➡️ Tóm lại: chỉ ChatGPT, Gemini, Copilot là có truy cập web tự động ổn định; còn Claude, Grok, DeepSeek thì cần bật hoặc chỉ có trong bản đặc biệt.
MS
3. Điểm mạnh và điểm yếu của từng AI
AI | Điểm mạnh nổi bật về kiến thức phổ thông | Điểm cần lưu ý |
ChatGPT (GPT-4o) | - Linh hoạt và toàn diện: Có khả năng trả lời tốt trên một loạt các chủ đề. - Sáng tạo: Thường đưa ra các câu trả lời dễ hiểu, có cấu trúc tốt và sáng tạo. | - Kiến thức bị giới hạn bởi thời gian huấn luyện: Mặc dù có khả năng duyệt web, nhưng câu trả lời đôi khi có thể không cập nhật bằng các mô hình có tích hợp tìm kiếm thời gian thực sâu hơn. |
Gemini (Advanced) | - Tích hợp sâu với Google Search: Cung cấp thông tin cập nhật và có khả năng kiểm chứng cao. - Đa phương thức: Hiểu và xử lý thông tin từ nhiều định dạng khác nhau (văn bản, hình ảnh, video), giúp làm giàu kiến thức. | - Câu trả lời đôi khi có thể hơi khô khan và tập trung vào dữ kiện hơn là diễn giải sâu. |
Claude (Claude 4) | - Độ chính xác và trung thực cao: Được huấn luyện để giảm thiểu thông tin sai lệch và đưa ra các câu trả lời cẩn trọng. - Khả năng phân tích sâu: Rất mạnh trong việc xử lý và tóm tắt các văn bản dài, phức tạp để trích xuất kiến thức. | - Kiến thức cũng bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện và không phải lúc nào cũng có thông tin mới nhất. |
Grok (Grok-3) | - Truy cập thông tin thời gian thực: Được kết nối trực tiếp với nền tảng X (Twitter), cung cấp kiến thức về các sự kiện mới nhất. - Khả năng suy luận mạnh mẽ: Thường đạt điểm cao trong các benchmark về suy luận logic và toán học. | - Phong cách trả lời có thể mang tính cá nhân và đôi khi "hài hước", có thể không phù hợp với mọi ngữ cảnh. |
DeepSeek | - Mạnh về lĩnh vực kỹ thuật và lập trình: Cung cấp kiến thức chuyên sâu và chính xác trong các lĩnh vực khoa học, công nghệ và code. - Hiệu suất tốt với chi phí hợp lý: Là một lựa chọn mã nguồn mở mạnh mẽ. | - Kiến thức phổ thông tổng quát có thể không rộng bằng các đối thủ hàng đầu như Gemini hay ChatGPT. |
Copilot | - Tích hợp trong hệ sinh thái Microsoft: Cung cấp kiến thức ngữ cảnh trong các ứng dụng như Word, Excel, Teams. - Hỗ trợ công việc hiệu quả: Giỏi trong việc cung cấp thông tin liên quan đến công việc và năng suất. | - Khả năng cung cấp kiến thức phổ thông ngoài bối cảnh công việc có thể không được tối ưu bằng các chatbot chuyên dụng. |
Kết Luận
Không có một câu trả lời duy nhất cho câu hỏi "AI nào chính xác nhất". Việc lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của người dùng:
👉 Để có câu trả lời toàn diện, cập nhật và được kiểm chứng: Gemini là một lựa chọn hàng đầu.
👉 Để có câu trả lời chi tiết, đáng tin cậy và có khả năng phân tích sâu: Claude là một ứng cử viên sáng giá.
👉 Để có sự linh hoạt, sáng tạo và hiệu suất tốt trên nhiều lĩnh vực: ChatGPT vẫn là một thế lực đáng gờm.
👉 Để cập nhật thông tin thời gian thực và các chủ đề nóng: Grok mang lại một lợi thế độc đáo.
👉 Đối với các kiến thức chuyên sâu về kỹ thuật và lập trình: DeepSeek là một lựa chọn mạnh mẽ.
👉 Để hỗ trợ kiến thức trong công việc và các ứng dụng văn phòng: Copilot là công cụ được tối ưu hóa tốt nhất.
Nhìn chung, cuộc cạnh tranh giữa các mô hình AI đang thúc đẩy sự cải tiến liên tục, và mức độ chính xác về kiến thức phổ thông của chúng ngày càng được nâng cao. Người dùng nên tự mình trải nghiệm và đối chiếu thông tin từ nhiều nguồn để có được kết quả tốt nhất.
Dưới đây là điểm số trên các bài kiểm tra (benchmark) tiêu chuẩn, đo lường các khía cạnh khác nhau của trí tuệ nhân tạo.
Benchmark (Bài kiểm tra) | GPT-4o (OpenAI) | Gemini 2.5 Pro (Google) | Claude 4 Opus (Anthropic) | DeepSeek-V2 (DeepSeek) | Grok-3 (xAI) | Lĩnh vực đánh giá |
MMLU (Kiến thức phổ thông) | ~88.7% | ~86.1% | 88.8% | 78.5% | ~80.0% | Hiểu biết đa lĩnh vực ở cấp độ chuyên gia (từ vật lý, luật đến lịch sử). |
GPQA Diamond (Suy luận cấp cao) | 70.1% | 83.0% | 83.3% | 68.4% | 84.6% | Khả năng trả lời các câu hỏi cực khó do các chuyên gia cấp tiến sĩ biên soạn. |
GSM8K (Toán học cấp 2) | ~90% | ~91% | ~91% | 92.2% | ~93.0% (AIME)¹ | Khả năng suy luận toán học đa bước. |
HumanEval (Viết mã Python) | ~88.4% | ~84% | ~84.9% | 81.1% (RL) | ~79.4% (LCB)² | Khả năng tạo ra code Python chính xác từ mô tả. |
SWE-Bench (Kỹ thuật phần mềm) | ~30.8% | 53.6% | ~79.4% | ~66.0% (V3) | N/A | Khả năng giải quyết các vấn đề thực tế trên GitHub (đòi hỏi sự phức tạp cao). |