LLM là gì? So sánh 9 mô hình chính để hiểu cách chúng hoạt động và cách lựa chọn (phiên bản 2026)

Điểm chính của bài viết này LLM là một "mô hình AI cho văn bản" chạy bên trong ChatGPT và Claude. Tính đến năm 2026, không có mô hình chung nào xếp hạng tổng thể đầu tiên và phân loại đã được thiết lập với Claude Opus về mã hóa, GPT-5.5 cho hoạt động của agent và Gemini cho văn bản dài và hiệu suất chi phí. Cuốn sách này sẽ giúp bạn lựa chọn những điều cơ bản về cách thức hoạt động, so sánh chín mô hình chính và khái niệm về giá.

Hộp thông tin Ban biên tập

Claude/GPT/Gemini/9 mô hình mở chính

Google AI Studio có sẵn miễn phí

Dòng Gemini 3 Pro và dòng Claude Opus đồng hạng ở vị trí số 1

Xác nhận lần cuối: Ngày 18 tháng 7 năm 2026 bởi ban biên tập

"Chính xác thì LLM là gì? Nó khác với ChatGPT như thế nào?" - Khi theo dõi tin tức AI, cuộc trò chuyện vẫn tiếp tục mà không cần giải thích từ này.

Câu trả lời đơn giản đến bất ngờ. LLM là "nội dung" của ChatGPT và ChatGPT là dịch vụ bao bọc nội dung đó theo cách dễ sử dụng. Bây giờ là năm 2026, bạn có thể chọn bao nhiêu mẫu tùy thích. Có những thành công và thất bại lớn cũng như sự khác biệt về giá, vì vậy nếu bạn phân loại cấu trúc cơ bản và khả năng của các mô hình chính một lần, bạn sẽ không bao giờ bị nhầm lẫn trong tương lai.

LLM là gì? Ngắt kết nối với thế hệ AI và ChatGPT

LLM là một mô hình AI học số lượng lớn văn bản để hiểu và tạo câu. Nó là tên viết tắt của Mô hình ngôn ngữ lớn và nó được gọi là "Mô hình ngôn ngữ lớn" trong tiếng Nhật.

Một sự tương tự quen thuộc sẽ là một phiên bản siêu mạnh mẽ của khả năng chuyển đổi dự đoán của điện thoại thông minh. LLM là một hệ thống được phát triển bằng cách sử dụng tính năng viết trên quy mô Internet để tạo ra một hệ thống gợi ý "nắng" khi bạn nhập "Thời tiết hôm nay thế nào?". Khả năng dự đoán từ tiếp theo của chúng ta đã trở nên tuyệt vời đến mức chúng ta có thể trả lời các câu hỏi, tóm tắt, dịch và lập trình.

Sau đây là bảng phân tích mối quan hệ giữa ba từ thường bị nhầm lẫn.

Nói cách khác, LLM tồn tại trong khuôn khổ lớn hơn của AI tổng hợp, còn ChatGPT và Claude được gói gọn trong LLM dưới dạng ứng dụng hội thoại. Nếu so sánh với một chiếc ô tô thì LLM là động cơ và ChatGPT là thân xe. Ngay cả với cùng một động cơ, chất lượng xe sẽ thay đổi tùy thuộc vào chiếc xe bạn lắp vào.

Đối với những người muốn nắm bắt bản đồ tổng thể về Generative AI, việc đọc phần giải thích những điều cơ bản và bức tranh tổng thể về Generative AI trước tiên sẽ giúp bạn hiểu được định vị của bài viết này.

Bây giờ chúng ta đã biết động cơ là gì, hãy cùng xem những gì đang diễn ra bên trong.

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.

LLM tạo văn bản như thế nào?

Nguyên tắc hoạt động của LLM tóm tắt là "đoán từ tiếp theo". Không cần các công thức toán học phức tạp, bạn có thể có được bức tranh toàn cảnh bằng cách chỉ tập trung vào ba từ khóa.

Mã thông báo - một khối ký tự được xử lý bởi AI

LLM xử lý các câu bằng cách chia chúng thành các đơn vị gọi là "mã thông báo" thay vì chia từng ký tự. Mã thông báo là một khối ký tự được xử lý bởi AI. Trong tiếng Nhật, một mã thông báo có khoảng 1 đến 2 ký tự.

Lý do tại sao phí API được biểu thị bằng “$◯ trên một triệu token” là vì đơn vị này là tiêu chuẩn cho khối lượng xử lý. Độ dài của văn bản có thể đọc cùng một lúc (cửa sổ ngữ cảnh) cũng được xác định bởi số lượng mã thông báo. Hai cái này sẽ có ích sau này khi so sánh, vì vậy chỉ cần nhớ đơn vị.

Tham số - số lần “điều chỉnh” trong mô hình

Tham số là số lượng nút điều chỉnh bên trong mô hình. Thông qua việc học, cái nút này xoay dần dần và kiến ​​thức rằng “từ này dễ sử dụng trong bối cảnh này” sẽ được khắc sâu.

Nó là một mô hình ngôn ngữ “quy mô lớn” vì nó có hàng tỷ đến hàng trăm tỷ đơn vị. Tuy nhiên, xu hướng của năm 2026 là thời đại mà số lượng các thông số liên quan trực tiếp đến trí thông minh đã qua. Ngày càng có nhiều thiết kế tập trung vào hiệu quả bằng cách thu hẹp các thông số vận hành, chẳng hạn như GLM-4.7-Flash, sẽ được mô tả sau.

Học tập - có được “ý nghĩa của từ” thông qua số lượng lớn văn bản

Có hai giai đoạn chính của việc học. Đầu tiên, học sinh thực hành lặp đi lặp lại việc ''đoán từ tiếp theo'' bằng cách sử dụng các văn bản trên quy mô Internet (học sơ bộ). Sau đó, phản hồi của con người được sử dụng để sửa các câu trả lời cho ``câu trả lời hữu ích'' và ``câu trả lời an toàn.''

Có một điểm quan trọng cần lưu ý ở đây. Bởi vì sinh viên LLM đang học về “sự giống nhau” hơn là “sự đúng đắn”, họ có thể tự tin nói những điều không đúng sự thật. Đây là ảo giác, một hiện tượng mà AI nói dối như vậy.

Cửa sổ ngữ cảnh - độ dài của câu có thể đọc được cùng một lúc

Một thứ khác liên quan trực tiếp đến công việc thực tế khi lựa chọn mô hình là cửa sổ ngữ cảnh. Điều này đề cập đến độ dài của một câu có thể được đọc cùng một lúc và cũng được biểu thị bằng số lượng mã thông báo.

Bạn có thể thấy mức độ khác biệt bằng cách sắp xếp giới hạn trên của các mẫu máy chính theo thuật ngữ tiếng Nhật.

Giả sử rằng một tờ giấy A4 có khoảng 400 ký tự, dòng Gemini Pro có thể đọc khoảng 4.000 tờ A4 cùng một lúc. Một công việc như “so sánh báo cáo tài chính của 10 công ty” chỉ có thể được hoàn thành nếu quá trình này dài như vậy. Mặt khác, nếu bạn sử dụng nó để trò chuyện hàng ngày thì bạn không phải lo lắng về điều đó, vì mẫu nào cũng đủ.

Có thể an toàn khi coi các câu trả lời LLM là 'bản nháp được hoàn thiện tốt'. Hãy chắc chắn kiểm tra kỹ các số quan trọng và danh từ riêng. Nếu bạn làm theo tiền đề này, LLM chắc chắn sẽ trở thành vũ khí cho công việc của bạn.

Các kỹ thuật đang được phát triển về mặt thực tiễn để bù đắp những điểm yếu và hệ thống nhân viên đọc tài liệu nội bộ và trả lời câu hỏi (RAG) đã trở thành tiêu chuẩn. Để biết thêm chi tiết, hãy xem phần giải thích về cách hoạt động của RAG và cách xây dựng nó. Hướng dẫn thực hành về prompt engineering chóng sẽ giúp bạn tìm hiểu cách cải thiện chất lượng đầu ra bằng cách viết hướng dẫn.

Một khi bạn hiểu nó hoạt động như thế nào, câu hỏi tiếp theo là "Tôi thực sự có thể giao phó điều gì cho bạn?"

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

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.

Bạn có thể làm gì với LLM? Sáu lĩnh vực nơi công việc sẽ thay đổi

Là một phần mở rộng của việc "đoán từ tiếp theo", LLM có thể xử lý nhiều loại công việc hơn bạn tưởng. Tính đến năm 2026, có sáu lĩnh vực chính mà đầu vào thực tế sẽ trở nên phổ biến.

Điểm nằm ở cột bên phải. Do “đặc điểm hiệu quả” khác nhau ở từng khu vực nên điểm mạnh và điểm yếu của mô hình sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng công việc, như sẽ được giải thích sau.

Ví dụ: nếu bạn đang tóm tắt biên bản một cuộc họp, một mô hình nhanh chóng và rẻ tiền sẽ là đủ, ngay cả khi nó hơi thô. Mặt khác, sửa lỗi trong mã hoàn toàn phụ thuộc vào khả năng suy luận để đưa ra câu trả lời đúng trong một lần và việc lặp lại các chuyến đi khứ hồi bằng mô hình giá rẻ có thể khá tốn kém.

Đầu tiên, tôi xin chỉ ra cách sử dụng mà bạn không nên làm: ``Đừng vứt bỏ mọi nghiên cứu thực tế và tìm ra sự thật.'' Riêng LLM không phải là sự thay thế cho công cụ tìm kiếm vì những ảo giác đã đề cập ở phần trước. Vào năm 2026, thông thường sẽ bổ sung tính năng này bằng chức năng xác minh dữ kiện kết hợp với tìm kiếm và cấu trúc RAG cho phép bạn đọc tài liệu nội bộ.

Bây giờ bạn đã biết phạm vi những việc nó có thể làm, đã đến lúc quyết định chọn mô hình nào. Bây giờ đến điểm chính.

Bảng so sánh LLM chính (phiên bản 2026)

Nếu tôi phải mô tả thị trường LLM vào năm 2026 bằng một từ thì đó sẽ là “ba người chơi mạnh mẽ + cởi mở”. OpenAI, Anthropic và Google ở ​​Mỹ đang cạnh tranh ở vị trí tiên phong, với các công ty nguồn mở đang bắt kịp về giá.

Chín mô hình chính đã được tổng hợp thành một trang. Giá là đầu vào/đầu ra trên một triệu mã thông báo ($, giá trị khảo sát bài viết tính đến tháng 4 năm 2026).

Nhìn vào bảng, bạn có thể thấy đơn giá giữa phạm vi hiệu suất cao nhất và phạm vi hiệu suất thấp nhất lớn hơn 100 lần. Nói cách khác, việc “làm mọi việc với mô hình hàng đầu” là không khả thi về mặt kinh tế.

Chúng ta hãy lần lượt xem xét đặc điểm của từng chủng.

Dòng Claude (Anthropic) — loại tốt nhất về chất lượng và tiếng Nhật

Claude Opus 4.7 là phiên bản hàng đầu được phát hành vào tháng 11 năm 2025 và các bản cập nhật tiếp theo đã cải thiện đáng kể hiệu suất mã hóa. Chuyên môn của ông là chiều sâu lý luận. Nó có một chế độ tư duy mở rộng giúp mở rộng chuỗi suy nghĩ lên tới 64K mã thông báo và ngay cả khi bạn vượt qua một thông số kỹ thuật không rõ ràng, nó sẽ trả về một cách triển khai ``theo ý định của bạn''.

Một vũ khí khác là sự thận trọng. Họ thường xuyên trả lời “Tôi không biết” với những điều họ không biết và tỷ lệ ảo giác của họ là 1,8%, thấp nhất trong ngành, theo đánh giá nội bộ của Anthropic. Sự khác biệt này khá hiệu quả trong những lĩnh vực không thể mắc sai lầm, chẳng hạn như lĩnh vực pháp lý và y tế.

Sự tự nhiên của tiếng Nhật cũng nhận được đánh giá cao nhất trong số tất cả các người mẫu. Nếu bạn được giao nhiệm vụ soạn thảo tài liệu để sử dụng bên ngoài, mẫu thấp hơn Claude Sonnet 4.6 sẽ có nhiều khả năng hơn. Điểm yếu là giá cả, tốc độ phản hồi và thiếu chức năng tạo hình ảnh và âm thanh. Đây là mẫu có ý tưởng thiết kế tập trung vào chức năng và tăng độ chính xác.

Hệ thống GPT (OpenAI) – vua của hệ sinh thái và hệ điều hành

GPT-5.5 là mô hình chính được phát hành vào tháng 3 năm 2026. Mặc dù có nhiều trường hợp chúng tôi từ bỏ vị trí dẫn đầu trên băng ghế độc lập, ChatGPT là ứng dụng duy nhất có thể thực hiện tạo hình ảnh, hội thoại bằng giọng nói, tạo video và tìm kiếm trên web trong một ứng dụng.

Điều sẽ trở nên nổi bật vào năm 2026 là khả năng vận hành PC. Với 82,7% trong Terminal-Bench 2.0, đo lường hoạt động của thiết bị đầu cuối và 78,7% trong OSWorld-Được xác minh, đo lường các hoạt động chung của PC, nó đứng một mình trong các nhiệm vụ liên quan đến agent. Nếu bạn muốn xây dựng hệ thống tự động hóa có thể xử lý mọi thứ từ hoạt động của trình duyệt đến quản lý tệp một cách tự động thì đây hiện là con đường ngắn nhất. Anh cũng đứng đầu bảng xếp hạng môn toán AIME 2025 với số điểm 94.0, đồng thời còn rất giỏi về xử lý công thức toán học và lập trình thi đấu.

Sê-ri GPT-5.3 Codex là một khung chuyên môn bổ sung riêng biệt. Với thời gian phản hồi đầu tiên (TTFT) nhanh hơn gấp nhiều lần là 0,003 giây, việc hoàn thành mã trong trình chỉnh sửa sẽ đưa trải nghiệm lên một tầm cao mới.

Chuỗi Gemini (Google) — phục kích văn bản dài và hiệu suất chi phí

Gemini 3.1 Pro sẽ được phát hành vào tháng 2 năm 2026. Vũ khí lớn nhất là độ dài bối cảnh cấp 2 triệu mã thông báo đã nói ở trên và không có lựa chọn nào khác cho các công việc yêu cầu đọc nhiều sách hoặc toàn bộ cơ sở mã. Hiệu suất đa phương thức của nó, cho phép bạn tải và hiểu video trực tiếp, cũng là hiệu suất tốt nhất trong số ba phương thức.

Và giá cả. Đầu vào $2,00/đầu ra $12,00 thấp hơn một nửa so với Claude Opus và điểm lý luận của người Nhật được xếp ở vị trí đầu tiên. Chức năng xác minh tính xác thực (nối đất) của Gemini được liên kết với tìm kiếm của Google giúp bạn dễ dàng kiểm tra câu trả lời và rào cản gia nhập thấp, cho phép bạn dùng thử miễn phí thông qua Google AI Studio, cũng rất hấp dẫn. Việc tích hợp với Google Workspace, chẳng hạn như Gmail và Trang tính, là một tiện ích đặc biệt dành cho những người có công việc phụ thuộc vào các dịch vụ của Google.

Hệ thống mở (DeepSeek, GLM, Llama) — Nhân vật chính phá hủy giá

DeepSeek đã được coi là một mô hình có mục đích chung với lớp API thấp nhất và đã trở thành một mô hình tiêu chuẩn nhấn mạnh đến hiệu quả chi phí. Chi tiết về cách sử dụng được tóm tắt trong hướng dẫn sử dụng DeepSeek. Ưu điểm lớn nhất của GLM và Llama là bạn có thể chạy chúng trên máy của riêng mình và chúng tôi sẽ trình bày chi tiết vấn đề này trong phần LLM cục bộ sau.

Tóm tắt cho đến nay: Claude về chất lượng và tiếng Nhật, GPT về độ rộng của chức năng và tự động hóa, Gemini cho văn bản dài và hiệu suất chi phí. Từ đây trở đi, chúng ta sẽ thảo luận về cách đọc các con số cung cấp cơ sở cho việc này và thảo luận về vấn đề này với ví của bạn.

Tuy nhiên, thật nguy hiểm khi đưa ra quyết định chỉ dựa trên những đánh giá trong bảng này. Nếu bạn không biết cách đọc “điểm chuẩn” làm cơ sở cho các con số, bạn sẽ bị đánh lừa bởi những tuyên bố quảng cáo.

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.

Đa phương thức và tốc độ - sự khác biệt về khả năng khó bộc lộ

Mặc dù chúng có thể không được tính vào điểm chuẩn tổng thể, nhưng hai điều có tác động lớn đến khả năng sử dụng hàng ngày là phạm vi phương tiện có thể xử lý và tốc độ phản hồi.

Hỗ trợ hình ảnh, video và âm thanh

Khi xếp ba hệ thống đa phương thức mạnh nhất, bạn có thể thấy rõ sự khác biệt trong tính cách của chúng.

Claude là người duy nhất trong ba người không thể tạo ra hình ảnh. Đây là mặt trái của triết lý thiết kế tập trung vào “chất lượng của văn bản và tư duy”. Bạn cũng có thể thấy sự phân chia ở đây: ChatGPT để tạo hình ảnh, Gemini để hiểu video và Claude về chất lượng văn bản.

Độ trễ – Công việc của bạn có đáng để chờ đợi hay nó tệ?

Chỉ báo tốc độ phản hồi là TTFT (thời gian trả về ký tự đầu tiên). Theo Bảng xếp hạng Vellum LLM do bên thứ ba biên soạn, GPT-5.3 Codex dẫn đầu áp đảo với 0,003 giây và về tốc độ đầu ra, các công ty mở như Llama 3.3 70b với 2500 token mỗi giây chiếm vị trí dẫn đầu. Gemini 3 Flash cũng nổi bật cả về giá cả lẫn tốc độ, với TTFT là 0,34 giây và 2570 token mỗi giây.

Mặt khác, những đối thủ nặng ký như Claude Opus phải đợi vài giây trước khi phản ứng với cái giá phải trả là phải suy nghĩ sâu sắc. Không có vấn đề gì với việc xử lý hàng loạt, nhưng thành thật mà nói, nó không tốt cho chatbot hoặc đối thoại bằng giọng nói.

Điều quan trọng là tách biệt các đơn đặt hàng giữa các công việc có thể được thực hiện để chờ và các công việc sẽ làm hỏng trải nghiệm nếu bạn để chúng chờ đợi. Chỉ cần có quan điểm này, bạn có thể giảm đáng kể những thất bại trong việc lựa chọn mô hình.

Tôi nên đọc điểm chuẩn như thế nào?

Điểm chuẩn LLM là các bài kiểm tra tiêu chuẩn hóa cho điểm nhiều mô hình trên một bộ câu hỏi chung. Đây là thông tin chính để lựa chọn mô hình, nhưng vào năm 2026, bạn sẽ cần một số mẹo về cách đọc nó.

Năm điều sau đây đáng được tham khảo trong thực tế.

Trong số này, bảng xếp hạng SWE-bench hàng đầu được xác minh quan trọng nhất đối với các nhà phát triển (được tích lũy tính đến tháng 3 năm 2026) như sau.

Ở vị trí đầu tiên là Claude Opus với 4,7. Tuy nhiên, mức cao nhất nằm trong khoảng 1% và từ thời điểm này trở đi, việc lựa chọn dựa trên giá cả và tốc độ là hợp lý. Việc các công ty Trung Quốc MiniMax và GLM đã đạt đến cấp độ này với trọng lượng mở có thể nói là sự thay đổi kiến ​​​​tạo lớn nhất vào năm 2026. Đọc đúng là tất cả họ đều đã thông qua dòng ``sinh viên xếp hạng cao có thể được sử dụng trong công việc thực tế''.

Màn trình diễn của người Nhật khác với màn trình diễn trên băng ghế dự bị của người Anh.

Đây là cách hiệu quả nhất đối với người dùng Nhật Bản. Xếp hạng lý luận tiếng Nhật của Artificial Analysis tính đến tháng 1 năm 2026 như sau.

Hai công ty hàng đầu là Google và Anthropic. Bài học rút ra từ bảng này là những người mẫu hàng đầu ở Anh cũng không nhất thiết phải giỏi tiếng Nhật.

Một điều nữa là việc xếp hạng điểm số và “sự tự nhiên của văn bản” là hai thứ khác nhau. Hệ thống Claude nổi tiếng là vượt trội khi xét đến các sắc thái của email kinh doanh và tài liệu bên ngoài. Mặc dù tiếng Nhật của GPT-5.5 chính xác nhưng vẫn có những cảnh vẫn giữ nguyên phong cách dịch do cách diễn đạt kính ngữ và uyển ngữ. Nếu bạn muốn đọc và phân tích, hãy chọn bản nhạc, nhưng nếu bạn muốn viết, hãy chọn Claude. Hãy nhớ cách đọc này.

Ba điều cần lưu ý để tránh bị con số đánh lừa

Điểm chuẩn có một cái bẫy cấu trúc. Có ba điều bạn nên ghi nhớ.

1. Nhiễm bẩn - Luôn có nghi ngờ rằng các câu hỏi kiểm tra đang bị lẫn vào dữ liệu đào tạo. Hãy nghi ngờ về điểm số cao bất thường trên MMLU hoặc HumanEval cũ
2. Độ bão hòa - Khi tất cả các mẫu hàng đầu đạt trên 90%, nó sẽ ngừng hoạt động như một chỉ báo. Xem các số liệu mới như MMLU-Pro và SWE-bench đã được xác minh
3. Điều kiện không phù hợp - Điểm được công bố chính thức là giá trị trong điều kiện tối ưu. Trong hoạt động thực tế, có thể coi là an toàn ở mức 70 đến 80%.

MMLU cũ là một ví dụ điển hình về độ bão hòa. Thử nghiệm này, từng là tiêu chuẩn ngành, hiện đã đạt hơn 90% với các mô hình tiên tiến nhất trên toàn diện. Tuy nhiên, nó vẫn tiếp tục được sử dụng trong quảng cáo, vì vậy nếu bạn thấy dòng tiêu đề có nội dung "MMLU trên 90%!", thì hành động đúng đắn là tìm kiếm số MMLU-Pro, số này đã trở nên khó khăn hơn khi tăng số lượng tùy chọn lên 10.

Sự không nhất quán về các điều kiện cũng khá rắc rối, với SWE-bench là ``Đã xác minh'' và không có thương hiệu và những thứ khác nhau, còn GPQA là ``Diamond'' là có thật, v.v., mặc dù chúng có cùng tên nhưng nội dung lại khác nhau. Đối với các bài tập tiếng Nhật, hãy kiểm tra bảng kiểm dành riêng cho tiếng Nhật mà không dựa vào kết quả dự thi tiếng Anh. Đây cũng là một nguyên tắc vàng.

Điểm chuẩn là la bàn chứ không phải bản đồ. Sau khi sử dụng bộ lọc ban đầu để thu hẹp các ứng viên xuống còn 2-3 mô hình, bước cuối cùng là thử 20 nhiệm vụ của riêng bạn. Không có phương pháp lựa chọn nào đáng tin cậy hơn phương pháp này.

Tại thời điểm này, chúng tôi có tất cả các tài liệu để đưa ra quyết định. Bây giờ là lúc trả lời câu hỏi "Vậy bạn chọn cái nào?"

Tôi nên chọn LLM nào? Câu trả lời theo ứng dụng

Hãy bắt đầu với một bảng tham khảo nhanh các kết luận. Nếu nghi ngờ, hãy nhập từ đây và kiểm tra điểm từ phần trước.

Như được hiển thị trong bảng, các ứng viên đầu tiên được chia thành bốn công ty dựa trên tám đơn đăng ký. Nói cách khác, “một mô hình cho mọi thứ” sẽ không phải là giải pháp tối ưu vào năm 2026.

Hoạt động thực tế là sử dụng hai hoặc ba mô hình cùng nhau. Đây là sự kết hợp tiêu chuẩn.

• Lý luận nặng/mã hóa phức tạp: Claude Opus 4.7
• Công việc nhẹ (tổng hợp, phân loại, gắn thẻ): Gemini Flash và DeepSeek
• Hoàn thành/phản hồi theo thời gian thực: GPT-5.3 Codex

Việc chuyển đổi thông qua API chỉ là một vài dòng cấu hình và cấu hình định tuyến phân phối các mô hình dựa trên trọng lượng của tác vụ đang trở thành tiêu chuẩn. Nếu bạn muốn sử dụng nó với một trình soạn thảo được tích hợp sẵn, một công cụ như Con trỏ cho phép bạn chọn và chèn một mô hình sẽ rất hữu ích.

Sẽ là khôn ngoan khi thay đổi cách bạn bắt đầu tùy thuộc vào vị trí của bạn. Nếu bạn là cá nhân, bạn có thể bắt đầu bằng cách xếp hàng hai hoặc ba phiên bản miễn phí, đặt những câu hỏi giống nhau và sau đó tính phí cho một phiên bản tùy thuộc vào chất lượng câu trả lời và sở thích của bạn. Chỉ điều đó thôi cũng có thể đáp ứng 90% nhu cầu sử dụng hàng ngày.

Nếu bạn đang triển khai nó trong một nhóm hoặc công ty, thì thứ tự nên đảo ngược: trước tiên hãy quyết định xem bạn sẽ sử dụng nó cho hoạt động kinh doanh nào, sau đó chọn một mô hình. Như chúng ta đã thấy, lựa chọn đầu tiên thay đổi tùy thuộc vào việc đó là bản tóm tắt biên bản cuộc họp, đánh giá quy tắc hay dịch vụ khách hàng. Nếu bạn chuẩn bị khoảng 10 nhiệm vụ điển hình và so sánh hai mô hình, bạn có thể tìm ra câu trả lời chính xác cho công ty của mình sau vài ngày.

Lưu ý rằng nếu bạn muốn vận hành trình duyệt hoặc thực hiện các tác vụ một cách tự động, bạn sẽ cần thiết kế nó như một agent thay vì một mô hình độc lập. Khu vực này đi sâu vào những kiến ​​thức cơ bản về AI agent và cách tạo ra chúng, vì vậy nếu bạn quan tâm đến tự động hóa, vui lòng đọc trọn bộ phần này. Bảng so sánh các dịch vụ phục vụ mục đích trò chuyện cũng được liệt kê trên trang danh mục chatbot AI.

Khi bạn đã quyết định chọn mẫu nào, câu hỏi tiếp theo là nó sẽ có giá bao nhiêu. Đây là nơi mà hầu hết mọi người thất bại.

Nghĩ thế nào về phí API - chi phí mỗi tháng là bao nhiêu?

Phí API của LLM được xác định bằng "đơn giá mã thông báo đầu vào x số lượng đã đọc + đơn giá mã thông báo đầu ra x số tiền được ghi." Điểm mấu chốt là đơn giá đầu ra cao gấp 3 đến 5 lần giá đầu vào. Văn bản được viết càng dài thì càng đắt.

Để cảm nhận về điều đó, chúng ta hãy thực hiện phép tính thử bằng cách sử dụng mức sử dụng ở quy mô trung bình là 10 triệu đầu vào mã thông báo/5 triệu đầu ra mã thông báo mỗi tháng.

Sự khác biệt giữa Opus cấp cao nhất và cấp thấp hơn là hơn 100 USD một tháng. Khoảng 1.500 USD một năm. Tuy nhiên, những mô hình có chi phí đơn vị cao có khả năng đạt được câu trả lời đúng trong một lần thử cao và có những trường hợp giảm chi phí thực tế bằng cách giảm số lần đi khứ hồi. Câu trả lời đúng là đưa ra quyết định dựa trên cả “đơn giá x chất lượng”.

Quy mô càng lớn thì sự phán xét này càng trở nên nghiêm khắc. Trong thế giới nơi hoạt động sản xuất tạo ra 100 triệu token mỗi tháng, số tiền thanh toán có thể thay đổi hàng chục lần tùy thuộc vào mô hình bạn chọn. Đó là lý do tại sao thiết kế định tuyến phân bổ xử lý nặng cho các mô hình hiệu suất cao và xử lý nhẹ cho các mô hình chi phí thấp đã trở thành tiêu chuẩn để quản lý chi phí vào năm 2026.

Sẽ không có hại gì khi ghi nhớ những hệ thống giúp giảm chi phí.

• Giảm giá xử lý hàng loạt - Giảm giá 50% cho mỗi công ty khi xử lý hàng loạt các quy trình không khẩn cấp
• Bộ nhớ đệm nhanh chóng - Claude tiết kiệm tới 90% khi sử dụng lại điều kiện tiên quyết tương tự
• Bậc miễn phí – Gemini có sẵn miễn phí thông qua Google AI Studio

Mặt khác, đối với mục đích sử dụng cá nhân, việc đăng ký dễ dàng hơn API. Cả ChatGPT Plus và Claude Pro đều có giá 20 USD một tháng và Gemini Advanced có giá 19,99 USD một tháng (cả hai đều là giá công bố tính đến tháng 5 năm 2026). Chỉ cần trả tiền cho một cái, dùng thử và sau đó chuyển sang API nếu bạn không hài lòng với nó là đủ.

Nếu bạn chỉ sử dụng nó vài lần một tháng thì phiên bản miễn phí là đủ. Nếu bạn sử dụng nó nhiều hơn 3 lần một tuần, bạn sẽ nhận được số tiền trị giá 20 đô la. Không quá muộn để xem xét hợp đồng API khi bạn bắt đầu muốn thực hiện xử lý thông thường.

Cho đến nay chúng ta vẫn đang nói về đám mây, nhưng vào năm 2026, một lựa chọn lớn khác sẽ phát triển.

Tùy chọn LLM cục bộ

LLM cục bộ là LLM chỉ chạy trên PC hoặc máy chủ của riêng bạn mà không kết nối với đám mây. Vì dữ liệu không bị lộ ra thế giới bên ngoài nên nó đã trở thành lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp xử lý thông tin nhạy cảm.

Điểm nổi bật của năm 2026 là GLM-4.7-Flash của Đại học Thanh Hoa, được phát hành vào ngày 19 tháng 1. Điều gây sốc là tất cả những điều kiện này đều được đáp ứng cùng một lúc.

• 59,2% trên băng ghế dự bị SWE, mức thực tế cho mã hóa nhiệm vụ nhẹ và trung bình.
• Thiết kế hiệu quả với thông số 30B (vận hành 3B), chạy trên 24GB VRAM loại RTX 4090 và M3 Max
• Nguồn mở hoàn toàn theo giấy phép MIT
• Ngay cả khi sử dụng API, đầu vào là 0,07 USD/đầu ra là 0,40 USD, đây là một điều đặc biệt.

Hiệu suất mã cấp thương mại chạy trên máy của bạn và giấy phép không bị mất. Tại các địa điểm phát triển nơi mã không thể được phát hành bên ngoài công ty, đây ngày càng là lựa chọn duy nhất.

Llama 4 Scout do Meta xuất bản cũng là một tiêu chuẩn trong số những người tự lưu trữ do độ dài bối cảnh bất thường của nó là 10 triệu mã thông báo và đơn giá thấp. Đối với chuyên môn hóa của Nhật Bản, các mẫu điều chỉnh trong nước như dòng ELYZA đã đạt đến mức độ thực tế.

Bạn có thể xác định xem bạn có nên xem xét LLM địa phương hay không dựa trên ba điều kiện sau.

• Dữ liệu được xử lý không thể được phát hành ra bên ngoài công ty (mã đang được phát triển, thông tin khách hàng, dữ liệu y tế, v.v.)
• Có các quy trình thường lệ được chạy hàng ngày và phí API có thể vượt quá vài trăm đô la mỗi tháng.
• Bạn có thể chuẩn bị một máy có GPU lớp VRAM 24GB hoặc máy Mac loại M3 Max.

Nếu hai hoặc nhiều hơn áp dụng cho bạn, nó đáng để thử. Nếu không có điều nào trong số này áp dụng cho bạn, thì cấp đăng ký và cấp độ miễn phí trên nền tảng đám mây sẽ đủ.

Tất nhiên, cũng có những điểm yếu. Xét về khả năng suy luận hiện đại, có sự chênh lệch hơn 10 điểm so với các máy thương mại hàng đầu, việc đầu tư và vận hành máy ban đầu rất tốn thời gian. Bạn cũng sẽ cần phải tự cập nhật các bản cập nhật mô hình. Đó là lý do tại sao một hệ thống kết hợp trong đó `` chủ yếu sử dụng đám mây và các vấn đề bí mật chỉ mang tính cục bộ '' là giải pháp thực sự.

Cách nhanh nhất để chạy nó trên PC của bạn là sử dụng công cụ cài đặt tiêu chuẩn Ollama. Từ thiết lập đến lựa chọn mô hình, chúng tôi đã cung cấp hướng dẫn từng bước để chạy LLM cục bộ với Ollama.

Ban biên tập Phán quyết

Đây là đánh giá trung thực của ban biên tập tính đến tháng 7 năm 2026, so sánh các tiêu chuẩn chính và thông tin được công bố rộng rãi.

• Claude Opus 4.7: Không nghi ngờ gì nữa, khả năng mã hóa và chất lượng tiếng Nhật là tốt nhất. Tuy nhiên, đơn giá là cao nhất trong số tất cả các mẫu và chúng tôi thành thật không khuyên bạn nên sử dụng nó cho mọi nhiệm vụ.
• GPT-5.5: Mặc dù đã có nhiều trường hợp nó dẫn đầu về hiệu suất cá nhân, nhưng sức mạnh tổng thể của nó, bao gồm âm thanh, hình ảnh và agent, vẫn là mạnh nhất. Khi nghi ngờ, trước tiên hãy xem phần này, phần này vẫn được áp dụng cho đến ngày nay.
• Gemini 3.1 Pro: Sự cân bằng giữa xử lý văn bản dài và giá 2 triệu token là điều đặc biệt. Lý luận của người Nhật cũng được xếp ở vị trí đầu tiên, vì vậy đây là lý do được lựa chọn dựa trên hiệu quả chi phí.
• Hệ thống mở (GLM, Llama, DeepSeek): Giá quá cao và hiệu suất ``đủ nếu bạn chọn ứng dụng. '' Chúng tôi đã đạt đến mức có thể nâng cấp nó lên lựa chọn đầu tiên nếu chúng tôi có yêu cầu về dữ liệu nhạy cảm.

Theo đánh giá chung, câu hỏi "LLM nào tốt nhất" không còn đúng nữa. Với tiền đề là sử dụng hai hoặc ba mô hình tùy theo mục đích, trước tiên hãy thử nhiệm vụ của riêng bạn với cấp miễn phí hoặc đăng ký $20. Đó là con đường ngắn nhất vào năm 2026.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

H. Tôi nên bắt đầu từ đâu nếu muốn dùng thử LLM miễn phí?

Cấp miễn phí Gemini của Google AI Studio có ngưỡng thấp nhất. ChatGPT và Claude cũng có phiên bản miễn phí nên cách so sánh nhanh nhất là hỏi cùng một câu hỏi ba lần và so sánh các câu trả lời. Bí quyết là hãy thử nó với một nhiệm vụ gần với công việc của bạn.

Hỏi. Nếu tôi trả phí hàng tháng thì chỉ phải trả một khoản phí. Bạn nên chọn cái nào?

Nếu bạn chủ yếu sử dụng mã hóa, hãy thử Claude Pro ($20/tháng), nếu bạn cũng muốn sử dụng tính năng tạo hình ảnh và âm thanh, hãy thử ChatGPT Plus ($20/tháng) và nếu bạn muốn sử dụng chủ yếu các dịch vụ của Google, hãy thử Gemini Advanced ($19,99/tháng). Nếu bạn không thể quyết định thì ChatGPT Plus là sự lựa chọn an toàn vì nó có rất nhiều chức năng.

H. Điểm chuẩn LLM đáng tin cậy đến mức nào?

Mặc dù nó hữu ích như một bộ lọc ban đầu để thu hẹp các ứng viên, nhưng sẽ rất nguy hiểm nếu coi thường nó. Vẫn còn vấn đề với việc trộn các câu hỏi kiểm tra vào dữ liệu học tập và các giá trị được công bố chính thức là giá trị tối ưu. So sánh nó với kiểm đếm của bên thứ ba và cuối cùng đo lường nó bằng nhiệm vụ của riêng bạn.

Q. LLM nào tốt nhất cho người Nhật?

Trong bảng xếp hạng về độ chính xác của suy luận, dòng Gemini 3 Pro và dòng Claude Opus đồng hạng ở vị trí đầu tiên. Bộ truyện của Claude được đánh giá cao về tính tự nhiên trong câu văn, đặc biệt là sắc thái kính ngữ và văn bản kinh doanh. Sẽ thực tế hơn nếu chọn Gemini nếu mục đích của bạn là "đọc/phân tích" và Claude nếu mục đích của bạn là "viết".

Câu hỏi: LLM nguồn mở có phải là sự thay thế cho mô hình thương mại không?

Nó ở mức có thể thay thế cho việc mã hóa thông thường và xử lý hàng loạt. GLM-4.7-Flash đạt 59,2% trên băng ghế dự bị SWE, nằm trong phạm vi thực tế dành cho các hạng cân nhẹ-trung bình. Tuy nhiên, xét về khả năng suy luận tiên tiến, giữa các hệ thống thương mại hàng đầu có sự chênh lệch hơn 10 điểm, vì vậy giải pháp thiết thực là sử dụng hệ thống thương mại cho các nhiệm vụ quan trọng và hệ thống mở cho các nhiệm vụ sản xuất hàng loạt.

Câu hỏi: Việc lựa chọn mô hình nên được xem xét thường xuyên như thế nào?

Ít nhất ba tháng một lần. Vào năm 2026, những thay đổi lãnh đạo sẽ diễn ra ba tháng một lần và kết quả điểm chuẩn từ sáu tháng trước sẽ chỉ dùng để tham khảo. Trước khi ký hợp đồng cố định hàng năm, hãy nhớ kiểm tra dữ liệu mới nhất của bên thứ ba.

H. Có thể sử dụng LLM đám mây cho công việc liên quan đến thông tin bí mật không?

Mỗi công ty có một cài đặt trong kế hoạch công ty của họ là không sử dụng dữ liệu đầu vào cho việc học, nhưng có nhiều nơi làm việc không thể truyền tải qua đám mây do các quy định. Trong trường hợp đó, LLM địa phương là lựa chọn duy nhất của bạn. Các rào cản đang giảm dần qua từng năm khi ngày càng có nhiều mẫu máy chạy trên các máy loại VRAM 24GB.

Đối với những người đã đọc đến đây và đã thu hẹp nó thành "nên chọn cuốn nào trong ba cuốn tốt nhất", một cuốn sách bạn có thể muốn đọc là cuốn sách so sánh ba AI chính: Gemini, ChatGPT và Claude. Bạn có thể đưa ra lựa chọn vào phút cuối mà ngày nay bạn không thể thực hiện dựa trên quan điểm thực tế về các gói giá và chức năng.

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