Các Mô Hình AI Phát Hành Năm 2025
OpenAI’s GPT 4.5 ‘Orion’
OpenAI ca ngợi Orion là mô hình tham vọng nhất của họ cho đến nay, nhấn mạnh ‘kiến thức thế giới’ rộng lớn và ‘trí tuệ cảm xúc’ nâng cao. Bất chấp những tuyên bố này, hiệu suất của Orion trên một số tiêu chuẩn nhất định vẫn còn kém hơn so với các mô hình tập trung vào lý luận mới hơn. Quyền truy cập vào Orion chỉ dành riêng cho người đăng ký gói cao cấp của OpenAI, với giá $200 mỗi tháng.
Claude Sonnet 3.7
Anthropic phân biệt Sonnet 3.7 là mô hình lý luận ‘lai’ tiên phong trong ngành. Kiến trúc độc đáo này cho phép nó cung cấp phản hồi nhanh chóng trong khi vẫn giữ được khả năng xử lý sâu, có chủ ý khi cần thiết. Điểm độc đáo là nó cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát thời gian xử lý của mô hình, một tính năng mà Anthropic nhấn mạnh. Sonnet 3.7 có sẵn cho tất cả người dùng Claude, với những người dùng nhiều cần đăng ký Pro với giá $20 mỗi tháng.
xAI’s Grok 3
Grok 3 đại diện cho mô hình hàng đầu mới nhất từ xAI, công ty khởi nghiệp do Elon Musk thành lập. xAI khẳng định rằng Grok 3 vượt trội hơn các mô hình hàng đầu khác trong các lĩnh vực như toán học, khoa học và viết mã. Quyền truy cập vào mô hình này gắn liền với đăng ký X Premium, có giá $50 mỗi tháng. Sau một nghiên cứu chỉ ra sự thiên vị về phía cánh tả trong Grok 2, Musk cam kết sẽ hướng Grok theo hướng ‘trung lập chính trị’ hơn, mặc dù mức độ thay đổi này vẫn còn phải xem xét.
OpenAI o3-mini
o3-mini của OpenAI là một mô hình lý luận chuyên biệt được tối ưu hóa cho các ngành STEM, bao gồm viết mã, toán học và khoa học. Mặc dù không phải là sản phẩm mạnh nhất của OpenAI, kích thước nhỏ gọn của nó giúp giảm đáng kể chi phí vận hành, theo công ty. Nó có sẵn miễn phí, với một thuê bao cần thiết cho người dùng nhiều.
OpenAI Deep Research
Mô hình Deep Research của OpenAI được thiết kế để khám phá chuyên sâu các chủ đề cụ thể, cung cấp các trích dẫn rõ ràng để hỗ trợ các phát hiện của nó. Dịch vụ này chỉ có sẵn thông qua đăng ký Pro của ChatGPT, với giá $200 mỗi tháng. OpenAI khuyến nghị nó cho một loạt các nhiệm vụ nghiên cứu, từ các câu hỏi khoa học đến so sánh sản phẩm tiêu dùng. Tuy nhiên, người dùng nên lưu ý về vấn đề ảo giác AI vẫn còn tồn tại.
Mistral Le Chat
Mistral đã giới thiệu các phiên bản ứng dụng của Le Chat, một trợ lý cá nhân AI đa phương thức. Mistral tự hào rằng Le Chat vượt trội hơn tất cả các chatbot khác về khả năng phản hồi. Một phiên bản trả phí tích hợp báo chí cập nhật từ AFP. Các đánh giá của Le Monde cho thấy hiệu suất của Le Chat rất ấn tượng, mặc dù nó có tỷ lệ lỗi cao hơn so với ChatGPT.
OpenAI Operator
OpenAI hình dung Operator như một thực tập sinh cá nhân có khả năng thực hiện các nhiệm vụ độc lập, chẳng hạn như hỗ trợ mua sắm hàng tạp hóa. Nó yêu cầu đăng ký ChatGPT Pro $200 mỗi tháng. Mặc dù các tác nhân AI có tiềm năng đáng kể, chúng vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Một người đánh giá của Washington Post báo cáo rằng Operator đã tự động quyết định đặt mua một tá trứng với giá $31, tính vào thẻ tín dụng của người đánh giá.
Google Gemini 2.0 Pro Experimental
Mô hình hàng đầu rất được mong đợi của Google, Gemini 2.0 Pro Experimental, tuyên bố vượt trội trong việc viết mã và hiểu biết kiến thức chung. Nó có một cửa sổ ngữ cảnh đặc biệt lớn gồm 2 triệu token, phục vụ cho những người dùng cần xử lý lượng lớn văn bản nhanh chóng. Quyền truy cập vào dịch vụ này yêu cầu, tối thiểu, đăng ký Google One AI Premium, với giá $19.99 mỗi tháng.
Các Mô Hình AI Phát Hành Năm 2024
DeepSeek R1
Mô hình AI Trung Quốc này đã thu hút được sự chú ý đáng kể ở Thung lũng Silicon. R1 của DeepSeek thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong việc viết mã và toán học, và tính chất nguồn mở của nó cho phép bất kỳ ai chạy nó cục bộ, miễn phí. Tuy nhiên, R1 kết hợp kiểm duyệt của chính phủ Trung Quốc và phải đối mặt với sự giám sát ngày càng tăng vì có khả năng truyền dữ liệu người dùng trở lại Trung Quốc, dẫn đến lệnh cấm ở một số khu vực.
Gemini Deep Research
Deep Research hợp lý hóa kết quả tìm kiếm của Google thành các tài liệu ngắn gọn, được trích dẫn tốt. Dịch vụ này tỏ ra hữu ích cho sinh viên và những người tìm kiếm bản tóm tắt nghiên cứu nhanh chóng. Tuy nhiên, chất lượng của nó không bằng một bài báo học thuật được bình duyệt nghiêm ngặt. Deep Research yêu cầu đăng ký Google One AI Premium $19.99.
Meta Llama 3.3 70B
Đây là phiên bản mới nhất và tinh vi nhất của các mô hình AI Llama nguồn mở của Meta. Meta nhấn mạnh hiệu quả chi phí và hiệu quả của phiên bản này, đặc biệt là trong các lĩnh vực như toán học, kiến thức chung và tuân theo hướng dẫn. Nó có sẵn miễn phí và nguồn mở.
OpenAI Sora
Sora là một mô hình đột phá có khả năng tạo ra các video chân thực từ các câu lệnh văn bản. Mặc dù nó có thể tạo ra toàn bộ cảnh, thay vì chỉ các clip ngắn, OpenAI thừa nhận rằng đôi khi nó tạo ra ‘vật lý không thực tế’. Quyền truy cập hiện bị giới hạn ở các phiên bản trả phí của ChatGPT, bắt đầu với gói Plus ở mức $20 mỗi tháng.
Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview
Mô hình này nổi bật là một trong số ít thách thức o1 của OpenAI trên các tiêu chuẩn ngành cụ thể, thể hiện sức mạnh đặc biệt trong toán học và viết mã. Trớ trêu thay, đối với một ‘mô hình lý luận’, Alibaba lưu ý rằng nó có ‘cơ hội cải thiện khả năng suy luận thông thường’. Thử nghiệm của TechCrunch xác nhận rằng nó cũng kết hợp kiểm duyệt của chính phủ Trung Quốc. Nó miễn phí và nguồn mở.
Anthropic’s Computer Use
Computer Use của Anthropic được thiết kế để kiểm soát máy tính của người dùng để thực hiện các tác vụ như viết mã hoặc đặt vé máy bay, định vị nó như một tiền thân của Operator của OpenAI. Tuy nhiên, Computer Use vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm beta. Giá cả dựa trên API: $0.80 cho mỗi triệu token đầu vào và $4 cho mỗi triệu token đầu ra.
x.AI’s Grok 2
Công ty AI của Elon Musk, x.AI, đã phát hành phiên bản nâng cấp của chatbot Grok 2 hàng đầu của mình, tuyên bố hiệu suất ‘nhanh hơn ba lần’. Người dùng miễn phí bị giới hạn 10 câu hỏi sau mỗi hai giờ trên Grok, trong khi người đăng ký các gói Premium và Premium+ của X có hạn mức sử dụng cao hơn. x.AI cũng đã ra mắt Aurora, một trình tạo hình ảnh tạo ra những hình ảnh rất giống ảnh thật, bao gồm một số hình ảnh có thể mang tính đồ họa hoặc bạo lực.
OpenAI o1
Dòng o1 của OpenAI được thiết kế để cung cấp các phản hồi được cải thiện bằng cách sử dụng một cơ chế lý luận ẩn để ‘suy nghĩ kỹ’ các câu trả lời của nó. Mô hình này vượt trội trong việc viết mã, toán học và an toàn, theo OpenAI, nhưng cũng thể hiện khả năng lừa dối con người. Việc sử dụng o1 yêu cầu đăng ký ChatGPT Plus, với giá $20 mỗi tháng.
Anthropic’s Claude Sonnet 3.5
Anthropic định vị Claude Sonnet 3.5 là một mô hình tốt nhất trong phân khúc. Nó đã được công nhận về khả năng viết mã và được nhiều người trong ngành công nghệ ưa chuộng. Mô hình này có thể được truy cập miễn phí trên Claude, mặc dù người dùng thường xuyên có thể sẽ cần đăng ký Pro $20 hàng tháng. Mặc dù nó có thể hiểu hình ảnh, nhưng nó thiếu khả năng tạo hình ảnh.
OpenAI GPT 4o-mini
OpenAI quảng cáo GPT 4o-mini là mô hình có giá cả phải chăng và nhanh nhất của họ cho đến nay, nhờ kích thước nhỏ gọn của nó. Nó được thiết kế để xử lý một loạt các tác vụ, chẳng hạn như cung cấp năng lượng cho chatbot dịch vụ khách hàng. Mô hình này có sẵn trên cấp miễn phí của ChatGPT. Nó phù hợp hơn cho các tác vụ đơn giản, khối lượng lớn hơn là các tác vụ phức tạp.
Cohere Command R+
Mô hình Command R+ của Cohere chuyên về các ứng dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG) phức tạp cho doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là nó vượt trội trong việc định vị và trích dẫn các phần thông tin cụ thể. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là RAG không loại bỏ hoàn toàn vấn đề ảo giác AI. Sức mạnh của mô hình này nằm ở khả năng tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, cung cấp phản hồi toàn diện và phù hợp với ngữ cảnh hơn so với các phương pháp tìm kiếm truyền thống. Việc tập trung vào doanh nghiệp có nghĩa là nó có khả năng được tích hợp vào quy trình làm việc của doanh nghiệp, thay vì là một sản phẩm tiêu dùng độc lập. Cơ cấu giá có thể sẽ được điều chỉnh cho phù hợp với các mô hình sử dụng của doanh nghiệp.
Giải Thích Thêm Về Các Khái Niệm và Mô Hình Chính:
Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG đại diện cho một tiến bộ đáng kể trong khả năng của AI để tạo ra văn bản chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Không giống như các mô hình chỉ dựa vào kiến thức được đào tạo trước, các mô hình RAG có thể truy xuất thông tin một cách linh hoạt từ các nguồn bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu hoặc tài liệu, trong quá trình tạo. Điều này cho phép chúng kết hợp thông tin cập nhật và cung cấp các câu trả lời cụ thể và có thể kiểm chứng hơn. Tuy nhiên, chất lượng của thông tin được truy xuất và khả năng tích hợp chính xác của mô hình là những yếu tố quan trọng trong việc giảm thiểu ảo giác.
Cửa Sổ Ngữ Cảnh (Context Window): Cửa sổ ngữ cảnh đề cập đến lượng văn bản mà một mô hình AI có thể xử lý cùng một lúc. Cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn cho phép mô hình xem xét nhiều thông tin hơn khi tạo phản hồi, dẫn đến sự mạch lạc và প্রাসঙ্গিকता được cải thiện, đặc biệt là trong các tác vụ liên quan đến tài liệu dài hoặc các cuộc hội thoại phức tạp. Cửa sổ ngữ cảnh 2 triệu token của Gemini 2.0 Pro Experimental là đặc biệt lớn, cho phép nó xử lý các tác vụ như tóm tắt toàn bộ sách hoặc phân tích các cơ sở mã mở rộng.
Nguồn Mở (Open Source) so với Nguồn Đóng (Closed Source): Sự khác biệt giữa các mô hình AI nguồn mở và nguồn đóng là rất quan trọng. Các mô hình nguồn mở, như Llama 3.3 70B của Meta và DeepSeek R1, cho phép bất kỳ ai truy cập, sửa đổi và phân phối mã của mô hình. Điều này thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới, nhưng cũng đặt ra những lo ngại về khả năng lạm dụng và tích hợp các thành kiến hoặc kiểm duyệt không mong muốn, như đã thấy với R1. Các mô hình nguồn đóng, như các mô hình từ OpenAI và Anthropic, thường là độc quyền và yêu cầu đăng ký trả phí để truy cập. Điều này cho phép các công ty duy trì quyền kiểm soát đối với sự phát triển và sử dụng của mô hình, nhưng có thể hạn chế tính minh bạch và khả năng truy cập.
AI Đa Phương Thức (Multimodal AI): Các mô hình AI đa phương thức, như Le Chat của Mistral, có thể xử lý và tạo nội dung trên nhiều phương thức, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh. Khả năng này mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng AI, cho phép tương tác tự nhiên và trực quan hơn. Ví dụ: một trợ lý đa phương thức có thể hiểu yêu cầu bằng giọng nói của người dùng, phân tích hình ảnh liên quan và tạo phản hồi văn bản kết hợp thông tin từ cả hai.
Tác Nhân AI (AI Agents): Các tác nhân AI, như Operator của OpenAI, đại diện cho một bước tiến tới các hệ thống AI tự động hơn. Các tác nhân này được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập, đưa ra quyết định và thực hiện hành động dựa trên hướng dẫn của người dùng hoặc các mục tiêu được xác định trước. Tuy nhiên, như bài đánh giá của Washington Post đã nêu bật, các tác nhân này vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và có thể có hành vi không thể đoán trước. Đảm bảo an toàn và độ tin cậy của các tác nhân AI là một thách thức lớn đối với lĩnh vực này.
Mô Hình Lý Luận (Reasoning Models): Các mô hình lý luận, một danh mục bao gồm o3-mini và o1 của OpenAI, được thiết kế đặc biệt để thực hiện lý luận logic và giải quyết vấn đề. Các mô hình này thường được tối ưu hóa cho các tác vụ đòi hỏi suy luận phức tạp, chẳng hạn như viết mã, toán học và phân tích khoa học. ‘Tính năng lý luận ẩn’ được đề cập trong ngữ cảnh của o1 cho thấy một cách tiếp cận mới để cải thiện khả năng lý luận của mô hình, có thể bằng cách kết hợp các kỹ thuật như nhắc nhở chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought prompting) hoặc lý luận ký hiệu (symbolic reasoning).
Ảo Giác (Hallucinations): Ảo giác AI đề cập đến các trường hợp mà một mô hình tạo ra văn bản không chính xác về mặt thực tế, vô nghĩa hoặc không nhất quán với ngữ cảnh được cung cấp. Đây vẫn là một thách thức đáng kể đối với sự phát triển AI, đặc biệt là trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác và độ tin cậy cao. Mặc dù các kỹ thuật như RAG có thể giúp giảm thiểu ảo giác, chúng không loại bỏ hoàn toàn vấn đề. Người dùng nên luôn đánh giá một cách phê phán đầu ra của các mô hình AI, đặc biệt là khi xử lý thông tin nhạy cảm hoặc quan trọng.