Mô hình mã nguồn mở tiệm cận ngưỡng tiên phong, nhưng mô hình đóng vẫn dẫn đầu

Tóm lại: Các mô hình open-weight (trọng số mở) đã liên tục đạt đến trình độ tương đương với các mô hình đóng tiên phong (closed frontier models), bắt đầu với DeepSeek R1, sau đó là GLM-4.6, GLM-5.2 và Kimi K3. Tuy nhiên, mã nguồn mở vẫn chưa thực sự dẫn đầu; các mô hình đóng như hệ thống lớp GPT-5.2 và Opus vẫn tiếp tục tạo ra những bước ngoặt mang tính đột phá.

Giống như hai chiếc thuyền buồm trong một cuộc đua marathon, các phòng thí nghiệm AI mã nguồn mở và mã nguồn đóng đang liên tục thay đổi hướng đi trên Vịnh San Francisco.

Năm 2023, các mô hình mã nguồn đóng dẫn đầu với khoảng cách rất lớn trên bảng xếp hạng Chatbot Arena Elo. Hai năm sau, thời khắc DeepSeek R1 xuất hiện, tạo ra lời đáp trả của mã nguồn mở đối với thời khắc ChatGPT. Hai con thuyền đã đua song hành cùng nhau trong gần một năm.

Những cải tiến về kiến trúc và các mô hình đầu tiên được huấn luyện trên Blackwell đã mang lại bước tiến đột phá với GPT-5.2 và Fable 5 bắt đầu từ năm 2026.

Vài tuần tới sẽ chứng kiến một loạt các bản phát hành mã nguồn mở mới. Moonshot đã ra mắt Kimi K3, một mô hình open-weight với 2,8 nghìn tỷ tham số vào ngày 16 tháng 7. Alibaba đã giới thiệu trước Qwen 3.8, một mô hình 2,4 nghìn tỷ tham số vào ngày 19 tháng 7. DeepSeek V4 sẽ kết thúc giai đoạn thử nghiệm vào giữa tháng 7. Những mô hình này nối tiếp Inkling của Thinking Machines, một mô hình đa phương thức Apache-2.0 được phát hành ngày 15 tháng 7, và Muse Spark của Meta Superintelligence Labs vào tháng 4.

Các mô hình mã nguồn mở chưa bao giờ thực sự bứt phá dẫn đầu, nhưng điều đó có lẽ không cần thiết. Với tỷ lệ giá hỗn hợp đầu vào/đầu ra là 90/10, mô hình open-weight tiên phong trung bình có chi phí vận hành rẻ hơn khoảng 15% so với GPT-5.2. Mô hình mở rẻ nhất, DeepSeek V4 Flash, rẻ hơn khoảng 90%.

Chúng ta có thể đang ở trong một trạng thái động, nơi các mô hình đóng thúc đẩy ngành công nghiệp tiến lên và mã nguồn mở nhanh chóng sao chép để thương mại hóa. Liệu điều đó có làm chậm sự đổi mới?

Cạnh tranh thường tạo ra tác động ngược lại. OpenAI đã cắt giảm chi phí suy luận xuống 50%. Kimi đã ra mắt kiến trúc chú ý mới, KDA. Bước nhảy vọt của Fable đang khiến toàn bộ ngành công nghiệp phải nỗ lực gấp đôi để bắt kịp.

Câu hỏi lớn đặt ra cho ngành công nghiệp là điều gì sẽ xảy ra với biên lợi nhuận. Anthropic sắp ghi nhận quý có lãi đầu tiên. Bezos từng nói biên lợi nhuận của bạn chính là cơ hội của tôi. Động lực cạnh tranh của mã nguồn mở giúp duy trì biên lợi nhuận và giá cả ở mức cạnh tranh.

Làn sóng AI sẽ là một trong những dự án cơ sở hạ tầng lớn nhất từ trước đến nay đối với Hoa Kỳ và có khả năng là một trong những yếu tố đóng góp lớn nhất vào tăng trưởng kinh tế nhanh hơn. Cạnh tranh là yếu tố thiết yếu để giữ cho cuộc đua luôn diễn ra tốc độ.

Cuộc đua tiên phong không còn là đường một chiều. Đó là một chu kỳ lặp đi lặp lại: các mô hình đóng vươn lên dẫn trước, các mô hình mở bắt kịp, và toàn bộ thị trường cùng tiến nhanh hơn.

Chatbot Arena Elo là một hệ thống xếp hạng được mượn từ cờ vua. Người dùng xem phản hồi từ hai mô hình ẩn danh đặt cạnh nhau và bình chọn cho mô hình tốt hơn. Mỗi mô hình bắt đầu với 1000 điểm. Chiến thắng trước một mô hình mạnh hơn sẽ nhận được nhiều điểm hơn so với chiến thắng trước một mô hình yếu hơn; khoảng cách về điểm số dự đoán xác suất thắng trong một cặp đấu. Khoảng cách 100 điểm Elo đồng nghĩa với việc mô hình có điểm cao hơn sẽ thắng khoảng 64% số lần. Điểm số phản ánh sở thích của con người trong các cuộc trò chuyện mở, không phải các tiêu chuẩn về suy luận, lập trình hay tác tử (agentic). ↩︎

Xem "Tác động của LLM đến GDP" để biết ước tính quy mô và kênh tăng trưởng mà nó tác động. ↩︎

Nhận bài viết tiếp theo trong hộp thư đến của bạn.

Bài đọc 1 phút giúp biến dữ liệu công nghệ thành lợi thế chiến lược. Được đọc bởi hơn 150.000 nhà sáng lập và điều hành.

Đối tác quản lý (GP) tại Theory Ventures. Cựu Giám đốc sản phẩm (PM) tại Google. Chia sẻ những thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu về AI, web3 và đầu tư mạo hiểm.

Bloomberg • WSJ • Economist