Bối cảnh trợ lý lập trình AI đang trải qua một sự thay đổi đáng kể khi các nhà phát triển ngày càng đón nhận GLM-4.6, với nhiều người dùng báo cáo rằng họ đang từ bỏ những cái tên lâu đời như Claude để chuyển sang ứng viên mới nổi này. Khi Ollama triển khai các mô hình mã hóa và tích hợp mới, các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ sự ưa chuộng ngày càng tăng đối với hiệu suất và tính kinh tế của GLM-4.6, đặc biệt là cho các tác vụ lập trình phức tạp.
Làn Sóng Di Cư Sang GLM-4.6
Các nhà phát triển đang bỏ phiếu bằng ví tiền của họ, với vô số người dùng báo cáo rằng họ đã hủy đăng ký Claude sau khi trải nghiệm khả năng của GLM-4.6. Hiệu suất của mô hình này trên các nhiệm vụ lập trình đầy thách thức đã gây ấn tượng ngay cả với những nhà phát triển kỳ cựu vốn trước đây phụ thuộc vào các lựa chọn thay thế đắt đỏ hơn. Trải nghiệm của một người dùng đã nắm bắt được tâm trạng đang lan tỏa khắp cộng đồng lập trình:
Tôi đã hủy Claude hai tuần trước. Giờ chỉ dùng thuần GLM-4.6 và một chút codex với gói đăng ký ChatGPT Pro của tôi.
Sự thay đổi này đại diện cho một xu hướng thị trường quan trọng, đặc biệt khi xét đến việc nhiều nhà phát triển trong số này trước đây đã chi tiêu từ 20 đến 100 đô la Mỹ mỗi tháng cho các gói cao cấp của Claude và 200 đô la Mỹ mỗi tháng cho cấp độ cao nhất của ChatGPT. Làn sóng di chuyển này cho thấy GLM-4.6 mang lại hiệu suất tương đương hoặc vượt trội với chi phí chỉ bằng một phần, với người dùng báo cáo rằng họ không gặp phải các giới hạn sử dụng vốn thường xuyên làm gián đoạn quy trình làm việc của họ với các dịch vụ khác.
Hiệu Suất Kỹ Thuật và Ứng Dụng Thực Tế
GLM-4.6 không chỉ chiến thắng về giá—nó còn thể hiện khả năng đáng chú ý trong các nhiệm vụ kỹ thuật đòi hỏi cao. Người dùng báo cáo hiệu suất xuất sắc với các tác vụ đòi hỏi tư duy cao, bao gồm cả việc chứng minh các bổ đề toán học bằng cách sử dụng Lean theorem prover, một lĩnh vực đặc biệt khó khăn để phân biệt các trợ lý AI có năng lực với các trình tạo mã cơ bản. Việc tích hợp mô hình này với các môi trường phát triển khác nhau thông qua dịch vụ đám mây của Ollama đã giúp việc áp dụng trở nên liền mạch, cho phép các nhà phát triển kết hợp nó vào các quy trình làm việc hiện có với ít ma sát nhất.
Sức mạnh của mô hình mã hóa dường như đặc biệt rõ rệt trong các môi trường phần mềm mang tính tác nhân (agentic), nơi nó vượt trội hơn nhiều đối thủ cạnh tranh trong các thử thách lập trình phức tạp, nhiều bước. Mặc dù một số người dùng lưu ý rằng Codex vẫn cạnh tranh được cho một số tác vụ nhất định, sự đồng thuận cho thấy GLM-4.6 đã tự khẳng định mình là tiêu chuẩn mới cho sự trợ giúp về mã hóa, đặc biệt là với mức giá hấp dẫn vào khoảng 3 đô la Mỹ mỗi tháng khi được truy cập thông qua một số nhà cung cấp nhất định.
Các Mô Hình Lập Trình Có Sẵn Trên Ollama
- GLM-4.6: Truy cập cloud qua lệnh
ollama run glm-4.6:cloud - Qwen3-Coder-480B: Truy cập cloud qua lệnh
qwen3-coder:480b-cloud, chạy local yêu cầu 300GiB VRAM - Qwen3-Coder-30B: Truy cập local qua lệnh
ollama run qwen3-coder:30b
 |
|---|
| Hình ảnh này làm nổi bật tinh thần đổi mới của các trợ lý lập trình AI như GLM-46, nhấn mạnh khả năng giải quyết các tác vụ lập trình phức tạp của chúng |
Yêu Cầu Phần Cứng và Mối Quan Tâm Về Khả Năng Tiếp Cận
Cuộc thảo luận xung quanh các mô hình mới nhất của Ollama cũng đã làm nổi bật sự căng thẳng đang diễn ra giữa suy luận (inference) trên đám mây và suy luận cục bộ. Trong khi Qwen3-Coder-30B cung cấp một tùy chọn có thể chạy cục bộ cho hầu hết người dùng, thì mô hình hàng đầu Qwen3-Coder-480B lại yêu cầu phần cứng khổng lồ—300GiB VRAM để triển khai cục bộ. Điều này đã châm ngòi cho các cuộc trò chuyện về những hạn chế thực tế của suy luận AI cục bộ và phần cứng cần thiết để chạy các mô hình hiện đại bậc nhất.
Các thành viên cộng đồng đã xác định được một số con đường để đạt được các yêu cầu bộ nhớ khổng lồ như vậy, bao gồm GH200 của NVIDIA với tối đa 480GB VRAM, Apple M3 Ultra Mac Studio có thể cấu hình với 512GB bộ nhớ thống nhất, và các thiết lập đa GPU. Tuy nhiên, các giải pháp này đi kèm với chi phí đáng kể, với một chiếc Mac Studio được cấu hình đầy đủ có giá lên tới gần 9.500 đô la Mỹ, đẩy việc suy luận cục bộ cao cấp ra ngoài tầm với của hầu hết các nhà phát triển cá nhân và củng cố thêm giá trị của việc truy cập dựa trên đám mây.
Yêu cầu phần cứng cho suy luận cục bộ
- Apple Mac Studio M3 Ultra: Lên đến 512GB bộ nhớ thống nhất (~USD 9,500)
- NVIDIA GH200: Lên đến 480GB VRAM
- Thiết lập đa GPU: Kết hợp nhiều card có VRAM cao
- Phần cứng tiêu dùng tiêu chuẩn: Phù hợp cho Qwen3-Coder-30B và các mô hình nhỏ hơn
Căng Thẳng Mã Nguồn Mở và Các Hướng Đi Trong Tương Lai
Ẩn dưới sự phấn khích về các mô hình mới, một câu chuyện phức tạp hơn đang diễn ra xung quanh mối quan hệ của Ollama với cộng đồng mã nguồn mở. Một số người dùng đã bày tỏ lo ngại về hướng phát triển của Ollama, đặc biệt liên quan đến cách tiếp cận ưu tiên đám mây đối với một số mô hình và sự kiểm soát biên tập được nhận thức đối với việc lượng tử hóa mô hình nào nhận được hỗ trợ chính thức. Điều này đã khiến một số nhà phát triển quay trở lại với llama.cpp, công nghệ cốt lõi cung cấp năng lượng cho Ollama, để tìm kiếm sự linh hoạt và kiểm soát lớn hơn đối với thiết lập suy luận AI của họ.
Cuộc tranh luận này chạm đến những câu hỏi cơ bản về các mô hình kinh doanh bền vững cho cơ sở hạ tầng AI. Như một bình luận viên đã lưu ý, cách tiếp cận được hậu thuẫn bởi các công ty đầu tư mạo hiểm (VC) hiện tại có thể chắc chắn dẫn đến sự xuống cấp (enshittification) vốn thường làm phiền các công cụ được tài trợ bởi venture, làm dấy lên câu hỏi về việc liệu các lựa chọn thay thế tự phát triển (bootstrapped) hoặc các dự án mã nguồn mở được hỗ trợ bởi các quỹ (foundation) có thể mang lại các giải pháp lâu dài bền vững hơn cho cộng đồng nhà phát triển hay không.
Hỗ trợ Tích hợp
- VS Code: Chọn Ollama làm nhà cung cấp trong cài đặt Copilot
- Zed: Cấu hình máy chủ Ollama tại
http://localhost:11434 - Droid: Cấu hình tùy chỉnh thông qua
~/factory/config.json - API trực tiếp: Các mô hình đám mây có thể truy cập qua
https://ollama.com/api/chat
Hệ Sinh Thái Trợ Lý AI Đang Phát Triển
Điều nổi bật từ những cuộc thảo luận này là một bức tranh về sự tiến hóa nhanh chóng trong lĩnh vực trợ lý lập trình AI. Các nhà phát triển đang trở nên ngày càng tinh vi hơn trong việc lựa chọn công cụ, thường xuyên duy trì nhiều đăng ký cho các dịch vụ khác nhau để xử lý các loại tác vụ đa dạng. Thành công của GLM-4.6 chứng minh rằng thị trường vẫn còn rất cạnh tranh, với những người mới tham gia có khả năng làm đảo lộn các đối thủ lâu năm thông qua tỷ lệ hiệu suất/giá cả vượt trội.
Việc tích hợp các mô hình này vào các môi trường phát triển phổ biến như VS Code, Zed và các công cụ mới nổi như Droid cho thấy sự trợ giúp của AI đang trở thành một phần tiêu chuẩn trong quy trình làm việc của nhà phát triển hiện đại. Khi phần cứng tiếp tục được cải thiện và chi phí suy luận giảm, rào cản để tiếp cận các trợ lý lập trình mạnh mẽ có thể sẽ tiếp tục giảm, có khả năng thúc đẩy quá trình chuyển đổi này hướng tới sự phát triển được tăng cường bởi AI.
Thời điểm hiện tại đại diện cho một điểm bùng phát nơi các nhà phát triển đang tích cực so sánh và chuyển đổi giữa các trợ lý lập trình AI dựa trên các số liệu hiệu suất cụ thể hơn là chỉ dựa vào sự nhận biết thương hiệu. Khi công nghệ tiếp tục trưởng thành, xu hướng lựa chọn công cụ một cách thực dụng này có khả năng sẽ gia tăng, gây áp lực lên tất cả các nhà cung cấp phải mang lại giá trị thực sự thay vì dựa vào vị thế thị trường.
Tham khảo: New coding models & integrations