Công ty xAI của Elon Musk đã giới thiệu API cho mô hình trí tuệ nhân tạo Grok 3, cho phép các nhà phát triển truy cập vào hệ thống. API này bao gồm hai phiên bản: Grok 3 và Grok 3 Mini nhỏ hơn, cả hai đều có khả năng suy luận.
Grok 3 có giá 3 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 15 đô la cho mỗi triệu token đầu ra. Grok 3 Mini rẻ hơn, với giá 0,30 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 0,50 đô la cho mỗi triệu token đầu ra. Các phiên bản nhanh hơn cũng yêu cầu trả thêm phí.
Grok 3 được thiết kế để cạnh tranh với GPT-4o và Gemini, nhưng kết quả kiểm tra điểm chuẩn của nó đã bị nghi ngờ. Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 131.072 token, thay vì 1 triệu token như tuyên bố trước đó. Giá của nó tương tự như Claude 3.7 Sonnet, nhưng cao hơn Gemini 2.5 Pro, mô hình này hoạt động tốt hơn trong các bài kiểm tra điểm chuẩn tiêu chuẩn.
Musk ban đầu quảng cáo Grok như một mô hình có thể giải quyết các chủ đề gây tranh cãi. Tuy nhiên, các phiên bản ban đầu đã bị chỉ trích vì thành kiến chính trị và các vấn đề kiểm duyệt.
1️⃣ Định Giá Mô Hình AI Tiết Lộ Chiến Lược Định Vị Thị Trường
Cấu trúc định giá của Grok 3 đặt nó vào thị trường cao cấp của các mô hình trí tuệ nhân tạo, ngang hàng với Claude 3.7 Sonnet của Anthropic với mức giá 3 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 15 đô la cho mỗi triệu token đầu ra.
Mức giá này cao hơn đáng kể so với Gemini 2.5 Pro của Google, mô hình thường vượt trội hơn Grok 3 trong các bài kiểm tra điểm chuẩn AI, cho thấy rằng xAI đang định vị Grok dựa trên sự khác biệt hơn là lợi thế dẫn đầu về chi phí.
Khả năng ‘suy luận’ được nhấn mạnh trong thông báo lặp lại sự tập trung của Anthropic vào khảnăng suy luận của các mô hình Claude, cho thấy mục tiêu của xAI là thị trường doanh nghiệp cao cấp, thay vì cạnh tranh về giá.
Các phiên bản nhanh hơn với mức giá cao hơn (5 đô la/25 đô la cho mỗi triệu token) tiếp tục xác nhận chiến lược định vị cao cấp của xAI, tương tự như cách OpenAI tiếp cận với GPT-4o.
Phương pháp định giá này tiết lộ một tình thế tiến thoái lưỡng nan về chiến lược kinh doanh cơ bản trong thị trường mô hình AI: cạnh tranh về hiệu quả chi phí hay xây dựng hình ảnh thương hiệu cao cấp bất chấp xếp hạng điểm chuẩn.
Bối cảnh cạnh tranh trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng, với các công ty tranh giành để nổi bật về hiệu suất, giá cả và các tính năng độc đáo. Với Grok 3, xAI đã gia nhập thị trường, định vị khéo léo nó như một sản phẩm cao cấp, phản ánh sự tập trung vào các khách hàng doanh nghiệp coi trọng các tính năng vượt trội và độ tin cậy hơn là chỉ chi phí.
Bằng cách khớp giá với Claude 3.7 Sonnet của Anthropic, xAI không tham gia trực tiếp vào cuộc chiến giá cả, mà thay vào đó gửi một tín hiệu rằng Grok 3 thuộc về một danh mục riêng biệt. Động thái chiến lược này cho phép xAI tự phân biệt với các lựa chọn kinh tế hơn, chẳng hạn như Gemini 2.5 Pro của Google, mặc dù hoạt động tốt trong các bài kiểm tra điểm chuẩn nhưng có thể không đáp ứng nhu cầu của tất cả các doanh nghiệp về khả năng suy luận phức tạp.
Hơn nữa, xAI củng cố thêm vị thế cao cấp của mình bằng cách cung cấp các phiên bản Grok 3 nhanh hơn với mức giá cao hơn. Các phiên bản tăng tốc này đáp ứng nhu cầu xử lý thời gian thực và độ trễ thấp hơn, điều này rất quan trọng trong các ngành công nghiệp đòi hỏi phản hồi nhanh chóng và phân tích dữ liệu hiệu quả.
Chiến lược mà xAI áp dụng tương tự như cách tiếp cận của OpenAI, hãng cũng đã áp dụng mô hình định giá cao cấp cho GPT-4o. Cả hai công ty đều nhận ra rằng một số khách hàng sẵn sàng trả phí bảo hiểm cho các tính năng tiên tiến nhất và hiệu suất vượt trội.
Tình thế tiến thoái lưỡng nan cơ bản trong định giá mô hình AI nằm ở quyết định xem có nên tập trung vào hiệu quả chi phí hay xây dựng một thương hiệu cao cấp. Chiến lược hiệu quả chi phí nhằm mục đích thu hút một lượng lớn khách hàng bằng cách cung cấp các giải pháp giá cả phải chăng hơn. Mặt khác, chiến lược thương hiệu cao cấp tìm cách thu hút một phân khúc nhỏ hơn các khách hàng tìm kiếm những gì tốt nhất mà lĩnh vực AI cung cấp và sẵn sàng trả một mức giá cao cho nó.
Grok 3 của xAI dường như đã lựa chọn rõ ràng chiến lược thương hiệu cao cấp. Bằng cách nhấn mạnh khả năng suy luận, cung cấp các phiên bản nhanh hơn và duy trì mức giá tương tự như Claude 3.7 Sonnet, xAI đang gửi một thông điệp rõ ràng đến thị trường rằng Grok 3 được thiết kế cho các giải pháp AI không thỏa hiệp.
2️⃣ Giới Hạn Cửa Sổ Ngữ Cảnh Làm Nổi Bật Các Ràng Buộc Triển Khai
Mặc dù xAI trước đó tuyên bố rằng Grok 3 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, nhưng API chỉ hỗ trợ tối đa 131.072 token, cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa khả năng lý thuyết và triển khai thực tế.
Việc giảm dung lượng của phiên bản API so với các bản demo tương tự như các phiên bản ban đầu của Claude và GPT-4, một hiện tượng nhất quán trong ngành.
Giới hạn 131.072 token tương đương với khoảng 97.500 từ, mặc dù số lượng đáng kể, nhưng vẫn thấp hơn đáng kể so với mục tiêu tiếp thị ‘một triệu token’ mà xAI tuyên bố vào tháng 2 năm 2025.
So sánh điểm chuẩn cho thấy rằng Gemini 2.5 Pro hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token đầy đủ trong môi trường sản xuất, mang lại cho Google một lợi thế kỹ thuật đáng kể trong các ứng dụng yêu cầu phân tích các tài liệu cực lớn.
Giới hạn này cho thấy rằng các giới hạn kỹ thuật của việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn ở quy mô lớn thường buộc các công ty phải thỏa hiệp giữa khả năng lý thuyết và chi phí cơ sở hạ tầng thực tế.
Cửa sổ ngữ cảnh đề cập đến lượng thông tin mà một mô hình AI có thể xem xét khi xử lý một lời nhắc hoặc truy vấn duy nhất. Cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn cho phép mô hình hiểu các văn bản phức tạp và sắc thái hơn, dẫn đến các phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
Tuyên bố ban đầu của xAI rằng Grok 3 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token đã tạo ra sự quan tâm lớn trong cộng đồng AI. Một cửa sổ ngữ cảnh lớn như vậy sẽ cho phép Grok 3 thực hiện các tác vụ mà trước đây chỉ có các mô hình tiên tiến nhất mới có thể thực hiện.
Tuy nhiên, khi xAI phát hành API cho Grok 3, rõ ràng là cửa sổ ngữ cảnh đã bị giảm đáng kể xuống còn 131.072 token. Sự giảm này đã gây ra sự thất vọng cho nhiều người, những người cho rằng đây là một giới hạn lớn đối với khả năng của Grok 3.
xAI giải thích rằng việc giảm cửa sổ ngữ cảnh là do các cân nhắc thực tế. Việc xử lý một mô hình có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, điều này gây khó khăn cho việc triển khai mô hình một cách hiệu quả về chi phí.
Ngay cả khi giảm xuống còn 131.072 token, cửa sổ ngữ cảnh của Grok 3 vẫn còn lớn và đủ cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận thức được những hạn chế giữa khả năng lý thuyết và triển khai thực tế.
Các tình huống tương tự đã xảy ra với các mô hình AI khác. Ví dụ, GPT-4 của OpenAI ban đầu tuyên bố hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 32.768 token, nhưng sau đó phát hiện ra rằng giới hạn thực tế thấp hơn đáng kể.
Những giới hạn này làm nổi bật những thách thức liên quan đến việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn ở quy mô lớn. Các công ty phải cân bằng giữa khả năng lý thuyết và chi phí cơ sở hạ tầng thực tế.
Mặc dù có những hạn chế này, các mô hình AI đang được cải thiện nhanh chóng. Khi công nghệ tính toán tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy các cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn và các mô hình AI mạnh mẽ hơn trong tương lai.
3️⃣ Trung Hòa Độ Lệch Mô Hình Vẫn Là Thách Thức Của Ngành
Mục tiêu của Musk là làm cho Grok ‘trung lập về chính trị’ làm nổi bật những thách thức liên tục trong việc quản lý độ lệch trong các hệ thống AI, với kết quả trái chiều theo phân tích độc lập.
Một nghiên cứu so sánh về năm mô hình ngôn ngữ chính đã phát hiện ra rằng Grok thực sự thể hiện khuynh hướng thiên hữu nhất trong số các mô hình được thử nghiệm, mặc dù Musk tuyên bố duy trì sự trung lập.
Tuy nhiên, các đánh giá gần đây về Grok 3 cho thấy rằng nó duy trì một cách tiếp cận cân bằng hơn đối với các chủ đề nhạy cảm về chính trị so với các phiên bản trước đó, cho thấy rằng xAI đã đạt được tiến bộ trong việc đạt được mục tiêu trung lập của mình.
Sự khác biệt giữa tầm nhìn của Musk và hành vi mô hình thực tế lặp lại những thách thức tương tự mà OpenAI, Google và Anthropic phải đối mặt, trong đó các ý định đã định không phải lúc nào cũng phù hợp với hiệu suất trong thế giới thực.
Sự cố xảy ra vào tháng 2 năm 2025 khi Grok 3 liệt kê chính Musk là nhân vật ‘nguy hiểm nhất ở Mỹ’ cho thấy tính không thể đoán trước của các hệ thống này, làm nổi bật rằng ngay cả những người tạo ra mô hình cũng không thể kiểm soát hoàn toàn đầu ra của nó.
Độ lệch đề cập đến xu hướng của một mô hình AI ưu ái hoặc phản đối các cá nhân hoặc nhóm cụ thể một cách có hệ thống và không công bằng. Độ lệch có thể phát sinh từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình, cách mô hình được thiết kế và cách mô hình được sử dụng.
Độ lệch trong các mô hình AI có thể có những hậu quả nghiêm trọng. Ví dụ, một mô hình bị lệch có thể đưa ra các quyết định phân biệt đối xử, truyền bá các khuôn mẫu có hại hoặc khuếch đại sự bất bình đẳng xã hội.
Mục tiêu của Musk là làm cho Grok ‘trung lập về chính trị’ là một mục tiêu cao cả. Tuy nhiên, việc đạt được mục tiêu này đã chứng tỏ vô cùng khó khăn.
Các phiên bản ban đầu của Grok đã bị chỉ trích vì thành kiến chính trị. Một nghiên cứu so sánh đã phát hiện ra rằng Grok thực sự thể hiện khuynh hướng thiên hữu nhất trong số các mô hình được thử nghiệm.
xAI đã thừa nhận những lời chỉ trích này và đã thực hiện các bước để giảm độ lệch trong Grok. Các đánh giá gần đây về Grok 3 cho thấy rằng nó duy trì một cách tiếp cận cân bằng hơn đối với các chủ đề nhạy cảm về chính trị.
Tuy nhiên, ngay cả với những bước này, vẫn không thể loại bỏ hoàn toàn độ lệch khỏi các mô hình AI. Lý do là dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình sẽ luôn phản ánh các giá trị và thành kiến của xã hội mà nó được đào tạo.
Ngoài ra, các nhà phát triển mô hình có thể vô tình đưa ra độ lệch. Ví dụ, nếu các nhà phát triển không cân nhắc các nhóm cụ thể khi thiết kế mô hình, thì mô hình có thể bị lệch đối với nhóm đó.
Giải quyết độ lệch trong các mô hình AI là một thách thức liên tục. Cần có những nỗ lực liên tục để xác định và giảm độ lệch, đồng thời đảm bảo rằng các mô hình AI được sử dụng một cách công bằng và vô tư.
Dưới đây là một số bước có thể được thực hiện để giảm độ lệch trong các mô hình AI:
- Sử dụng dữ liệu đa dạng và đại diện để đào tạo mô hình.
- Thiết kế mô hình để giảm thiểu độ lệch.
- Đánh giá độ lệch của mô hình một cách thường xuyên.
- Thực hiện các bước để khắc phục bất kỳ độ lệch nào được tìm thấy.
Bằng cách thực hiện các bước này, chúng ta có thể giúp đảm bảo rằng các mô hình AI được sử dụng một cách công bằng và vô tư.
Những tiến bộ gần đây của xAI
xAI mua lại nền tảng truyền thông xã hội X
Thỏa thuận định giá xAI ở mức 80 tỷ đô la và X ở mức 33 tỷ đô la
xAI của Musk tham gia quan hệ đối tác AI với Nvidia
Quan hệ đối tác này nhằm mục đích huy động 30 tỷ đô la để thúc đẩy cơ sở hạ tầng AI
Grok 3 của xAI phải đối mặt với phản ứng dữ dội vì kiểm duyệt.
Các vấn đề được giải quyết sau phản hồi của người dùng; Trump được đề cập lại.
xAI phát hành Grok-3 phiên bản nâng cấp với các tính năng nâng cao
Giới thiệu DeepSearch để tăng cường khả năng nghiên cứu
Musk sẽ phát hành Grok 3 vào ngày 17 tháng 2
Chatbot do xAI phát triển sắp hoàn thành
xAI tìm kiếm 10 tỷ đô la tài trợ với mức định giá 75 tỷ đô la
Chatbot Grok 3 sắp ra mắt để cạnh tranh với OpenAI