10 lựa chọn thay thế cho ChatGLM, so sánh LLM nguồn mở miễn phí và tương thích với tiếng Nhật (phiên bản 2026)

Các điểm chính của bài viết này Đối với các lựa chọn thay thế cho ChatGLM, đích đến sẽ thay đổi tùy thuộc vào việc bạn ưu tiên ``Tôi muốn chạy nó miễn phí'' ``Tôi muốn giao tiếp bằng tiếng Nhật'' hay ``Tôi không muốn tiết lộ dữ liệu nội bộ.'' Các công ty có trọng lượng mở chính là Llama, Qwen, Mistral và DeepSeek. Nếu tiếng Nhật quan trọng nhất đối với bạn thì mô hình nội địa sẽ thực tế hơn. Việc triển khai cục bộ bắt đầu bằng cách cài đặt Ollama hoặc LM Studio và chi phí bổ sung duy nhất là điện và phí PC. Nếu bạn không chắc chắn, cách nhanh nhất là chạy một mô hình nhỏ trong tay và cảm nhận về ngôn ngữ tiếng Nhật.

Hộp thông tin Ban biên tập

Bản thân mô hình này là miễn phí (trọng lượng mở) / Trả tiền khi bạn sử dụng API đám mây

Không có giới hạn về số lần nó có thể được thực thi cục bộ. Mỗi công ty đám mây đều có gói miễn phí (nội dung được sửa đổi thường xuyên)

Mô hình mở ở nước ngoài nằm trong phạm vi thực tế nhưng có một số rung chuyển. Model trong nước được tối ưu hóa cho ngôn ngữ tiếng Nhật

Các mô hình mở cho phép bạn tạo API/Đám mây của riêng mình Các công ty cung cấp API chính thức

Nếu được thực thi cục bộ thì không có đường truyền bên ngoài. Khi sử dụng đám mây, hãy kiểm tra trạng thái chứng nhận của từng công ty

Mỗi mô hình có một giấy phép khác nhau. Cần kiểm tra ký hiệu của kho chính thức

Có thể (thực thi cục bộ với Ollama / LM Studio, v.v.)

Nếu là model nhỏ, nó sẽ hoạt động với một máy tính xách tay thông thường. Các mô hình lớn yêu cầu GPU

Xác nhận lần cuối: Ngày 28 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

Tôi đã thử sử dụng ChatGLM nhưng phản hồi bằng tiếng Nhật có vẻ lạ và tôi không thể cập nhật thông tin cập nhật. Nếu bạn đang tìm kiếm một điểm đến mới, các lựa chọn của bạn sẽ rộng hơn bạn nghĩ.

Tôi sẽ đặt câu trả lời đầu tiên. Nếu bạn đang xử lý vật liệu nội bộ, hãy sử dụng Ollama để thiết lập mô hình trọng lượng mở tại địa phương. Nếu bạn ưu tiên sự tự nhiên của tiếng Nhật thì hãy chọn dòng ELYZA sản xuất trong nước. Nếu bạn muốn đánh chính xác, hãy chọn gã khổng lồ trên đám mây. 3 lựa chọn này sẽ khá phù hợp với hóa đơn.

ChatGLM là AI đàm thoại mã nguồn mở dựa trên tiếng Trung và tiếng Anh, bắt nguồn từ mô hình cơ bản có tên GLM. Nó cũng là một loạt các mô hình phái sinh đã phân nhánh, chẳng hạn như CodeGeeX để tạo mã và WebGLM để kết hợp với tìm kiếm trên web. Nói cách khác, nó không chỉ là một sản phẩm đơn lẻ mà là một gia đình. Đây là điểm khởi đầu của bạn khi xem xét nơi để chuyển.

Có khoảng ba lý do khiến bạn muốn chuyển từ ChatGLM.

Nội dung của tư vấn thay đổi sẽ là không hài lòng về hiệu suất, không hài lòng về ngôn ngữ hoặc không hài lòng về hoạt động. Chương bạn nên đọc sẽ phụ thuộc vào bạn là ai.

Đầu tiên là tính chính xác của tiếng Nhật. Vì đây là bộ truyện có lĩnh vực nghiên cứu chính là tiếng Trung và tiếng Anh nên ngôn ngữ kính trọng và tài liệu kinh doanh của Nhật Bản có thể sẽ là điểm yếu. Có thể nói chuyện nhỏ bình thường thì không sao, nhưng khi viết cho những người bên ngoài công ty thì điều đó có vẻ khó khăn.

Thứ hai là trọng lượng hoạt động. Việc tạo mô hình thay đổi nhanh chóng và thông tin xây dựng môi trường nhanh chóng trở nên lỗi thời. Lời phàn nàn rằng nó tan chảy trong nửa ngày trước khi bạn có thể di chuyển là điều phổ biến với tất cả các mẫu mở loại này.

Vấn đề thứ ba là rất khó để giải thích với tư cách một tổ chức. Khi đưa mô hình của Trung Quốc vào kinh doanh, có những trường hợp chi phí giải thích cho bộ phận hệ thống thông tin rất cao. Về mặt kỹ thuật tốt hay xấu lại là một câu chuyện khác. Tuy nhiên, nó hiệu quả nhất trong lĩnh vực này.

Bạn đang mắc kẹt với cái nào? Nếu bạn bắt đầu tìm kiếm các giải pháp thay thế mà không nói ra điều này, bạn sẽ lại gặp phải bức tường tương tự.

ChatGLM là chatbot AI mạnh về hội thoại tiếng Trung và dựa trên dòng GLM do Chifu AI phát triển. Việc trả lời câu hỏi, tạo văn bản, tóm tắt, dịch và tạo mã có thể được thực hiện ở định dạng trò chuyện, phù hợp với công việc nhấn mạnh vào khả năng đọc hiểu tiếng Trung và phong cách viết tự nhiên. Phiên bản web cũng hỗ trợ các tác vụ đa phương thức bao gồm nghiên cứu, tạo tài liệu và hình ảnh bằng cách sử dụng các AI agent dành riêng cho mục đích cụ thể. Sức mạnh nằm ở các công ty và nhà phát triển phát triển dịch vụ cho các quốc gia nói tiếng Trung Quốc, giao dịch với khách hàng, tạo nội dung và tiến hành nghiên cứu thị trường địa phương.

Các tiêu chí để lựa chọn một giải pháp thay thế là gì? — Bạn sẽ không thất vọng nếu thu hẹp nó xuống còn 5 điều.

Quyết định trên 5 trục sẽ nhanh hơn là đọc 10 bài so sánh. Hãy áp dụng bảng dưới đây vào tình huống của riêng bạn.

Trục phán đoán	những gì để xem	Một người cần được coi trọng
trị giá	Nó miễn phí và không giới hạn số lần hay trả tiền khi bạn sử dụng?	Các cá nhân/nhóm nhỏ có số lượng xác minh lớn
tiếng Nhật	Tính tự nhiên của ngôn ngữ kính ngữ, ngôn ngữ kỹ thuật, tóm tắt dài	Những người muốn viết bài để sử dụng bên ngoài
Mức độ mở	Trọng lượng (thân mô hình) có được phân bổ không?	Những người muốn sửa đổi/học lại
Vị trí lắp đặt	Đó là PC cục bộ, máy chủ của riêng tôi hay đám mây của công ty khác?	Những người xử lý dữ liệu bí mật
giấy phép	Điều kiện sử dụng thương mại, cấp phép phân phối lại	Những người muốn kết hợp nó vào sản phẩm của họ

Nói cách khác, nếu bạn quyết định chọn hai người đứng đầu trong số năm người này, bạn có thể thu hẹp số ứng viên xuống còn ba hoặc ít hơn. Không có mô hình nào đáp ứng được mọi thứ.

Từ đây trở đi chúng ta sẽ sắp xếp tên cụ thể dọc theo trục này.

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

Những lựa chọn thay thế nào là miễn phí? - Chỉ có hai loại chi phí

Mặc dù nó miễn phí nhưng có hai loại nội dung. Bản thân mô hình này có miễn phí hay số lần sử dụng là miễn phí? Nếu bạn trộn lẫn nó, dự toán ngân sách của bạn sẽ bị sai lệch.

Trong các hệ thống trọng lượng mở (trọng lượng mô hình được phân bổ), chi phí của mô hình bằng 0. Thay vào đó, bạn sẽ phải trả tiền cho PC và máy chủ mà bạn chạy. Nếu bạn chạy một mô hình nhỏ trên máy tính xách tay của mình, sẽ không có hóa đơn bổ sung. Chỉ là tiền điện thôi.

Mặt khác, ngay cả khi dịch vụ trò chuyện trên đám mây có gói miễn phí thì vẫn có giới hạn về số lần và chức năng. Kể từ đầu năm 2026, mỗi công ty đã lần lượt xem xét các gói giá của mình và các gói giá cao hơn đang được bổ sung và tích hợp. Bậc miễn phí ngày nay có thể không giống nhau sau sáu tháng nữa. Tốt nhất hãy ghi nhớ điều này như một điều kiện tiên quyết.

Chi phí như thế nào	Ví dụ cụ thể	chi phí thực tế	giới hạn trên
mô hình miễn phí	Thực thi cục bộ của hệ thống chờ mở	Phí PC/phí điện	Không có (giới hạn bởi tốc độ PC)
Số lần sử dụng miễn phí	Các gói miễn phí trên nền tảng đám mây lớn	không	Giới hạn số lần/chức năng
Trả tiền khi bạn di chuyển	API chính thức của mỗi công ty	Nhiều như bạn sử dụng	Phụ thuộc vào ngân sách của bạn

Nói cách khác, nếu bạn muốn chơi miễn phí không giới hạn, việc thực thi cục bộ là lựa chọn duy nhất của bạn. Sự khác biệt này trở nên hiệu quả hơn đối với những người thử nghiệm hàng trăm lần.

Các lựa chọn thay thế nguồn mở khả thi đến mức nào? - 10 mẫu chính

Chúng tôi sẽ sắp xếp 10 mô hình trong cùng lĩnh vực với ChatGLM, tức là các mô hình có trọng lượng công khai và có thể vận hành trong môi trường của riêng bạn. Ấn tượng của bạn về khả năng tiếng Nhật sẽ thay đổi tùy theo mục đích, vì vậy vui lòng đọc phần này như một hướng dẫn.

người mẫu	Khu vực của nhà phát triển	hướng dẫn học tiếng nhật	Những gì tôi giỏi
loại lạc đà không bướu	CHÚNG TA	Phạm vi thực tế	Đọc tài liệu dài, lượng thông tin
loạt Qwen	Trung Quốc	Phạm vi thực tế	Đa ngôn ngữ và đa dạng về kích cỡ
Loại Mistral	Châu Âu	hơi yếu	Nhẹ nhàng, phản ứng nhanh
tìm kiếm sâu	Trung Quốc	Phạm vi thực tế	suy luận logic, mã
kimi	Trung Quốc	Phạm vi thực tế	Các ứng dụng tự động hóa sử dụng công cụ
Phi-4	CHÚNG TA	yếu đuối	Hoạt động ở kích thước cực nhỏ
Lệnh R+	Canada	Phạm vi thực tế	Tìm kiếm cộng tác cho các tài liệu nội bộ
ELYZA	Nhật Bản	mạnh	Hiểu hướng dẫn tiếng Nhật, kính ngữ
KARAKURI	Nhật Bản	mạnh	phong cách viết hỗ trợ khách hàng
Dấu chứng khoán	Nhật Bản	mạnh	tài liệu kinh doanh, thuật ngữ ngành

Đối với người dùng nước ngoài, các phiên bản mở rộng của Meta (Llama 4 Scout, v.v.) rất phổ biến để đọc tất cả các tài liệu dài cùng một lúc. Kimi K2 của Moonshot thường được khen ngợi vì những ứng dụng gọi ra công cụ để tự động hóa các tác vụ. Nếu mục đích đã rõ ràng thì việc đi ngược lại từ đó sẽ nhanh hơn.

Khi bạn đã thu hẹp nó xuống còn ba từ bảng trên, hãy chuyển sang tiếng Nhật.

Bạn sẽ chọn cái nào dựa trên độ chính xác của tiếng Nhật? – Vị thế của người mẫu trong nước

Nếu chỉ so sánh bằng tiếng Nhật thì mẫu nội địa mạnh hơn. Tuy nhiên, nó không phải là “mạnh về mọi mặt”. Nếu bạn hiểu sai điều này, sự mong đợi của bạn sẽ thất vọng.

Điểm mạnh của mô hình nội địa là việc sử dụng kính ngữ và các cụm từ đặc trưng của tiếng Nhật. Luôn duy trì cảm giác xa cách bằng cách nói "Xin lỗi đã làm phiền bạn" hoặc "Tôi xin lỗi vì sự bất tiện này". Ngay cả khi ý nghĩa của mô hình nước ngoài là chính xác, nó vẫn có thể có mùi của bản dịch. Sự khác biệt này rất hiệu quả trong văn bản được công bố bên ngoài công ty.

Mặt khác, chúng tôi yếu ở những lĩnh vực có quy mô quan trọng. Đối với những lý luận khó hoặc những nhiệm vụ yêu cầu đọc số lượng lớn tài liệu kỹ thuật tiếng Anh, bạn có thể đánh bại các mô hình của các đám mây lớn. Hiện nay đang có sự đánh đổi giữa khả năng tự nhiên của tiếng Nhật và khả năng toàn diện.

Đây là cách nó thực sự được sử dụng:

Văn bản tiếng Nhật sử dụng bên ngoài → Model trong nước
Biên bản nội bộ/tóm tắt/dự thảo → Mô hình mở ở nước ngoài là đủ
Nghiên cứu và phân tích khó khăn → Các mô hình đám mây chính
Công việc nhạy cảm → Các mô hình có thể thực thi cục bộ

Cảm nhận về tiếng Nhật không thể đo lường được bằng con số. Hãy thử gửi cùng một câu hướng dẫn cho ba mô hình và đọc to các câu được trả về. Đó là cách nhanh nhất để đánh giá.

Công cụ thực thi cục bộ — nhập từ Ollama hay LM Studio

Về cơ bản, các công cụ bạn có thể sử dụng để di chuyển mô hình có thể được thu hẹp thành hai công cụ này. Cả hai đều miễn phí và chỉ mất chưa đầy 30 phút từ khi cài đặt đến khi có phản hồi đầu tiên.

Ollama là một công cụ được vận hành bằng lệnh. Một dòng lệnh duy nhất sẽ tìm nạp mô hình và cuộc trò chuyện sẽ bắt đầu ngay lập tức. Giao diện (API) có thể gọi từ phần mềm khác được thiết lập tự động nên rất phù hợp cho những ai muốn tích hợp vào ứng dụng của mình.

LM Studio đi kèm với một màn hình. Chọn một mô hình bằng chuột, tải xuống và nói chuyện với nó trên màn hình trò chuyện. Nếu bạn không thích màn hình đen thì đây là nơi nên đến.

Các mục so sánh	Ollama	Studio LM
Cách vận hành	yêu cầu	Màn hình (GUI)
Tốc độ thực hiện	Nhanh (nếu bạn quen với các lệnh)	nhanh chóng (bất cứ ai)
Gọi từ phần mềm khác	Được hỗ trợ theo tiêu chuẩn	Tương thích (yêu cầu cài đặt)
Dễ dàng tìm kiếm mô hình	Giả sử bạn biết tên	Chọn từ danh sách
người phù hợp	Nhà phát triển/những người muốn tự động hóa	Những người muốn thử nó đầu tiên

Nói cách khác, nếu bạn định kết hợp nó vào quá trình phát triển, hãy sử dụng Ollama và nếu bạn chỉ muốn kiểm tra cảm nhận, hãy sử dụng LM Studio. Tôi sẽ không tranh luận nếu bạn bao gồm cả hai.

Bản thân các bước cài đặt được tóm tắt trong hướng dẫn thực thi cục bộ của Ollama. Nếu bạn muốn làm theo từng dòng lệnh, bạn có thể mở chúng và tiếp tục mà không gặp khó khăn. Nếu bạn muốn tìm hiểu về giá cả và thông số kỹ thuật cần thiết trước tiên thì bài viết về cách sử dụng LM Studio và chi phí của nó là một lối tắt.

Đối với PC cần thiết, nếu là model nhỏ, một chiếc máy tính xách tay thông thường có bộ nhớ khoảng 16GB sẽ hoạt động. Để làm cho các mô hình lớn trở nên thoải mái, bạn cần có GPU. Bắt đầu từ việc nhỏ và tiến lên nếu bạn không hài lòng. Bạn sẽ không thất bại theo thứ tự đó.

Ollama là môi trường thực thi AI mã nguồn mở cho phép bạn chạy các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn trên PC cục bộ hoặc máy chủ của riêng bạn để trò chuyện và tạo văn bản. Bạn có thể lấy và khởi chạy các mô hình như Llama, Mistral, Code Llama, gpt-oss, v.v. bằng `ollama run` từ thiết bị đầu cuối và việc quản lý tệp mô hình có thể được hoàn thành bằng các lệnh. Vì nó có thể được gọi từ các ứng dụng thông qua API REST hoặc API tương thích với OpenAI nên nó cũng có thể được sử dụng để trò chuyện nội bộ, RAG và nhúng vào các công cụ hỗ trợ phát triển. Lý tưởng cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và nhóm doanh nghiệp muốn xử lý lời nhắc và câu trả lời cục bộ mà không cần gửi chúng đến một dịch vụ bên ngoài.

Chọn chuyển sang loại API đám mây

Nếu bạn không quan tâm đến việc trở thành người địa phương, cách dễ nhất là chuyển sang mô hình đám mây lớn. Không cần xây dựng môi trường và độ chính xác cao.

Hiện tại có ba lựa chọn chính: ChatGPT, Claude và Gemini. Ngoài ra, nếu bạn muốn kết hợp tìm kiếm và tóm tắt, các dịch vụ dành riêng cho nghiên cứu như Perplexity và Felo sẽ hoạt động. Công dụng của Felo được tóm tắt trong Hướng dẫn đầy đủ của Felo, vì vậy nếu mục đích chính của bạn là tiến hành nghiên cứu bằng tiếng Nhật, bạn có thể sử dụng nó làm tài liệu tham khảo.

Nếu bạn muốn mở rộng phạm vi dùng thử miễn phí, hãy xem hướng dẫn của Meta AI. Đây là điểm vào thấp nhất mà bạn có thể trải nghiệm phong cách Llama có trọng lượng mở như vốn có.

Tuy nhiên, có những thứ bạn sẽ mất khi chuyển sang đám mây. Thực tế là thông tin bạn nhập sẽ rời khỏi công ty của bạn. Bước ngoặt là có uống được hay không.

Giá cả liên tục được điều chỉnh bởi mỗi công ty. Tên các gói cũng đang được hợp nhất, vì vậy hãy nhớ kiểm tra trực tiếp trang giá chính thức trước khi ký hợp đồng. Những con số trong bài viết tổng hợp của các công ty khác thường đã lỗi thời.

Cấp phép và sử dụng thương mại, đây là nơi tôi vấp ngã

Có thể sử dụng nó miễn phí và có thể sử dụng nó cho mục đích thương mại là hai việc khác nhau. Nếu bạn bỏ qua điểm này và kết hợp nó vào sản phẩm của mình thì sau này bạn sẽ gặp rắc rối.

Đối với các mẫu xe có trọng lượng mở, giấy phép được phân phối khác nhau tùy thuộc vào mẫu xe. Một số được cho phép, trong khi một số khác có điều kiện sử dụng trên một quy mô nhất định. Ngay cả trong cùng một nhà phát triển, các điều kiện có thể thay đổi tùy thuộc vào thế hệ mô hình.

Các mục cần kiểm tra	tìm ở đâu	Điều gì xảy ra nếu bạn bỏ lỡ nó?
Khả năng sử dụng thương mại	Ký hiệu giấy phép kho lưu trữ chính thức	Cần phải thay thế sau khi sản phẩm được vận chuyển.
Điều kiện quy mô sử dụng	Điều khoản văn bản giấy phép	Vi phạm xảy ra khi số lượng người dùng tăng lên.
Quyền đầu ra	Các điều khoản áp dụng của Điều khoản sử dụng	không thể bán sản phẩm
Phân phối lại/sửa đổi	Loại giấy phép	Không thể phân phối các mô hình dẫn xuất
Xử lý dữ liệu học tập	Thông tin công khai của nhà phát triển	không thể hoàn thành trách nhiệm

Nói cách khác, thay vì nhớ giấy phép theo tên model, hãy kiểm tra ký hiệu chính thức cho từng phiên bản bạn sử dụng. Đây là lựa chọn duy nhất. Thật là tẻ nhạt, nhưng một khi bạn đã tập hợp tất cả lại thành một tài liệu thì từ giờ trở đi chỉ mất 5 phút.

Nếu bạn đang băn khoăn về quy trình áp dụng chính thức các công cụ AI trong công ty mình thì bài viết về công cụ AI dành cho kiểm toán nội bộ sẽ giúp bạn kiểm tra các mục này. Nó có thể được sử dụng như một khuôn khổ cho các tài liệu được gửi đến bộ phận hệ thống thông tin.

Điểm bạn gặp khó khăn khi giới thiệu nó trong nội bộ là gì? - Rào cản phi kỹ thuật

Trên thực tế, không có nhiều trường hợp mô hình dừng hoạt động. Nó dừng lại trước bạn.

Nguyên nhân phổ biến nhất là không thể xác nhận liệu dữ liệu có thể được lấy ra hay không. Một kiểu dán thông tin khách hàng ở giai đoạn “dùng thử” và gây ồn ào sau đó. Điều này có thể được ngăn chặn bằng cách chuẩn bị dữ liệu giả để xác minh trước.

Vấn đề phổ biến tiếp theo là các quy định nội bộ liên quan đến vị trí của chủ đầu tư. Đối với các tổ chức có quy định ngăn cản họ sử dụng dịch vụ từ một số quốc gia nhất định để kinh doanh, các tùy chọn sẽ biến mất trước khi đạt được hiệu suất của mô hình. Đây là lý do thực sự cho một tỷ lệ phần trăm câu hỏi về việc chuyển đổi từ các mẫu sản xuất tại Trung Quốc.

Và tiếp quản hoạt động. Khi người tạo mô hình di chuyển cục bộ, vẫn còn một hộp mà không ai có thể cập nhật. Để lại một tờ hướng dẫn quy trình tại thời điểm cài đặt. Chỉ điều đó thôi cũng sẽ tăng gấp đôi tuổi thọ của bạn.

Hãy để tôi tóm tắt mọi thứ cho đến nay trong một từ.

Tóm tắt cho đến nay: Nếu bạn chọn dựa trên chi phí, hãy thực hiện tại địa phương, nếu bạn chọn tiếng Nhật, hãy chọn mô hình nội địa và nếu bạn chọn độ chính xác, hãy chọn công ty dựa trên đám mây. Trước khi lựa chọn công nghệ, hãy kiểm tra các quy định xuất dữ liệu.

Biểu đồ tham khảo nhanh theo cách sử dụng và 3 bước chuyển đổi

Tìm dòng phù hợp nhất với ứng dụng của bạn và bắt đầu từ đó. Bạn không cần phải so sánh mọi thứ.

Mục đích	Những gì cần thử đầu tiên	lý do
Tổng hợp/tìm kiếm tài liệu nội bộ	Mô hình thực thi cục bộ mở	Dữ liệu không bị mất
Văn bản tiếng Nhật để sử dụng bên ngoài	Người mẫu trong nước	Cách diễn đạt và cách diễn đạt kính cẩn là tự nhiên
hỗ trợ lập trình	Mô hình chính của đám mây	Có sự khác biệt rõ ràng về độ chính xác
Phân loại văn bản lớn	mô hình mở nhỏ	Phí thanh toán khi bạn di chuyển không được tích lũy
Điều tra/thu thập thông tin	Dịch vụ liên kết tìm kiếm	Trở lại với trích dẫn
Tích hợp vào ứng dụng của riêng bạn	Ollama + mô hình mở	Một trung tâm cuộc gọi có sẵn ngay từ đầu

Nói cách khác, nếu bạn có một mục đích trong đầu, bạn chỉ nên thử một việc.

Dưới đây là các bước để chuyển: Chèn một mô hình nhỏ vào PC của bạn và nhấn vào đó 10 hướng dẫn mà bạn thường sử dụng. Đọc tiếng Nhật được trả lại và quyết định xem bạn có thể sử dụng nó hay không. Đến nay đã được nửa ngày rồi.

Tiếp theo, chỉ xác định những nhiệm vụ không thể hoàn thành chỉ bằng một công cụ. Nó có thể được tóm tắt đại khái thành hai điều: `` suy luận khó khăn '' và `` thu được thông tin mới nhất. '' Nếu bạn thực hiện cách tiếp cận hai giai đoạn để chỉ gửi phần đó lên đám mây, bạn có thể giảm chi phí và rủi ro thông tin.

Cuối cùng, để lại mô hình và giấy phép bạn sẽ sử dụng trên một tờ giấy. Điều này sẽ loại bỏ vấn đề chuyển giao.

Nếu bạn muốn có được bức tranh rộng hơn về việc lựa chọn các công cụ AI, hướng dẫn cơ bản về LLM sẽ đóng vai trò là nền tảng. Nếu bạn muốn có một bộ công cụ bao gồm tạo hình ảnh, bạn có thể so sánh các công cụ minh họa AI và so sánh ComfyUI và Stable Diffusion, những công cụ có ý tưởng tương tự để thực thi cục bộ, cũng có sẵn. Ý tưởng di chuyển mọi thứ trong tầm tay là phổ biến đối với cả văn bản và hình ảnh.

Ban biên tập Phán quyết

Tùy chọn đầu tiên được sử dụng thay thế cho ChatGLM là lựa chọn các mẫu có trọng lượng mở do Ollama cung cấp. Lý do rất đơn giản: hiện tại đây là lựa chọn duy nhất đáp ứng đồng thời ba điểm: chi phí bằng 0, truyền dữ liệu bằng 0 và không giới hạn số lần.

Nếu chỉ so sánh sự tự nhiên của tiếng Nhật thì mẫu nội địa vượt trội hơn hẳn, nhưng vì lựa chọn có hạn nên tôi chọn mục đích. Nó hữu ích cho các nhóm sản xuất hàng loạt văn bản để sử dụng bên ngoài, nhưng nếu bạn để lại mã và tài liệu tiếng Anh cho họ, bạn sẽ sớm thấy mức trần. Thành thật mà nói, nếu bạn mong đợi nó có mục đích sử dụng đa năng, bạn có xu hướng có ấn tượng rằng nó không đủ tốt.

Mặt khác, sẽ hợp lý hơn nếu ưu tiên độ chính xác và ném mọi thứ vào những gã khổng lồ trên đám mây. Tuy nhiên, nếu cần phải có phê duyệt mỗi khi dữ liệu nội bộ được xử lý thì cuối cùng sẽ có trở ngại trong hoạt động dẫn đến việc dữ liệu đó không được sử dụng. Đây là lỗi phổ biến nhất tôi thấy trong lĩnh vực này.

Điều tinh tế là xu hướng chuyển sang một mô hình khác từ Trung Quốc. Có rất nhiều mô hình tốt về mặt kỹ thuật, nhưng nếu động cơ chuyển đổi là “lo ngại về vị trí”, thì vẫn chưa có gì được giải quyết. Trước tiên hãy nói ra động lực của bạn. Chỉ điều đó thôi cũng là một nửa quá trình lựa chọn.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

H. Tôi vẫn có thể sử dụng ChatGLM chứ?

Bản thân mô hình này là công khai và có thể được di chuyển. Tuy nhiên, bạn cần chuẩn bị cho thực tế là sự thay đổi thế hệ của dòng game diễn ra nhanh chóng và thông tin về xây dựng môi trường có thể dễ dàng trở nên lỗi thời. Nếu bạn dự định sử dụng sản phẩm mới lâu dài thì nên sử dụng mẫu dễ cập nhật sẽ dễ dàng hơn.

H. Tôi có thể sử dụng giải pháp thay thế ChatGLM hoàn toàn miễn phí không?

Bạn có thể sử dụng nó. Nếu bạn chạy một mô hình trọng lượng mở trên PC của chính mình thì sẽ không có phí mô hình hoặc phí sử dụng. Các chi phí duy nhất liên quan là hóa đơn tiền điện và chi phí mua PC. Tuy nhiên, cần có GPU để chạy các mô hình lớn một cách thoải mái, vì vậy đó là chi phí ban đầu thực sự.

Q. Tiếng Nhật nào tự nhiên nhất?

Đây là mô hình trong nước khi nói đến các văn bản dành cho bên ngoài công ty. Sự khác biệt nằm ở ý nghĩa khoảng cách trong ngôn ngữ kính ngữ và cách diễn đạt giống tiếng Nhật. Mặt khác, các mô hình đám mây lớn lại vượt trội hơn về độ khó trong việc suy luận và xử lý tài liệu tiếng Anh. Thực tế là sử dụng chúng riêng biệt cho các mục đích khác nhau.

H. Tôi cần những thông số kỹ thuật nào cho máy tính của mình?

Nếu là model nhỏ, nó sẽ chạy trên một máy tính xách tay thông thường có bộ nhớ khoảng 16GB. Bạn sẽ phải đợi một lúc để nhận được phản hồi, nhưng điều này rất thiết thực đối với các bản tóm tắt và bản nháp. Nếu muốn chạy mô hình lớn một cách nhanh chóng thì máy có GPU là điều kiện tiên quyết. Vui lòng thử nó với kích thước nhỏ trước rồi đưa ra quyết định.

Q. Sử dụng nó cho mục đích thương mại có được không?

Vì mỗi mẫu xe có giấy phép khác nhau nên không thể đưa ra tuyên bố thống nhất. Vui lòng kiểm tra thông tin giấy phép trong kho lưu trữ chính thức cho từng phiên bản bạn sử dụng. Quan niệm sai lầm nguy hiểm nhất là nghĩ rằng "vì nó là nguồn mở nên nó miễn phí".

Q. Tôi đọc dữ liệu nội bộ có được không?

Khi chạy cục bộ, không có dữ liệu nào rời khỏi thiết bị đầu cuối. Khi dán lên dịch vụ đám mây, vui lòng kiểm tra cài đặt sử dụng học tập và trạng thái chứng nhận của từng công ty, sau đó đưa ra quyết định dựa trên các quy định nội bộ. Việc sử dụng dữ liệu giả trong giai đoạn xác nhận là an toàn.

Q. Chuyển khoản mất bao lâu?

Nửa ngày là đủ để bạn di chuyển một chiếc trên tay và xem cảm giác như thế nào. Việc lập kế hoạch trong khoảng hai tuần là thực tế, bao gồm cả việc kết hợp nó vào quy trình kinh doanh. Trong hầu hết các trường hợp, nguyên nhân kéo dài không phải do công nghệ mà là do quá trình xác nhận nội bộ.

Q. Tôi nên chọn cái nào?

Nếu bạn đang xử lý dữ liệu nội bộ, hãy sử dụng mô hình mở với khả năng thực thi cục bộ, nếu bạn muốn sử dụng tiếng Nhật cho mục đích bên ngoài, hãy sử dụng mô hình trong nước và nếu độ chính xác là quan trọng, hãy sử dụng mô hình đám mây chính. Từ ba điều này, vui lòng chọn một điều gần nhất với vấn đề hiện tại của bạn. Bạn sẽ nhận được câu trả lời nhanh hơn bằng cách thử sâu một mục hơn là so sánh song song.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

So sánh ChatGLM và Llama - So sánh ngôn ngữ tiếng Nhật và lượng thông tin giữa các mô hình công cộng
So sánh ChatGLM và Qwen - hai hệ thống có nguồn gốc từ cùng một Trung Quốc nhưng có cách tiếp cận khác nhau để phát triển quy mô
So sánh ChatGLM và DeepSeek - Nhấp vào đây để chọn dựa trên cường độ suy luận
So sánh Llama và Mistral – Bạn nên lấy thêm thông tin hay ít hơn?
So sánh ELYZA và KARAKURI — Người mẫu trong nước có thế mạnh khác nhau về lối viết
So sánh Ollama và LM Studio — nên cài đặt công cụ thực thi cục bộ từ đâu?
Danh sách các lựa chọn thay thế cho ChatGLM — Tinh chỉnh tìm kiếm của bạn theo tiêu chí
Danh sách danh mục AI chatbot — Xem toàn bộ AI đàm thoại
Danh sách các danh mục hỗ trợ mã hóa AI - khi lựa chọn dựa trên mục đích sử dụng phát triển
Danh sách các danh mục AI khảo sát/nghiên cứu — Nếu bạn muốn có câu trả lời bằng các nguồn

Đọc cái này vào lần sau. Hướng dẫn thực thi địa phương của Ollama. Bạn thực sự có thể triển khai chính sách mà bạn đã quyết định trong bài viết này từ một dòng lệnh duy nhất.

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.

ChatGLM — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Meta Llama 3 — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Qwen 2.5 — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Ollama — Trang web chính thức (xem chi tiết)
ELYZA — Trang web chính thức (xem chi tiết)

Meta Llama 3 là một nền tảng chatbot AI sử dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn do Meta xuất bản và có thể được sử dụng để phản hồi trò chuyện, tạo văn bản, tóm tắt, dịch thuật và hỗ trợ mã. Nó hỗ trợ thực thi trong môi trường cục bộ hoặc sử dụng thông qua API đám mây và các mô hình có thể được giới thiệu từ các nền tảng phát triển như Hugging Face. Bạn có thể kết hợp các mô hình phù hợp với nhu cầu của mình và tùy chỉnh chúng cho các Câu hỏi thường gặp nội bộ, hỗ trợ khách hàng, trợ lý kinh doanh, v.v. Nó phù hợp cho các nhà phát triển và công ty muốn xây dựng linh hoạt các chức năng AI tổng hợp trong khi liên kết với dữ liệu của riêng họ và hệ thống hiện có.