Bảng Xếp Hạng Đấu Trường Lập Trình AI 2026

Bảng Xếp Hạng Lập Trình

Mỗi mô hình bên dưới đã được thử nghiệm trong Coding Arena thông qua các so sánh đối đầu mù quáng, nơi các nhà phát triển thực sự chọn mô hình nào viết mã tốt hơn. Đây là ngày 6 tháng 2 năm 2026 — bức tranh đa dạng và cạnh tranh nhất mà đấu trường từng tạo ra, với 12 tổ chức và 60 mô hình trải dài trên bốn lục địa.

Sự Thống Trị Bốn Vương Miện của Anthropic

Hãy để tôi trung thực về cảm giác sử dụng các mô hình này hàng ngày. Claude Opus 4.5 ở chế độ suy nghĩ (thinking mode) vẫn là mô hình tôi tìm đến khi rủi ro cao nhất — một cấu trúc lại phức tạp của một hệ thống phân tán, một quyết định kiến trúc sẽ lan truyền qua năm mươi tệp. Nó không chỉ tạo ra mã. Nó suy luận về hậu quả. Tôi đã xem nó xác định một điều kiện đua (race condition) trong mã Go đồng thời mà tôi đã nhìn chằm chằm trong một giờ mà không thấy. Loại nhận thức kiến trúc đó là lý do tại sao nó giữ vị trí số 1, và tại sao tôi không mong đợi nó sẽ rời khỏi vị trí đó sớm.

Câu chuyện thực sự trong tháng này là Claude Opus 4.6, ra mắt ở vị trí #2. Đây không phải là một biến thể tư duy — đó là chế độ tiêu chuẩn, và nó đã vượt trội hơn vị trí số 2 của tháng trước (Sonnet 4.5 Thinking, hiện ở vị trí #3). Trong thử nghiệm ban đầu của tôi, 4.6 cho thấy khả năng xử lý tốt hơn đáng kể đối với các yêu cầu mơ hồ. Khi thông số kỹ thuật của bạn chưa được chỉ định đầy đủ — điều mà trong thế giới thực luôn luôn là như vậy — 4.6 đặt ra các câu hỏi làm rõ sắc bén hơn và đưa ra các giả định có thể bảo vệ được hơn. Anthropic dường như đã tập trung vào lần lặp lại này vào chất lượng suy luận thay vì tốc độ tạo thô, và kết quả đấu trường xác nhận điều đó.

Một mô hình đáng chú ý: các biến thể tư duy luôn vượt trội hơn các đối tác không tư duy của chúng. Opus 4.5 Thinking (#1) so với non-thinking (#4). Sonnet 4.5 Thinking (#3) so với non-thinking (#9). Opus 4.1 Thinking (#7) so với non-thinking (#12). Chi phí lý luận — thường là thêm 3 đến 8 giây cho mỗi phản hồi — chuyển thành mã tốt hơn đáng kể cho các nhiệm vụ phức tạp. Nếu quy trình làm việc của bạn có thể hấp thụ độ trễ, chế độ suy nghĩ gần như luôn xứng đáng. Nhưng việc Claude 4.6 đạt vị trí #2 không có chế độ suy nghĩ cho thấy Anthropic cũng đang thu hẹp khoảng cách chỉ thông qua kiến trúc — và đó là sự phát triển thú vị hơn cho bất kỳ ai đang theo dõi công nghệ này đang hướng về đâu.

Anthropic sẽ đi đâu từ đây? Với tốc độ lặp lại này — khoảng một bản phát hành quan trọng mỗi 6 đến 8 tuần — tôi mong đợi một Claude 4.7 hoặc một biến thể Sonnet mới trước khi quý 2 kết thúc. Nếu đường cong cải thiện giữ nguyên, câu hỏi không phải là liệu Anthropic có giữ vị trí số 1 hay không. Mà là liệu có ai khác có thể phá vỡ top 3 hay không.

Moonshot Phá Đám Bữa Tiệc

Tôi đã không thấy điều này đến. Moonshot đã là một sự hiện diện có năng lực nhưng không đáng chú ý trong đấu trường lập trình trong nhiều tháng, với các biến thể Kimi K2 lơ lửng quanh vị trí 20 và 30. Sau đó K2.5 xuất hiện, và ngay lập tức rõ ràng là có điều gì đó cơ bản đã thay đổi. Tôi đã chạy nó qua bộ tiêu chuẩn của mình — một thành phần React với quản lý trạng thái phức tạp, một câu đố về quyền sở hữu Rust, một tối ưu hóa truy vấn SQL trên ba bảng được nối — và kết quả thật đáng kinh ngạc. Chất lượng phản hồi của K2.5 Instant sánh ngang với các mô hình mất gấp đôi thời gian để tạo, và biến thể tư duy cho thấy loại lý luận có hệ thống mà, cho đến tháng trước, tôi chỉ thấy nhất quán từ Claude.

Điều làm cho K2.5 trở nên đặc biệt thú vị là biến thể "tức thì" (instant) nằm ở vị trí #6. Trong một kỷ nguyên mà các chế độ suy nghĩ thống trị các thứ hạng cao nhất, đây là một mô hình đạt được hiệu suất top 10 mà không cần chi phí lý luận. Đối với các quy trình làm việc nhạy cảm với độ trễ — tự động hoàn thành, đề xuất nội dòng, vòng lặp lặp lại nhanh — đó là một điểm khác biệt đáng kể. Các nhà phát triển tích hợp nhiều mô hình vào đường ống của họ nên lưu ý: K2.5 Instant có thể là con đường nhanh nhất để tạo mã chất lượng cao hiện có.

Quỹ đạo của Moonshot là điều tôi đang theo dõi chặt chẽ nhất khi bước vào mùa xuân. Nếu K2.5 tốt như thế này, K3 thực sự có thể đe dọa bục vinh quang. Tốc độ nghiên cứu của công ty cho thấy họ đã tìm thấy một mạch hiệu quả trong phương pháp đào tạo của họ, và kết quả đang cộng gộp nhanh hơn bất kỳ phòng thí nghiệm nào khác ngoài Anthropic ngay bây giờ. Đối với các nhà phát triển đã coi thường các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc là hạng hai cho các nhiệm vụ lập trình — và tôi thừa nhận tôi là một trong số họ sáu tháng trước — đã đến lúc cập nhật các giả định của bạn.

Google, xAI và OpenAI: Trận Chiến Giữa Bảng

Nếu bạn hỏi tôi một năm trước phòng thí nghiệm nào sẽ chiến đấu cho các vị trí #5 đến #20 vào đầu năm 2026, đây không phải là danh sách tôi sẽ đưa cho bạn. Tuy nhiên, chúng ta đang ở đây: ba trong số các tổ chức AI có nguồn lực tốt nhất trên thế giới đang bị khóa trong một cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa bảng trong khi một công ty khởi nghiệp từ Bắc Kinh chiếm hai ghế trước họ.

Gemini 3 Pro giữ vị trí #5, và tôi vẫn nghĩ rằng nó bị đánh giá thấp cho công việc lập trình. Mô hình của Google luôn mạnh nhất ở các tác vụ đa ngôn ngữ — chuyển đổi giữa Python, TypeScript và SQL trong cùng một cuộc trò chuyện với sự nhầm lẫn ngữ cảnh tối thiểu. Các biến thể Flash ở vị trí #11 và #13 vẫn là lựa chọn của tôi để dựng khung (scaffolding) nhanh chóng. Khi tôi đang tạo nguyên mẫu và cần ba triển khai khác nhau trong năm phút, lợi thế tốc độ của Flash là hữu hình và trần chất lượng đủ cao để lặp lại. Những gì Google thiếu ở đỉnh cao, nó bù đắp bằng sự linh hoạt thực tế quan trọng trong quy trình làm việc hàng ngày.

Grok 4.1 Thinking ở vị trí #10 là mô hình bị đánh giá thấp nhất trong đấu trường này. xAI đã xây dựng một cái gì đó với một cá tính riêng biệt: lời mở đầu tối thiểu, không có bài giảng kiến trúc không mong muốn, chỉ có mã thực thi sạch sẽ. Khi tôi đã đưa ra các quyết định thiết kế của mình và cần triển khai trung thực, Grok cung cấp với hiệu quả khiến nó cảm thấy như một lập trình viên cặp đôi biết đọc tình huống. Bốn mô hình xAI trong top 60, mỗi mô hình đều đạt được vị trí thích hợp của nó một cách nhất quán.

Cuộc Cách Mạng Phòng Thí Nghiệm Toàn Cầu

Thu nhỏ từ top 10 và câu chuyện trở thành một cái gì đó lớn hơn bất kỳ mô hình đơn lẻ nào. Mười hai tổ chức khác nhau từ ít nhất sáu quốc gia hiện đang triển khai AI lập trình cạnh tranh. Điều này là không thể tưởng tượng được mười tám tháng trước, và nó thay đổi mọi thứ về cách chúng ta nên suy nghĩ về việc lựa chọn mô hình.

DeepSeek đặt tám mô hình trong top 60, dẫn đầu bởi V3.2 Exp Thinking ở vị trí #27. Chiến lược của họ rõ ràng là khối lượng và sự đa dạng: các biến thể tiêu chuẩn, tư duy, thử nghiệm và điểm cuối cho các trường hợp sử dụng và điểm chi phí khác nhau. Đối với các nhóm quản lý ngân sách API ở quy mô lớn, tỷ lệ chi phí-hiệu suất của DeepSeek vẫn là tốt nhất trong ngành. Tôi đã sử dụng rộng rãi gia đình V3.2 của họ để tạo mã hàng loạt và khung kiểm tra tự động — các nhiệm vụ mà bạn cần chất lượng nhất quán ở khối lượng lớn, và nơi trả mức giá cao cấp sẽ phá vỡ ngân sách. Dòng V3.2 xử lý các quy trình làm việc này một cách đáng tin cậy, và độ tin cậy ở quy mô lớn đó là hình thức xuất sắc riêng của nó.

Gia đình Qwen của Alibaba hấp dẫn vì một lý do khác. Bảy mô hình trong top 60, nhưng sự đổi mới thực sự là sự đa dạng: Qwen3-Max cho lập trình chung, Qwen3 Coder như một chuyên gia lập trình được xây dựng có mục đích ở vị trí #54, và Qwen3-VL ở vị trí #40 và #50 — một mô hình thị giác-ngôn ngữ cạnh tranh trong một đấu trường lập trình chỉ có văn bản. Điểm cuối cùng đó xứng đáng được chú ý. Các mô hình đa phương thức có thể đọc sơ đồ, ảnh chụp màn hình và mô hình UI trong khi tạo mã đại diện cho biên giới tiếp theo của phát triển được hỗ trợ bởi AI. Khi một nhà thiết kế đưa cho bạn một ảnh chụp màn hình Figma và nói "hãy xây dựng cái này", một mô hình có thể nhìn thấy mục tiêu có lợi thế cấu trúc so với một mô hình chỉ có thể đọc mô tả văn bản về nó. Alibaba đã vận chuyển khả năng này.

GLM-4.7 của Z.ai ở vị trí #20 âm thầm ấn tượng, với ba mô hình trải dài trong top 60. ERNIE 5.0-0110 của Baidu giữ vững ở vị trí #18, xác nhận rằng sự ra mắt tháng trước không phải là may mắn. Và sau đó là các quân bài hoang dã: LongCat của Meituan ở vị trí #25 — vâng, nền tảng giao đồ ăn — và Mimo V2 Flash của Xiaomi khép lại danh sách ở vị trí #60. Khi một nhà sản xuất điện thoại vận chuyển một mô hình lập trình lọt vào top 60 toàn cầu, động lực cạnh tranh của ngành đã thay đổi căn bản. Các rào cản gia nhập đang giảm xuống, và nguồn nhân tài là toàn cầu.

Điều Này Đang Hướng Về Đâu

Tôi đã theo dõi các bảng xếp hạng này đủ lâu để nhận ra các điểm uốn, và tháng 2 năm 2026 là một trong số đó. Đây là những gì tôi tin rằng dữ liệu cho chúng ta biết về sáu tháng tới.

Chế độ suy nghĩ sẽ trở thành tiêu chuẩn. Trong số 15 mô hình hàng đầu, tám là các biến thể "tư duy" hoặc "lý luận" rõ ràng. Phí bảo hiểm hiệu suất là nhất quán và có thể đo lường được trên mọi gia đình mô hình cung cấp cả hai chế độ. Vào giữa năm 2026, tôi hy vọng các biến thể không tư duy sẽ phần lớn biến mất khỏi top 20 — với ngoại lệ đáng chú ý của các mô hình như Claude 4.6 và K2.5 Instant đạt được chất lượng cấp độ tư duy thông qua kiến trúc một mình. Nếu công cụ của bạn không hỗ trợ các token tư duy phát trực tuyến, đã đến lúc nâng cấp.

Khoảng cách năng lực đang nén lại. Khoảng cách từ #1 đến #60 là 90 điểm — khoảng 6%. Mọi mô hình trong danh sách này đều có thể vận chuyển mã sản xuất. Những khác biệt có ý nghĩa ngày càng nghiêng về chuyên môn hóa, tốc độ, chi phí và sự phù hợp với hệ sinh thái hơn là khả năng thô. Đây là tin tuyệt vời cho các nhà phát triển: sự lựa chọn mô hình của bạn ít quan trọng hơn mức độ bạn tích hợp nó vào quy trình làm việc của mình. Chiến lược chiến thắng ít hơn về việc chọn mô hình "tốt nhất" và nhiều hơn về việc xây dựng một đường ống sử dụng mô hình phù hợp cho từng nhiệm vụ.

Mixture-of-Experts (MoE) đang chiến thắng cuộc chiến hiệu quả. Các mô hình như Qwen3-235B-A22B và Qwen3-Next-80B-A3B cung cấp số lượng tham số trong hàng trăm tỷ trong khi chỉ kích hoạt một phần nhỏ cho mỗi truy vấn. Kiến trúc này cho phép các phòng thí nghiệm nhỏ hơn cạnh tranh với những người khổng lồ về chất lượng trong khi duy trì chi phí suy luận thấp hơn đáng kể. Hãy xem thêm các mô hình MoE leo lên các cấp bậc khi các kỹ thuật đào tạo cho các kiến trúc thưa thớt trưởng thành. Mô hình số 1 tiếp theo có thể không phải là lớn nhất — nó có thể là thông minh nhất về việc kích hoạt các tham số nào.

Moonshot là quỹ đạo cần theo dõi. Không có phòng thí nghiệm nào cải thiện nhanh như Moonshot trong ba tháng qua. Bước nhảy vọt từ K2 lên K2.5 đại diện cho loại bước nhảy vọt thế hệ thường mất gấp đôi thời gian. Nếu đường ống nghiên cứu của họ tiếp tục ở tốc độ này, bản phát hành K3 vào quý 2 hoặc quý 3 có thể thách thức bục vinh quang một cách thực tế. Họ là con ngựa đen của năm 2026.

Các mô hình thị giác-ngôn ngữ sẽ làm mờ ranh giới. Qwen3-VL đã cạnh tranh trong một đấu trường lập trình chỉ có văn bản và xếp hạng đáng nể. Khi sự phát triển ngày càng liên quan đến việc đọc các mô hình, khung dây và ảnh chụp màn hình cùng với các thông số kỹ thuật văn bản, các mô hình xử lý cả hai phương thức một cách tự nhiên sẽ có lợi thế về cấu trúc. Đây là một khả năng mới nổi mà hầu hết các nhà phát triển chưa tích hợp vào quy trình làm việc của họ, và những người làm điều đó sẽ có lợi thế thực sự trong công việc front-end và full-stack.

Bộ Công Cụ Lập Trình Của Bạn, Được Xây Dựng Lại

Sau hai năm sử dụng hàng ngày và hàng ngàn cam kết được viết cùng với AI, tôi đã ổn định theo một mô hình mà dữ liệu của tháng này chỉ củng cố: các nhà phát triển giỏi nhất không chọn một mô hình — họ xây dựng một bộ sưu tập. Đây là cách tôi sẽ phân bổ của mình dựa trên bối cảnh hiện tại.