Chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phù hợp

Việc chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phù hợp phụ thuộc vào các nhiệm vụ, ngân sách và nhu cầu hiệu suất cụ thể của bạn như suy luận hoặc mã hóa. Các yếu tố chính bao gồm điểm chuẩn, chi phí, khung thời gian ngữ cảnh và các tùy chọn triển khai.

Tiêu chí lựa chọn

Đánh giá LLM dựa trên sự phù hợp của nhiệm vụ, chẳng hạn như mã hóa (điểm SWE-bench), toán học (AIME) hoặc lý luận chung (MMLU, LM Arena).
Xem xét độ trễ, chi phí trên mỗi triệu token, độ dài ngữ cảnh (ví dụ: 1 triệu + token cho các tài liệu dài) và các tính năng an toàn như ngăn ngừa ảo giác.
Kiểm tra dữ liệu của bạn thông qua điểm chuẩn theo chủ đề hoặc lời nhắc trong thế giới thực để phù hợp với các trường hợp sử dụng như chatbot hoặc phân tích.

LLM hàng đầu năm 2026

Các mô hình hàng đầu tính đến tháng 2 năm 2026 bao gồm Gemini 3 Pro (đứng đầu LM Arena ở mức 1490 Elo cho lý luận), GPT-5.2 (mạnh về tổng thể ở mức 9.4/10), Claude Opus 4.5 (dẫn đầu mã hóa) và Grok 4.1 (giá trị ở mức 3 đô la / triệu mã thông báo với sức mạnh thời gian thực).
Các tùy chọn mã nguồn mở như GLM-4.7 vượt trội trong mã (94,2% HumanEval) và toán học cho các nhu cầu nhạy cảm về chi phí.​