Trong hai năm qua, câu hỏi “mô hình lập trình tốt nhất là gì?” thường dẫn đến cùng một lựa chọn: dùng GPT, Claude hoặc Gemini, trả phí theo token và chấp nhận trọng số bị khóa trong hạ tầng của nhà cung cấp. Năm 2026, lựa chọn đó rộng hơn. Một loạt phòng thí nghiệm Trung Quốc đang phát hành các mô hình lập trình tiệm cận nhóm tiên phong, với trọng số mở hoặc giá API rất thấp, khiến bài toán chọn mô hình cho coding agent thay đổi đáng kể.
MiniMax M3 ra mắt ngày 1 tháng 6 năm 2026 và là tín hiệu rõ nhất cho xu hướng này. Mô hình này được định vị cho lập trình và tác vụ agentic, có cửa sổ ngữ cảnh 1.000.000 token, khả năng đa phương thức gốc và kế hoạch công bố trọng số. Cùng với DeepSeek V4-Pro và Qwen 3.7 của Alibaba, bạn hiện có nhiều lựa chọn thực tế hơn nếu cần chi phí thấp, trọng số mở hoặc giảm phụ thuộc nhà cung cấp.
Ba mô hình cần theo dõi
MiniMax M3
MiniMax M3 là mô hình mới nhất trong nhóm này. MiniMax định vị M3 là mô hình lập trình tiên phong với:
- Cửa sổ ngữ cảnh 1M token
- Khả năng đa phương thức gốc: hình ảnh, video và tác vụ sử dụng máy tính
- Chế độ suy luận/tư duy
- Kiến trúc MSA mới
- Trọng số mở và báo cáo kỹ thuật dự kiến công bố trong khoảng 10 ngày kể từ khi ra mắt
MiniMax chưa tiết lộ số lượng tham số. Bạn có thể xem thêm trong bài MiniMax M3 là gì.
DeepSeek V4-Pro
DeepSeek V4-Pro là lựa chọn mạnh về suy luận và lập trình. Đây là mô hình “thinking model”: trước câu trả lời cuối cùng, nó có thể trả về trường reasoning_content, giúp theo dõi phụ thuộc phức tạp giữa nhiều tệp.
Điểm đáng chú ý:
- Có lịch sử phát hành trọng số mở trên các dòng R1 và V3
- Có biến thể V4-Flash rẻ hơn, không có chế độ thinking
- Giá API rất thấp so với các mô hình tiên phong phương Tây
- Phù hợp với tác vụ refactor, đổi tên, thay đổi chữ ký hàm hoặc xử lý dependency nhiều tệp
Trang chính thức: deepseek.com
Qwen 3.7
Qwen 3.7 là dòng chủ lực của Alibaba, dẫn đầu bởi Qwen3.7-Max-Preview. Mô hình này tập trung vào suy luận, cửa sổ ngữ cảnh 1M token và tác vụ agent dài hạn.
Lưu ý quan trọng: tại thời điểm ra mắt giữa tháng 5 năm 2026, Qwen3.7-Max là mô hình độc quyền, trọng số đóng. Alibaba có lịch sử mã nguồn mở các cấp thấp hơn của dòng Qwen, nhưng trọng số mở cho Qwen 3.7 chưa được phát hành.
Xem thêm:
Bảng thông số kỹ thuật
| Thông số | MiniMax M3 | DeepSeek V4-Pro | Qwen3.7-Max-Preview |
|---|---|---|---|
| Nhà cung cấp | MiniMax | DeepSeek | Alibaba / Qwen |
| Ra mắt | 1 tháng 6, 2026 | 2026 | Tháng 5 2026, bản xem trước |
| Trọng số mở | Có, trọng số dự kiến trong khoảng 10 ngày | Có thành tích phát hành trọng số mở trên R1/V3 | Chưa, sản phẩm chủ lực hiện là trọng số đóng |
| Cửa sổ ngữ cảnh | 1.000.000 token | Không nêu ở đây | 1.000.000 token |
| Đa phương thức | Có: hình ảnh, video, sử dụng máy tính | Không, tập trung văn bản và suy luận | Tập trung văn bản và suy luận |
| Chế độ suy luận/tư duy | Có | Có, qua reasoning_content
|
Có, suy nghĩ mở rộng |
| Số lượng tham số | Chưa tiết lộ | Không nêu ở đây | Không nêu ở đây |
| Kiến trúc | MSA | Không nêu ở đây | Không nêu ở đây |
Nếu trọng số mở là yêu cầu bắt buộc, lựa chọn của bạn thu hẹp rất nhanh. MiniMax M3 đã cam kết công bố trọng số và báo cáo kỹ thuật. DeepSeek có lịch sử phát hành trọng số mở. Qwen3.7-Max hiện vẫn đóng.
Năng lực lập trình và agent
Dữ liệu benchmark giữa ba mô hình chưa hoàn toàn đồng nhất, nên không nên so sánh trực tiếp từng ô nếu chúng không được đo cùng chuẩn.
MiniMax M3 là mô hình có nhiều benchmark coding/agent được công bố rõ nhất khi ra mắt. Các số liệu dưới đây là do MiniMax báo cáo, nên nên xem như tuyên bố của nhà cung cấp cho đến khi có kết quả tái lập độc lập.
| Benchmark do MiniMax báo cáo | MiniMax M3 |
|---|---|
| SWE-Bench Pro | 59.0% |
| Terminal-Bench 2.1 | 66.0% |
| SWE-fficiency | 34.8% |
| KernelBench Hard | 28.8% |
| MCP Atlas | 74.2% |
| PostTrainBench | 0.37 |
| SVG-Bench | Báo cáo cao hơn Opus 4.7 |
| OmniDocBench | Báo cáo cao hơn Gemini 3.1 Pro |
| Claw-Eval | Báo cáo cao nhất trong bộ của nó |
Các benchmark như SWE-Bench Pro và Terminal-Bench đo tác vụ kỹ thuật phần mềm thực tế: sửa issue GitHub, làm việc trong terminal, xử lý repo. MCP Atlas đo khả năng dùng công cụ và điều phối agent.
Bạn có thể tham khảo thêm bảng xếp hạng SWE-Bench.
Với DeepSeek V4-Pro và Qwen 3.7, chưa có bộ số liệu coding-agent cùng định dạng để so sánh trực tiếp. Những điểm đã được ghi nhận:
- DeepSeek V4-Pro đạt năng lực lập trình gần GPT-5.5 trong một số so sánh bên thứ ba, với chi phí thấp hơn nhiều. Lợi thế thực tế là chuỗi suy luận: trong các tác vụ refactor nhiều tệp, đổi tên hoặc thay đổi chữ ký hàm, bước suy nghĩ giúp mô hình bắt dependency tốt hơn so với mô hình chỉ completion phẳng. Xem thêm cách sử dụng DeepSeek V4-Pro với Cursor.
- Qwen 3.7 đạt 57 điểm trên Artificial Analysis Intelligence Index, một chỉ số tổng hợp gồm suy luận, kiến thức, toán học và lập trình. Mô hình cũng được báo cáo khoảng 1.475 Elo trên LM Arena và nằm trong top 10 ở hạng mục lập trình.
Cách đọc thực dụng:
- Chọn MiniMax M3 nếu bạn cần benchmark coding-agent được công bố rõ ràng.
- Chọn DeepSeek V4-Pro nếu bạn cần suy luận tốt trên code phức tạp với chi phí API thấp.
- Chọn Qwen3.7-Max nếu bạn ưu tiên điểm tổng hợp công khai và chấp nhận dùng API đóng.
Một so sánh rộng hơn về Qwen có trong Qwen 3.7 so với GPT-5.5 so với Opus 4.7.
Cửa sổ ngữ cảnh và chi phí ngữ cảnh dài
MiniMax M3 và Qwen3.7-Max đều quảng cáo cửa sổ ngữ cảnh 1.000.000 token. Ngữ cảnh của DeepSeek V4-Pro không được nêu trong bài này.
Một triệu token tương đương khoảng 700.000 đến 750.000 từ. Về mặt thực tế, mức này đủ để chứa:
- Một repo kích thước trung bình
- Một chồng PDF dài
- Nhiều tháng hội thoại
- Tài liệu thiết kế, issue, log và code trong cùng một request
Nhưng cửa sổ lớn không tự động đồng nghĩa với chất lượng tốt hơn. Có hai điểm cần kiểm tra khi triển khai:
Độ tin cậy khi gần đầy context
Mô hình có thể suy luận kém ổn định hơn khi cửa sổ gần đầy. Hãy tự test với dữ liệu thật của bạn.Chi phí token
Mỗi token đầu vào đều được tính phí. Prompt 1M token có thể đắt nếu bạn gửi lặp lại nhiều lần.
MiniMax cho biết kiến trúc MSA được thiết kế cho hiệu quả ngữ cảnh dài. API của M3 có mức giá tiêu chuẩn cho đầu vào đến 512K token và mức giá ngữ cảnh dài riêng khi vượt ngưỡng đó. Điều này phản ánh một thực tế chung: long context là tầng sử dụng cao cấp.
Các chiến thuật nên áp dụng khi dùng coding agent:
- Chỉ đưa vào các tệp liên quan thay vì toàn bộ repo
- Tóm tắt log dài trước khi gửi vào model
- Tách tác vụ thành nhiều bước nếu không cần full context
- Cache kết quả phân tích repo
- Dùng retrieval cho thông tin ít khi cần truy cập toàn cục
Xem thêm cách giảm chi phí token tác nhân.
Giá cả và khả năng tiếp cận
Giá là lý do các mô hình này đáng được đưa vào pipeline. Cùng một workload coding-agent có thể tốn rất nhiều tiền trên mô hình chủ lực phương Tây, nhưng rẻ hơn đáng kể với một số mô hình Trung Quốc. Bối cảnh rộng hơn được trình bày trong cuộc chiến giá LLM Trung Quốc 2026.
DeepSeek V4-Pro có bảng giá rõ nhất trong ba mô hình.
| Loại token | Giá DeepSeek V4-Pro trên 1M token |
|---|---|
| Đầu vào, cache miss | $0.435 |
| Đầu vào, cache hit | $0.003625 |
| Đầu ra | $0.87 |
Mức giá đầu ra này xấp xỉ 1/34 chi phí đầu ra của GPT-5.5. Biến thể V4-Flash không có thinking còn rẻ hơn, ở mức 0.14 / 0.28 đô la cho mỗi triệu token đầu vào/đầu ra.
MiniMax M3 bán gói token theo tháng:
- Plus: 20 đô la
- Max: 50 đô la
- Ultra: 120 đô la
API của M3 dùng mức giá tiêu chuẩn cho đầu vào đến 512K token và mức giá long-context trên ngưỡng đó. MiniMax chưa công bố một mức giá cố định trên mỗi token trong nội dung được nêu ở đây, nên không nên tự suy diễn. Xem thêm cách sử dụng API MiniMax M3.
Qwen 3.7 được tính phí theo token qua Alibaba Cloud. Vì đây là mô hình preview, giá có thể thay đổi, nên cách an toàn là kiểm tra tài liệu Alibaba Cloud tại thời điểm tích hợp.
Về khả năng tiếp cận:
- MiniMax M3 và DeepSeek có lợi thế nếu bạn cần tự host hoặc giảm lock-in.
- Qwen3.7-Max hiện không thể tự host vì trọng số chủ lực chưa được công bố.
- Nếu workload lớn và ổn định, trọng số mở có thể giảm chi phí dài hạn vì bạn trả cho phần cứng thay vì từng token API.
Nên chọn mô hình nào?
| Ưu tiên | Phù hợp nhất | Lý do |
|---|---|---|
| Coding agent với benchmark được công bố | MiniMax M3 | Có số liệu SWE-Bench Pro, Terminal-Bench và MCP Atlas khi ra mắt, dù là do nhà cung cấp báo cáo |
| Đầu vào đa phương thức | MiniMax M3 | Hỗ trợ hình ảnh, video và tác vụ sử dụng máy tính |
| Chi phí thấp cho lưu lượng API lớn | DeepSeek V4-Pro | Giá đầu ra khoảng $0.87/1M token, có cache-hit pricing và biến thể Flash rẻ hơn |
| Refactor code nhiều tệp | DeepSeek V4-Pro |
reasoning_content giúp theo dõi dependency phức tạp |
| Điểm tổng hợp công khai cao | Qwen3.7-Max | Đạt 57 điểm trên Artificial Analysis Intelligence Index khi ra mắt |
| Agent chạy chuỗi tác vụ dài | Qwen3.7-Max hoặc MiniMax M3 | Cả hai đều nhấn mạnh khả năng xử lý tác vụ dài và dùng công cụ |
| Tự host / giảm vendor lock-in | MiniMax M3 hoặc DeepSeek V4-Pro | Hai mô hình này có hướng trọng số mở; Qwen3.7-Max hiện đóng |
Cách ra quyết định nhanh:
- Nếu bạn cần trọng số mở và benchmark coding-agent rõ ràng: thử MiniMax M3 trước.
- Nếu bạn tối ưu chi phí API: thử DeepSeek V4-Pro trước.
- Nếu bạn muốn mô hình có điểm tổng hợp công khai cao và chấp nhận API hosted: thử Qwen3.7-Max.
- Nếu bạn xây agent production: benchmark cả ba bằng cùng prompt, cùng repo, cùng test case.
Cách tự benchmark ba mô hình
Bảng xếp hạng chỉ cho biết mô hình hoạt động thế nào trên tác vụ của người khác. Với coding agent, bạn nên test trên repo, bug, log và workflow thật của mình.
Một quy trình tối thiểu:
-
Chọn 10 đến 30 tác vụ đại diện:
- Sửa bug
- Refactor nhiều tệp
- Viết test
- Tối ưu truy vấn
- Giải thích lỗi CI
- Tạo patch từ issue
-
Chuẩn hóa prompt:
- Cùng system prompt
- Cùng format đầu ra
- Cùng giới hạn tool call
- Cùng dữ liệu context
Gửi cùng bộ request đến MiniMax M3, DeepSeek V4-Pro và Qwen3.7-Max.
-
Chấm điểm theo tiêu chí kỹ thuật:
- Patch có chạy test không?
- Có sửa đúng bug không?
- Có tạo regression không?
- Có gọi tool đúng schema không?
- Chi phí mỗi tác vụ là bao nhiêu?
- Latency có phù hợp không?
Lưu output tốt làm golden response để kiểm tra drift khi thay prompt hoặc đổi model.
Bạn có thể làm việc này bằng Apidog. Tạo một project với ba environment, mỗi environment trỏ đến một API model, rồi import schema Chat Completion tương thích OpenAI mà từng model sử dụng.
Trong Apidog, bạn có thể:
- Gửi cùng một loạt prompt đến M3, V4-Pro và Qwen3.7-Max
- So sánh response cạnh nhau
- Lưu golden response để replay khi prompt thay đổi
- Xác thực
tool_callsvàreasoning_contentbằng JSON Schema - Phát hiện sớm lỗi format trước khi agent production bị hỏng
Tải xuống Apidog, tạo ba environment cho ba endpoint model và chạy bộ test prompt của bạn. Nếu đang bắt đầu với M3, xem cách sử dụng API MiniMax M3.
FAQ
Mô hình lập trình trọng số mở nào tốt nhất hiện nay trong năm 2026?
Nếu xét bằng chứng coding-agent được công bố khi ra mắt, MiniMax M3 đang nổi bật nhờ các số liệu như SWE-Bench Pro 59.0% và Terminal-Bench 2.1 66.0%, do nhà cung cấp báo cáo.
DeepSeek V4-Pro là lựa chọn mạnh nếu bạn ưu tiên chi phí và suy luận trên code phức tạp. Qwen3.7-Max có điểm tổng hợp công khai cao nhưng hiện chưa phải trọng số mở.
Câu trả lời thực tế: hãy chạy benchmark trên workload của bạn trước khi chọn.
Cả ba có thực sự là trọng số mở không?
Chưa.
- MiniMax M3 được công bố là trọng số mở, với trọng số và báo cáo kỹ thuật dự kiến trong khoảng 10 ngày kể từ ngày 1 tháng 6 năm 2026.
- DeepSeek có lịch sử phát hành trọng số mở trên R1 và V3.
- Qwen3.7-Max-Preview hiện là mô hình độc quyền, trọng số đóng.
Xem thêm Qwen 3.7 là gì.
Mô hình nào có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất?
MiniMax M3 và Qwen3.7-Max đều quảng cáo cửa sổ 1.000.000 token, tương đương khoảng 700.000 đến 750.000 từ. Ngữ cảnh của DeepSeek V4-Pro không được nêu trong bài này.
Hãy nhớ: context lớn là giới hạn tối đa, không phải đảm bảo mô hình sẽ nhớ và suy luận hoàn hảo trên toàn bộ nội dung.
Mô hình nào rẻ nhất để chạy?
Theo giá token được công bố trong bài này, DeepSeek V4-Pro là lựa chọn rẻ nhất: khoảng $0.87 cho mỗi triệu token đầu ra, với V4-Flash còn rẻ hơn ở mức 0.14 / 0.28 đô la cho mỗi triệu token đầu vào/đầu ra.
MiniMax M3 dùng gói token hàng tháng. Qwen3.7-Max tính phí qua Alibaba Cloud. Nếu tự host được mô hình trọng số mở, chi phí biên của bạn chuyển từ token API sang phần cứng.
Xem thêm cuộc chiến giá LLM Trung Quốc 2026.
MiniMax M3 có tốt hơn DeepSeek V4-Pro về lập trình không?
Chưa thể kết luận trực tiếp. M3 đã công bố các kết quả SWE-Bench Pro và Terminal-Bench khi ra mắt, còn DeepSeek chưa công bố cùng bộ tác vụ theo cùng định dạng trong nội dung này.
Lợi thế của M3 là benchmark coding-agent rõ ràng và đa phương thức. Lợi thế của DeepSeek là chi phí thấp và chuỗi suy luận mạnh cho refactor nhiều tệp.
Bài test công bằng nhất là chạy cùng prompt trên cùng repo của bạn với cả ba model.
Tóm tắt
Ba mô hình này phục vụ các ưu tiên khác nhau:
- Chọn MiniMax M3 nếu bạn cần benchmark coding-agent được công bố, context 1M và đa phương thức.
- Chọn DeepSeek V4-Pro nếu bạn cần chi phí thấp và suy luận tốt trên tác vụ code phức tạp.
- Chọn Qwen3.7-Max nếu bạn muốn điểm tổng hợp công khai cao và chấp nhận dùng API hosted, không tự host.
Benchmark sẽ tiếp tục thay đổi, và một số số liệu của M3 vẫn là do nhà cung cấp báo cáo. Cách bền vững nhất là chạy cùng prompt qua cả ba API trong một project Apidog, theo dõi chất lượng đầu ra, schema tool call, latency và chi phí, rồi để workload thật quyết định mô hình thắng.
Top comments (0)