LiveCodeBench là gì? Cách xem hiệu suất mã hóa AI và điểm số mới nhất (phiên bản 2026)

Các điểm chính của bài viết này LiveCodeBench là điểm chuẩn đo lường khả năng tạo mã của AI chỉ sử dụng "các vấn đề mới" trong lập trình cạnh tranh. Tính đến tháng 7 năm 2026, thứ hạng hàng đầu đã đạt đến phạm vi 90%, nhưng tên của mẫu hàng đầu sẽ khác nhau tùy thuộc vào nguồn tổng hợp. Khi so sánh điểm số sẽ vô nghĩa trừ khi bạn khớp các phiên bản (v5/v6) và giai đoạn mục tiêu. Cạm bẫy lớn nhất là nó khác với khả năng làm việc của mã hóa kiểu agent.

Hộp thông tin Ban biên tập

Bản thân điểm chuẩn là miễn phí (chỉ số đánh giá mở)

Yêu cầu API ở phía mô hình mục tiêu đánh giá (trả tiền khi bạn sử dụng)

Đánh giá dựa trên các câu hỏi mở. Giả định rằng mã nội bộ sẽ không được nhập vào.

Cho phép trích dẫn điểm. Tuy nhiên, phiên bản và thời điểm phải được chỉ định.

Kết quả tạo/thực thi mã theo phong cách lập trình cạnh tranh

Xác nhận lần cuối: Ngày 29 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

Ngay cả khi nó ghi "91 điểm trên LiveCodeBench", bạn cũng không biết liệu con số đó có phù hợp với công việc của mình hay không. Mặc dù tên điểm chuẩn giống nhau nhưng kiểu máy số một có thể khác nhau tùy theo trang web. Câu trả lời là trước tiên hãy đối chiếu các phiên bản và giai đoạn trước khi so sánh. Chỉ điều này thôi sẽ loại bỏ được 90% sự nhầm lẫn.

Trên trang này, chúng tôi sẽ sắp xếp nội dung của các chỉ số và cách đọc chúng trong thực tế.

LiveCodeBench đo lường những gì?

LiveCodeBench là điểm chuẩn đo lường khả năng tạo mã của các mô hình AI bằng cách sử dụng các vấn đề được thu thập liên tục từ các cuộc thi lập trình cạnh tranh. Mã viết thực sự được thực thi và tính điểm dựa trên việc trường hợp kiểm thử có vượt qua hay không.

Mấu chốt là phần "Trực tiếp". Thay vì khắc phục sự cố, chúng tôi sẽ chia chúng theo ngày xuất bản và thêm những vấn đề mới. Điều này giúp tránh các tình huống trong đó mô hình đã nhìn thấy câu trả lời trong dữ liệu huấn luyện, hay còn gọi là tình trạng ô nhiễm.

Nó không phải là bài thi trắc nghiệm như MMLU. Máy sẽ đánh giá xem bạn đã viết mã hoạt động hay chưa. Sức thuyết phục đến từ đây.

Mặt khác, những gì chúng tôi đang đo lường là chương trình cạnh tranh. Bản chất của nó khác với mã doanh nghiệp. Cảm giác về khoảng cách này sẽ được đề cập chi tiết sau.

Tại sao chỉ cần đo lường bằng “câu hỏi mới”?

Vấn đề lớn nhất với các điểm chuẩn hiện tại là có rất nhiều câu hỏi và câu trả lời có sẵn trên internet. Mô hình có thể đọc nó trong quá trình đào tạo.

Ví dụ: ngay cả khi bạn đạt điểm gần tuyệt đối trong một bộ bài toán nổi tiếng, rất khó để biết liệu bạn "đã giải được" hay "đã nhớ nó". Nó giống như việc đưa ra câu trả lời trước khi kiểm tra.

Bộ lọc LiveCodeBench theo ngày xuất bản. Bằng cách chỉ sử dụng các câu hỏi được hỏi sau ngày phát hành mô hình, bạn có thể giảm đáng kể tác động của việc ghi nhớ. Trên thực tế, nên so sánh thời điểm phát hành mô hình và phát hành.

Nói cách khác, nó được thiết kế để đảm bảo độ tin cậy của các con số thông qua “tính mới của vấn đề”.

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

Điểm số tính đến tháng 7 năm 2026 là bao nhiêu?

Nhìn vào bảng kiểm kê mới nhất, nhóm dẫn đầu đã đạt số điểm cao khoảng 90%. Tuy nhiên, thứ hạng khác nhau tùy thuộc vào công cụ tổng hợp.

Theo thống kê của một trang web so sánh tính đến ngày 27 tháng 7 năm 2026, Gemini 3 Pro Preview đứng đầu với số điểm 91,7, với 194 mẫu được xếp hạng. Trong một cuộc kiểm đếm khác (BenchLM được cập nhật vào tháng 7 năm 2026), Qwen3.7 Max đứng đầu với 91,6%. Trong một bảng xếp hạng khác, các mô hình DeepSeek hàng đầu xếp hàng với số điểm 0,935.

Lý do cho sự khác biệt là rõ ràng. Các phiên bản, khoảng thời gian và phương pháp tính điểm là khác nhau.

Nếu ký hiệu là 0,935 và 91,7, bạn có thể nói rằng dohyo ngay từ đầu đã khác. Thật nguy hiểm nếu chỉ cắt bỏ những con số và sắp xếp chúng.

Nếu bạn cũng nhìn vào phạm vi giữa, bạn có thể thấy độ dày của các lớp của mô hình mở. Dòng Nemotron của NVIDIA ở mức khoảng 29,0, Meta Llama 3.3 70B Instruct và Alibaba Qwen3 32B ở mức 28,8, Cohere Command A ở mức 28,7 và Qwen3 14B ở mức 28,0. Có sự khác biệt so với cấp cao nhất, nhưng câu chuyện sẽ thay đổi khi bạn nhìn vào giá.

Gemini là trợ lý AI tương tác do Google cung cấp và là chatbot AI hỗ trợ trả lời câu hỏi, viết câu, tóm tắt và tạo ý tưởng dưới dạng trò chuyện. Nó có thể đọc nội dung không chỉ từ văn bản mà còn từ hình ảnh và tệp, đồng thời có thể được sử dụng để sắp xếp các điểm chính của tài liệu, văn bản email nháp, cách diễn đạt lại cụm từ, v.v. Nó cũng hỗ trợ các câu trả lời dựa trên thông tin tìm kiếm của Google và tích hợp với các dịch vụ của Google như Gmail, Google Docs và Google Drive. Đối với các cá nhân và nhóm thường làm việc hoặc học tập trong môi trường Google, ưu điểm là dễ dàng thực hiện từ nghiên cứu đến sáng tạo trong cùng một quy trình.

Tại sao điểm số lại khác nhau mặc dù chúng có cùng tên?

Câu trả lời là có khoảng bảy điều kiện so sánh khác nhau.

• Thời gian phát hành và thời gian xuất bản số báo (từ nơi đến nơi sử dụng số báo)
• Phiên bản (phạm vi mục tiêu khác nhau tùy thuộc vào v5/v6)
• Chỉ số chấm điểm (Pass@1 hoặc Pass@1-COT với quá trình suy nghĩ)
• Tần suất lấy mẫu, nhiệt độ và chính sách thực hiện

Theo cách sắp xếp của BenchLM, các đường v5, v6 và Pass@1-COT được coi là các làn riêng biệt và cần lưu ý rằng các đường không có điều kiện được chỉ định có thể có các khoảng thời gian khác nhau. Nói cách khác, ngay cả các bảng được xuất bản cũng bị trộn lẫn.

Đây là kiến ​​thức hữu ích nhất trong thực tế. Nếu ai đó khẳng định rằng "A mạnh hơn B", trước tiên hãy kiểm tra xem hai người đó có đi cùng làn đường hay không.

Tóm tắt cho đến nay: LiveCodeBench là một chỉ mục tốt có xác minh thực thi và có khả năng chống ô nhiễm. Tuy nhiên, các con số phụ thuộc vào điều kiện và ký hiệu là sự kết hợp từ 0 đến 1 và tỷ lệ phần trăm. Đọc dưới dạng "điểm có điều kiện" chứ không phải là điểm độc lập.

Sự khác biệt giữa v5 và v6 là gì?

Thật dễ hiểu nếu bạn coi các phiên bản là một đơn vị ngăn cách các khoảng thời gian có câu hỏi đi kèm. v6 bao gồm các câu hỏi về giai đoạn mới hơn.

Khi đánh giá một mô hình mới, bạn chỉ nên tách biệt các vấn đề được phát hiện sau khi mô hình được phát hành. Trên thực tế, trong một cuộc xác minh được tiến hành vào tháng 6 năm 2026, bộ v6 đã được thu hẹp lại thành các số phát hành từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2026 và cả hai mẫu đều được cạnh tranh trong cùng điều kiện "không gây ô nhiễm".

Tóm lại, chỉ tên phiên bản thôi là chưa đủ. Đồng thời kiểm tra thời gian và các chỉ báo theo bộ.

Tôi nên xem xét cái nào: Pass@1 hay Pass@1-COT?

Pass@1 là tỷ lệ phần trăm câu trả lời đúng trong một thế hệ. COT đề cập đến tỷ lệ phần trăm câu trả lời đúng sau khi yêu cầu học sinh viết ra quy trình tư duy.

Nếu bạn muốn sử dụng nó làm tài liệu tham khảo thực tế, hãy chọn cái gần nhất với cách bạn sử dụng nó. Nó tương tự như Pass@1 để hoàn thành nhanh chóng trong trình chỉnh sửa. Nếu để họ suy nghĩ kỹ trước khi viết thì những con số bên COT sẽ thực tế hơn.

Điểm cần lưu ý là chi phí. Bạn càng nghĩ về nó, sản lượng càng tăng và bạn càng sạc và chờ đợi nhiều hơn. Trong thế giới đo điểm chuẩn, chênh lệch 0,1 điểm là một chủ đề nóng, nhưng trong ví của bạn, nó có thể lên tới chênh lệch vài chục điểm phần trăm.

Cài đặt tăng số lượng và cài đặt cho cảm giác dễ chịu khi sử dụng hàng ngày đều không giống nhau.

Số liệu cũng bao gồm thời gian thực hiện và chi phí

Mặc dù thường bị bỏ qua, LiveCodeBench cũng bao gồm việc tổng hợp chi phí đánh giá và thời gian cần thiết. Đây là "chi phí cho mỗi lần đánh giá" được tính từ đơn giá mã thông báo đầu vào/đầu ra và mức sử dụng của mô hình cũng như số giây trung bình cho mỗi tác vụ.

Điều này có thể hiệu quả hơn tỷ lệ trả lời đúng để làm tài liệu tham khảo cho những đánh giá thực tế.

Hãy so sánh phạm vi giữa được đề cập trước đó với giá cả. Đơn giá được biểu thị bằng đầu vào/đầu ra trên một triệu token.

Với phạm vi điểm gần như giống nhau, đơn giá đầu ra là 0,20 USD và 10,00 USD. Sự khác biệt này là 50 lần. Nếu bạn lựa chọn chỉ dựa vào điểm số thì đó sẽ là một quyết định tài chính rất tế nhị.

Điểm thi lập trình có ảnh hưởng gì đến bài tập thực tế không?

Thành thật mà nói, nó không hoạt động như hiện tại. Đây là nơi mà bạn nên có một cái nhìn bình tĩnh.

Các bài toán lập trình cạnh tranh có thông số kỹ thuật rõ ràng, đầu vào và đầu ra được xác định và một câu trả lời đúng duy nhất. Mã kinh doanh thì ngược lại. Đặc tả không rõ ràng, đòi hỏi sự nhất quán với mã hiện có và có nhiều câu trả lời đúng.

Các benchmark khác cho thấy sự khác biệt rõ ràng. Trong khi mô hình có xếp hạng tổng thể là 82,4 ghi lại mã hóa là 83,9 thì mã hóa loại agent (một hình thức mà bạn thực sự chạm vào tệp để tiếp tục công việc) đã ghi lại mã hóa là 65,6. Một mô hình khác giảm xuống agent 46.9 với mã hóa 86.0.

Ngay cả khi bạn có thể viết mã, khả năng giải quyết vấn đề xảy ra một lần vẫn khác với khả năng làm việc trong kho lưu trữ.

Nếu bạn đang đưa ra lựa chọn dựa trên tiền đề kết hợp AI vào hoạt động nội bộ của mình, bạn cần đưa ra lựa chọn dựa trên sự khác biệt này. Góc nhìn kết hợp AI vào quy trình nghiệp vụ là bài viết nói về việc sử dụng các công cụ AI trong hoạt động kiểm toán nội bộ, được tổ chức dưới góc độ thực tiễn.

Cách sử dụng điểm trong tuyển chọn thực tế

Nó có thể được sử dụng theo ba cách. Đối với những mục đích sử dụng khác, có thể bạn sẽ mắc sai lầm.

1. Dùng để cắt chân. Loại bỏ các mô hình cực thấp khỏi ứng viên
2. Được sử dụng để phát hiện sự thay đổi thế hệ. Rất đáng để thử nếu nó cải thiện đáng kể so với phiên bản trước.
3. Hãy nhìn nó từ trục giá cả so với hiệu suất. Chọn cái rẻ hơn nếu điểm giống nhau

Mặt khác, nó không phù hợp để chọn những mẫu hàng đầu có chênh lệch 0,1 điểm. Nó bị chôn vùi trong lỗi và sự khác biệt về tình trạng.

Việc có một khuôn khổ để so sánh sẽ giúp bạn tránh bị dao động mỗi khi có mẫu mới ra mắt. Khái niệm công cụ so sánh sử dụng cùng một cấu trúc khi so sánh các công cụ tạo minh họa AI và ý tưởng tách biệt các chỉ số và cách sử dụng vẫn hợp lệ ngay cả khi trường thay đổi.

Các trường hợp bạn nên đo lại trong môi trường của chính mình

Điểm công khai là đủ cho đến khi bạn thu hẹp số ứng viên xuống còn khoảng ba. Từ đó chuyển sang đánh giá của riêng mình sẽ nhanh hơn.

Lý do rất đơn giản: vấn đề công việc của bạn không có trong LiveCodeBench.

Bạn không cần phải suy nghĩ quá nhiều về cách tạo ra đánh giá của riêng mình.

• Thu thập khoảng 20 nhiệm vụ thực tế được gửi tới AI trong 3 tháng qua
• Một người viết ra kết quả mong đợi
• Đưa ra hướng dẫn tương tự cho các mẫu ứng viên và đếm số đạt/không đạt.
• Đồng thời ghi lại thời gian và chi phí

Một xu hướng có thể được nhìn thấy ngay cả với 20 trường hợp. 100 món là đủ. Về mặt xác minh so sánh trong môi trường địa phương, bạn có thể áp dụng thái độ ``thử nghiệm trong môi trường của chính bạn'' được mô tả trong bài viết về sự khác biệt giữa ComfyUI và Stable Diffusion.

Cách giữ thông tin luôn mới

Bảng xếp hạng đang di chuyển. 194 mặt hàng đã được đánh giá và thứ hạng thay đổi mỗi khi mẫu mới được phát hành. Tài liệu dựa trên điểm số từ sáu tháng trước có thể đã lỗi thời.

Có hai cách để làm theo.

Xem trực tiếp bảng xếp hạng chính thức hoặc kiểm tra bảng xếp hạng thường xuyên bằng công cụ tìm kiếm AI của chúng tôi. Nếu là trường hợp sau, các công cụ như Felo, cho phép bạn nghe bằng tiếng Nhật, rất dễ sử dụng. URL nguồn cũng được bao gồm, giúp bạn dễ dàng truy cập thông tin chính.

Nếu bạn muốn đưa nó vào các tài liệu nội bộ, hãy nhớ thêm ngày tháng, chẳng hạn như "kể từ tháng 7 năm 2026". Một số điểm không ghi ngày tháng sẽ đánh lừa ai đó sáu tháng sau.

Việc hiểu được những chuyển động trong chiến lược AI của mỗi công ty cũng rất hữu ích. Các xu hướng chính được tóm tắt ở vị trí hiện tại của Meta AI.

Ban biên tập Phán quyết

LiveCodeBench cho đến nay là điểm chuẩn tạo mã đáng tin cậy nhất. Một hệ thống xác định tính chính xác bằng cách thực hiện và một thiết kế phân tách ô nhiễm dựa trên ngày phát hành. Hai điểm này tạo nên sự khác biệt so với các bài thi trắc nghiệm về tính thuyết phục. Nó sẽ là một lựa chọn tốt như một công cụ cắt chân.

Tuy nhiên, thực sự là không tốt khi đọc bảng xếp hạng là "xếp hạng sức mạnh mã hóa AI" như vậy. Lý do là, như đã đề cập trong văn bản chính, thứ hạng hàng đầu thay đổi tùy thuộc vào nguồn tổng hợp và ký hiệu cũng trộn lẫn 0,935 và 91,7. Chẳng ích gì khi xếp hàng những thứ không cùng làn đường.

Và cảnh báo lớn nhất. Điểm lập trình cạnh tranh không được liên kết với khả năng làm việc trong kho lưu trữ. Có những trường hợp thực tế khi một mô hình có điểm tổng thể cao giảm xuống 46,9 trong đánh giá loại agent. Nếu bạn chọn hỗ trợ phát triển hàng ngày thì chỉ chỉ số này là không đủ.

Đây là cách sử dụng: Tôi sử dụng LiveCodeBench cho đến khi thu hẹp số lượng ứng viên và từ đó tôi quyết định số 20 của mình. Đây là cách nhanh nhất và sẽ không thành công.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Câu hỏi: Bao nhiêu điểm LiveCodeBench là đủ?

Nó phụ thuộc vào mục đích. Nếu bạn được ủy thác triển khai thuật toán thì có thể yên Nhật tâm ở phạm vi trên (khoảng 90), nhưng nếu bạn muốn hoàn thành mã tiêu chuẩn thì thậm chí có thể sử dụng phạm vi trung bình. Thay vào đó, hãy nhìn vào sự cân bằng với giá cả. Có trường hợp đơn giá đầu ra chênh lệch tới 50 lần trong cùng một khoảng điểm.

H. Sự khác biệt giữa HumanEval và HumanEval là gì?

HumanEval là một tập vấn đề cố định và người ta đã chỉ ra rằng nó có thể được đưa vào dữ liệu huấn luyện. LiveCodeBench khác ở chỗ nó liên tục thêm câu hỏi và có thể chia thời gian theo ngày xuất bản. Loại thứ hai là một thiết kế mới hơn ở một khía cạnh: khả năng chống ô nhiễm.

Q. Tại sao mô hình số một lại khác nhau tùy theo địa điểm?

Điều này là do phiên bản (v5/v6), thời gian mục tiêu, chỉ số tính điểm (Pass@1 hoặc Pass@1-COT), số mẫu, nhiệt độ và chính sách thực thi là khác nhau. Ngoài ra còn có các hàng tóm tắt không có điều kiện được chỉ định. Nếu bạn muốn so sánh, trước tiên hãy đảm bảo các điều kiện phù hợp.

Hỏi. Các mô hình nguồn mở có thể được xếp hạng cao không?

Thành công rồi. Theo thống kê tính đến tháng 7 năm 2026, DeepSeek và Alibaba Qwen đang cạnh tranh để giành vị trí dẫn đầu. Ngay cả ở phân khúc tầm trung cũng có những mẫu của NVIDIA, Meta, Alibaba và một số có đơn giá miễn phí. Chúng ta không còn sống trong thời đại mà chỉ có API thương mại mới mạnh mẽ.

H. Việc đưa ra hướng dẫn về mã bằng tiếng Nhật có hữu ích không?

Nó hữu ích một phần, nhưng nó không thực sự áp dụng được. Điều này là do các câu hỏi đều bằng tiếng Anh và không đo lường được khả năng hiểu hướng dẫn bằng tiếng Nhật. Nếu các hướng dẫn chủ yếu bằng tiếng Nhật, sẽ đáng tin cậy hơn nếu bạn thử hàng chục hướng dẫn bằng cách sử dụng các tác vụ thực tế của riêng bạn.

Câu hỏi: Tôi nên tìm kiếm điều gì khi chọn công cụ phát triển dựa trên agent?

Kiểm tra đánh giá mã hóa dựa trên agent riêng biệt của chúng tôi. Ngay cả khi việc tạo mã một lần ở mức cao, vẫn có những trường hợp khả năng chạm vào tệp và tiến hành công việc bị giảm đi rất nhiều. Chúng tôi quan sát thấy sự khác biệt là 82,4 tổng thể và 65,6 agent, cũng như 86,0 và 46,9 agent.

Câu hỏi: Chạy điểm chuẩn bằng mã của riêng tôi có được không?

Khi gửi mã nội bộ tới API bên ngoài, vui lòng kiểm tra chính sách xử lý dữ liệu trước khi tiếp tục. Sẽ an toàn khi tạo các bài tập giả để đánh giá hoặc chỉ sử dụng những phần an toàn để xuất bản.

Q. Tôi nên kiểm tra điểm của mình bao lâu một lần?

Một lần một phần tư là đủ. Tuy nhiên, cần kiểm tra mỗi khi phiên bản mới của một mẫu máy chính được phát hành. Có 194 mục tiêu đánh giá và thứ hạng liên tục thay đổi.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

• So sánh ChatGPT và Claude - xem khả năng sử dụng của việc tạo mã song song
• So sánh Claude và Gemini - khi bạn muốn xem xét cả khả năng triển khai và xử lý văn bản dài
• So sánh ChatGPT và Gemini - phân loại những khác biệt trong cách sử dụng cho mục đích chung
• Các lựa chọn thay thế cho Claude — Nếu bạn đang có ngân sách tiết kiệm và đang tìm kiếm phương án thay thế
• Các lựa chọn thay thế ChatGPT - Các lựa chọn thay thế được đề xuất cho các mục đích sử dụng khác nhau
• Các lựa chọn thay thế cho Gemini — Nếu bạn muốn so sánh trên cơ sở đa phương thức
• Danh sách các danh mục hỗ trợ mã hóa AI - Xem tất cả các công cụ hỗ trợ phát triển cùng một lúc

Điều tiếp theo cần đọc là việc sử dụng các công cụ AI trong hoạt động kiểm toán nội bộ. Bạn có thể thấy rõ cách áp dụng các con số chuẩn vào quy trình kinh doanh thực tế và thứ tự phán đoán.

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.

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.

• Claude — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• ChatGPT — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Gemini — Trang web chính thức (xem chi tiết)

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.

Bài viết liên quan

• BFCL là gì? Cách đọc điểm chuẩn so sánh độ chính xác của lệnh gọi hàm AI (phiên bản 2026)
• HLE là gì? Nội dung bài benchmark AI khó nhất và cách đọc điểm (ấn bản 2026)
• JGLUE là gì? 5 nhiệm vụ và phương pháp đọc để đo khả năng AI của Nhật Bản (ấn bản 2026)
• LiveBench là gì? Cách đọc và những cạm bẫy của điểm chuẩn LLM không ô nhiễm (phiên bản 2026)
• LLM là gì? So sánh 9 mô hình chính để hiểu cách chúng hoạt động và cách lựa chọn (phiên bản 2026)