AI Biến Động: Đánh giá Llama 4 của Meta so với ChatGPT

Bối cảnh trí tuệ nhân tạo liên tục thay đổi, một cơn lốc đổi mới nơi đột phá của ngày hôm qua có thể nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn của ngày hôm nay. Trong đấu trường năng động này, các gã khổng lồ công nghệ không ngừng đẩy lùi ranh giới, tìm kiếm lợi thế trong cuộc đua giành quyền tối cao về nhận thức. Gần đây, Meta, tập đoàn khổng lồ đứng sau Facebook, Instagram và WhatsApp, đã tung ra một thách thức mới, giới thiệu hai bổ sung vào kho vũ khí AI của mình: Llama 4 Maverick và Llama 4 Scout. Động thái này diễn ra ngay sau những cải tiến đáng kể của OpenAI đối với chatbot hàng đầu của mình, ChatGPT, đặc biệt là trao quyền cho nó với khả năng tạo ảnh gốc đã thu hút sự chú ý đáng kể trên mạng, thúc đẩy các xu hướng sáng tạo như hình ảnh hóa theo phong cách Studio Ghibli phổ biến. Với việc Meta tăng cường cuộc chơi của mình, câu hỏi không thể tránh khỏi nảy sinh: sản phẩm mới nhất của họ thực sự đo lường như thế nào so với ChatGPT đã được thiết lập và không ngừng phát triển? Phân tích khả năng hiện tại của họ cho thấy một bức tranh phức tạp về các điểm mạnh cạnh tranh và sự khác biệt chiến lược.

Giải mã các Điểm chuẩn: Trò chơi Số liệu với Những Lưu ý

Trong lĩnh vực cạnh tranh cao của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), điểm số benchmark thường đóng vai trò là chiến trường ban đầu để khẳng định ưu thế. Meta đã lên tiếng về hiệu suất của Llama 4 Maverick, cho thấy nó có lợi thế hơn mô hình GPT-4o đáng gờm của OpenAI trên một số lĩnh vực chính. Chúng bao gồm trình độ trong các tác vụ lập trình, khả năng suy luận logic, xử lý nhiều ngôn ngữ, xử lý thông tin ngữ cảnh mở rộng và hiệu suất trên các benchmark liên quan đến hình ảnh.

Thật vậy, nhìn vào các bảng xếp hạng độc lập như LMarena cung cấp một số cơ sở số liệu cho những khẳng định này. Tại một số thời điểm sau khi phát hành, Llama 4 Maverick đã chứng minh được hiệu suất vượt trội hơn cả GPT-4o và phiên bản xem trước của nó, GPT-4.5, đảm bảo một thứ hạng cao, thường chỉ xếp sau các mô hình thử nghiệm như Gemini 2.5 Pro của Google. Những bảng xếp hạng như vậy tạo ra tiêu đề và củng cố niềm tin, cho thấy một bước tiến đáng kể cho sự phát triển AI của Meta.

Tuy nhiên, những người quan sát dày dạn kinh nghiệm hiểu rằng dữ liệu benchmark, mặc dù cung cấp thông tin, phải được diễn giải một cách thận trọng. Đây là lý do tại sao:

• Tính Lưu động là Chuẩn mực: Lĩnh vực AI di chuyển với tốc độ chóng mặt. Vị trí của một mô hình trên bảng xếp hạng có thể thay đổi chỉ sau một đêm khi các đối thủ cạnh tranh tung ra các bản cập nhật, tối ưu hóa hoặc kiến trúc hoàn toàn mới. Những gì đúng hôm nay có thể lỗi thời vào ngày mai. Chỉ dựa vào các ảnh chụp nhanh benchmark hiện tại chỉ cung cấp một cái nhìn thoáng qua về động lực cạnh tranh.
• Tổng hợp so với Thực tế: Benchmark, về bản chất, là các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa. Chúng đo lường hiệu suất trên các tác vụ cụ thể, thường được xác định hẹp trong các điều kiện được kiểm soát. Mặc dù có giá trị cho phân tích so sánh, những điểm số này không phải lúc nào cũng chuyển trực tiếp thành hiệu suất vượt trội trong thế giới thực lộn xộn, khó đoán. Một mô hình có thể xuất sắc ở một benchmark lập trình cụ thể nhưng lại gặp khó khăn với các thách thức lập trình mới lạ, phức tạp mà người dùng gặp phải. Tương tự, điểm số cao trong các benchmark suy luận không đảm bảo các phản hồi luôn logic hoặc sâu sắc đối với các câu hỏi mở, tinh tế.
• Hiện tượng ‘Dạy theo Bài kiểm tra’: Khi một số benchmark trở nên nổi bật, có một rủi ro cố hữu là các nỗ lực phát triển trở nên quá tập trung vào việc tối ưu hóa cho các chỉ số cụ thể đó, có khả năng gây tổn hại đến các khả năng tổng quát hơn, rộng hơn hoặc cải thiện trải nghiệm người dùng.
• Ngoài những Con số: Các tuyên bố của Meta vượt ra ngoài điểm số có thể định lượng, cho thấy Llama 4 Maverick sở hữu những điểm mạnh đặc biệt trong viết sáng tạo và tạo ra hình ảnh chính xác. Những khía cạnh định tính này vốn khó đo lường khách quan hơn thông qua các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa. Đánh giá năng lực sáng tạo hoặc sự tinh tế của việc tạo ảnh thường đòi hỏi đánh giá chủ quan dựa trên việc sử dụng rộng rãi, trong thế giới thực trên các lời nhắc và kịch bản đa dạng. Chứng minh ưu thế rõ ràng trong các lĩnh vực này đòi hỏi nhiều hơn là chỉ xếp hạng benchmark; nó đòi hỏi hiệu suất nhất quán, có thể chứng minh được, gây được tiếng vang với người dùng theo thời gian.

Do đó, mặc dù thành tích benchmark của Meta với Llama 4 Maverick là đáng chú ý và báo hiệu sự tiến bộ, chúng chỉ đại diện cho một khía cạnh của sự so sánh. Một đánh giá toàn diện phải nhìn xa hơn những con số này để đánh giá các khả năng hữu hình, trải nghiệm người dùng và ứng dụng thực tế của các công cụ mạnh mẽ này. Bài kiểm tra thực sự không chỉ nằm ở việc vượt trội trên biểu đồ, mà còn ở việc mang lại kết quả và tiện ích vượt trội một cách nhất quán trong tay người dùng giải quyết các nhiệm vụ đa dạng.

Biên giới Hình ảnh: Khả năng Tạo ảnh

Khả năng tạo ảnh từ lời nhắc văn bản đã nhanh chóng phát triển từ một sự mới lạ thành một kỳ vọng cốt lõi đối với các mô hình AI hàng đầu. Khía cạnh hình ảnh này mở rộng đáng kể các ứng dụng sáng tạo và thực tế của AI, biến nó thành một mặt trận quan trọng trong cuộc cạnh tranh giữa các nền tảng như Meta AI và ChatGPT.

OpenAI gần đây đã có những bước tiến đáng kể bằng cách tích hợp khả năng tạo ảnh gốc trực tiếp vào ChatGPT. Đây không chỉ đơn thuần là thêm một tính năng; nó đại diện cho một bước nhảy vọt về chất lượng. Người dùng nhanh chóng phát hiện ra rằng ChatGPT nâng cao có thể tạo ra những hình ảnh thể hiện sự tinh tế, độ chính xác và tính chân thực đáng kinh ngạc. Kết quả thường vượt qua các kết quả đầu ra hơi chung chung hoặc có nhiều tạo tác của các hệ thống trước đó, dẫn đến các xu hướng lan truyền và thể hiện khả năng của mô hình trong việc diễn giải các yêu cầu phong cách phức tạp – những sáng tạo theo chủ đề Studio Ghibli là một ví dụ điển hình. Các ưu điểm chính của khả năng hình ảnh hiện tại của ChatGPT bao gồm:

• Hiểu biết Ngữ cảnh: Mô hình dường như được trang bị tốt hơn để nắm bắt sự tinh tế của lời nhắc, chuyển các mô tả phức tạp thành các cảnh mạch lạc về mặt hình ảnh.
• Tính chân thực và Phong cách: Nó thể hiện khả năng mạnh mẽ trong việc tạo ra các hình ảnh bắt chước thực tế nhiếp ảnh hoặc áp dụng các phong cách nghệ thuật cụ thể với độ trung thực cao hơn.
• Khả năng Chỉnh sửa: Ngoài việc tạo đơn giản, ChatGPT cung cấp cho người dùng khả năng tải lên hình ảnh của riêng họ và yêu cầu sửa đổi hoặc chuyển đổi phong cách, thêm một lớp tiện ích khác.
• Khả năng Tiếp cận (với lưu ý): Mặc dù người dùng miễn phí phải đối mặt với những hạn chế, khả năng cốt lõi được tích hợp và thể hiện cách tiếp cận đa phương thức tiên tiến của OpenAI.

Meta, khi công bố các mô hình Llama 4 của mình, cũng nhấn mạnh bản chất đa phương thức gốc của chúng, tuyên bố rõ ràng rằng chúng có thể hiểu và phản hồi các lời nhắc dựa trên hình ảnh. Hơn nữa, các tuyên bố đã được đưa ra liên quan đến trình độ của Llama 4 Maverick trong việc tạo ảnh chính xác. Tuy nhiên, thực tế trên thực địa lại đưa ra một bức tranh phức tạp hơn:

• Triển khai Hạn chế: Quan trọng là, nhiều tính năng đa phương thức tiên tiến này, đặc biệt là những tính năng liên quan đến việc diễn giải đầu vào hình ảnh và có khả năng là ‘tạo ảnh chính xác’ được quảng cáo, ban đầu bị hạn chế, thường là về mặt địa lý (ví dụ: giới hạn ở Hoa Kỳ) và ngôn ngữ (ví dụ: chỉ tiếng Anh). Vẫn còn sự không chắc chắn về thời gian biểu cho việc cung cấp rộng rãi hơn trên toàn thế giới, khiến nhiều người dùng tiềm năng phải chờ đợi.
• Sự khác biệt về Hiệu suất Hiện tại: Khi đánh giá các công cụ tạo ảnh hiện có thể truy cập thông qua Meta AI (có thể chưa tận dụng hết khả năng của Llama 4 mới trên toàn cầu), kết quả đã được mô tả là đáng thất vọng, đặc biệt khi đặt cạnh các kết quả đầu ra từ trình tạo nâng cấp của ChatGPT. Các thử nghiệm ban đầu cho thấy một khoảng cách đáng chú ý về chất lượng hình ảnh, mức độ tuân thủ lời nhắc và sức hấp dẫn thị giác tổng thể so với những gì ChatGPT hiện cung cấp miễn phí (mặc dù có giới hạn sử dụng).

Về cơ bản, trong khi Meta báo hiệu các kế hoạch đầy tham vọng cho năng lực hình ảnh của Llama 4, ChatGPT của OpenAI hiện đang giữ một vị trí dẫn đầu có thể chứng minh được về khả năng tạo ảnh gốc chất lượng cao, linh hoạt và có thể truy cập rộng rãi. Khả năng không chỉ tạo ra những hình ảnh hấp dẫn từ văn bản mà còn thao tác các hình ảnh hiện có mang lại cho ChatGPT một lợi thế đáng kể cho những người dùng ưu tiên đầu ra hình ảnh sáng tạo hoặc tương tác đa phương thức. Thách thức của Meta nằm ở việc thu hẹp khoảng cách này không chỉ trong các benchmark nội bộ hoặc các bản phát hành hạn chế, mà còn trong các tính năng sẵn có cho cơ sở người dùng toàn cầu của mình. Cho đến lúc đó, đối với các tác vụ đòi hỏi tạo ảnh phức tạp, ChatGPT dường như là lựa chọn mạnh mẽ và sẵn có hơn.

Đi sâu hơn: Lý luận, Nghiên cứu và Các cấp độ Mô hình

Ngoài các benchmark và sự hào nhoáng về hình ảnh, chiều sâu thực sự của một mô hình AI thường nằm ở khả năng nhận thức cốt lõi của nó, chẳng hạn như lý luận và tổng hợp thông tin. Chính trong những lĩnh vực này, sự khác biệt quan trọng giữa việc triển khai Llama 4 hiện tại của Meta AI và ChatGPT trở nên rõ ràng, cùng với những cân nhắc về hệ thống phân cấp mô hình tổng thể.

Một sự khác biệt đáng kể được nhấn mạnh là sự vắng mặt của một mô hình lý luận chuyên dụng trong khuôn khổ Llama 4 Maverick có sẵn ngay lập tức của Meta. Điều này có ý nghĩa gì trong thực tế?

• Vai trò của Môhình Lý luận: Các mô hình lý luận chuyên biệt, như những mô hình được báo cáo đang được OpenAI phát triển (ví dụ: o1, o3-Mini) hoặc các đối thủ khác như DeepSeek (R1), được thiết kế để vượt ra ngoài việc khớp mẫu và truy xuất thông tin. Chúng nhằm mục đích mô phỏng một quá trình suy nghĩ giống con người hơn. Điều này bao gồm:
  • Phân tích Từng bước: Chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.
  • Suy diễn Logic: Áp dụng các quy tắc logic để đi đến kết luận hợp lệ.
  • Độ chính xác Toán học và Khoa học: Thực hiện các phép tính và hiểu các nguyên tắc khoa học với sự chặt chẽ hơn.
  • Giải pháp Lập trình Phức tạp: Thiết kế và gỡ lỗi các cấu trúc mã phức tạp.
• Tác động của Khoảng cách: Mặc dù Llama 4 Maverick có thể hoạt động tốt trên một số benchmark lý luận nhất định, việc thiếu một lớp lý luận chuyên dụng, được tinh chỉnh có thể có nghĩa là nó mất nhiều thời gian hơn để xử lý các yêu cầu phức tạp hoặc có thể gặp khó khăn với các vấn đề đòi hỏi phân tích logic sâu, nhiều bước, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên biệt như toán học nâng cao, khoa học lý thuyết hoặc kỹ thuật phần mềm phức tạp. Kiến trúc của OpenAI, có khả năng kết hợp các thành phần lý luận như vậy, nhằm mục đích cung cấp các câu trả lời mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn cho những truy vấn đầy thách thức này. Meta đã chỉ ra rằng một mô hình Llama 4 Reasoning cụ thể có thể sẽ sớm ra mắt, có khả năng được công bố tại các sự kiện như hội nghị LlamaCon, nhưng sự vắng mặt của nó hiện tại đại diện cho một khoảng cách về khả năng so với hướng đi mà OpenAI đang theo đuổi.

Hơn nữa, điều cần thiết là phải hiểu vị trí của các mô hình hiện được phát hành trong chiến lược rộng lớn hơn của mỗi công ty:

• Maverick không phải là Đỉnh cao: Llama 4 Maverick, mặc dù có những cải tiến, rõ ràng không phải là mô hình lớn cuối cùng của Meta. Danh hiệu đó thuộc về Llama 4 Behemoth, một mô hình cấp cao hơn dự kiến sẽ được phát hành sau. Behemoth được kỳ vọng sẽ là đối thủ cạnh tranh trực tiếp của Meta với các sản phẩm mạnh mẽ nhất từ các đối thủ, chẳng hạn như GPT-4.5 của OpenAI (hoặc các phiên bản trong tương lai) và Claude Sonnet 3.7 của Anthropic. Do đó, Maverick có thể được coi là một bản nâng cấp đáng kể nhưng có khả năng là một bước trung gian hướng tới khả năng AI đỉnh cao của Meta.
• Các Tính năng Nâng cao của ChatGPT: OpenAI tiếp tục bổ sung các chức năng bổ sung vào ChatGPT. Một ví dụ gần đây là việc giới thiệu chế độ Deep Research. Tính năng này trao quyền cho chatbot thực hiện các tìm kiếm toàn diện hơn trên web, nhằm mục đích tổng hợp thông tin và cung cấp câu trả lời gần đạt đến cấp độ của một trợ lý nghiên cứu con người. Mặc dù kết quả thực tế có thể khác nhau và không phải lúc nào cũng đáp ứng được những tuyên bố cao cả như vậy, ý định là rõ ràng: vượt ra ngoài các tra cứu web đơn giản để hướng tới việc thu thập và phân tích thông tin toàn diện. Loại khả năng tìm kiếm sâu này đang ngày càng trở nên quan trọng, bằng chứng là việc áp dụng nó bởi các công cụ tìm kiếm AI chuyên dụng như Perplexity AI và các tính năng trong các đối thủ cạnh tranh như Grok và Gemini. Meta AI, ở dạng hiện tại, dường như thiếu một chức năng nghiên cứu sâu chuyên dụng, có thể so sánh trực tiếp.

Những yếu tố này cho thấy rằng mặc dù Llama 4 Maverick đại diện cho một bước tiến của Meta, ChatGPT hiện vẫn duy trì lợi thế trong lý luận chuyên biệt (hoặc kiến trúc để hỗ trợ nó) và các chức năng nghiên cứu chuyên dụng. Hơn nữa, việc biết rằng một mô hình thậm chí còn mạnh mẽ hơn (Behemoth) đang chờ đợi từ Meta lại thêm một lớp phức tạp khác vào sự so sánh hiện tại – người dùng đang đánh giá Maverick trong khi dự đoán một thứ gì đó có khả năng mạnh mẽ hơn nhiều trong tương lai.

Tiếp cận, Chi phí và Phân phối: Các Nước đi Chiến lược

Cách người dùng gặp gỡ và tương tác với các mô hình AI bị ảnh hưởng nặng nề bởi cấu trúc giá cả và chiến lược phân phối của các nền tảng. Ở đây, Meta và OpenAI thể hiện các cách tiếp cận khác biệt rõ rệt, mỗi cách đều có những hàm ý riêng về khả năng tiếp cận và sự chấp nhận của người dùng.

Chiến lược của Meta tận dụng cơ sở người dùng khổng lồ hiện có của mình. Mô hình Llama 4 Maverick đang được tích hợp và cung cấp miễn phí thông qua bộ ứng dụng phổ biến của Meta:

• Tích hợp Liền mạch: Người dùng có khả năng tương tác với AI trực tiếp trong WhatsApp, Instagram và Messenger – các nền tảng đã ăn sâu vào cuộc sống hàng ngày của hàng tỷ người. Điều này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập.
• Không có Giới hạn Sử dụng Rõ ràng (Hiện tại): Các quan sát ban đầu cho thấy Meta không áp đặt giới hạn nghiêm ngặt về số lượng tin nhắn hoặc, quan trọng là, số lần tạo ảnh cho người dùng miễn phí tương tác với các tính năng được hỗ trợ bởi Llama 4 Maverick. Cách tiếp cận ‘ăn thỏa thích’ này (ít nhất là hiện tại) hoàn toàn trái ngược với các mô hình freemium điển hình.
• Truy cập Không Ma sát: Không cần phải điều hướng đến một trang web riêng biệt hoặc tải xuống một ứng dụng chuyên dụng. AI được đưa đến nơi người dùng đã có mặt, giảm thiểu ma sát và khuyến khích thử nghiệm và chấp nhận thông thường. Chiến lược tích hợp này có thể nhanh chóng đưa khả năng AI mới nhất của Meta đến với đông đảo khán giả.

OpenAI, ngược lại, sử dụng một mô hình freemium truyền thống hơn cho ChatGPT, bao gồm:

• Truy cập Phân cấp: Mặc dù cung cấp một phiên bản miễn phí có khả năng, quyền truy cập vào các mô hình mới nhất và mạnh mẽ nhất (như GPT-4o khi ra mắt) thường bị giới hạn tốc độ đối với người dùng miễn phí. Sau khi vượt quá một số lượng tương tác nhất định, hệ thống thường mặc định chuyển sang một mô hình cũ hơn, mặc dù vẫn có năng lực (như GPT-3.5).
• Giới hạn Sử dụng: Người dùng miễn phí phải đối mặt với các giới hạn rõ ràng, đặc biệt là đối với các tính năng tiêu tốn nhiều tài nguyên. Ví dụ, khả năng tạo ảnh nâng cao có thể bị giới hạn ở một số lượng nhỏ hình ảnh mỗi ngày (ví dụ: bài báo đề cập đến giới hạn là 3).
• Yêu cầu Đăng ký: Để sử dụng ChatGPT, ngay cả cấp miễn phí, người dùng phải đăng ký tài khoản qua trang web OpenAI hoặc ứng dụng di động chuyên dụng. Mặc dù đơn giản, điều này đại diện cho một bước bổ sung so với cách tiếp cận tích hợp của Meta.
• Đăng ký Trả phí: Người dùng thành thạo hoặc doanh nghiệp yêu cầu quyền truy cập nhất quán vào các mô hình hàng đầu, giới hạn sử dụng cao hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn và các tính năng độc quyền tiềm năng được khuyến khích đăng ký các gói trả phí (như ChatGPT Plus, Team hoặc Enterprise).

Hàm ý Chiến lược:

• Phạm vi Tiếp cận của Meta: Việc phân phối miễn phí, tích hợp của Meta nhằm mục đích chấp nhận hàng loạt và thu thập dữ liệu. Bằng cách nhúng AI vào các nền tảng xã hội và nhắn tin cốt lõi của mình, nó có thể nhanh chóng giới thiệu hỗ trợ AI cho hàng tỷ người, có khả năng biến nó thành một tiện ích mặc định cho giao tiếp, tìm kiếm thông tin và sáng tạo thông thường trong hệ sinh thái của mình. Việc không có chi phí ngay lập tức hoặc giới hạn nghiêm ngặt khuyến khích sử dụng rộng rãi.
• Kiếm tiền và Kiểm soát của OpenAI: Mô hình freemium của OpenAI cho phép nó kiếm tiền trực tiếp từ công nghệ tiên tiến của mình thông qua các đăng ký trong khi vẫn cung cấp một dịch vụ miễn phí có giá trị. Các giới hạn trên cấp miễn phí giúp quản lý tải máy chủ và chi phí, đồng thời tạo động lực cho những người dùng phụ thuộc nhiều vào dịch vụ để nâng cấp. Mô hình này mang lại cho OpenAI quyền kiểm soát trực tiếp hơn đối với quyền truy cập vào các khả năng tiên tiến nhất của mình.

Đối với người dùng cuối, sự lựa chọn có thể phụ thuộc vào sự tiện lợi so với quyền truy cập tiên tiến. Meta cung cấp sự dễ dàng truy cập chưa từng có trong các ứng dụng quen thuộc, có khả năng không có chi phí ngay lập tức hoặc lo lắng về việc sử dụng. OpenAI cung cấp quyền truy cập vào các tính năng được cho là tiên tiến hơn (như trình tạo ảnh vượt trội và khả năng lý luận có thể tốt hơn, đang chờ cập nhật của Meta) nhưng yêu cầu đăng ký và áp đặt giới hạn đối với việc sử dụng miễn phí, đẩy người dùng thường xuyên hướng tới các cấp trả phí. Thành công lâu dài của mỗi chiến lược sẽ phụ thuộc vào hành vi của người dùng, giá trị cảm nhận của mỗi nền tảng và tốc độ đổi mới liên tục từ cả hai công ty.