# Benchmark AI model 2026: dải p50 và dải p95 rộng khác nhau trên cùng sáu model

> Benchmark AI model 2026 trên sáu model: dải p50 rộng 3,28 lần nhưng dải p95 rộng 4,60 lần và dải p99 rộng 4,09 lần, kèm số mẫu từng hàng.

- URL: https://wisa.vn/blog/benchmark-ai-model-2026
- Markdown: https://wisa.vn/blog/benchmark-ai-model-2026.md
- Ngôn ngữ: vi
- Loại: post
- Xuất bản: 2026-10-30T15:34:00.000Z
- Cập nhật: 2026-10-31T06:51:29Z
- Tác giả: Đội ngũ WinSell (Product)
- Thời gian đọc: ~6 phút
- Từ khoá: benchmark ai model 2026, dải p50 và p95, phân vị độ trễ 2026, số mẫu benchmark
- cluster: chon-va-so-sanh-model
- targetQuery: benchmark ai model 2026
- citations: OpenAI — tối ưu độ trễ (https://developers.openai.com/api/docs/guides/latency-optimization); Google — danh mục model Gemini (https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models); EleutherAI — lm-evaluation-harness (https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness); Wisa — chuyên mục Chọn và so sánh model (https://wisa.vn/blog/chu-de/chon-va-so-sanh-model)

---

Benchmark AI model 2026 ở đây là sáu hàng số đo, không phải một bảng xếp hạng. Dải p50 rộng 3,28 lần, dải p95 rộng 4,60 lần, dải p99 rộng 4,09 lần trên cùng sáu model, nên con số bạn trích phụ thuộc phân vị bạn đọc.

## p50 rộng 3,28 lần, p95 rộng 4,60 lần trên cùng sáu model

Sáu hàng số đo có p50 nằm giữa 7.998 ms và 26.226 ms. Đầu thấp là DeepSeek V4.1 Flash 1017 với p50 là 7.998 ms; đầu cao là GPT 6.1 SOL với p50 là 26.226 ms; 26.226 ÷ 7.998 = 3,28 lần.

Chuyển sang p95, cùng sáu model đó không giữ tỉ lệ ấy. p95 thấp nhất là 27.344 ms, thuộc Gemini 3.8 Flash; p95 cao nhất là 125.749 ms, thuộc GPT 6.1 SOL; 125.749 ÷ 27.344 = 4,60 lần. Dải hẹp ở giữa và dải rộng ở đuôi là hai hình dạng của cùng một tập dữ liệu, không phải hai phép đo khác nhau.

Điều này đổi cách bạn đọc một bảng xếp hạng. Bảng một cột thường chọn p50, và cột đó nén khoảng cách giữa model nhanh nhất với model chậm nhất xuống hơn ba lần. Đọc thêm một cột nữa, khoảng cách ấy thành 4,60 lần, và thứ hạng đổi ngay ở giữa bảng: Gemini 3.8 Flash đứng thứ ba về p50 nhưng đứng đầu về p95.

Một lưu ý về cách gọi tên. Cả ba dải đều nói về cùng một đại lượng là thời gian hoàn tất yêu cầu, chỉ khác chỗ bạn cắt tập mẫu. Vì vậy đừng cộng ba con số lại hay lấy trung bình ba tỉ lệ để ra một điểm tổng; ba dải trả lời ba câu hỏi khác nhau về cùng một tập dữ liệu.

## Bảng phân vị 2026 đo ngày 27/10/2026

| Model | n | p50 | p95 | p99 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 4.660 | 7.998 ms | 27.807 ms | 63.460 ms |
| Claude Sonnet 5.5 | 48 | 10.029 ms | 45.156 ms | 142.126 ms |
| Gemini 3.8 Flash | 6.051 | 10.181 ms | 27.344 ms | 59.922 ms |
| DeepSeek V4.1 Flash | 213 | 11.581 ms | 74.224 ms | 194.521 ms |
| Claude Opus 5.5 | 271 | 15.168 ms | 103.013 ms | 170.422 ms |
| GPT 6.1 SOL | 214 | 26.226 ms | 125.749 ms | 244.824 ms |

Bảng trên lấy từ số liệu đo tại gateway của Wisa, ghi trong cửa sổ 7 ngày kết thúc 27/10/2026, và không hàng nào lấy từ bảng công bố của nhà cung cấp. latency_ms là thời gian hoàn tất toàn bộ yêu cầu, không phải mốc byte đầu tiên, nên nó là toàn bộ thời gian bạn chờ. tokensPerSecond = output_tokens ÷ (latency_ms ÷ 1.000).

Bảng sắp theo p50 tăng dần, và chính thứ tự đó cho thấy cột p50 không giữ được thứ hạng khi bạn đi lên đuôi. Claude Sonnet 5.5 đứng thứ hai về p50 với 10.029 ms nhưng tụt xuống thứ ba về p95 với 45.156 ms, sau Gemini 3.8 Flash là 27.344 ms. Cách đọc từng mốc phân vị, kể cả khi hàng chỉ có vài chục mẫu, được tách riêng ở bài [độ trễ model AI](/blog/do-tre-model-ai).

## Đuôi p99 rộng 4,09 lần nói gì về cửa sổ 7 ngày

p99 thấp nhất là 59.922 ms, thuộc Gemini 3.8 Flash; p99 cao nhất là 244.824 ms, thuộc GPT 6.1 SOL; 244.824 ÷ 59.922 = 4,09 lần. Con số 244.824 ms tức khoảng 244,8 giây, và đó là mốc mà khoảng 1% số lượt vượt qua.

Đuôi là phần nhạy nhất với cách lấy mẫu. Ở một hàng có 214 mẫu, 1% chỉ là vài lượt, nên một ca chậm hiếm gặp đủ sức kéo p99 lên hoặc xuống rõ rệt giữa hai lần đo. Vì vậy đừng đọc p99 như một hằng số của model; hãy đọc nó như mức xấu nhất mà cửa sổ 7 ngày vừa ghi nhận.

Cũng nên để ý một chi tiết dễ đọc sai: dải p99 rộng 4,09 lần, hẹp hơn dải p95 là 4,60 lần, dù p99 luôn lớn hơn p95 ở từng hàng. Hai đại lượng đo hai thứ khác nhau. Độ rộng của dải nói các model cách nhau bao xa; độ lớn của từng mốc nói một lượt chậm kéo dài bao lâu.

## Con số 2026 nào còn đúng khi bạn tự đo lại?

p50 giữ được lâu nhất. Nếu lưu lượng của bạn giống lưu lượng gateway, tức prompt ngắn và đầu ra vài trăm token, p50 trong bảng là mốc so sánh hợp lý. Nếu prompt của bạn dài gấp nhiều lần, p50 của bạn sẽ cao hơn, và khoảng cách giữa các model có thể hẹp lại vì phần xử lý prompt chiếm tỉ trọng lớn hơn trong tổng thời gian.

p95 thì phụ thuộc giờ bạn chạy. Chạy batch qua đêm thường thấy p95 thấp hơn bảng; chạy đúng giờ cao điểm thường thấy cao hơn. Nếu bạn cần một con số để đưa vào cam kết dịch vụ, hãy tự đo tối thiểu 20 mẫu trên chính luồng đó, rồi so với bảng này để biết mình lệch bao nhiêu.

Toàn bộ số đo ở đây là độ trễ của một lần [inference](/tu-dien/inference) trọn vẹn, tính từ lúc gửi yêu cầu đến lúc nhận token cuối. Nếu hệ thống của bạn đo ở một mốc khác, hai con số sẽ không so được với nhau, kể cả khi cả hai đều đúng.

## 40 model không có số đo thì đọc bảng này thế nào

40 trong 46 model của danh mục không có hàng nào trong bảng. Ô trống không phải số 0 và cũng không phải dấu hiệu model chậm; nó chỉ có nghĩa là chưa đủ mẫu trong cửa sổ 7 ngày. Nếu bạn cần so một model nằm ngoài sáu hàng này, bạn phải tự đo trên luồng của mình, và cách so từng cặp ở từng phân vị được trình bày ở bài [so sánh benchmark các model AI](/blog/benchmark-ai-model-comparison).

Số mẫu cũng chênh nhau 126,06 lần giữa hàng lớn nhất và hàng nhỏ nhất. Con số đó không làm hàng nhỏ sai, nhưng nó làm hàng nhỏ kém ổn định, và cách đọc cột n được tách riêng ở bài [benchmark model AI](/blog/benchmark-model-ai). Danh mục đầy đủ để bạn đối chiếu nằm ở [chuyên mục chọn và so sánh model](/blog/chu-de/chon-va-so-sanh-model).

## Giới hạn của bảng này

Bài này không nói model nào nhanh nhất, vì câu đó không có một đáp án chung cho cả sáu hàng. Nó chỉ nói dải rộng bao nhiêu ở từng phân vị, và dải nào rộng hơn dải nào.

Bảng là ảnh chụp của một cửa sổ 7 ngày kết thúc 27/10/2026. Nếu bạn đọc lại sau vài tuần, hãy đo lại thay vì trích tiếp, vì đuôi đổi nhanh hơn phần thân khi lưu lượng đổi hình dạng. Lời khuyên trong bài cũng hết đúng khi danh mục thêm model mới chưa có mẫu, hoặc khi luồng của bạn khác hẳn luồng gateway ở độ dài prompt.

## Câu hỏi thường gặp
### Benchmark AI model 2026 của Wisa đo trong khoảng thời gian nào?

Cửa sổ 7 ngày kết thúc ngày 27/10/2026. Bảng chỉ nhận model có tối thiểu 20 mẫu trong cửa sổ đó, nên con số 2026 ở đây là ảnh chụp cuối tháng 10 chứ không phải trung bình cả năm.

### Dải p50 và dải p95 rộng khác nhau bao nhiêu lần?

Dải p50 rộng 3,28 lần còn dải p95 rộng 4,60 lần, và dải p99 rộng 4,09 lần. Đuôi phân tán rộng hơn phần thân, nên một bảng chỉ có cột p50 sẽ nén khoảng cách giữa các model xuống.

### Model nào có p50 thấp nhất trong sáu model đã đo?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 với p50 là 7.998 ms trên 4.660 mẫu. Câu đó chỉ đúng cho p50; ở p95 model này là 27.807 ms, còn Gemini 3.8 Flash có p95 là 27.344 ms.

### Vì sao p99 lại quan trọng hơn p50 khi chạy tự động?

Vì job tự động không có người ngồi chờ để bấm chạy lại, nên lượt chậm nhất trong 100 lượt là lượt làm hỏng cả pipeline. p99 của GPT 6.1 SOL là 244.824 ms, tức khoảng 244,8 giây, nên mức timeout phải tính cả mốc đó.

### Bảng này có đại diện cho cả 46 model không?

Không. Chỉ 6 trong 46 model có số đo, 40 model còn lại không có hàng nào. Ô trống không có nghĩa là model nhanh hay chậm, chỉ có nghĩa là chưa đủ mẫu trong cửa sổ 7 ngày.

---

## Đường dẫn cho agent
- Bản HTML: https://wisa.vn/blog/benchmark-ai-model-2026
- Mục lục Blog: https://wisa.vn/blog (markdown: https://wisa.vn/blog.md)
- Bản đồ site cho LLM: https://wisa.vn/llms.txt
- Toàn văn nội dung: https://wisa.vn/llms-full.txt
- Dữ liệu sản phẩm và bảng giá: https://wisa.vn/facts.json
- Sitemap: https://wisa.vn/sitemap.xml
- Quy tắc crawl: https://wisa.vn/robots.txt