Cách chúng tôi xếp hạng các mô hình cho SillyTavern
Bằng chứng chính là September 2026 AI Roleplay Bench, đã thử nghiệm 14 mô hình chính thức trên 10 danh mục và chấm điểm 840 phản hồi. Các danh mục của nó bao gồm trò chuyện với bạn đồng hành, hành vi của Quản trò (Game Master), giọng điệu nhân vật nghiêm ngặt, nhân vật phản diện, độ bền bỉ, các chủ đề trưởng thành và ranh giới an toàn. Kimi K3, GLM-5.3 và DeepSeek V4.1 Flash chênh lệch nhau chưa đầy hai điểm, vì vậy bản thân bài kiểm tra này khuyên nên coi chúng là ngang hàng thay vì coi một con số thập phân là chiến thắng quyết định.
Bài kiểm tra cũng có những hạn chế. phương pháp luận được công bố của nó sử dụng các kịch bản ngắn nhiều lượt, không đo lường sự sai lệch qua hàng trăm tin nhắn và loại trừ các bản tinh chỉnh từ cộng đồng. Các bản phát hành mới hơn như Gemini 4 Argon cũng xuất hiện sau bài kiểm tra đó. Đối với những mô hình đó, tôi sử dụng các so sánh từ cộng đồng làm bằng chứng hỗ trợ và đánh dấu khuyến nghị là ít chắc chắn hơn.
Bảng xếp hạng cuối cùng bổ sung ba yếu tố dành riêng cho SillyTavern:
Tính kinh tế của các cuộc trò chuyện dài. Các token đầu vào thường chiếm ưu thế trong các lượt sau vì SillyTavern gửi lại thẻ nhân vật, hướng dẫn, thông tin liên quan và lịch sử trò chuyện.
Khả năng tương thích với lời nhắc và cài đặt sẵn. Chat Completion, Text Completion, các mẫu hướng dẫn, bộ lấy mẫu và các điều khiển suy luận không thể thay thế cho nhau.
Công việc rõ ràng cho từng mô hình. Một mô hình rẻ hơn chỉ xứng đáng có một vị trí nếu nó có vai trò hữu ích, chứ không chỉ vì giá của nó thấp.
8 mô hình AI tốt nhất cho nhập vai trên SillyTavern
1 Kimi K3 Mô hình SillyTavern tổng thể tốt nhất
Kimi K3 là lựa chọn đầu tiên an toàn nhất khi bạn chưa biết mình thích phong cách nhập vai nào. Nó đạt 86.3 điểm tổng thể, 90.0 cho Bạn đồng hành và 88.3 cho Độ bền bỉ trong bài kiểm tra nhập vai. Nó cũng dẫn đầu bảng xếp hạng về nhân vật, văn phong, trí nhớ và khả năng nhập tâm.
Sự cân bằng đó quan trọng trong SillyTavern hơn là một phản hồi hào nhoáng đơn lẻ. Kimi xử lý tốt các tin nhắn một từ của người dùng, ghi nhớ các chi tiết đã được cài cắm và giữ cho nhân vật hoạt động tích cực thay vì biến thành một trợ lý chung chung. Những điểm yếu của nó rất cụ thể: đôi khi nó điều khiển nhân vật của người chơi với tư cách là Quản trò và bỏ lỡ các giới hạn từ ngữ được yêu cầu.
Phù hợp nhất: các nhân vật đồng hành, câu chuyện dựa trên mối quan hệ và những người dùng muốn một mô hình cho nhiều phong cách nhập vai. Điểm khởi đầu SillyTavern: sử dụng Chat Completion, ID mô hình kimi-k3 chính xác và độ dài phản hồi vừa phải trước khi thêm các quy tắc cài đặt sẵn phức tạp hơn. Với mức giá 2.55 đô la cho đầu vào và 12.75 đô la cho đầu ra trên mỗi triệu token, đây không phải là lựa chọn tiết kiệm ngân sách.
2 Gemini 4 Argon Lựa chọn tốt nhất cho nhập vai nhập tâm
Gemini 4 Argon là cái tên được cộng đồng yêu thích gần đây nhất nhờ khả năng xử lý cốt truyện dày đặc, các cảnh quay phức tạp và viết truyện dài kỳ. Người dùng SillyTavern đã ca ngợi độ chính xác của nó với các câu lệnh (prompt) lớn và khả năng thêm các chi tiết cảnh hữu ích thay vì chỉ diễn giải lại thẻ nhân vật. Một thảo luận chi tiết của cộng đồng về việc sử dụng cho truyện dài đã mô tả sự cải thiện rõ rệt sau khi cùng một câu chuyện trở nên nhàm chán trên các mô hình khác.
Mức độ tin cậy thấp hơn so với Kimi hoặc GLM vì Argon không có trong bài kiểm tra đánh giá nhập vai tháng 9. Sự nhiệt tình của cộng đồng là minh chứng, nhưng đó không phải là một bài kiểm tra đối đầu có kiểm soát.
Argon cũng cần một cài đặt sẵn (preset) riêng. API của nó bỏ qua temperature, top_p và top_k, vì vậy việc sao chép một cài đặt sẵn Gemini cũ vốn nặng về lấy mẫu (sampler) sẽ tạo ra ảo giác về việc kiểm soát mà không thực sự thay đổi các giá trị đó. Hãy bắt đầu với mức tư duy trung bình cho trò chuyện nhân vật một-một và chỉ thử mức tư duy cao cho các trò chơi nhập vai (RPG) nặng về quy tắc hoặc các kho lưu trữ kiến thức (lorebook) lớn. Nhược điểm là chi phí: mức giá 2,40 đô la cho đầu vào và 12 đô la cho đầu ra khiến bài kiểm tra cố định 100 phản hồi rơi vào khoảng 2,52 đô la trước khi lịch sử trò chuyện mở rộng.
3 GLM 5.3 Mô hình kể chuyện cân bằng nhất
GLM-5.3 là giải pháp thay thế thuyết phục nhất cho Kimi K3 khi bạn muốn mô hình dẫn dắt câu chuyện nhiều hơn. Nó đạt 85,1 điểm tổng thể, 92,5 điểm cho Giọng điệu nghiêm ngặt và 85,8 điểm cho Độ bền bỉ. Bài đánh giá mô tả nó đặc biệt hiệu quả cho nhập vai theo cốt truyện, tiểu thuyết đen tối và các bot phiêu lưu.
Sự đánh đổi nằm ở khả năng kiểm soát độ dài và nhịp độ. GLM-5.3 là mô hình lỏng lẻo nhất trong số các mô hình hàng đầu về giới hạn từ ngữ và hoạt động kém hơn nhiều trong kịch bản lãng mạn của bài đánh giá, nơi các phản hồi trở nên dài dòng và lặp đi lặp lại. Việc đặt độ dài phản hồi tối đa nghiêm ngặt và hướng dẫn rõ ràng về lịch sử trò chuyện sẽ giúp ích, nhưng chúng không đảm bảo đầu ra ngắn gọn.
Với mức giá 1,19 đô la cho đầu vào và 3,74 đô la cho đầu ra trên mỗi triệu token, GLM-5.3 có chi phí chưa bằng một nửa so với Kimi K3 trong ví dụ 100 phản hồi cố định. Hãy sử dụng ID mô hình glm-5.3. Đây là lựa chọn mặc định hợp lý cho những người dùng muốn chất lượng nhập vai mạnh mẽ mà không phải trả mức giá cao cấp cho mỗi lượt phản hồi.
4 DeepSeek V4.1 Flash Lựa chọn tốt nhất cho các phiên trò chuyện dài với chi phí hợp lý
DeepSeek V4.1 Flash mang lại sự cân bằng tốt nhất giữa chất lượng và chi phí trong danh sách này. Mô hình đạt 84.4 điểm tổng thể, duy trì đúng giới hạn từ trong tất cả 28 trên 28 phản hồi nhập vai cốt lõi, và đồng hạng nhất trong danh mục Phản diện (Villain). Với mức giá $0.24 cho đầu vào và $0.96 cho đầu ra, ví dụ cố định 100 phản hồi có chi phí khoảng $0.24.
Mô hình này ít mang phong cách văn chương đặc trưng hơn so với Kimi, Argon hoặc Opus. Đây có thể là một lợi thế khi thẻ nhân vật đã có sẵn giọng văn mạnh mẽ: mô hình ít có khả năng ghi đè lên đó bằng phong cách riêng của nó. Nó cũng hữu ích khi bạn mong đợi các phiên trò chuyện dài hàng ngày và muốn dành các mô hình đắt tiền hơn cho những phân cảnh quan trọng.
Hãy sử dụng deepseek-flash trong SillyTavern. Theo đánh giá của tôi, đây là bài kiểm tra giá trị đầu tiên tốt nhất cho các cuộc trò chuyện kéo dài, nhưng điểm chuẩn vẫn sử dụng các kịch bản ngắn. Bạn nên tự chạy bài kiểm tra tính liên tục từ 30 đến 50 lượt trước khi coi mức giá thấp của nó là bằng chứng cho khả năng ghi nhớ dài hạn.
5 GLM 5.3 Flash Lựa chọn Game Master giá rẻ tốt nhất
GLM-5.3 Flash là chuyên gia về ngân sách. Nó đạt 89.2 điểm với vai trò Game Master và 98.3 điểm cho Giọng văn nghiêm ngặt (Strict Voice), điểm số đơn lẻ cao nhất trong bài kiểm tra tháng 9. Với mức giá $0.1275 cho đầu vào và $0.425 cho đầu ra trên mỗi triệu token, ví dụ cố định 100 phản hồi có chi phí khoảng $0.12.
Điểm yếu của nó cũng quan trọng không kém. GLM-5.3 Flash chỉ đạt 56.7 điểm về độ ổn định (Robustness) sau khi thoát vai để trả lời một yêu cầu lạc đề như một trợ lý thông thường. Nó cũng bỏ lỡ nhiều giới hạn từ trong nhập vai cốt lõi hơn so với các mô hình dẫn đầu khác.
Hãy chọn nó cho việc dẫn truyện RPG, phim truyền hình tội phạm, các nhân vật phụ hoặc thử nghiệm A/B giá rẻ. Đừng cho rằng mức giá thấp khiến nó trở thành mô hình đồng hành tốt nhất. Trong SillyTavern, hãy đặt các quy tắc nhân vật gần cuối lời nhắc và kiểm tra các nỗ lực cố tình làm chệch hướng trước khi cam kết thực hiện một cuộc trò chuyện dài với nó. ID mô hình là glm-5.3-flash.
6 Gemini 3.8 Flash: Mô hình nhanh tốt nhất cho nhu cầu hàng ngày
Gemini 3.8 Flash xứng đáng có một vị trí trọn vẹn trong danh sách này thay vì chỉ được nhắc đến thoáng qua. Một bài kiểm tra đánh giá nhập vai của cộng đồng gần đây đã thử nghiệm tới 64 phản hồi cho mỗi mô hình qua tám chương và chấm cho Gemini 3.8 Flash số điểm chất lượng là 91,9. Bài kiểm tra đó đặt trọng số 75% cho ưu tiên văn phong và 25% cho độ ổn định. Đây là bằng chứng hữu ích, nhưng điểm số của nó không thể so sánh trực tiếp với AI Roleplay Bench vì các câu lệnh và phương pháp chấm điểm khác nhau.
Các báo cáo từ cộng đồng cũng ca ngợi khả năng đối thoại giàu cảm xúc, xử lý cốt truyện và nhịp điệu trò chuyện của mô hình này. Điểm hạn chế là tính nhất quán: một số người dùng báo cáo về các trường hợp từ chối ngẫu nhiên hoặc phản hồi không đồng đều ngay cả khi các lượt hội thoại trước đó vẫn hoạt động tốt.
Hãy sử dụng gemini-3.8-flash và bắt đầu với mức tư duy trung bình. Mức giá 0,90 đô la cho đầu vào và 4,50 đô la cho đầu ra giúp nó rẻ hơn nhiều so với Argon, mặc dù ví dụ cố định 100 lượt phản hồi vẫn tốn khoảng 0,95 đô la. Hãy chọn mô hình này khi bạn muốn một mô hình của Google cho nhu cầu sử dụng hàng ngày nhưng không cần khả năng suy luận cao cấp của Argon trong mọi lượt hội thoại.
7 Claude Opus 5.5: Mô hình văn xuôi cao cấp tốt nhất
Claude Opus 5.5 là lựa chọn cao cấp cho văn xuôi, không phải là người chiến thắng tuyệt đối. Những người dùng yêu thích mô hình này chỉ ra khả năng nhận thức không gian, kiến thức về thế giới, nhịp độ và khả năng làm cho bối cảnh trở nên sống động. Một báo cáo chi tiết từ cộng đồng SillyTavern khuyến nghị sử dụng nó cho việc nhập vai kể chuyện nói chung, đồng thời chuyển đổi mô hình khi một cảnh cụ thể yêu cầu cách xử lý nội dung khác.
Những người dùng khác báo cáo rằng Opus tuân thủ các câu lệnh hệ thống lớn một cách quá máy móc, khiến các hướng dẫn mâu thuẫn trong thẻ nhân vật hoặc cài đặt sẵn có thể làm biến dạng nhân vật. Thiên kiến tích cực là một lời phàn nàn thường xuyên khác. Sự phân hóa đó giải thích lý do tại sao tôi không xếp hạng nó cao hơn các mô hình dẫn đầu trong bài kiểm tra mà không thử nghiệm trên chính thẻ nhân vật đó.
Giá cả là nhược điểm rõ ràng nhất: 3,60 đô la cho đầu vào và 18 đô la cho đầu ra trên mỗi triệu token, hoặc khoảng 3,78 đô la cho ví dụ cố định 100 lượt phản hồi. Hãy sử dụng claude-opus-5-5, bắt đầu với một câu lệnh sạch và loại bỏ các quy tắc cài đặt sẵn kế thừa mà bạn không thể giải thích. Opus rất đáng để thử nghiệm cho việc tường thuật văn học. Khó có thể biện minh cho việc sử dụng nó trong các cuộc trò chuyện thông thường với tần suất cao.
8 GPT 6 Luna Mô hình GPT siêu rẻ tốt nhất
GPT-6 Luna là lý do tại sao GPT không nên vắng mặt trong hướng dẫn SillyTavern, mặc dù nó không phải là mô hình nhập vai hàng đầu. Luna đạt tổng điểm 71.1, thấp hơn nhiều so với bốn mô hình dẫn đầu trong bảng xếp hạng, với 68.3 cho Companion, 60.0 cho Strict Voice, và 54.2 cho Robustness. Sự thận trọng của nó liên tục khiến nó thoát khỏi bối cảnh hư cấu.
Nửa còn lại của kết quả lại rất hữu ích. GPT-6 Luna đã vượt qua 19 trên 20 bài kiểm tra hành vi, tuân thủ mọi giới hạn từ ngữ được thử nghiệm và đạt 83.3 với tư cách là Game Master. Với mức giá 0.08 đô la cho đầu vào và 0.40 đô la cho đầu ra trên mỗi triệu token, ví dụ cố định 100 phản hồi chỉ tốn khoảng tám xu.
Hãy sử dụng gpt-6-luna cho các cuộc phiêu lưu có cấu trúc, các bot nặng về quy tắc, tóm tắt, định tuyến hoặc làm phương án dự phòng giá rẻ. Đừng chọn nó thay cho Kimi, GLM hoặc Gemini khi mục tiêu chính là sự đắm chìm về cảm xúc. Đây là người chiến thắng trong các kịch bản cụ thể, không phải là tuyên bố ngụy biện rằng mô hình đứng thứ bảy trong bảng xếp hạng là tốt nhất về tổng thể.
Tại sao không có thêm nhiều mô hình GPT, Claude và Gemini
Một bảng xếp hạng hữu ích không nên dành không gian ngang nhau cho mỗi nhà cung cấp. Mỗi mô hình bổ sung cần có bằng chứng nhập vai mạnh mẽ hoặc một công việc rõ ràng khác biệt.
| Họ mô hình |
Lựa chọn trong danh sách chính |
Mô hình khác đáng thử nghiệm |
Tại sao lựa chọn thay thế không được xếp hạng riêng |
| GPT |
GPT-6 Luna |
GPT-6.1 Terra với giá $0.80 / $4.00 |
Terra có mức giá hấp dẫn và khả năng viết lách chung tốt, nhưng chưa có điểm chuẩn nhập vai tương đương |
| Claude |
Claude Opus 5.5 |
Claude Sonnet 5.5 với giá $1.80 / $9.00 |
Đây là một tùy chọn Claude rẻ hơn, nhưng bằng chứng cụ thể về RP hiện tại còn quá ít để khẳng định là một người chiến thắng riêng biệt |
| Claude |
Claude Opus 5.5 |
Claude Haiku 5.5 với giá $0.09 / $0.45 |
Haiku được định vị cho công việc nhẹ nhàng khối lượng lớn; giá thấp không tự khẳng định được văn phong mạnh mẽ hay sự nhất quán trong các phiên dài |
| Gemini |
Gemini 4 Argon và 3.8 Flash |
Các biến thể Gemini Flash Lite |
Các mô hình Lite rẻ hơn thiếu bằng chứng cộng đồng cụ thể về RP tương tự |
| Kimi |
Kimi K3 |
Kimi K3.1 Pro với giá $2.00 / $10.00 |
Nó mới hơn và đầy hứa hẹn, nhưng chưa thay thế được K3 trong bảng xếp hạng chuyên gia |
Đây cũng là lý do tại sao GPT-6 Luna xếp thứ tám thay vì biến mất. Nó có bằng chứng cho một công việc hẹp. Terra có thể vượt qua nó sau này, nhưng đưa ra tuyên bố đó ngay bây giờ sẽ gây nhầm lẫn giữa khả năng chung và hiệu suất nhập vai đã được kiểm chứng.
Mô hình cục bộ tốt nhất cho SillyTavern theo VRAM
Việc chạy SillyTavern cục bộ không có nghĩa là mô hình ngôn ngữ cũng ở cục bộ. Bản thân giao diện người dùng có các yêu cầu khiêm tốn, trong khi việc suy luận cục bộ cần đủ bộ nhớ GPU cho trọng số mô hình và bộ nhớ đệm ngữ cảnh. Tổng quan chính thức về SillyTavern khuyến nghị ít nhất 6 GB VRAM làm điểm khởi đầu cho việc suy luận cục bộ.
Các đề xuất về mô hình cục bộ thay đổi rất nhanh, vì vậy hãy coi đây là những bản tải xuống đầu tiên để thử nghiệm thay vì là những lựa chọn tối ưu vĩnh viễn. Danh mục mô hình nhập vai trên Hugging Face hiện chứa hàng nghìn biến thể cộng đồng với các mẫu và định lượng rất khác nhau.
| VRAM khả dụng |
Ứng cử viên thực tế đầu tiên |
Điều cần mong đợi |
| Khoảng 8 GB |
Stheno v3.2 8B ở định dạng Q4 hoặc Q5 |
Một điểm khởi đầu đã được kiểm chứng cho trò chuyện nhân vật bằng tiếng Anh, nhưng ngữ cảnh phải ở mức khiêm tốn |
| Khoảng 12 GB |
Rocinante-X 12B hoặc Mag-Mell 12B |
Văn phong và phạm vi cảm xúc tốt hơn hầu hết các mô hình 8B, với tốc độ tạo văn bản chậm hơn |
| Khoảng 16 GB |
Một bản định lượng 12B chất lượng cao hơn, hoặc mô hình 24B với ngữ cảnh ngắn và giảm tải một phần |
Có thêm dư địa về chất lượng, nhưng tệp mô hình vừa với VRAM không đảm bảo rằng bộ nhớ đệm KV lớn sẽ vừa |
| Khoảng 24 GB |
Cydonia 24B hoặc mô hình nhập vai Qwen3.8 27B |
Lập kế hoạch bối cảnh và chiều sâu nhân vật tốt hơn, với dung lượng tải xuống lớn hơn nhiều |
| 48 GB trở lên |
Một mô hình nhập vai 49B đến 70B hiện tại |
Giới hạn cao hơn, nhưng chi phí phần cứng lớn và việc hoán đổi mô hình chậm hơn nhiều |
Đối với các card 8 GB, sự đánh đổi chính rất đơn giản: kích thước mô hình và ngữ cảnh cạnh tranh cùng một bộ nhớ. Hãy bắt đầu với ngữ cảnh nhỏ hơn, xác nhận giọng điệu nhân vật, sau đó tăng giới hạn trong khi theo dõi VRAM và tốc độ tạo văn bản.
Đối với các backend Hoàn thành Văn bản (Text Completion) cục bộ, hãy chọn mẫu hướng dẫn (instruct template) thực tế của mô hình. Tài liệu về Chế độ Hướng dẫn (Instruct Mode) của SillyTavern cảnh báo rằng mẫu được chọn phải khớp với định dạng mà mô hình mong đợi. Một mô hình được tinh chỉnh mạnh mẽ nhưng dùng sai mẫu có thể trông tệ hơn một mô hình nhỏ hơn được cấu hình chính xác.
Mô hình tốt nhất cho nhập vai dài hạn
Kimi K3 là lựa chọn mạnh mẽ nhất có bằng chứng xác thực cho việc duy trì tính liên tục của nhân vật trong thời gian dài, trong khi DeepSeek V4.1 Flash là lựa chọn kinh tế hơn khi lịch sử trò chuyện trở nên tốn kém. Gemini 4 Argon hấp dẫn đối với các kho tàng kiến thức (lorebook) lớn, nhưng cửa sổ một triệu token không nên bị nhầm lẫn với khả năng ghi nhớ đáng tin cậy.
Tài liệu về ngữ cảnh (context) của SillyTavern giải thích rằng chỉ những tin nhắn nằm trong phạm vi ngữ cảnh hoạt động mới được gửi đến mô hình. Thông tin nhân vật, lời nhắc hệ thống (system prompt), World Info, tóm tắt và không gian phản hồi đều tiêu tốn cùng một ngân sách đó. Khi các tin nhắn cũ nằm ngoài phạm vi này, mô hình không thể nhớ lại chúng trừ khi bạn chèn lại các dữ kiện liên quan.
Hãy sử dụng ba lớp thay vì chỉ dựa vào kích thước ngữ cảnh:
Giữ các dữ kiện nhân vật và quy tắc thế giới ổn định trong thẻ nhân vật hoặc World Info.
Sử dụng lịch sử trò chuyện gần đây cho giọng điệu và các sự kiện tức thời.
Duy trì một bản tóm tắt ngắn gọn, có thể chỉnh sửa cho trạng thái cốt truyện, các mối quan hệ, lời hứa và các tình tiết chưa được giải quyết.
Tiện ích mở rộng Summarize có thể tự động hóa lớp thứ ba, nhưng tài liệu của chính nó cảnh báo rằng các bản tóm tắt do mô hình tạo ra có thể bỏ sót chi tiết hoặc tự bịa ra thông tin. Hãy xem lại bản tóm tắt sau những thay đổi lớn về cốt truyện. Tính năng Chat Vectorization vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và có thể làm giảm hiệu quả truy xuất, vì vậy nó nên được kiểm tra thay vì chỉ tin tưởng kích hoạt.
Cách chuyển đổi mô hình trong SillyTavern
Việc chuyển đổi không xóa cuộc trò chuyện, nhưng nó có thể thay đổi giọng điệu, định dạng, hành vi từ chối và cách các tin nhắn trước đó được diễn giải. Hãy lưu một cài đặt sẵn (preset) riêng cho từng dòng mô hình thay vì áp đặt một cài đặt sẵn cho tất cả các mô hình GPT, Claude, Gemini và các mô hình hoàn thiện văn bản cục bộ.
Đối với GPT Proto, thiết lập nhanh như sau:
Mở API Connections trong SillyTavern.
Chọn Chat Completion và Custom OpenAI compatible.
Đặt Base URL thành https://gptproto.com/v1. Không thêm /chat/completions; SillyTavern sẽ tự thêm phần đó.
Dán khóa API và nhập ID mô hình chính xác như kimi-k3, glm-5.3-flash, hoặc gemini-3.8-flash.
Bắt đầu với Prompt Post-Processing được đặt thành None, kết nối và chạy Test Message.
Hướng dẫn tích hợp SillyTavern API có minh họa bao gồm cài đặt, thẻ nhân vật, ảnh chụp màn hình và các lỗi kết nối thường gặp.
Nếu bạn muốn xác minh cùng một khóa và mô hình bên ngoài SillyTavern, yêu cầu này sử dụng tuyến đường tương thích với OpenAI giống hệt:
export GPTPROTO_API_KEY="YOUR_KEY"
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Reply in character with one short sentence."}
],
"max_tokens": 120
}'
Sau khi chuyển đổi, hãy kiểm tra ít nhất năm lượt với cùng một thẻ nhân vật. Bao gồm một câu trả lời ngắn, một lời nhắc lạc đề, một hướng dẫn về độ dài câu trả lời và một lần nhắc lại chi tiết trước đó. Điều đó giúp phát hiện nhiều vấn đề hơn là chỉ đánh giá tin nhắn mở đầu.
Bạn nên chọn mô hình SillyTavern nào
Hãy chọn Kimi K3 khi bạn muốn một lựa chọn mặc định có bằng chứng hỗ trợ.
Hãy chọn Gemini 4 Argon cho các bối cảnh cốt truyện phức tạp và phát triển tình tiết nhập vai sâu sắc, chấp nhận chi phí cao hơn và độ tin cậy của điểm chuẩn thấp hơn.
Hãy chọn GLM-5.3 khi bạn muốn một người kể chuyện mạnh mẽ với mức giá tầm trung.
Hãy chọn DeepSeek V4.1 Flash cho các phiên trò chuyện dài với chi phí phải chăng và đầu ra có tính kỷ luật.
Hãy chọn GLM-5.3 Flash cho việc dẫn truyện RPG tiết kiệm và giọng điệu nhân vật nghiêm ngặt.
Hãy chọn Gemini 3.8 Flash cho một phiên bản Gemini nhanh hơn, rẻ hơn với các thử nghiệm tích cực từ cộng đồng.
Hãy chọn Claude Opus 5.5 khi chất lượng văn phong quan trọng đến mức xứng đáng với chi phí bỏ ra.
Hãy chọn GPT-6 Luna cho các tác vụ nhập vai có cấu trúc, tóm tắt hoặc định tuyến dự phòng rẻ nhất.
Hãy chọn một mô hình tinh chỉnh nhập vai cục bộ (local roleplay fine-tune) khi quyền riêng tư, khả năng sử dụng ngoại tuyến và tạo nội dung không giới hạn quan trọng hơn thời gian thiết lập và chất lượng của mô hình đám mây.
Bạn có thể so sánh các tín hiệu sử dụng hiện tại và giá mô hình trên trang mô hình SillyTavern của GPT Proto, sau đó kiểm tra cùng một nhân vật và lịch sử trò chuyện trên các mô hình khác nhau thông qua trình chơi thử API nhập vai.
