Model
.ai
theo dõi các mô hình AI mở
Claude Opus 4.1
Anthropic | ngữ cảnh 200.000 token | $15.00/M đầu vào, $75.00/M đầu ra. Claude Opus 4.1 là phiên bản cập nhật của mô hình chủ lực Anthropic, cung cấp hiệu suất cải thiện trong lập trình, suy luận và nhiệm vụ tác nhân. Nó đạt 74.5% trên SWE-bench Verified và có tiến bộ đáng kể trong tái cấu trúc mã đa tệp, độ chính xác gỡ lỗi và suy luận chi tiết. Mô hình hỗ trợ suy nghĩ mở rộng lên đến 64K token và tối ưu cho các nhiệm vụ nghiên cứu, phân tích dữ liệu và suy luận hỗ trợ công cụ.
Hướng dẫn cho mô hình này
Tất cả hướng dẫn
Claude Opus 4.1 là mô hình văn bản chủ lực hiện tại của Anthropic, được xây dựng cho các công việc lập trình, suy luận và tác vụ tác nhân đòi hỏi cao. Nó đạt điểm 74,5% trên SWE-bench Verified và xử lý suy nghĩ mở rộng lên đến 64K token, điều này đặt nó vào một hạng khác cho việc sử dụng công cụ đa bước và gỡ lỗi phức tạp. Nếu bạn cần những gì tốt nhất Anthropic có thể cung cấp và chi phí không phải là mối quan tâm hàng đầu, đây chính là lựa chọn.

Nổi tiếng với

  • 74,5% trên SWE-bench Verified, kết quả mạnh mẽ cho các tác vụ lập trình thực tế
  • Suy nghĩ mở rộng lên đến 64K token cho suy luận sâu và đa bước
  • Tái cấu trúc mã đa tệp và gỡ lỗi chính xác trên các cơ sở mã lớn
  • Nghiên cứu hỗ trợ công cụ và phân tích dữ liệu với cửa sổ ngữ cảnh 200.000 token
  • Hỗ trợ thị giác cùng với văn bản, hữu ích cho các tác vụ sơ đồ hoặc tài liệu

Cẩn thận với

  • Chi phí đầu ra là 75 đô la cho mỗi triệu token; suy nghĩ mở rộng kéo dài nên hóa đơn có thể tăng nhanh.
  • Trọng số không được công bố; bạn chỉ có thể chạy qua API của Anthropic, không có tùy chọn cục bộ.
  • Với mức giá này, hầu hết các tác vụ viết, trò chuyện hoặc tóm tắt được phục vụ tốt hơn bởi các mô hình anh em rẻ hơn.

Lời nhắc để thử

Kế hoạch tái cấu trúc đa tệp
Tôi có một dịch vụ web Python chia thành các tệp routes.py, models.py, services.py và utils.py. Lớp dịch vụ đang thực hiện các cuộc gọi cơ sở dữ liệu trực tiếp mà thuộc về models.py, và xử lý lỗi bị phân tán khắp nơi. Hãy hướng dẫn tôi qua một kế hoạch tái cấu trúc cụ thể: cái gì di chuyển đến đâu, chữ ký hàm mới trông như thế nào, và tôi nên viết những bài kiểm tra nào để xác nhận không có gì bị hỏng.
Gỡ lỗi lỗi logic tinh vi
Đây là một hàm đệ quy xây dựng một từ điển lồng nhau từ một danh sách phẳng các khóa và giá trị phân tách bằng dấu chấm. Nó hoạt động với hầu hết các đầu vào nhưng âm thầm bỏ qua các khóa khi hai mục chia sẻ tiền tố, ví dụ như 'a.b' và 'a.b.c'. Giải thích chính xác tại sao điều này xảy ra, sau đó cho tôi một phiên bản đã sửa với giải thích ngắn gọn về cách sửa.
Tổng hợp nghiên cứu với suy luận
Tôi đang đánh giá ba lựa chọn cơ sở dữ liệu cho hệ thống ghi sự kiện nặng về ghi: PostgreSQL với phân vùng, ClickHouse, và Apache Kafka cộng với Parquet trên S3. Hãy suy nghĩ kỹ về các đánh đổi: thông lượng nhập liệu, độ trễ truy vấn cho dữ liệu gần đây so với dữ liệu lịch sử, độ phức tạp vận hành, và chi phí với khoảng 10 tỷ sự kiện mỗi tháng. Cho tôi một khuyến nghị kèm theo lý do của bạn.

So sánh với

  • Claude Opus 5.5
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $4.00/M, đầu ra $20.00/M
  • Claude Sonnet 5.5
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.00/M, đầu ra $10.00/M
  • Claude Sonnet 5
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.00/M, đầu ra $10.00/M
  • Claude Opus 5
    Mô hình chỉ API
    ngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $5.00/M, đầu ra $25.00/M
Thêm mô hình văn bản từ anthropic

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Claude Opus 4.1 cục bộ không?
Không. Anthropic chưa phát hành trọng số, nên chỉ có thể dùng qua API; không thể triển khai cục bộ.
Claude Opus 4.1 có giá bao nhiêu và ngữ cảnh dài bao nhiêu?
Giá là 15,00 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 75,00 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 200.000 token.
Opus 4.1 khác gì so với các mô hình Claude Sonnet hoặc Haiku?
Opus 4.1 là tầng chủ lực của Anthropic, với điểm chuẩn cao nhất và suy nghĩ mở rộng lên đến 64K token; Sonnet và Haiku đánh đổi một phần khả năng để có chi phí thấp hơn đáng kể và phản hồi nhanh hơn.
Phán quyết của thuyền trưởng
Mô hình mạnh nhất mà Anthropic hiện đang phát hành, nhưng giá đầu ra có nghĩa bạn nên có một vấn đề thực sự khó trước khi chọn nó.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Claude Opus 4.1 trên ModelTrends.ai: Heat 5,068°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
Điểm nhiệt
Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm
7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải
Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log
Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích
Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng
Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính
Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder
Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde
Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh
Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter
Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint)
Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding
Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số
Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi
Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình
Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế
Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng
Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình
Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.