Các điểm chính của bài viết này DuyệtComp là một điểm chuẩn do OpenAI phát triển để đo lường xem liệu AI có thể tìm thấy "câu trả lời duy nhất tồn tại ở đâu đó trên internet hay không". Có 1.266 câu hỏi. Câu trả lời rất ngắn nhưng bạn phải đọc hàng chục đến hàng trăm trang mới đọc được. Theo kiểm đếm công khai tính đến tháng 7 năm 2026, mẫu hàng đầu đã đạt khoảng 90% và chênh lệch giữa ba mẫu hàng đầu là trong khoảng 1,4 điểm. Đó là thước đo gần với mức bão hòa. Tuy nhiên, điểm cao không có nghĩa là việc nghiên cứu của bạn sẽ nhanh hơn. Xin vui lòng bấm vào đây để tìm hiểu làm thế nào để đọc nó.
Hộp thông tin Ban biên tập
Duyệt Comp (Cuộc thi duyệt web)
Bản thân điểm chuẩn được phát hành miễn phí (phí sử dụng API tùy theo từng công ty)
Các câu hỏi chủ yếu bằng tiếng Anh. Bộ phiên bản tiếng Nhật chính thức không được cung cấp
Không có API để đo điểm chuẩn. Yêu cầu API ở phía mô hình mục tiêu đánh giá
Xác nhận lần cuối: Ngày 4 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập
Tôi đã có kinh nghiệm yêu cầu AI "xem xét vấn đề này" và nhận được câu trả lời trông giống như vậy nhưng hơi sai lệch. Có lẽ là có. DuyệtComp là điểm chỉ dựa trên "khả năng tìm kiếm" đó.
DuyệtComp là bộ đánh giá gồm 1.266 câu hỏi nhằm đo lường xem AI agent có thể xác định thông tin khó tìm trên Internet hay không. Được xuất bản bởi OpenAI. Vấn đề không phải là nhìn vào lượng kiến thức mà là xem liệu bạn có thể kiên trì tìm kiếm hay không.
DuyệtComp đo lường “sự kiên trì tìm kiếm” hơn là kiến thức
Điểm chuẩn này không đánh giá số lượng sự kiện mà mô hình ghi nhớ. Đó là một chuỗi các chuyển động trong đó bạn tập hợp tìm kiếm từ những mảnh gợi ý và ngay cả khi bạn tìm thấy sai sót, bạn sẽ thay đổi chiến lược của mình và bắt đầu đào lại.
Ví dụ, một câu hỏi như “Tên của một nhà nghiên cứu đã có bài thuyết trình đáp ứng những điều kiện nhất định tại một hội nghị nào đó được tổ chức vào những năm 1990”. Câu trả lời chỉ cần một vài từ. Nhưng để có được vài từ đó, bạn phải xem qua các hồ sơ hội nghị, danh sách người tham gia, các bài báo đương thời và các tài liệu liên quan khác.
Đó không phải là một câu hỏi bạn có thể lấy ra từ trí nhớ. Đây chính là điểm khác biệt mang tính quyết định so với các bài kiểm tra thông thường.
Có sự khác biệt rõ ràng giữa các mô hình giỏi trong loại bài kiểm tra khám phá này và các bài kiểm tra yêu cầu học sinh kể lại những thông tin mà họ đã ghi nhớ. Đó là lý do tại sao nó thu hút sự chú ý như một giá trị tham khảo khi lựa chọn AI agent.
Tại sao OpenAI tạo ra thước đo tiếp theo sau SimpleQA?
Lý do rất đơn giản: thước đo hiện tại đã trở nên quá dễ dàng.
SimpleQA, vốn được sử dụng phổ biến trước đây, tập trung vào các tìm kiếm thực tế đơn giản. Dạng câu hỏi và trả lời tương tự như "Thủ đô của 〇〇 là gì?" Điều đó quá dễ dàng đối với các mẫu xe thế hệ mới nhất và điểm số bị kẹt ở trên cùng. Trong các bài kiểm tra mà mọi người đều đạt gần điểm tuyệt đối, bạn sẽ không thấy bất kỳ sự khác biệt nào giữa các mô hình.
Một trạng thái bị phá vỡ làm thước đo.
Do đó, OpenAI đã chuẩn bị một bộ câu hỏi được thiết kế có tỷ lệ chính xác thấp. Đó là DuyệtComp. Ngoài việc tăng mức độ khó, chúng tôi cũng tạo ra một cấu trúc trong đó việc tính điểm vẫn ổn định mặc dù rất khó.
| quan điểm | Kiểm tra truy xuất thực tế truyền thống | Duyệt Comp |
|---|---|---|
| cái gì được hỏi | sự thật tôi nhớ | quá trình tìm kiếm |
| Số lượt xem yêu cầu | 0 đến vài trang | hàng chục đến hàng trăm trang |
| hình thức trả lời | ngắn | ngắn |
| Tỷ lệ trả lời đúng của mẫu mới nhất | có xu hướng ở mức cao | Thật dễ dàng để nhận thấy sự khác biệt |
| Chức năng duyệt | Hầu như không cần thiết | thực tế cần thiết |
Nói cách khác, mặc dù câu trả lời là như nhau nhưng độ dài của con đường đi đến đó lại hoàn toàn khác nhau.
Tôi cũng muốn đọc nó
TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)
TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng
Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
Các câu hỏi được tạo ra như thế nào?
Sự cố DuyệtComp được xây dựng ngược. Phương pháp này đầu tiên xác định câu trả lời và sau đó xây dựng “những câu hỏi không dễ tìm”.
Người hỏi bắt đầu bằng cách chọn một đối tượng có thể được xác định rõ ràng. Con người, bài viết, sự kiện, sản phẩm. Tiếp theo, thu thập nhiều manh mối chỉ đến mục tiêu và phân tán chúng thành các hình dạng mà chỉ một đầu mối không thể xác định được. Chúng tôi thêm điều kiện để ngay cả khi bạn gõ trực tiếp vào cửa sổ tìm kiếm, nó cũng không lên cao.
Kết quả là "xác minh không đối xứng."
Việc ghép các câu trả lời sẽ kết thúc ngay lập tức. Vì câu trả lời đúng là một chuỗi ký tự ngắn nên có thể xác định một cách máy móc xem câu trả lời có đúng hay không. Mặt khác, việc tìm ra chuỗi ký tự đó đòi hỏi rất nhiều nỗ lực. Sự bất đối xứng này làm cho việc chấm điểm vừa đáng tin cậy vừa khó khăn.
- Quyết định câu trả lời trước, sau đó thiết kế câu hỏi.
- Chia manh mối thành nhiều phần để không thể nhận dạng riêng lẻ
- Chọn các kết hợp từ không dẫn đến một tìm kiếm duy nhất
- Các câu trả lời đúng phải ngắn gọn và các nhận định được sắp xếp theo một hình thức nhất quán.
Phương pháp sáng tạo này trái ngược với việc đánh giá việc tạo hình ảnh có xu hướng chủ quan. Về khó khăn trong những lĩnh vực không thể xác định được tiêu chí đánh giá, câu chuyện về sự khác biệt về chất lượng được đề cập trong bài viết so sánh các công cụ minh họa AI có thể hữu ích. Các nhiệm vụ khám phá chỉ có một câu trả lời đúng sẽ dễ dàng chấm điểm hơn nhiều.
Điểm của bạn đã tăng cao đến mức nào?
Thành thật mà nói, tốc độ tăng trưởng khá nhanh.
Khi OpenAI công bố GPT-5.5 (tháng 4 năm 2026), các tài liệu chính thức đã liệt kê điểm DuyệtComp. Các số hiển thị ở đó là:
| người mẫu | Duyệt Comp |
|---|---|
| GPT-5.5 Pro | 90,1% |
| GPT-5.4 Pro | 89,3% |
| Gemini 3.1 Pro | 85,9% |
| GPT-5.5 | 84,4% |
| GPT-5.4 | 82,7% |
| Claude Opus 4.7 | 79,3% |
Bảng này là bảng so sánh được liệt kê trong tài liệu thông báo chính thức của OpenAI và là giá trị tại thời điểm công bố. Các model cao cấp đạt mức thấp từ 80% đến 90%. Tuy nhiên, điểm số của mỗi công ty về cơ bản là tự báo cáo và không có gì đảm bảo rằng các điều kiện đo lường như cấu hình công cụ và số lần thử nghiệm đều được áp dụng. Claude cũng đã công bố số liệu ở khoảng giữa 80% cho các thế hệ tiếp theo, vì vậy vui lòng đọc bảng dưới dạng ảnh chụp nhanh.
Hơn nữa, trên bảng xếp hạng công khai do bên thứ ba biên soạn, 58 mô hình đã được đánh giá tính đến tháng 7 năm 2026. Trong đó, 92,2% học sinh xếp thứ nhất, 91,2% xếp thứ hai và 90,8% xếp thứ ba. Ba vị trí dẫn đầu được cố định trong phạm vi 1,4 điểm, gần mức bão hòa đối với các mẫu xe hạng Frontier.
Bạn có thể nói rằng chúng ta đang bắt đầu coi sự kết thúc vòng đời của nó như một thước đo.
Sau đây là bản tóm tắt các xu hướng về số lượng.
| mùa | Điểm cao nhất | tình huống |
|---|---|---|
| Phát hành lần đầu (tháng 4 năm 2025) | Mô hình mục đích chung là 0,6-1,9% | 51,5% ngay cả với các cơ quan điều tra chuyên dụng |
| Tại thời điểm công bố GPT-5.5 (tháng 4 năm 2026) | 84-90% | Dòng Pro đạt 90% |
| Kiểm kê công khai tính đến tháng 7 năm 2026 | 90~92% | 3 mô hình hàng đầu được nhóm lại với nhau với mức chênh lệch 1,4pt |
Tóm lại, chỉ trong vòng hơn một năm, nó đã chuyển từ một bộ câu hỏi khó gần như không thể giải thành một bộ câu hỏi gần như có thể giải được. Có thời điểm hạng chủ lực tăng hơn 15 điểm trong ba tháng.
Claude là một chatbot AI được phát triển bởi Anthropic, hỗ trợ hiểu, tạo, tóm tắt và phân tích văn bản theo cách trò chuyện tự nhiên. Nó có thế mạnh trong việc đọc các văn bản dài và sắp xếp các vấn đề, đồng thời có thể tóm tắt nội dung giấy tờ, hợp đồng, báo cáo, biên bản, v.v. và rút ra những điểm và rủi ro quan trọng. Chúng tôi cũng có thể trợ giúp soạn thảo email, đề xuất và tài liệu kinh doanh, diễn giải văn bản và tư vấn về quy tắc. Nó phù hợp cho các cá nhân và người dùng doanh nghiệp muốn hợp lý hóa việc nghiên cứu, viết và tạo tài liệu kinh doanh đồng thời nhấn mạnh tính chính xác và giải thích chi tiết.
Điều gì xảy ra nếu bạn tắt trình duyệt?
Câu trả lời rất đơn giản và gần như không thể giải được.
Các vấn đề về DuyệtComp được thiết kế sao cho chúng chỉ có thể được giải quyết bằng cách thực sự đọc trang bên ngoài. Nếu bạn cố gắng trả lời chỉ bằng cách ghi nhớ dữ liệu học tập, bạn sẽ có xu hướng đưa ra những câu trả lời sai khi liệt kê các danh từ riêng. Các điều kiện khiến AI có nhiều khả năng nói dối như vậy (hallucination) đều được đáp ứng.
Vì vậy, điểm chuẩn này cho thấy sự khác biệt giữa “sự thông minh của mô hình” và “sự thành thạo của các công cụ”.
- Bạn có thể sắp xếp lại truy vấn tìm kiếm của mình nhiều lần không?
- Bạn có thể nhanh chóng nhìn thấy các trang bị thiếu?
- Thông tin từ nhiều trang có thể trùng khớp được không?
- Bạn có thể đổi hướng giữa chừng được không?
Chỉ khi hoàn thành bốn mục này bạn mới nhận được điểm. Một mô hình chỉ thông minh thôi là chưa đủ.
Những gì DuyệtComp không đo lường được
Đây là điều tôi muốn nhấn mạnh. Nếu bạn đạt điểm cao theo mệnh giá, bạn sẽ thất vọng.
Đầu tiên, chúng tôi không đo lường tốc độ nghiên cứu hàng ngày. Sự cố DuyệtComp có chủ ý nhắm mục tiêu vào thông tin hiếm và bản chất của nó khác với công việc xảy ra trong kinh doanh nơi bạn "tổng hợp nhanh thông tin chung". Một mô hình giỏi duyệt hàng trăm trang có thể không phải là mô hình nhanh nhất trong việc tóm tắt các nhiệm vụ bạn muốn hoàn thành trong 5 phút.
Thứ hai, khả năng đọc của đầu ra. Vì câu trả lời đúng là một chuỗi ký tự ngắn nên điểm số sẽ không phản ánh cấu trúc của báo cáo hay tính tự nhiên của tiếng Nhật.
Và chi phí và thời gian. Nhiệm vụ khám phá tìm kiếm và tải nội bộ hàng chục lần. Đương nhiên, phản hồi sẽ chậm và API (cửa sổ gọi AI từ phần mềm khác) sẽ tốn kém. Bảng điểm chuẩn không bao gồm thời gian và chi phí này.
| tôi đang đo | Không đo được |
|---|---|
| Tỷ lệ tiếp cận thông tin khó tìm | Tốc độ nghiên cứu chung |
| Tập hợp lại tìm kiếm | Khả năng đọc của báo cáo đầu ra |
| Phù hợp với nhiều nguồn | Giá cả và thời gian yêu cầu cho mỗi câu hỏi |
| Kiên trì đào mà không bỏ cuộc | Sức mạnh từ các nguồn tiếng Nhật |
Phía bên phải của bảng này là phần hữu ích nhất trong thực tế. Nếu chỉ nhìn vào bảng điểm và quyết định giới thiệu thì chắc chắn bạn sẽ vấp ngã.
Nó khác với các AI agent nguồn mở như thế nào?
Nó khá cởi mở. Tuy nhiên, có một số triển khai đang hoạt động tốt.
Theo số liệu thống kê có sẵn công khai, các AI agent nghiên cứu nguồn mở ghi nhận tỷ lệ ở mức cao 40%. 48,6% là các AI agent được thiết kế để thu thập bằng chứng song song và 47,1% là các triển khai mô hình mở 72B sử dụng tới 600 lệnh gọi công cụ và 256K ngữ cảnh (số lượng ký tự mà AI có thể xử lý cùng một lúc).
Xét rằng loại thương mại cao nhất nằm trong phạm vi 90%, sự khác biệt gần như gấp đôi.
Tuy nhiên, sự khác biệt này không thể chỉ được giải thích bằng “khả năng của mô hình”. Thiết kế cơ bản, chẳng hạn như bạn có thể nhấn công cụ bao nhiêu lần, có bao nhiêu khung ngữ cảnh và liệu bạn có thể tìm kiếm song song hay không, rất hiệu quả. Nếu bạn tự xây dựng nó, việc chuẩn bị nền tảng này trước khi chọn mô hình sẽ dễ dàng hơn.
Tóm tắt cho đến nay: DuyệtComp là thước đo "tỷ lệ tiếp cận thông tin hiếm" và điểm cao nhất đạt khoảng 90%. Tuy nhiên, tốc độ, chi phí và năng lực tiếng Nhật không được đo lường. Sự khác biệt với việc triển khai nguồn mở cũng là sự khác biệt trong thiết kế nền tảng.
DuyệtComp có hiệu quả cho nghiên cứu của Nhật Bản không?
Không có kết nối trực tiếp. Tôi đang thành thật đây.
Các câu hỏi của DuyệtComp được thiết kế dựa trên thông tin từ các quốc gia nói tiếng Anh. Các kỹ thuật tìm kiếm được yêu cầu khác với việc tìm kiếm các tài liệu chính phủ viết bằng tiếng Nhật, các bài báo trên tạp chí ngành và tài liệu IR của công ty. Trong thế giới nói tiếng Nhật, thông tin cơ bản thường bị chôn vùi trong các tệp PDF và chỉ mục của công cụ tìm kiếm rất yếu. Địa hình khác với địa hình của các nước nói tiếng Anh.
Nếu nghiên cứu bằng tiếng Nhật là lĩnh vực kinh doanh chính của bạn, thì chắc chắn tốt hơn là bạn nên kiểm tra khả năng của các công cụ nghiên cứu được thiết kế để sử dụng trong nước trong một môi trường riêng biệt. Nếu bạn muốn biết sức mạnh của tìm kiếm AI mạnh mẽ trong tìm kiếm tiếng Nhật, vui lòng đọc hướng dẫn đầy đủ của Felo trước để bạn có thể nhanh chóng hiểu phương pháp lựa chọn sau đây.
Điểm số của các quốc gia nói tiếng Anh chỉ mang tính chất tham khảo. Có thể nói như vậy là an toàn.
Nó đóng vai trò gì trong công việc của bạn?
Các tình huống nơi nó hoạt động là rõ ràng. Chính ``nghiên cứu sẽ dẫn đến một câu trả lời duy nhất.''
Cụ thể, hãy làm việc như thế này.
- Tra cứu thông tin đăng ký và công ty mẹ của bên ký kết hợp đồng
- Tìm kiếm các khoản tài trợ đáp ứng các điều kiện cụ thể
- Xác định tiền lệ và số chuẩn trong quá khứ
- Xác định số model kế nhiệm của một sản phẩm đã ngừng sản xuất
Trong mỗi trường hợp, chỉ có một câu trả lời đúng và việc tìm ra nó thật là rắc rối. Các khả năng giống như DuyệtComp dễ dàng có hiệu quả.
Mặt khác, việc tóm tắt xu hướng thị trường và tạo cơ sở cho kế hoạch là những lĩnh vực mà kỹ năng viết luận sẽ hiệu quả hơn kỹ năng khám phá. Nếu bạn chọn một mô hình ở đây, bạn nên có các tiêu chí khác nhau. Nếu bạn đang nghĩ đến việc sử dụng nó cho những việc như đối chiếu tài liệu nội bộ hoặc kiểm tra đường đi, bài viết này về cách tổ chức các công cụ AI cho kiểm toán nội bộ sẽ là nguồn thông tin hữu ích cho quyết định của bạn.
| Loại hình kinh doanh | Tầm quan trọng của khả năng thăm dò | Các chỉ số cần theo dõi |
|---|---|---|
| Xác định và xác minh sự thật | cao | Điểm chuẩn thăm dò |
| Lập báo cáo nghiên cứu thị trường | Trung bình | Khả năng bố cục và độ chính xác tóm tắt của câu dài |
| Thu thập thông tin định kỳ | thấp | Tốc độ và chi phí cho mỗi trường hợp |
| Xác minh dữ liệu nội bộ | thấp | Độ chính xác của cơ chế đọc tài liệu nội bộ |
Nói cách khác, chỉ một trong bốn người thực sự cần đến kỹ năng khám phá. Không phạm sai lầm khi biết điều này sẽ quyết định hiệu quả chi phí.
Danh sách kiểm tra để đảm bảo bạn không lấy điểm của mình theo mệnh giá
Khi bạn nhìn vào các con số chuẩn, hãy kiểm tra bốn điều sau:
- Khi nào là những con số? Trong năm qua, đã có nhiều lần top top tăng hơn 10 điểm chỉ trong vài tháng.
- Duyệt web có hiệu quả không? Nếu điều kiện khác nhau thì không có sự so sánh.
- Xử lý số lượng thử nghiệm - Đây có phải là giá trị tốt nhất trong số nhiều thử nghiệm không?
- Thời gian cần thiết cho mỗi câu hỏi - chi phí ẩn không được hiển thị trong bảng
Đặc biệt là cái thứ ba. Ngay cả với cùng một mô hình, điểm số sẽ tăng lên nếu bạn tăng số lần thử khám phá. So sánh không có điều kiện phù hợp là vô nghĩa.
Trước khi bạn liệt kê các con số, hãy liệt kê các điều kiện. Đây là nguyên tắc vàng.
Cách tạo một “BrowseComp nhỏ” trong doanh nghiệp của riêng bạn
Cách tốt nhất của bạn là tạo bộ đánh giá nhỏ của riêng bạn. Các bước thực hiện không khó.
Chọn khoảng 10 trường hợp mà bạn đã dày công nghiên cứu trước đây. Chỉ có thể xác định được một câu trả lời. Đối với mỗi câu, hãy ghi lại câu trả lời đúng và thời gian thực hiện. Tất cả những gì bạn phải làm là hỏi ứng viên AI câu hỏi tương tự và so sánh tỷ lệ trả lời đúng cũng như thời gian cần thiết.
Nếu bạn có 10 câu hỏi, đó sẽ là tài liệu đánh giá hữu ích hơn so với điểm công khai.
Điều này là do nó phản ánh sự thiên vị trong thông tin đưa ra trong công việc của bạn. Những người mẫu giỏi thông tin hiếm từ các nước nói tiếng Anh nhưng không đào sâu được tài liệu tiếng Nhật chuyên ngành sẽ thất bại sau 10 câu hỏi này.
Ý tưởng có khung đánh giá của riêng bạn là phổ biến đối với tất cả AI sáng tạo. Điều tương tự cũng xảy ra với khu vực hình ảnh và ý tưởng ''dùng thử và quyết định dựa trên cách sử dụng của riêng bạn'' mà tôi đã đề cập trong bài viết so sánh ComfyUI và Stable Diffusion cũng được áp dụng ở đây.
Thứ tự thực tế khi chọn AI khám phá
Nếu bạn mua sai thứ tự, bạn sẽ tiếp tục phải trả tiền cho mẫu đắt tiền hơn.
Đầu tiên, mục đích được xác định bằng việc liệu chỉ có một câu trả lời hay không. Nếu bạn không thể quyết định, sức mạnh tìm kiếm sẽ không phải là trục lựa chọn chính.
Thứ hai, kiểm tra tỷ lệ nguồn của Nhật Bản. Nếu bài thi của bạn tập trung vào tài liệu trong nước, hãy ưu tiên các bài kiểm tra thực hành hơn điểm nói tiếng Anh.
Thứ ba, đo lường chi phí và thời gian chờ đợi cho mỗi trường hợp. Tìm kiếm càng sâu, mô hình càng chậm và đắt hơn. Nếu bạn ký hợp đồng mà không nhìn vào đây, bạn sẽ bất ngờ với hóa đơn cuối tháng.
Thứ tư, hãy xem liệu bạn có thể sử dụng quy trình công việc hiện có hay không. Cho dù bạn có thông minh đến đâu đi chăng nữa, nếu địa ngục sao chép-dán vẫn còn, nó sẽ không thể tồn tại được.
Nếu bạn muốn kiểm tra phạm vi của AI đàm thoại chính song song, thì phím tắt là nắm bắt từng tình huống thực tế giống như trong bài viết hướng dẫn Meta AI.
Ban biên tập Phán quyết
DuyệtComp được thực hiện rất tốt như một thước đo để đo lường "khả năng điều tra" của AI. Một thiết kế xác định câu trả lời trước rồi tính toán ngược các câu hỏi, tính điểm cơ học dựa trên các câu trả lời ngắn đúng và độ khó cao. Không có nhiều benchmark có thể đáp ứng cùng lúc ba yêu cầu này. Thang điểm 1.266 câu hỏi cũng ở mức khó có thể thay đổi điểm do ngẫu nhiên.
Tuy nhiên, thật khó để nói liệu đó có phải là một chỉ báo liên quan trực tiếp đến việc lựa chọn các công cụ thực tế hay không. Hiện nay, các mẫu hàng đầu đã chiếm khoảng 90%, thực sự không tốt nếu chọn các mẫu thương mại dựa trên con số này. Không thể có sự khác biệt 1,4 điểm trong bài làm của bạn.
Thay vào đó, bạn nên nhìn vào thế mạnh của họ trong tài liệu tiếng Nhật và thời gian chờ đợi cho mỗi môn học. Điều này hoàn toàn không được tính vào điểm công khai.
Kết luận của ban biên tập như sau. DuyệtComp được sử dụng để kiểm tra xem chức năng duyệt có được triển khai đúng cách hay không. Sau đó, các người mẫu sẽ cạnh tranh với 10 dự án trước đây của công ty. Cách tiếp cận hai giai đoạn này là lựa chọn đáng tin cậy nhất mà bạn có thể thực hiện ngay bây giờ. Điểm chuẩn là đầu vào và bạn tự quyết định 10 câu hỏi.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
H. Có ai có thể thử DuyệtComp không?
Bộ vấn đề và cơ chế đánh giá được công bố công khai. Vì bạn sẽ chạy mô hình và tự chấm điểm nên sẽ có phí sử dụng API riêng cho mô hình mục tiêu. Nếu bạn chỉ muốn xem nhanh thì chỉ cần nhìn vào danh sách điểm công khai là đủ.
Q. Số lượng câu hỏi 1.266 có đủ lớn không?
Nó đủ lớn để làm điểm chuẩn kiểm tra thực tế. Nếu chỉ có vài chục câu hỏi thì sẽ có yếu tố may mắn lớn, nhưng nếu có trên 1.000 câu hỏi thì cơ hội sẽ được san bằng một cách ngẫu nhiên. Tuy nhiên, vẫn có khả năng xảy ra sai lệch trong trường được đề cập, vì vậy nếu bạn có thể kiểm tra chi tiết theo trường thì bạn nên làm như vậy.
Hỏi. Nếu điểm của tôi vượt quá 90%, tôi có thể chuyển tất cả nghiên cứu của mình cho AI không?
Vẫn còn sớm. 10% có nghĩa là loại bỏ nó và khi đó, AI sẽ trả lời hoàn toàn tự tin. Đối với thông tin được sử dụng cho việc ra quyết định quan trọng, vui lòng để lại để mọi người có thể kiểm tra bằng cách truy cập URL nguồn.
Q. Các mẫu xe Nhật Bản có xuất hiện trong DuyệtComp không?
Mẫu xe trong nước không nổi bật trong bảng kiểm kê được công bố. Vì các câu hỏi chủ yếu bằng tiếng Anh nên đây là môi trường bất lợi cho những người mẫu chuyên về tiếng Nhật. Tốt nhất bạn nên kiểm tra riêng khả năng sử dụng trong gia đình của mình.
Q. Điểm của mô hình không sử dụng trình duyệt là bao nhiêu?
Nó sẽ rơi lớn. DuyệtComp được thiết kế để không thể giải quyết vấn đề này nếu không truy cập trang bên ngoài, do đó, có một số câu hỏi mà tỷ lệ trả lời đúng giảm xuống còn một chữ số khi chỉ trả lời từ bộ nhớ. Đây là điểm khác biệt lớn nhất so với các bài kiểm tra kiến thức truyền thống.
H. Tôi nên sử dụng nó như thế nào với các điểm chuẩn tương tự?
Mục đích này khác với các đánh giá đo lường kỹ năng vận hành công cụ nói chung hoặc các đánh giá đo lường tỷ lệ hoàn thành các nhiệm vụ tương tác. DuyệtComp là thước đo một điểm để "tìm kiếm và xác định". Nếu muốn xem toàn bộ khả năng của một agent, bạn cần phải đọc nhiều đánh giá cạnh nhau.
H. Tôi nên theo dõi cập nhật điểm số bao lâu một lần?
Một lần một phần tư là đủ. Dải trên có mật độ dày đặc và việc theo dõi nó hàng tháng không làm thay đổi việc ra quyết định. Thay vào đó, bạn có thể đạt được nhiều hơn bằng cách làm lại bộ 10 câu hỏi của công ty bạn sáu tháng một lần.
Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan
Đối với những người muốn xem các ứng cử viên AI tìm kiếm cạnh nhau, chúng tôi đã biên soạn một trang gồm các ứng cử viên thay thế.
- Xem các lựa chọn thay thế ChatGPT
- Xem các lựa chọn thay thế của Claude
- Xem các lựa chọn thay thế bối rối
- Xem các lựa chọn thay thế của Gemini
- Xem các lựa chọn thay thế Genspark
- Xem các lựa chọn thay thế cho Felo
Nếu bạn muốn tìm kiếm theo danh mục, bạn sẽ có tất cả các tùy chọn chính nếu xem AI Research và Search/RAG. So sánh mô hình riêng lẻ được nhóm thành các loại LLM.
Đọc cái này vào lần sau. Nếu bạn muốn biết cụ thể bạn có thể sử dụng AI cho nghiên cứu của Nhật Bản đến mức nào, đây là hướng dẫn đầy đủ của Felo. Bạn có thể kiểm tra "sức mạnh của mình bằng các nguồn tiếng Nhật" mà DuyệtComp không đo lường được, dựa trên chức năng thực tế.
ChatGPT là chatbot AI hỗ trợ trả lời câu hỏi, tạo văn bản, sắp xếp thông tin và tạo ý tưởng thông qua đối thoại tự nhiên. Bạn có thể thực hiện các tác vụ dựa trên văn bản như tóm tắt văn bản dài, soạn thảo email và đề xuất, dịch, diễn giải và sắp xếp chúng dưới dạng bảng trong khi trò chuyện. Chúng tôi còn cung cấp dịch vụ tạo mã lập trình, xác nhận nguyên nhân lỗi, giải thích nội dung học tập và tư vấn bằng hình ảnh. Nó phù hợp cho những người dùng muốn sử dụng nó cho nhiều mục đích khác nhau, từ nghiên cứu cá nhân đến hỗ trợ tạo và phát triển tài liệu kinh doanh.
Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)
Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.
- ChatGPT — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Claude — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Perplexity — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Genspark — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Felo — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Perplexity là một công cụ nghiên cứu AI giúp điều tra thông tin trên web để trả lời các câu hỏi có câu tự nhiên và tóm tắt các điểm chính bằng các liên kết nguồn. Thay vì tự mình mở nhiều trang kết quả tìm kiếm, bạn có thể sắp xếp thông tin liên quan trên các trang và xem lại các trang cơ bản để hiểu rõ hơn. Bạn có thể tìm hiểu sâu hơn bằng các câu hỏi bổ sung hoặc tiếp tục nghiên cứu về một chủ đề cụ thể ở định dạng theo chuỗi để có thể dùng chủ đề này làm điểm khởi đầu cho các nghiên cứu so sánh hoặc nghiên cứu sơ cấp. Thích hợp cho doanh nhân, nhà văn, sinh viên và người dùng nghiên cứu muốn rút ngắn thời gian thu thập thông tin.
Bài viết liên quan
- 8 lựa chọn thay thế Felo — Các lựa chọn thay thế miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)
- Tư vấn AI có thể được sử dụng miễn phí đến mức nào? Cách chọn theo mục đích và những điểm cần lưu ý (bản 2026)
- 7 lựa chọn thay thế cho Amazon Rufus — AI mua sắm miễn phí, tiếng Nhật và mã nguồn mở (Phiên bản 2026)
- 7 lựa chọn thay thế cho Kimi (Moonshot AI) | Chọn từ miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)
- Dành cho người không thể lựa chọn vì có quá nhiều công cụ AI | Cách chọn thế hệ AI cho từng mục đích, công việc (phiên bản 2026)