Khi nào sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo nào

Trang web của chúng tôi cung cấp đa dạng các mô hình AI từ các nhà phát triển hàng đầu thế giới: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Google. Tại đây, bạn sẽ tìm thấy các mô hình nhanh và thông minh, cũng như các mô hình tiên tiến nhất có khả năng suy luận. Tất cả đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng, và chúng hoạt động khác nhau trong các loại tác vụ khác nhau. Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chuẩn bị các khuyến nghị chung giúp bạn biết mô hình nào phù hợp nhất cho một tác vụ cụ thể.

GPT 4.1 mini

GPT 4.1 mini là một mô hình AI đa năng, cân bằng giữa trí tuệ và tốc độ. Mô hình mini này được xếp ngang hoặc thậm chí vượt trội hơn mô hình GPT 4.1 đầy đủ trong một số tác vụ.

GPT 4.1 mini lý tưởng cho:

• tạo nội dung dạng ngắn (chẳng hạn như tweet hoặc email),
• tóm tắt và diễn giải bài viết,
• trả lời các câu hỏi thường gặp,
• giải thích các đoạn mã,
• gỡ lỗi thường gặp,
• bản dịch ngắn.

Ví dụ gợi ý:

• Tóm tắt bài viết 500 từ này thành 3 gạch đầu dòng.
• Một khách hàng hỏi: 'Làm thế nào để tôi đặt lại mật khẩu?'. Hãy đưa ra câu trả lời rõ ràng, từng bước trong vòng chưa đầy 50 từ.
• Viết một hàm Python nhận một danh sách các số và trả về giá trị trung bình. Giải thích từng bước.
• Hãy cho tôi 5 tiêu đề hấp dẫn cho một bài đăng trên blog về thời trang bền vững.
• Dịch câu tiếng Anh này sang tiếng Tây Ban Nha với giọng điệu thân thiện, gần gũi.

Vì đây là một mô hình nhẹ nhàng, hãy cố gắng tránh những câu hỏi mơ hồ hoặc gợi ý dài dòng. Không nên sử dụng GPT 4.1 mini cho các nhiệm vụ suy luận phức tạp (toán nâng cao, phân tích sâu), nội dung dài (bài nghiên cứu đầy đủ, báo cáo chi tiết) và văn bản có tính sáng tạo cao (chương tiểu thuyết, thơ có ẩn dụ sâu sắc).

GPT 4.1

GPT 4.1 là phiên bản chủ lực của bộ mô hình 4.1. So với GPT 4o, nó xử lý ngữ cảnh dài, hiệu suất mã hóa và trí thông minh tổng thể tốt hơn rất nhiều.

GPT 4.1 phù hợp nhất cho:

• Các tác vụ phức tạp không cần lập luận nâng cao,
• Các truy vấn nhiều lớp,
• Các bài viết dài (trên 2000 từ với cấu trúc mạch lạc),
• Viết kỹ thuật,
• Kể chuyện sáng tạo (các chương tiểu thuyết, viết kịch bản)
• Các bài đăng trên blog được tối ưu hóa SEO với tích hợp từ khóa chiến lược.

Ví dụ gợi ý:

• Đóng vai một giáo sư triết học giải thích về phạm trù của Kant. Cung cấp 3 ví dụ ứng dụng thực tế và dự đoán 2 sự hiểu lầm thường gặp của sinh viên.
• Tối ưu hóa mã Python này để xử lý các tệp CSV lớn (cung cấp mã). Bao gồm các cân nhắc về quản lý bộ nhớ và đề xuất các phương pháp xử lý song song.
• Giải thích các nguyên tắc điện toán lượng tử cho một kỹ sư cơ khí đang chuyển sang công nghệ. Sử dụng 2 phép so sánh cụ thể từ cơ học cổ điển.
• Viết một hướng dẫn chuyên môn dài 1.200 từ về 'Tương lai của Năng lượng Tái tạo ở Châu Âu' với 5 phần phụ, bao gồm số liệu thống kê từ năm 2023-2024. Duy trì giọng điệu học thuật nhưng dễ hiểu.

GPT 4.1 có thể xử lý các truy vấn phức tạp và tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, trong đó ngữ cảnh và giọng điệu tinh tế đóng vai trò quan trọng. Độ chính xác thực tế được cải thiện giúp giảm ảo giác so với phiên bản trước, nhưng vẫn cần kiểm tra thực tế đối với dữ liệu quan trọng, đặc biệt là các sự kiện gần đây sau ngày hết hạn kiến thức, tức là ngày 1 tháng 6 năm 2024.

o3

OpenAI o3 là một trong những mô hình thông minh nhất từng được phát hành và hiệu quả hơn nhiều so với phiên bản tiền nhiệm OpenAI o1. Mô hình này được đào tạo lâu hơn trước khi phản hồi vì khả năng tính toán cao hơn đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn.

OpenAI o3 có thể:

• tạo ra các câu trả lời chi tiết và sâu sắc ở định dạng đầu ra phù hợp,
• giải quyết hiệu quả các câu hỏi đa chiều,
• phân tích hình ảnh (ví dụ: đọc ghi chú viết tay),
• xuất sắc trong các lĩnh vực như lập trình, kinh doanh, tư vấn và ý tưởng sáng tạo,
• tạo ra và đánh giá phê bình các giả thuyết mới - đặc biệt là trong bối cảnh toán học, sinh học và kỹ thuật.

Ví dụ gợi ý:

• Xem lại các số liệu của quy trình, trực quan hóa dữ liệu và tìm kiếm các chiến lược đầu phễu mới.
• Viết một hàm Python để tính dãy con tăng dài nhất. Giải thích độ phức tạp thời gian.
• Tìm một đầu vào khiến hàm đệ quy này bị tràn ngăn xếp.
• Với các đặc tính vật liệu này, hãy dự đoán các điểm ứng suất trong thiết kế cầu này.
• Nghiên cứu sinh học này còn thiếu những điều khiển thực nghiệm nào?

OpenAI o3 là công cụ tư duy chiến lược bỏ túi phù hợp cho việc lập kế hoạch và ra quyết định dài hạn. O3 không chỉ cung cấp cho bạn câu trả lời mà còn giải thích logic đằng sau chúng. Ví dụ như truy vấn "tìm vị trí này" sau:

OpenAI o3 không chỉ đoán đúng Palermo mà còn đưa ra lý do cho chúng tôi: mô hình nhận ra Monte Pellegrino ở phía sau và xác định những chiếc thuyền gỗ ba màu là thuyền gozzi của người Sicilia.

o4 mini

OpenAI o4 mini gần như mạnh mẽ như o3, và nhanh hơn một chút. Đây là một sự đánh đổi công bằng. Mô hình này lý tưởng cho các truy vấn phức tạp đòi hỏi phân tích sâu và câu trả lời có thể không rõ ràng ngay lập tức. O4 mini vừa thông minh hơn vừa rẻ hơn so với phiên bản tiền nhiệm của nó, o3 mini.

OpenAI o4 mini được tối ưu hóa cho:

• Lập luận nhanh với hiệu suất đặc biệt hiệu quả trong toán học, mã hóa và các tác vụ trực quan,
• Các truy vấn nhanh liên quan đến STEM,
• Tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, vì mô hình tham chiếu các cuộc trò chuyện trước đó để làm cho phản hồi được cá nhân hóa và phù hợp hơn,
• Hỗ trợ lập trình cơ bản,
• Tóm tắt các bài báo học thuật,
• Phân tích CSV.

Ví dụ gợi ý:

• Trích xuất các điểm dữ liệu chính từ tệp CSV này.
• Tôi gặp lỗi này: "TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'". Đây là mã của tôi: `total = 10 + "5"`. Hãy sửa lỗi và giải thích vấn đề.
• Viết một hàm Python để tính dãy Fibonacci đến số thứ n trong vòng chưa đầy 10 dòng.
• Tóm tắt các phát hiện chính của bài báo khoa học này trong 3 gạch đầu dòng.
• Tôi đã tải lên một biểu đồ thanh hiển thị doanh thu hàng tháng cho Quý 1 năm 2024. Xác định tháng có doanh thu cao nhất và đề xuất một lý do có thể.

Tốc độ và độ chính xác khi thực hiện các nhiệm vụ kỹ thuật khiến OpenAI o4 mini trở nên hoàn hảo cho sinh viên, nhà phát triển và nhà phân tích.

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash là một mô hình trí tuệ nhân tạo nhanh và linh hoạt được thiết kế cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ tạo mã đến hội thoại tự nhiên.

Mô hình này đặc biệt hiệu quả ở các điểm sau:

• lập luận bằng hình ảnh,
• các cuộc hội thoại nhiều chiều,
• phân tích văn bản dài,
• giải thích các chủ đề phức tạp cho cả đối tượng chung và những người có nền tảng kỹ thuật,
• giải quyết vấn đề trong việc tạo mã,
• hỗ trợ viết và chỉnh sửa.

Ví dụ gợi ý:

• Tóm tắt toàn bộ bài nghiên cứu này, nêu bật những phát hiện chính và phương pháp luận.
• Dựa trên bản ghi cuộc trò chuyện này, những điểm chính gây tranh cãi giữa hai người nói là gì?
• Với hình ảnh sơ đồ mạch điện này, bạn có thể giải thích cách thức hoạt động của nó không?
• Viết một truyện ngắn về một hiệp sĩ dũng cảm và một con rồng thân thiện. Minh họa câu chuyện, giữ cho các nhân vật nhất quán xuyên suốt.
• Giải thích khái niệm điện toán lượng tử một cách đơn giản, sau đó cung cấp một lời giải thích mang tính kỹ thuật hơn cho người có nền tảng khoa học máy tính.

Gemini 2.5 Flash có khả năng tư duy, cho phép bạn thấy quá trình tư duy mà mô hình trải qua khi tạo ra phản hồi. Flash Gemini 2.5 cũng bao gồm các khả năng đa phương thức, nghĩa là nó có thể xử lý và tạo đầu ra trên văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro của Google DeepMind là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế cho khả năng suy luận phức tạp, hiểu ngữ cảnh dài và khả năng đa phương thức. Đây là một giải pháp thay thế tiên tiến và linh hoạt hơn cho Gemini 2.5 Flash, cung cấp khả năng phân tích sâu hơn và hiệu suất tốt hơn cho các tác vụ đòi hỏi khắt khe.

Gemini 2.5 Pro là lựa chọn lý tưởng khi bạn cần:

• lập luận sâu (ví dụ: nghiên cứu kỹ thuật, phân tích tài chính, xem xét tài liệu pháp lý),
• xử lý ngữ cảnh dài (xử lý tới 1 triệu token, nghĩa là nó có thể xử lý toàn bộ sách hoặc báo cáo dài),
• hiểu biết đa phương thức (mô hình có thể diễn giải văn bản, hình ảnh, âm thanh và video),
• hiệu suất kỹ thuật và sáng tạo mạnh mẽ (gỡ lỗi mã, tạo nội dung, hỗ trợ nghiên cứu khoa học).

Ví dụ gợi ý:

• Viết lại bài đăng trên blog này để SEO tốt hơn. Từ khóa mục tiêu: 'Chương trình Thạc sĩ Luật tốt nhất cho doanh nghiệp năm 2024'.
• Chuyển đổi ghi chú viết tay của bác sĩ này (tải lên hình ảnh) thành các mục nhập EHR có cấu trúc.
• Đánh giá 50 bài luận của sinh viên về 'Macbeth' và chỉ ra các lỗi ngữ pháp thường gặp.
• Ghi lại cuộc gọi với nhà đầu tư dài 30 phút này (âm thanh), sau đó liệt kê 3 chiến lược tăng trưởng chính được đề cập.
• Trích xuất tất cả các đề cập đến 'ngân sách an ninh mạng' trong 500 trang tài liệu được FOIA công bố.

Gemini 2.5 Pro là mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ nhất do Google phát hành. Nó cung cấp đầu ra chất lượng cao, trong đó tốc độ chỉ là yếu tố thứ yếu so với độ chính xác và khả năng logic được cải thiện (ví dụ, trong bản tóm tắt chi tiết, tạo mã hoặc lập kế hoạch chiến lược nhiều bước).

Claude 3.5 Haiku

Claude 3.5 Haiku, do Anthropic phát triển, là một mô hình AI nhẹ và nhanh, được thiết kế để đạt hiệu quả cao mà không ảnh hưởng đến chất lượng. Claude 3.5 Haiku thể hiện khả năng cải tiến trong việc tạo nội dung tinh tế, tạo mã và giao tiếp bằng các ngôn ngữ không phải tiếng Anh như tiếng Nhật, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Pháp.

Mô hình được tối ưu hóa cho:

• phản hồi cực nhanh – một trong những mô hình AI nhanh nhất hiện có, với khả năng phản hồi gần như tức thì,
• dịch thuật theo thời gian thực,
• viết sáng tạo,
• trích xuất và tóm tắt dữ liệu,
• sửa lỗi mã nhanh kèm giải thích.

Ví dụ gợi ý:

• Viết một khẩu hiệu hấp dẫn cho một thương hiệu quần áo thân thiện với môi trường mới.
• Phân tích tập dữ liệu này: {Doanh số: Quý 1: 10.000 đô la, Quý 2: 12.000 đô la, Quý 3: 15.000 đô la}. Đề xuất một xu hướng và khuyến nghị.
• Tóm tắt bài viết 500 từ này về xu hướng năng lượng tái tạo trong 50 từ hoặc ít hơn.
• Viết một hàm Python để tính giai thừa của một số.
• Một khách hàng nói: 'Đơn hàng của tôi chưa đến.' Tạo một phản hồi lịch sự, hữu ích với các bước tiếp theo.

Claude 3.5 Haiku là một lựa chọn đáng tin cậy cho người dùng cần một mô hình nhanh cho các tác vụ yêu cầu phản hồi gần như tức thì, chẳng hạn như mã hóa, kiểm duyệt nội dung và trích xuất kiến thức từ dữ liệu phi cấu trúc.

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet là một mô hình cực kỳ thông minh với khả năng lập luận. Chính xác hơn, đây là một mô hình lai, nghĩa là nó có thể chuyển đổi giữa chế độ tư duy để giải quyết vấn đề phức tạp và chế độ tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ đơn giản hơn như trả lời các câu hỏi thông thường hoặc tham gia vào cuộc trò chuyện.

Một số trường hợp sử dụng thực tế của Claude 3.7 bao gồm:

• Phát triển trò chơi điện tử (tạo nội dung theo thủ tục),
• Phát triển di động (giảm 42% kích thước APK thông qua tối ưu hóa tự động),
• Rà soát mã (giảm chu kỳ rà soát từ 45 xuống dưới 5 phút),
• Rà soát tài liệu pháp lý (giảm thời gian từ 6 giờ xuống 18 phút),
• Phát hiện gian lận trong tài chính (cải thiện độ chính xác từ 89% lên 96,7%).

Ví dụ gợi ý:

• Viết một loạt bài đăng trên mạng xã hội quảng bá dòng quần áo bền vững mới, kết hợp các tông màu và lời kêu gọi hành động khác nhau.
• Cho một danh sách ID sản phẩm, hãy viết một hàm lấy thông tin sản phẩm tương ứng từ một API.
• Cấu trúc lại lớp Python này để tuân theo các nguyên tắc SOLID, kèm theo các chú thích giải thích từng thay đổi.
• Chuyển đổi thông số kỹ thuật này (PDF/hình ảnh) thành hướng dẫn sử dụng thân thiện với người mới bắt đầu kèm theo ảnh chụp màn hình.
• Xác định bất kỳ điều khoản không cạnh tranh nào trong hợp đồng lao động này (PDF) vượt quá giới hạn pháp lý của California.

Claude 3.7 đặc biệt giỏi về toán, vật lý, phân tích chuyên sâu, viết sáng tạo và lập trình thi đấu. Mô hình này có thể viết mã phức tạp trên nhiều ngôn ngữ lập trình, tạo tài liệu và giải thích các khái niệm kỹ thuật, xử lý cả nhiệm vụ phát triển front-end và back-end.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 là một lựa chọn đáng tin cậy cho hầu hết các tác vụ hàng ngày. Nó cung cấp phản hồi chính xác, có cấu trúc tốt cho hầu hết mọi chủ đề, lý tưởng cho các câu hỏi kiến thức chung, động não và tạo nội dung. Điểm nổi bật thực sự của V3 nằm ở khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, trôi chảy, đồng thời thể hiện sự sáng tạo ấn tượng, dù là trong việc kể chuyện, so sánh hay giải quyết vấn đề.

Mô hình này đặc biệt mạnh ở các khía cạnh:

• viết và sáng tạo nội dung,
• cung cấp câu trả lời rõ ràng, súc tích cho các câu hỏi thường gặp,
• tạo ra ý tưởng độc đáo cho các dự án, tên hoặc gợi ý nghệ thuật,
• hỗ trợ kỹ thuật cơ bản đến trung cấp,
• dịch thuật.

Ví dụ gợi ý:

• Phản hồi như một nhân viên chăm sóc khách hàng thân thiện, hỗ trợ người dùng khi giao hàng trễ. Đưa ra giải pháp mà không nghe có vẻ máy móc.
• Viết một bài blog du lịch dài 700 từ về Kyoto vào mùa xuân, tập trung vào những ngôi đền ẩn giấu và ẩm thực địa phương.
• Tóm tắt nguyên nhân của Thế chiến thứ nhất trong dòng thời gian 10 điểm dành cho học sinh trung học.
• Biến bản nháp lộn xộn này thành một email khách hàng chuyên nghiệp.
• So sánh thông số kỹ thuật của iPhone 15 và Pixel 8 trong một bảng. Đánh dấu cái nào tốt hơn cho các nhiếp ảnh gia.

Mặc dù có thể không chuyên về các tác vụ kỹ thuật siêu chuyên sâu như một số mô hình tập trung vào mã hóa, DeepSeek-V3 cân bằng giữa kiến thức rộng, khả năng tiếp cận và sức hấp dẫn trong giao tiếp - khiến nó trở thành một trợ lý đa năng tuyệt vời cho cả mục đích sử dụng cá nhân và chuyên nghiệp.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 là một mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ với khả năng suy luận logic và toán học tiên tiến. Điểm khác biệt giữa các mô hình suy luận như DeepSeek-R1 so với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống là khả năng thể hiện cách chúng đi đến kết luận. Bằng cách đó, bạn có thể theo dõi logic đằng sau câu trả lời và, nếu cần, có thể kiểm tra kết quả đầu ra.

Một số điểm mạnh của mô hình này bao gồm:

• hiệu suất vượt trội trong các lĩnh vực định hướng STEM (đặc biệt là toán học, vật lý và khoa học máy tính),
• nâng cao khả năng duy trì tính nhất quán logic trong suốt các chuỗi suy luận mở rộng,
• giải quyết các thách thức mã hóa nâng cao với hiệu quả tối ưu,
• chia nhỏ các bài toán nhiều lớp thành các thành phần rời rạc, có thể giải được.

Ví dụ gợi ý:

• Giải bài toán Tháp Hà Nội này với 6 đĩa, cung cấp trình tự di chuyển tối ưu và phân tích độ phức tạp thời gian.
• Thiết kế thuật toán cây quyết định để đánh giá các đơn xin vay, xem xét thu nhập, điểm tín dụng và lịch sử việc làm. Giải thích từng bước logic phân nhánh.
• Viết lại văn bản này bằng từ vựng đơn giản hơn và câu ngắn hơn.
• Tóm tắt các phát hiện từ thí nghiệm này thành một báo cáo. Làm nổi bật các số liệu và khuyến nghị chính.
• Phân tích ưu và nhược điểm của việc sử dụng ma trận quyết định cho bài toán này.

DeepSeek-R1 nổi bật với tư duy logic kết hợp với khả năng xử lý tốc độ cao. Nếu bạn cần một chatbot cho các nhiệm vụ chuyên biệt như các bài toán phức tạp hoặc viết tài liệu kỹ thuật, R1 là một lựa chọn mạnh mẽ.

Phần kết luận

Việc lựa chọn mô hình trí tuệ nhân tạo phù hợp là một quá trình đòi hỏi phải cân nhắc các đặc thù công việc, khối lượng dữ liệu và kết quả mong muốn. Mỗi mô hình đều có những điểm mạnh riêng: một số được tối ưu hóa về tốc độ và hiệu quả chi phí, trong khi một số khác lại vượt trội trong việc xử lý các truy vấn phức tạp đòi hỏi phân tích chuyên sâu hoặc sáng tạo. Sự đa dạng của các giải pháp hiện có cho phép tiếp cận linh hoạt để giải quyết vấn đề, dù đó là tự động hóa quy trình kinh doanh, tạo nội dung, phát triển phần mềm hay phân tích dữ liệu.

Chúng tôi khuyến khích bạn thử nghiệm các mô hình khác nhau được trình bày trên trang web của chúng tôi để xác định mô hình nào phù hợp nhất với nhu cầu của bạn. Câu trả lời và kết quả bạn nhận được có thể khác nhau tùy thuộc vào mô hình bạn chọn, vì vậy việc thử nghiệm nhiều lựa chọn sẽ giúp bạn tìm ra giải pháp tối ưu. Cho dù bạn đang tìm kiếm hiệu suất tối đa hay sự cân bằng giữa chất lượng và chi phí, sự đa dạng của các công cụ AI sẽ mở ra vô số cơ hội để đạt được mục tiêu của bạn. Hãy bắt đầu khám phá ngay hôm nay và khám phá tiềm năng của công nghệ hiện đại!