Một so sánh toàn diện về hơn 100 mô hình AI từ các nhà cung cấp lớn đã gây ra cuộc tranh luận sôi nổi về đề xuất giá trị thực sự của các mô hình ngôn ngữ cao cấp. Bảng xếp hạng đánh giá các mô hình theo trí thông minh, tốc độ, độ trễ, giá cả và kích thước cửa sổ ngữ cảnh, tiết lộ một số ứng cử viên bất ngờ trong danh mục tỷ lệ giá-hiệu suất.
Những Nhà Dẫn Đầu Về Trí Thông Minh Đi Kèm Với Giá Cả Cao Cấp
Bảng xếp hạng trí thông minh cho thấy Grok 4 và o3-pro của OpenAI dẫn đầu, theo sát là Gemini 2.5 Pro của Google và o3. Tuy nhiên, cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ mối lo ngại ngày càng tăng về hiệu quả chi phí thực tế của những mô hình hàng đầu này. Nhiều nhà phát triển đang phát hiện ra rằng các mô hình cao cấp như Claude Opus 4, mặc dù mạnh mẽ cho các tác vụ lập trình, có thể tiêu thụ token với tốc độ đáng báo động.
Một nhà phát triển đã chia sẻ trải nghiệm sử dụng Claude Opus 4 trong năm giờ lập trình, tiêu thụ hơn 3,6 triệu token đầu vào và tạo ra 92.000 token đầu ra, dẫn đến chi phí khoảng 61,59 đô la Mỹ. Điều này tương đương với khoảng 12 đô la Mỹ mỗi giờ hoặc 2,6 xu Mỹ cho mỗi dòng code hoàn thành.
Các Mô hình Trí tuệ Hàng đầu:
- Grok 4 (trí tuệ cao nhất)
- o3-pro (trí tuệ cao nhất)
- Gemini 2.5 Pro
- o3
Các Nhà Vô Địch Về Tốc Độ và Hiệu Suất Nổi Lên
Các mô hình của Google thống trị các danh mục tốc độ, với Gemini 2.5 Flash-Lite (Reasoning) đạt 635 token mỗi giây, trở thành mô hình nhanh nhất được thử nghiệm. Đối với các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ, Aya Expanse 8B cung cấp phản hồi chỉ trong 0,14 giây, vượt trội đáng kể so với các đối thủ.
Bối cảnh giá cả cho thấy sự biến động đáng kể, với các lựa chọn thân thiện với ngân sách như Gemma 3 4B và Gemma 3n E4B có sẵn chỉ với 0,03 đô la Mỹ cho mỗi triệu token. Sự tương phản rõ rệt này với các mô hình cao cấp khiến các nhà phát triển đặt câu hỏi liệu những cải thiện hiệu suất có biện minh cho sự khác biệt về chi phí hay không.
Những Nhà Vô Địch Tốc Độ:
- Tốc Độ Đầu Ra: Gemini 2.5 Flash-Lite (Reasoning) - 635 token/giây
- Độ Trễ Thấp Nhất: Aya Expanse 8B - 0.14 giây
- Các Model Rẻ Nhất: Gemma 3 4B và Gemma 3n E4B - $0.03 USD cho một triệu token
Cộng Đồng Chuyển Hướng Sang Các Lựa Chọn Tập Trung Vào Giá Trị
Cuộc thảo luận tiết lộ một xu hướng đáng chú ý trong số các nhà phát triển đang xem xét lại lựa chọn mô hình của họ dựa trên tỷ lệ giá-hiệu suất. Một số đang chuyển từ các lựa chọn đã được thiết lập như GPT-4.1 mini sang các lựa chọn thay thế tiết kiệm hơn như Grok 3 mini, được báo cáo là xếp hạng cao hơn các mô hình GPT tương đương trong khi cung cấp giá trị tốt hơn.
Tôi bị sốc khi mọi người đăng ký trả ngay cả những khoản phí này để xây dựng có lẽ là các ứng dụng CRUD. Tôi cảm thấy một sự phân kỳ hoàn toàn trong nghề giữa những người sử dụng điều này và những người không.
Cuộc tranh luận cộng đồng làm nổi bật sự phân chia ngày càng tăng giữa các nhà phát triển sẵn sàng trả giá cao cấp cho hỗ trợ AI và những người tìm kiếm các giải pháp hiệu quả về chi phí hơn. Các tính năng nâng cao như xử lý flex của OpenAI có thể giảm chi phí khoảng 50%, nhưng ngay cả với những tối ưu hóa này, chi phí có thể tích lũy nhanh chóng cho công việc phát triển chuyên sâu.
Ví dụ chi phí thực tế:
- 5 giờ lập trình với Claude Opus 4
- Đầu vào: 3,644,200 token
- Đầu ra: 92,349 token
- Tổng chi phí: ~$61.59 USD
- Chi phí mỗi giờ: ~$12.31 USD
- Chi phí mỗi dòng code hoàn thành: ~2.6 cent
Độ Tin Cậy Của Benchmark Bị Xem Xét Kỹ Lưỡng
Mặc dù bảng xếp hạng sử dụng các benchmark đã được thiết lập bao gồm MMLU-Pro, GPQA Diamond và LiveCodeBench, các thành viên cộng đồng đã nêu lên mối lo ngại về độ chính xác của benchmark. Một số câu hỏi hóa học và sinh học trong benchmark Humanity's Last Exam đã được xác định là không chính xác hoặc gây hiểu lầm, đặt câu hỏi về độ tin cậy của bảng xếp hạng trí thông minh.
Các nhà dẫn đầu về cửa sổ ngữ cảnh bao gồm Llama 4 Scout với dung lượng ấn tượng 10 triệu token và MiniMax-Text-01 với 4 triệu token, cung cấp lợi thế đáng kể cho các ứng dụng yêu cầu giữ lại ngữ cảnh rộng lớn.
Khi bối cảnh mô hình AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, các nhà phát triển ngày càng tập trung vào các chỉ số thực tế như chi phí cho mỗi tác vụ hoàn thành thay vì điểm hiệu suất thô, cho thấy sự trưởng thành trong cách cộng đồng đánh giá và áp dụng những công cụ mạnh mẽ này.
Tham khảo: LLM Leaderboard - Comparison of over 100 AI models from OpenAI, Google, DeepSeek & others