[Cập nhật] 7+ mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tốt nhất

AI (trí tuệ nhân tạo) đang phát triển mạnh mẽ và các mô hình LLM đang thay đổi cách con người tương tác với máy móc, xử lý thông tin và tự động hóa công việc. Vậy đâu là mô hình ngôn ngữ lớn tốt nhất? Hãy cùng khám phá trong bài viết dưới đây!

1. Các tiêu chí lựa chọn một mô hình ngôn ngữ lớn phù hợp

Dưới đây là những tiêu chí quan trọng giúp doanh nghiệp, tổ chức lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phù hợp với mục tiêu sử dụng, năng lực triển khai và ngân sách hiện có.

1.1. Kích thước và hiệu năng của mô hình

Mô hình càng lớn (sở hữu nhiều tham số) thường cho hiệu năng tốt hơn, nhưng cũng tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán. Do đó, tổ chức cần cân nhắc tác vụ có cần mô hình phức tạp như vậy không, hay mô hình nhỏ hơn, nhẹ hơn cũng đủ.

1.2. Mức độ phù hợp với lĩnh vực chuyên môn

Một số LLM được huấn luyện chuyên biệt cho các ngành như y tế, tài chính, pháp lý… sẽ cho kết quả chính xác và sát ngữ cảnh hơn so với mô hình đa mục đích. Ví dụ: BloombergGPT (tài chính), ChatDoctor (y tế).

1.3. Chi phí triển khai và vận hành

Chi phí gồm phí sử dụng (license/API), hạ tầng tính toán, bảo trì và mở rộng. Việc xác định ngân sách và tổng chi phí sở hữu (TCO) giúp doanh nghiệp tránh các khoản chi ẩn trong quá trình sử dụng.

1.4. Độ trễ và tốc độ phản hồi

Với ứng dụng thời gian thực như chatbot, trợ lý ảo…, độ trễ thấp là yếu tố quan trọng. Do đó, cần kiểm tra tốc độ phản hồi của mô hình và khả năng đáp ứng trên hạ tầng thực tế.

1.5. Tích hợp và triển khai

Ưu tiên LLM có hỗ trợ API, dễ tích hợp vào hệ thống hiện tại, triển khai linh hoạt (cloud, on-premise, hybrid). Khả năng vận hành ổn định trong môi trường LLMOps cũng là một lợi thế.

1.6. Đạo đức AI và kiểm soát bias

LLM có thể mang thiên kiến xã hội từ dữ liệu huấn luyện. Do đó, cần có cơ chế kiểm duyệt, kiểm soát bias và đảm bảo AI được sử dụng có trách nhiệm.

1.7. Hệ sinh thái hỗ trợ và cộng đồng

Sự hỗ trợ từ nhà cung cấp hoặc cộng đồng giúp việc triển khai, vận hành và xử lý sự cố thuận tiện hơn. Mô hình mã nguồn mở thường có cộng đồng mạnh; mô hình độc quyền có hỗ trợ chuyên sâu.

Xem thêm: Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong doanh nghiệp

2. So sánh giữa LLM mã nguồn mở và LLM độc quyền

Tùy theo năng lực kỹ thuật, yêu cầu bảo mật và ngân sách, cá nhân/tổ chức có thể cân nhắc lựa chọn 1 trong 2 loại mô hình dựa vào bảng so sánh sau:

Việc lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn không nằm ở việc chọn mô hình “tốt nhất” mà là “phù hợp nhất” – tương thích với mục tiêu, ngân sách, năng lực triển khai và yêu cầu bảo mật. Phân tích kỹ các tiêu chí trên sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa tiềm năng LLM, từ đó tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong kinh doanh và đổi mới.

3. Top 7 mô hình ngôn ngữ lớn LLM nổi tiếng nhất hiện nay

Dưới đây là danh sách 7 mô hình ngôn ngữ lớn được đánh giá cao, đi kèm bảng so sánh nhanh và các đặc điểm nổi bật.

1. GPT-4.5 (Orion)

Vào ngày 27/2/2025, OpenAI đã ra mắt GPT-4.5 – đánh dấu bước tiến lớn so với các phiên bản trước như GPT-3.5 hay GPT-4.

Điểm nổi bật của GPT-4.5:

• Bộ nhớ dài hạn 128.000 tokens: Duy trì mạch hội thoại dài, đảm bảo tính nhất quán và chính xác.
• Hiệu suất cao: Đạt 85,1% trên chuẩn MMLU – thể hiện năng lực xử lý đa lĩnh vực mạnh mẽ.
• Tương tác tự nhiên: Trả lời rõ ràng, mạch lạc, đi thẳng vấn đề – phù hợp tạo nội dung nhanh, tư vấn khách hàng hoặc trò chuyện thường nhật.

Xem thêm: Deep Research là gì

2. Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet ra mắt ngày 24/2/2025 và hiện là một trong những trợ lý AI lập trình tốt nhất hiện nay. Claude 3.7 nổi bật với tính năng Extended Thinking Mode (Tư duy mở rộng):

• Thay vì chỉ đưa ra đáp án, Claude sẽ diễn giải từng bước lập luận giúp bạn theo dõi quá trình tư duy và phát hiện lỗi logic.
• Khi bật Thinking Mode, Claude có thể xuất ra đến 64.000 tokens – lý tưởng để xử lý file lớn, hệ thống phức tạp.

Một điểm mạnh khác là cửa sổ ngữ cảnh 200.000 tokens giúp giữ mạch hội thoại, hỗ trợ thảo luận hoặc debug dài hạn. Claude 3.7 cũng đạt 91% trên chuẩn MMLU, thể hiện nền tảng kiến thức và khả năng tư duy vượt trội.

Ngoài ra, công ty sáng lập Anthropic còn giới thiệu Claude Code – trợ lý lập trình ngay trong terminal với khả năng tìm kiếm mã nguồn, sửa lỗi build, viết test và gửi code lên GitHub. Claude là công cụ mạnh mẽ dành cho lập trình viên và chuyên gia kỹ thuật.

3. Gemini 2.5 Pro

Phát hành ngày 26/3/2025, Gemini 2.5 Pro là bước nhảy vọt đáng kể của Google trong cuộc đua AI. Dù còn trong giai đoạn thử nghiệm, mô hình này đã dẫn đầu bảng xếp hạng LMArena – dựa trên phản hồi thực tế từ người dùng.

Gemini 2.5 Pro được tối ưu cho tư duy logic phức tạp, dựa trên khái niệm “mô hình tư duy” (thinking model):

• Tích hợp kỹ thuật thúc đẩy tư duy sâu Chain-of-Thought và học hỏi chủ động qua Reinforcement Learning.
• Có thể nhìn tổng thể lẫn chi tiết để phân tích, suy luận và đưa ra dự đoán hợp lý.

Gemini 2.5 Pro đạt kết quả xuất sắc trong các bài test khó như:

• Hạng nhất các đề toán và khoa học như GPQA, AIME 2025.
• Đạt 18,8% trên bài Humanity’s Last Exam – bài kiểm tra tư duy logic cực khó dành cho AI.

Gemini cũng cho thấy khả năng cạnh tranh trực tiếp với Claude và GPT-4.5 trong lập trình, lập luận và đa nhiệm.

4. DeepSeek-V3-0324

Ngày 24/3/2025, công ty AI Trung Quốc – DeepSeek – ra mắt bản nâng cấp DeepSeek-V3-0324, một mô hình mã nguồn mở hoàn toàn theo giấy phép MIT. Mô hình này cạnh tranh trực tiếp với GPT-4.5 và Claude 3.7, đặc biệt ở các tác vụ đòi hỏi tư duy logic như toán học và lập trình.

Công nghệ nổi bật:

• Áp dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với 685 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt 37 tỷ tham số mỗi lần sinh token, tiết kiệm tài nguyên mà vẫn hiệu quả.
• Chỉ tiêu tốn 2.788 triệu giờ GPU H800 của NVIDIA, chi phí đào tạo khoảng 5,5 triệu USD – thấp hơn nhiều so với các đối thủ.

Với mô hình mở và chi phí thấp, DeepSeek-V3-0324 là lựa chọn lý tưởng để triển khai nội bộ, xây dựng ứng dụng AI minh bạch và tiết kiệm.

5. Grok-3

Grok-3 ra mắt ngày 17/2/2025 là sản phẩm của xAI – công ty AI của Elon Musk, được thiết kế để cạnh tranh sòng phẳng với GPT-4o, Gemini 2.5 và Claude 3.7, Grok-3 nổi bật với 2 chế độ hoạt động:

• Think Mode: Tư duy tuần tự, giải quyết từng bước như giải toán hay lập kế hoạch dự án.
• Big Brain Mode: Tư duy nâng cao – xử lý các tác vụ nhiều bước, đòi hỏi logic sâu.

Điểm độc đáo nhất của Grok là DeepSearch:

• Truy cập dữ liệu thời gian thực từ Internet và mạng xã hội X (Twitter).
• Tìm kiếm, đối chiếu và cập nhật thông tin mới – đặc biệt hữu ích cho:
  • Phân tích thị trường
  • Xác minh tin tức
  • Tra cứu kỹ thuật
  • Nghiên cứu cạnh tranh

Grok-3 có cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu tokens, đủ xử lý hội thoại dài và tài liệu lớn. Về hiệu suất:

• Đạt 96% ở các đề toán nâng cao
• Đạt 84% ở bài test khoa học bậc cao học
• Gần 80% thành công trong các tác vụ lập trình

Ngoài ra, Grok còn hỗ trợ xử lý hình ảnh (MMMU) và video (EgoSchema), giúp thực hiện tốt hơn nhiều tác vụ so với các mô hình truyền thống. xAI hiện đang huấn luyện phiên bản kế tiếp trên khoảng 200.000 GPU, hứa hẹn Grok sẽ còn tiến xa hơn.

6. Qwen3 (Alibaba Cloud)

Ra mắt ngày 29/4/2025, Qwen3 là mô hình mới của Alibaba Cloud, sử dụng kiến trúc Mix-of-Experts – chỉ kích hoạt phần cần thiết theo từng tác vụ.

Đặc điểm nổi bật:

• Huấn luyện trên hơn 36.000 tỷ tokens
• Tinh chỉnh dựa trên phản hồi người dùng thật → phản hồi tự nhiên, chính xác hơn
• Hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 131.072 tokens – đủ để xử lý cả một cuốn sách

Qwen3 đã được kiểm nghiệm qua các bài test khắt khe như LiveBench và Arena-Hard, đạt điểm cao, cho thấy năng lực cạnh tranh vượt trội so với nhiều LLM quốc tế.

7. LLaMA 4 (Meta)

Meta hiện đã phát hành ba mô hình LLaMA 4 mã nguồn mở:

• Scout
• Maverick
• Behemoth (đang huấn luyện)

Các mô hình LLaMA 4 đã được tích hợp trực tiếp vào hệ sinh thái Meta như WhatsApp, Messenger, Instagram và Meta AI website. Meta tiếp tục đẩy mạnh chiến lược mã nguồn mở, giúp cộng đồng dễ dàng tải, tinh chỉnh và triển khai trên hạ tầng riêng – phù hợp cho doanh nghiệp và nhà nghiên cứu.

4. Gợi ý lựa chọn mô hình ngôn ngữ tốt nhất theo nhu cầu sử dụng

Dưới đây là bảng tổng hợp các mô hình nổi bật theo từng ứng dụng cụ thể:

Vậy, đâu là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) “tốt nhất”? Thực tế, không có mô hình nào tốt nhất tuyệt đối – chỉ có mô hình phù hợp nhất với mục tiêu và nhu cầu sử dụng cụ thể.

Nhờ các kỹ thuật như Chain-of-Thought hay ReAct, LLM hiện nay không chỉ xử lý ngôn ngữ mà còn đảm nhiệm các chuỗi tác vụ phức tạp như một AI agent thông minh – có thể lập kế hoạch, ra quyết định và hỗ trợ chiến lược kinh doanh. LLM và AI agent đang trở thành công cụ đắc lực giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, nâng cao hiệu quả và đưa ra quyết định chiến lược chính xác hơn.

Với đội ngũ chuyên gia AI am hiểu cả công nghệ lẫn nghiệp vụ, FPT IS sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp Việt bước vào kỷ nguyên AI – nhanh hơn, thông minh hơn và bền vững hơn. Nếu Quý doanh nghiệp cần tư vấn thêm về giải pháp AI, vui lòng để lại thông tin liên hệ TẠI ĐÂY, đội ngũ chuyên gia FPT IS sẽ chủ động kết nối trong thời gian sớm nhất.