy luận thích ứng, có cửa sổ ngữ cảnh 1.0M token, và có sẵn rộng rãi thông qua API của Anthropic, Amazon Bedrock và Google Vertex AI. Trong ba mô hình, nó có lịch sử hoạt động sản xuất lâu nhất và có nhiều dữ liệu bình chọn độc lập nhất đằng sau điểm số của nó.
Điểm chuẩn về suy luận và trí tuệ
Đây là nơi xuất phát câu chuyện “Qwen #1”, vì vậy nó xứng đáng được đọc kỹ.
Chỉ số Trí tuệ Phân tích Nhân tạo
Chỉ số Trí tuệ Phân tích Nhân tạo là một điểm số tổng hợp được xây dựng từ trung bình có trọng số của mười bài đánh giá bao gồm suy luận, kiến thức, toán học và mã hóa. Dưới đây là vị trí của ba mô hình, theo Artificial Analysis tính đến cuối tháng 5 năm 2026:
- Qwen3.7-Max đạt 57 điểm, được liệt kê ở vị trí #1 trong số 218 mô hình trên bảng xếp hạng tổng thể.
- GPT-5.5 (xhigh) đạt 60 điểm, cao nhất trong ba mô hình.
- Claude Opus 4.7 (max) đạt 57 điểm, được liệt kê ở vị trí #3 trong lớp được theo dõi.
Vì vậy, cả hai nửa của tuyên bố phổ biến đều đúng về mặt kỹ thuật và hơi mâu thuẫn. Qwen3.7-Max thực sự giữ vị trí #1 tổng thể trên bảng xếp hạng Artificial Analysis. Nhưng GPT-5.5 lại có điểm chỉ số cao hơn là 60. Khoảng cách này xuất phát từ cách bảng xếp hạng xếp hạng các mô hình cùng cấp và cách Artificial Analysis nhóm các biến thể suy luận; một mô hình có thể đứng đầu danh sách tổng thể trong khi một mô hình khác lại có điểm số thô cao hơn trong một nhóm được theo dõi khác. Tóm tắt trung thực: GPT-5.5 có điểm trí tuệ đo được cao nhất, và Qwen3.7-Max đứng đầu bảng xếp hạng công khai. Hãy coi chúng như những người đồng dẫn đầu, với Opus 4.7 chỉ kém một chút trên chỉ số cụ thể này.
Thêm một lưu ý cho Qwen. Artificial Analysis ghi nhận rằng Qwen3.7-Max đã tạo ra 97 triệu token đầu ra trong quá trình đánh giá, cao hơn nhiều so với mức trung bình khoảng 26 triệu. Nó là một công cụ suy luận rất dài dòng. Sự dài dòng đó làm tăng chi phí token và độ trễ, và đây là một yếu tố thực sự khi bạn chuyển từ điểm chuẩn sang sản xuất.
Điểm Elo ưu tiên người dùng của LM Arena
Các điểm chuẩn đo lường tính chính xác trên các tác vụ cố định. LM Arena đo lường một điều khác: phản hồi nào mà con người thích hơn trong một cuộc so sánh mù. Bảng xếp hạng văn bản LM Arena hiện tại kể một câu chuyện khác so với Chỉ số Trí tuệ:
- Claude Opus 4.7 đạt khoảng 1.492 Elo, xếp hạng #4 tổng thể, với hơn 13.000 phiếu bầu.
- GPT-5.5 đạt khoảng 1.478 Elo, xếp hạng #11.
- Qwen3.7-Max-Preview đạt khoảng 1.475 Elo, xếp hạng #14, vẫn được đánh dấu là sơ bộ với dưới 4.000 phiếu bầu.
Sự đảo ngược này thật đáng kinh ngạc. Mô hình có điểm chuẩn cao nhất (GPT-5.5) không dẫn đầu về ưu tiên của con người, và mô hình xem trước (Qwen) có quá ít phiếu bầu để có kết quả ổn định. Opus 4.7 thắng ở đây, điều này phù hợp với mô hình rộng hơn rằng các mô hình Opus của Anthropic có xu hướng đứng đầu bảng xếp hạng văn bản, thị giác và tài liệu của LM Arena ngay cả khi chúng tụt hậu trên các điểm chuẩn học thuật. Nếu sản phẩm của bạn mang tính đàm thoại và chất lượng được đánh giá bởi người dùng chứ không phải bộ kiểm thử, thì khoảng cách đó rất đáng để cân nhắc kỹ lưỡng. Điểm Elo thay đổi khi phiếu bầu tích lũy, vì vậy hãy kiểm tra bảng trực tiếp trước khi trích dẫn bất kỳ con số nào.
Khả năng mã hóa
Cả ba phòng thí nghiệm đều tiếp thị các mô hình này như công cụ mã hóa, vì vậy các điểm chuẩn mã hóa rất quan trọng.
Trên SWE-bench Verified, bài kiểm tra tiêu chuẩn để giải quyết các vấn đề GitHub thực tế, GPT-5.5 đã giành vị trí dẫn đầu với 88,7%, với Claude Opus 4.7 bám sát phía sau ở mức 87,6%, theo dõi bảng xếp hạng SWE-bench từ tháng 5 năm 2026. Đó là một khoảng cách hẹp và cả hai con số đều xuất sắc.
Tình hình thay đổi trên các bài kiểm tra khó hơn. Trên SWE-bench Pro, sử dụng các tác vụ yêu cầu kéo (pull-request) từ kho lưu trữ thực khó hơn, Claude Opus 4.7 dẫn đầu ở mức khoảng 64% so với 59% của GPT-5.5. Opus 4.7 cũng có xu hướng hoạt động tốt hơn trên các tác vụ cần suy luận kiến trúc rộng lớn trên một cơ sở mã lớn. Ngược lại, GPT-5.5 thống trị các quy trình làm việc terminal và shell không giám sát, dẫn đầu Terminal-Bench 2.0 với một khoảng cách rộng, và nó hiệu quả hơn nhiều về token (báo cáo ít hơn khoảng 72% token đầu ra trên các tác vụ tương đương). Trong số mười điểm chuẩn mà cả hai nhà cung cấp báo cáo, các đánh giá độc lập cho thấy Opus 4.7 dẫn trước sáu điểm và GPT-5.5 dẫn trước bốn điểm.
Qwen3.7-Max-Preview là mô hình khó xác định hơn. Tính đến cuối tháng 5 năm 2026, nó có dữ liệu Arena Elo nhưng không có điểm chuẩn mã hóa tiêu chuẩn nào được công bố như SWE-bench. Nó xếp hạng #9 về Phần mềm & CNTT và #10 về Mã hóa trên bảng danh mục của LM Arena, điều này mạnh mẽ nhưng không thể thay thế cho một lần chạy SWE-bench có kiểm soát. Các mô hình cấp mã hóa của Qwen đã đạt điểm SWE-bench Verified trên 70% trong cùng dòng sản phẩm, vì vậy khả năng này là hợp lý; con số Max-Preview đơn giản là chưa được công bố. Đưa ra một con số SWE-bench của Qwen3.7-Max hôm nay sẽ là một phỏng đoán, vì vậy chúng tôi sẽ bỏ qua.
Lời khuyên thực tế cho việc mã hóa: GPT-5.5 cho tự động hóa dựa trên terminal và nhạy cảm về chi phí, Opus 4.7 cho kỹ thuật cơ sở mã lớn và các yêu cầu kéo (pull request) khó nhất. Nếu bạn đang so sánh các tác nhân mã hóa tích hợp IDE cụ thể, phân tích của chúng tôi về Cursor Composer 2.5 so với Opus 4.7 và GPT-5.5 sẽ đi sâu hơn vào quy trình làm việc đó.
Cửa sổ ngữ cảnh
Ngữ cảnh dài quyết định liệu bạn có thể đưa toàn bộ một kho lưu trữ, một bộ tài liệu dài hoặc một dấu vết tác nhân kéo dài nhiều giờ vào một lệnh gọi duy nhất hay không.
- Qwen3.7-Max: 1.0M token, theo Artificial Analysis.
- Claude Opus 4.7: 1.0M token, theo Artificial Analysis.
- GPT-5.5: 1M token trong API, mặc dù Artificial Analysis đo lường cửa sổ hiệu quả khoảng 922K; tích hợp Codex giới hạn ở 400K.
Đây gần như là một trận hòa ba chiều ở cấp độ tiêu đề. Cả ba đều cung cấp cho bạn khoảng một triệu token, đủ cho khoảng 1.500 trang văn bản. Sự khác biệt thực tế nằm ở các khía cạnh khác. Cửa sổ API của GPT-5.5 phù hợp với các mô hình khác, nhưng nếu bạn làm việc bên trong Codex, bạn sẽ nhận được ít hơn một nửa, vì vậy hãy kiểm tra bạn đang thực sự gọi bề mặt nào. Và một cửa sổ được quảng cáo dài không giống như khả năng gợi nhớ đáng tin cậy sâu vào cửa sổ đó; nếu độ chính xác ngữ cảnh dài là cốt lõi cho trường hợp sử dụng của bạn, hãy kiểm tra khả năng truy xuất ở độ sâu thay vì tin vào con số tiêu đề.
Giá cả
Chi phí là nơi so sánh trở nên không đồng đều, bởi vì một trong ba mô hình không có giá công bố.
Theo Artificial Analysis, GPT-5.5 (xhigh) có giá $5,00 cho mỗi triệu token đầu vào và $30,00 cho mỗi triệu token đầu ra, với đầu vào được lưu trữ là $0,50. Claude Opus 4.7 (max) có giá $6,25 cho mỗi triệu đầu vào và $25,00 cho mỗi triệu đầu ra, cũng với đầu vào được lưu trữ là $0,50. Vì vậy, Opus 4.7 rẻ hơn về đầu ra, GPT-5.5 rẻ hơn về đầu vào, và mô hình nào thắng hoàn toàn phụ thuộc vào tỷ lệ đầu vào-đầu ra của bạn. Các khối lượng công việc có lời nhắc dài, trả lời ngắn ưu tiên GPT-5.5; các khối lượng công việc nặng về tạo ra nội dung ưu tiên Opus 4.7.
Qwen3.7-Max-Preview chưa có giá API công bố tính đến cuối tháng 5 năm 2026. Để tham khảo, Qwen3.6-Max-Preview thế hệ trước có giá khoảng $1,30 cho mỗi triệu token đầu vào và $7,80 cho mỗi triệu token đầu ra thông qua Alibaba Cloud. Nếu Qwen3.7-Max có mức giá gần với khoảng đó, nó sẽ thấp hơn đáng kể so với cả hai mô hình của Mỹ. Đó là một kỳ vọng hợp lý, không phải là một mức giá được xác nhận, vì vậy hãy lập kế hoạch cẩn thận. Bất kể giá niêm yết là bao nhiêu, hãy nhớ đến tính dài dòng của Qwen: 97 triệu token trên một điểm chuẩn mà mức trung bình là 26 triệu có nghĩa là hóa đơn thực tế của bạn tăng nhanh hơn so với mức giá mỗi token gợi ý.
Nếu chi phí token là hạn chế chính của bạn, mô hình rẻ nhất trên giấy tờ không phải lúc nào cũng là rẻ nhất trong thực tế. Khối lượng đầu ra, bộ nhớ đệm và hành vi thử lại đều làm thay đổi con số. Hướng dẫn của chúng tôi về cách giảm chi phí token tác nhân từ CLI bao gồm các yếu tố quan trọng hơn bảng giá.
Tính khả dụng và tính mở
Danh mục này có một thứ hạng rõ ràng, và nó là yếu tố có nhiều khả năng nhất để loại trừ một mô hình.
GPT-5.5 hiện có sẵn rộng rãi thông qua API OpenAI và Codex. Độc quyền, không có trọng số, nhưng ổn định và sẵn sàng sản xuất.
Claude Opus 4.7 hiện có sẵn rộng rãi thông qua API của Anthropic, Amazon Bedrock và Google Vertex AI. Cũng là độc quyền, cũng sẵn sàng sản xuất, với phạm vi nền tảng đám mây rộng nhất trong ba mô hình.
Qwen3.7-Max-Preview chỉ ở dạng xem trước. Không có điểm cuối API công khai, không có trọng số mở, quyền truy cập bị giới hạn trong Alibaba Cloud Model Studio và Qwen Studio. Alibaba đã tuyên bố phiên bản Plus sẽ là mã nguồn mở trong khi Max vẫn đóng. Đối với một hệ thống sản xuất ngày nay, trạng thái xem trước là một rào cản thực sự; đối với việc đánh giá và lập kế hoạch lộ trình thì không sao. Nếu bạn muốn một con đường thực hành, hướng dẫn của chúng tôi về cách sử dụng API Qwen 3.7 bao gồm quyền truy cập hiện tại, và có một hướng dẫn riêng về cách sử dụng Qwen 3.7 miễn phí thông qua giao diện trò chuyện của Qwen trong khi API ổn định.
Tóm lại: GPT-5.5 và Opus 4.7 đều sẵn sàng để triển khai. Qwen3.7-Max thì chưa.
Độ trễ
Tốc độ quan trọng đối với bất kỳ thứ gì hướng tới người dùng hoặc đối với các vòng lặp tác nhân thực hiện nhiều lệnh gọi tuần tự.
Theo Artificial Analysis, Claude Opus 4.7 có thời gian tạo token đầu tiên khoảng 27 giây, và GPT-5.5 (xhigh) chậm hơn ở mức khoảng 101 giây. Về thông lượng đầu ra, GPT-5.5 tạo ra khoảng 65,9 token mỗi giây so với 49,4 của Opus 4.7. Hai điều cần lưu ý. Thứ nhất, đây là số liệu cho các cấp độ suy luận nỗ lực cao nhất; các biến thể nỗ lực thấp hơn của cả hai mô hình phản hồi nhanh hơn nhiều, và hầu hết các triển khai sản xuất không chạy ở mức nỗ lực tối đa. Thứ hai, GPT-5.5 khởi động chậm nhưng truyền dữ liệu nhanh sau khi bắt đầu, trong khi Opus 4.7 khởi động nhanh hơn nhưng truyền dữ liệu chậm hơn. Đối với giao diện trò chuyện, token đầu tiên nhanh hơn thường mang lại cảm giác tốt hơn; đối với việc tạo ra số lượng lớn, thông lượng thô sẽ thắng thế.
Qwen3.7-Max không có dữ liệu tốc độ hoặc độ trễ được công bố trên Artificial Analysis. Với con số dài dòng 97M token, hãy mong đợi thời gian từ đầu đến cuối lâu hơn đối với các lời nhắc nặng về suy luận, bất kể thông lượng thô, vì mô hình chỉ đơn giản là tạo ra nhiều token hơn để đưa ra câu trả lời.
Bảng so sánh đầy đủ
| Tiêu chí | Qwen3.7-Max-Preview | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| Nhà cung cấp | Alibaba | OpenAI | Anthropic |
| Phát hành | Xem trước, giữa tháng 5 năm 2026 | 23 tháng 4 năm 2026 | 16 tháng 4 năm 2026 |
| Chỉ số Trí tuệ AA | 57 (#1 / 218 tổng thể) | 60 (điểm cao nhất) | 57 (#3 trong cùng loại) |
| LM Arena text Elo | ~1.475 (#14, sơ bộ) | ~1.478 (#11) | ~1.492 (#4) |
| SWE-bench Verified | Chưa công bố | 88.7% | 87.6% |
| SWE-bench Pro | Chưa công bố | ~59% | ~64% |
| Cửa sổ ngữ cảnh | 1.0M token | 1M API / ~922K hiệu quả / 400K Codex | 1.0M token |
| Giá đầu vào (mỗi 1M) | Chưa công bố (Qwen3.6-Max: ~$1,30) | $5,00 | $6,25 |
| Giá đầu ra (mỗi 1M) | Chưa công bố (Qwen3.6-Max: ~$7,80) | $30,00 | $25,00 |
| Tốc độ đầu ra | Chưa công bố | ~65,9 tok/s | ~49,4 tok/s |
| Thời gian tạo token đầu tiên | Chưa công bố | ~101 s (xhigh) | ~27 s |
| Tính khả dụng | Chỉ xem trước (Model Studio / Qwen Studio) | Khả dụng chung (OpenAI API, Codex) | Khả dụng chung (Anthropic API, Bedrock, Vertex) |
| Trọng số mở | Không (Max độc quyền; Plus sẽ mở) | Không | Không |
| Mô hình suy luận | Có (suy nghĩ mở rộng) | Có (suy nghĩ mở rộng) | Có (suy luận thích ứng) |
Nguồn: Các trang mô hình của Artificial Analysis, bảng xếp hạng văn bản LM Arena, theo dõi bảng xếp hạng SWE-bench và các thông báo của nhà cung cấp, tất cả đều cập nhật tính đến cuối tháng 5 năm 2026. Các số liệu Qwen ở giai đoạn xem trước chưa được hoàn thiện; các con số điểm chuẩn và Elo luôn thay đổi, vì vậy hãy xác minh trên các bảng trực tiếp trước khi bạn trích dẫn chúng.
Các trường hợp sử dụng trong thực tế
Các điểm chuẩn mang tính tổng quát; khối lượng công việc của bạn là cụ thể. Dưới đây là cách ba mô hình hoạt động trong các công việc mà mọi người thực sự thực hiện.
Xây dựng một tác nhân mã hóa tự động
Bạn muốn một mô hình giải quyết các vấn đề GitHub, chạy lệnh terminal và duy trì trong ngân sách token qua các vòng lặp tác nhân dài. GPT-5.5 phù hợp nhất với điều này. Nó đứng đầu SWE-bench Verified, thống trị Terminal-Bench, và lợi thế hiệu quả token 72% của nó tăng lên qua hàng nghìn bước tác nhân. Opus 4.7 là một lựa chọn thay thế mạnh mẽ khi cơ sở mã lớn và suy luận kiến trúc quan trọng hơn thông lượng shell.
Tái cấu trúc một cơ sở mã cũ lớn
Ở đây, nhiệm vụ là suy luận trên hàng trăm tệp, giữ một mô hình tư duy rộng và tạo ra các thay đổi chất lượng PR. Claude Opus 4.7 dẫn đầu trên SWE-bench Pro và trên các tác vụ cơ sở mã rộng, và cửa sổ 1M token của nó cho phép bạn tải ngữ cảnh thực tế. Đây là trường hợp sử dụng mạnh nhất của nó.
Phân tích tài liệu dài và tổng hợp nghiên cứu
Việc cung cấp các hợp đồng dài, bài nghiên cứu hoặc bản ghi âm là một sự ngang ngửa. Cả ba đều cung cấp khoảng 1M token. Vị trí cao hơn của Opus 4.7 trên LM Arena cho thấy các bản tóm tắt rõ ràng hơn mà con người ưa thích; Qwen3.7-Max có cửa sổ tương đương và có thể sẽ có giá thấp hơn khi được định giá. Đối với một quy trình tài liệu sản xuất hiện nay, Opus 4.7 hoặc GPT-5.5; đối với một công cụ nội bộ nhạy cảm về chi phí mà quyền truy cập xem trước không sao, Qwen đáng để thử nghiệm.
Trò chuyện và trợ lý hướng tới khách hàng
Khi người dùng cuối đánh giá đầu ra, LM Arena Elo là tín hiệu phù hợp nhất. Opus 4.7 dẫn đầu trong ba mô hình về ưu tiên của con người, đây là chỉ số theo dõi trực tiếp nhất sự hài lòng của người dùng. GPT-5.5 là lựa chọn thứ hai tốt, đặc biệt là khi luồng dữ liệu nhanh hơn của nó cải thiện khả năng phản hồi được cảm nhận.
Khối lượng công việc lớn, nhạy cảm về chi phí
Đối với phân loại, trích xuất hoặc tạo số lượng lớn, nơi bạn xử lý hàng triệu token mỗi ngày, giá cả là yếu tố quyết định. Nếu Qwen3.7-Max được phát hành với mức giá gần với phiên bản tiền nhiệm, nó sẽ là lựa chọn rõ ràng. Cho đến khi API và giá cả được công bố công khai, GPT-5.5 (đầu vào rẻ hơn) hoặc Opus 4.7 (đầu ra rẻ hơn) sẽ thắng tùy thuộc vào hỗn hợp token của bạn. Dù bạn chọn mô hình nào, hãy xác thực chi phí thực tế cho mỗi yêu cầu thay vì tin vào bảng giá, vì khối lượng đầu ra thay đổi rất nhiều giữa các mô hình này.
Lựa chọn theo trường hợp sử dụng
Hướng dẫn quyết định nhanh chóng:
- Tốt nhất cho các tác nhân mã hóa và tự động hóa terminal: GPT-5.5. Điểm SWE-bench Verified cao nhất, hiệu suất terminal tốt nhất và hiệu quả token cao nhất với biên độ rộng.
- Tốt nhất cho kỹ thuật cơ sở mã lớn: Claude Opus 4.7. Dẫn đầu SWE-bench Pro và các tác vụ kiến trúc rộng, với cửa sổ 1M token đầy đủ.
- Tốt nhất cho sản phẩm đàm thoại và hướng tới người dùng: Claude Opus 4.7. Điểm Elo ưu tiên người dùng của LM Arena cao nhất trong ba mô hình.
- Tốt nhất cho trí tuệ điểm chuẩn thô: GPT-5.5. Điểm Chỉ số Trí tuệ Phân tích Nhân tạo cao nhất là 60.
- Tốt nhất cho ngân sách và ngữ cảnh dài (có lưu ý): Qwen3.7-Max-Preview. Cửa sổ 1M token và có thể giá thấp, nhưng nó chỉ ở dạng xem trước và chưa có API sản xuất.
- Mô hình đa năng tốt nhất hiện có: một cuộc cạnh tranh giữa GPT-5.5 và Opus 4.7; cả hai đều có sẵn rộng rãi, cả hai đều xuất sắc, và lựa chọn đúng đắn phụ thuộc vào việc bạn tối ưu hóa cho chi phí token hay chất lượng ưu tiên của con người.
Nếu có một đối thủ thứ tư thuộc về đánh giá của bạn, mô hình của Google cũng đáng xem xét. Chúng tôi đã đề cập riêng về Gemini 3.5 là gì, và có một bài so sánh trực tiếp Gemini 3.5 với GPT-5.5 và Opus 4.7 cho cuộc đối đầu ba chiều đó.
Cách tự mình kiểm tra cả ba mô hình
Các điểm chuẩn mang tính tổng quát; khối lượng công việc của bạn là cụ thể. Cách nhanh nhất để quyết định lựa chọn mô hình là gửi cùng một lời nhắc đến từng API và so sánh trực tiếp phản hồi, số lượng token và độ trễ.
Apidog giúp việc kiểm tra song song trở nên đơn giản. Tạo một yêu cầu cho điểm cuối trò chuyện của mỗi mô hình, đặt chúng vào một không gian làm việc chung và chạy chúng với cùng một đầu vào. Bạn có thể kiểm tra toàn bộ phản hồi, đo thời gian phản hồi và theo dõi mức sử dụng token ở một nơi thay vì phải quản lý ba bảng điều khiển hoặc tập lệnh riêng biệt. Lưu các yêu cầu dưới dạng một kịch bản kiểm tra có thể tái sử dụng và bạn có thể chạy lại so sánh mỗi khi một mô hình được cập nhật, điều này, với tốc độ cải tiến nhanh chóng của ba mô hình này, sẽ diễn ra thường xuyên. Tải xuống Apidog để thiết lập so sánh đa mô hình đầu tiên của bạn.
Kết luận
Không có người thắng cuộc duy nhất ở đây, và bất kỳ bài viết nào chỉ định một người thắng cuộc đều là sự đơn giản hóa quá mức. Những điểm rút ra trung thực:
- GPT-5.5 có trí tuệ điểm chuẩn cao nhất (60 trên Chỉ số Trí tuệ Phân tích Nhân tạo), đứng đầu SWE-bench Verified và là mô hình hiệu quả token nhất. Tốt nhất cho các tác nhân mã hóa và tự động hóa nhạy cảm về chi phí.
- Claude Opus 4.7 thắng về chất lượng ưu tiên người dùng trên LM Arena, dẫn đầu SWE-bench Pro khó hơn và có khả năng khả dụng trên đám mây rộng nhất. Tốt nhất cho kỹ thuật cơ sở mã lớn và sản phẩm hướng tới người dùng.
- Qwen3.7-Max-Preview giữ vị trí #1 trên bảng xếp hạng Artificial Analysis, tương đương với các mô hình khác về cửa sổ ngữ cảnh, và có thể sẽ là rẻ nhất khi được định giá. Nhưng hiện tại nó chỉ ở dạng xem trước, vì vậy nó là một ứng cử viên lộ trình, chứ chưa phải là một lựa chọn sản xuất.
- Tiêu đề “Qwen xếp hạng #1” là chính xác nhưng không đầy đủ: Qwen đứng đầu bảng xếp hạng tổng thể trong khi GPT-5.5 có điểm số thô cao hơn. Hãy đọc cả hai.
- Các con số điểm chuẩn và xếp hạng Elo thay đổi hàng tuần. Hãy xác minh với các bảng trực tiếp trước khi bạn cam kết.
Mô hình phù hợp là mô hình chiến thắng dựa trên các lời nhắc thực tế của bạn, sự kết hợp token của bạn và ngân sách độ trễ của bạn. Hãy kiểm tra cả ba mô hình với cùng một yêu cầu trong Apidog trước khi bạn quyết định; một buổi chiều thử nghiệm song song tốt hơn một tháng phỏng đoán từ các bảng xếp hạng.