8 Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) Hàng Đầu: So Sánh

Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Là Gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Nó sử dụng mạng nơ-ron — các hệ thống tính toán được lấy cảm hứng từ não người — để xử lý một lượng lớn văn bản và phát hiện cũng như học các mẫu ngôn ngữ.

Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ và hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi. Điều này cho phép chúng đưa ra các phản hồi mạch lạc.

Các công cụ được xây dựng trên nền tảng LLM có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau mà không cần đào tạo cụ thể cho từng nhiệm vụ. Ví dụ, chúng có thể dịch hoặc tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, hoặc cung cấp trợ giúp lập trình.

Lưu ý

Để tìm hiểu về cách LLM hoạt động, hãy xem hướng dẫn chi tiết của chúng tôi về các mô hình AI.

Con Người Sử Dụng Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Như Thế Nào?

Chúng tôi đã khảo sát 200 người tiêu dùng để tìm hiểu cách họ sử dụng LLM. Đây là những gì chúng tôi phát hiện: Chưa đến 60% người dùng sử dụng các công cụ AI được hỗ trợ bởi LLM hàng ngày.

Trong số những người được khảo sát sử dụng công cụ LLM, các công cụ phổ biến nhất bao gồm ChatGPT (78%), Gemini (64%) và Microsoft Copilot (47%).

Nghiên cứu và tóm tắt là trường hợp sử dụng phổ biến nhất trong số những người tham gia khảo sát, với 56% người tiêu dùng cho biết họ sử dụng LLM hoặc công cụ LLM cho những nhiệm vụ này.

Các trường hợp sử dụng phổ biến khác bao gồm:

• Viết sáng tạo và phát triển ý tưởng (45%)
• Giải trí và các câu hỏi thông thường (42%)
• Các nhiệm vụ liên quan đến năng suất như soạn thảo email và ghi chú (40%)

Khi chọn một LLM hoặc công cụ, những phẩm chất mà mọi người đánh giá cao nhất bao gồm độ chính xác, tốc độ/thời gian trễ, và khả năng xử lý các yêu cầu dài.

Gần một nửa số người tham gia khảo sát (48%) cho biết họ trả tiền cho LLM hoặc các công cụ hỗ trợ LLM, có thể là cá nhân hoặc thông qua nhà tuyển dụng của họ. Trong hầu hết các trường hợp, điều này có nghĩa là họ đang trả tiền cho các công cụ như ChatGPT hoặc Copilot, được xây dựng trên nền tảng LLM.

8 Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Hàng Đầu

Dưới đây là cái nhìn tổng quan nhanh về các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến nhất:

Lưu ý rằng bạn thường chỉ nhận được các cửa sổ ngữ cảnh tối đa nếu bạn sử dụng API của LLM. Các cửa sổ ngữ cảnh trong ứng dụng/chatbot thường nhỏ hơn.

Hãy cùng xem xét từng mô hình một cách chi tiết hơn trong danh sách các mô hình ngôn ngữ lớn dưới đây.

1. GPT-5

Nhà Phát Triển: OpenAI
Phát Hành: Tháng 8 năm 2025
Cửa Sổ Ngữ Cảnh: 400.000 tokens
Tốt Nhất Cho: Hiệu suất chung

GPT-5 là mô hình đứng sau ChatGPT, được nhiều người coi là tiêu chuẩn vàng cho AI đa mục đích nhờ khả năng xử lý nhiều loại đầu vào (bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh) trong cùng một cuộc trò chuyện.

Điều này phù hợp với các phát hiện từ khảo sát của chúng tôi: 78% người tham gia cho biết họ đã sử dụng ChatGPT trong sáu tháng qua.

Nó hoạt động tốt nhất trong một loạt các nhiệm vụ, từ viết sáng tạo đến giải quyết vấn đề kỹ thuật.

GPT-5 cũng được tích hợp vào Microsoft Copilot và nhiều công cụ bên thứ ba khác. Những tích hợp này đảm bảo rằng GPT-5 là một trong những LLM được sử dụng rộng rãi nhất.

Điểm mạnh

• Rất linh hoạt trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau
• Khả năng suy luận mạnh mẽ và độ chính xác cao
• Phù hợp cho các quy trình làm việc phức tạp nhờ khả năng đầu vào (văn bản, âm thanh, hình ảnh) và đầu ra đa phương tiện
• Hệ sinh thái tích hợp lớn (ChatGPT, Copilot, ứng dụng bên thứ ba)

Nhược điểm

• Ít tùy chỉnh hơn so với các mô hình mã nguồn mở
• Đắt hơn so với các mô hình mở

Tài liệu tham khảo: GPT-5 Ra Mắt: Điều Gì Mới Mẻ Cho Các Nhà Tiếp Thị

2. Claude Sonnet 4

Nhà Phát Triển: Anthropic
Phát Hành: Tháng 5 năm 2025
Cửa Sổ Ngữ Cảnh: 1 triệu tokens
Tốt Nhất Cho: Nhiệm vụ ngữ cảnh dài

Claude Sonnet 4 là mô hình chủ lực của Anthropic, nổi tiếng với khả năng xử lý các đầu vào dài và phức tạp. Cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu tokens cho phép nó phân tích các báo cáo lớn, mã nguồn, hoặc toàn bộ sách chỉ trong một lần.

(Claude Opus 4 là một mô hình mạnh mẽ hơn cho một số nhiệm vụ, nhưng nó có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn 200K tokens.)

Claude Sonnet 4 được đào tạo bằng cách sử dụng khung “AI hiến pháp” của Anthropic, nhấn mạnh vào sự trung thực và an toàn. Điều này làm cho Claude đặc biệt hữu ích cho các ngành nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe hoặc pháp lý.

Điểm mạnh

• Cửa sổ ngữ cảnh lớn (1 triệu tokens)
• Khung AI hiến pháp làm cho nó an toàn hơn theo thiết kế
• Mô hình đáng tin cậy cho các ngành công nghiệp được quản lý

Nhược điểm

• Có thể đôi khi từ chối xử lý các truy vấn ở ranh giới hoặc khu vực xám mà các mô hình khác cố gắng giải quyết (ví dụ, yêu cầu Claude viết một bài phê bình gay gắt về một đối thủ)
• Thời gian phản hồi chậm hơn so với các mô hình nhẹ hơn
• Tùy chỉnh hạn chế do là mô hình độc quyền (mã nguồn đóng)

3. Gemini 2.5

Nhà phát triển: Google DeepMind
Phát hành: Tháng 3 năm 2025
Cửa sổ ngữ cảnh: 1 triệu token
Tốt nhất cho: Phân tích tài liệu quy mô lớn

Gemini 2.5 là LLM của Google DeepMind, được thiết kế để xử lý các loại đầu vào khác nhau (văn bản, hình ảnh, mã, âm thanh và video) trong cùng một yêu cầu. Điều này khiến nó trở thành một LLM rất linh hoạt, phù hợp cho các nhiệm vụ phức tạp, đa định dạng.

Gemini 2.5 có thể xử lý các quy trình làm việc lớn, chẳng hạn như phân tích hoặc tìm kiếm qua toàn bộ cơ sở dữ liệu và kho tài liệu trong một phiên duy nhất.

Và Gemini 2.5 có sẵn trực tiếp trong Google Workspace. Vì vậy, bạn có thể sử dụng nó trong các công cụ như Docs, Sheets và Gmail.

Điểm mạnh

• Xuất sắc trong việc xử lý các đầu vào đa phương thức bao gồm văn bản, hình ảnh, mã, video và âm thanh
• Cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token khiến nó phù hợp cho phân tích quy mô lớn
• Tích hợp Google Workspace giúp dễ dàng sử dụng trong các quy trình làm việc hàng ngày

Nhược điểm

• Tùy chỉnh hạn chế do là mô hình mã nguồn đóng
• Ít linh hoạt hơn cho người dùng mà quy trình làm việc phụ thuộc nhiều vào các công cụ không phải của Google

4. Mistral Large 2.1

Nhà phát triển: Mistral AI
Phát hành: Tháng 11 năm 2024
Cửa sổ ngữ cảnh: 128.000 token
Tốt nhất cho: Sử dụng thương mại mã nguồn mở

Mistral Large 2.1 là một mô hình thương mại mã nguồn mở, có nghĩa là nó có sẵn cho các doanh nghiệp để vận hành bằng cơ sở hạ tầng của riêng họ. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các tổ chức cần kiểm soát nhiều hơn đối với dữ liệu của họ.

Điểm mạnh

• Cung cấp nhiều kiểm soát hơn về tùy chỉnh và bảo mật dữ liệu nhờ vào tính chất mã nguồn mở và minh bạch của nó
• Cung cấp triển khai linh hoạt thông qua tự lưu trữ hoặc API đám mây
• Tiết kiệm chi phí cho các trường hợp sử dụng quy mô lớn và ứng dụng quy mô doanh nghiệp

Nhược điểm

• Cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn so với các mô hình như Claude và Gemini
• Cần thiết lập kỹ thuật và hạ tầng nhiều hơn

5. Grok 4

Nhà phát triển: xAI
Phát hành: Tháng 7 năm 2025
Cửa sổ ngữ cảnh: 128.000 token (trong ứng dụng), 256.000 token qua API
Tốt nhất cho: Ngữ cảnh web theo thời gian thực

Grok 4 là một LLM được tiếp thị như một trợ lý AI và được tích hợp trực tiếp vào nền tảng xã hội X (trước đây là Twitter).

Điều này giúp nó truy cập vào dữ liệu xã hội trực tiếp, bao gồm các bài đăng đang thịnh hành. Và nó khiến Grok đặc biệt hữu ích cho những người dùng muốn theo dõi tin tức, giám sát và phân tích cảm xúc trực tuyến, hoặc xác định các xu hướng mới nổi.

Điểm mạnh

• Truy cập thời gian thực vào dữ liệu mạng xã hội
• Cửa sổ ngữ cảnh tương đối lớn (256.000 token qua API)
• Tích hợp gốc với X

Nhược điểm

• Hữu ích hạn chế bên ngoài hệ sinh thái X
• Thiếu tùy chọn tùy chỉnh do tính chất độc quyền của nó

6. Command R+

Nhà phát triển: Cohere
Phát hành: Tháng 4 năm 2024
Cửa sổ ngữ cảnh: 128.000 token
Tốt nhất cho: Tạo nội dung tăng cường truy xuất

Command R+ là một mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế để lấy thông tin từ các nguồn bên ngoài (như API, cơ sở dữ liệu hoặc kho tri thức) trong khi trả lời một yêu cầu.

Vì Command R+ không chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo của nó và có thể truy vấn các nguồn khác, nên nó ít có khả năng cung cấp các câu trả lời sai hoặc bịa đặt (được gọi là ảo giác).

Command R+ cũng hỗ trợ hơn 10 ngôn ngữ chính (bao gồm tiếng Anh, tiếng Trung, tiếng Pháp và tiếng Đức). Điều này khiến nó trở thành lựa chọn mạnh mẽ cho các doanh nghiệp toàn cầu quản lý dữ liệu đa ngôn ngữ.

Điểm mạnh

• Câu trả lời có nguồn gốc và giảm thiểu ảo giác
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ trên hơn 10 ngôn ngữ chính
• Minh bạch và đáng tin cậy cho các truy vấn dựa trên sự thật

Nhược điểm

• Cần tích hợp với các nguồn dữ liệu bên ngoài để phát huy tối đa tiềm năng của nó
• Có hệ sinh thái nhỏ hơn so với các mô hình như GPT-5
• Ít phù hợp cho các nhiệm vụ sáng tạo

7. Llama 4

Nhà phát triển: Meta AI
Phát hành: Tháng 4 năm 2025
Cửa sổ ngữ cảnh: 10 triệu token
Tốt nhất cho: Các nhiệm vụ yêu cầu trọng số đã được huấn luyện và tinh chỉnh theo hướng dẫn

Llama 4 là một mô hình mã nguồn mở từ Meta mà bất kỳ ai cũng có thể tải xuống và sử dụng mà không phải trả phí cấp phép.

Llama 4 cung cấp trọng số đã được huấn luyện và tinh chỉnh theo hướng dẫn (được tinh chỉnh để tuân theo hướng dẫn một cách đáng tin cậy hơn) cho công chúng sử dụng. Điều này mang lại cho người dùng sự linh hoạt để xây dựng trên mô hình cơ bản hoặc chọn phiên bản đã được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng hàng ngày.

Llama 4 hỗ trợ cả nhiệm vụ văn bản và hình ảnh trên hơn 8 ngôn ngữ.

Điểm mạnh

• Tính chất mã nguồn mở giúp miễn phí sử dụng, tích hợp và tùy chỉnh các tác nhân AI của riêng bạn
• Cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token cho phép đầu vào rất lớn
• Cộng đồng mạnh mẽ và sự phát triển nhanh chóng của hệ sinh thái

Nhược điểm

• Cần có chuyên môn kỹ thuật để tinh chỉnh mô hình một cách hiệu quả
• Ít hoàn thiện hơn so với các mô hình hướng đến người tiêu dùng như GPT-5
• Hỗ trợ khách hàng hạn chế

Llama 4 là sự lựa chọn tốt cho các doanh nghiệp và nhà phát triển cần một mô hình có thể tùy chỉnh và mở rộng mà họ hoàn toàn kiểm soát (ví dụ: để phát triển AI agent hoặc các trường hợp sử dụng nặng về nghiên cứu).

8. Qwen3

Nhà phát triển: Alibaba Cloud
Ngày phát hành: Tháng 4 năm 2025
Cửa sổ ngữ cảnh: 128,000
Tốt nhất cho: Các nhiệm vụ đa ngôn ngữ

Qwen3 là một mô hình ngôn ngữ lớn từ Alibaba hỗ trợ hơn 25 ngôn ngữ và rất phù hợp cho các công ty hoạt động trên nhiều khu vực.

Qwen3 có thể xử lý các cuộc trò chuyện dài, vé hỗ trợ và tài liệu kinh doanh dài mà không mất đi ngữ cảnh.

Điểm mạnh

• Hỗ trợ đa ngôn ngữ mạnh mẽ
• Thiết kế thân thiện với doanh nghiệp giúp nó phù hợp cho việc sử dụng trong các tổ chức lớn
• Cung cấp sự cân bằng tốt giữa hiệu suất và việc sử dụng tài nguyên nhờ kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) hiệu quả, định tuyến các nhiệm vụ đến các mạng nơ-ron phù hợp

Nhược điểm

• Cửa sổ ngữ cảnh tương đối nhỏ so với các mô hình hàng đầu khác
• Ít phù hợp cho các nhiệm vụ sáng tạo cao

Những điều cần lưu ý khi so sánh các LLM

Sử dụng các tiêu chí này để xác định LLM phù hợp với nhu cầu của bạn:

Sử dụng Phù hợp: Sáng tạo, Kỹ thuật hoặc Đối thoại

Một số mô hình phù hợp hơn cho các trường hợp sử dụng nhất định hơn những mô hình khác:

• GPT-5, Claude Sonnet 4 và Gemini 2.5 rất tốt cho các nhiệm vụ sáng tạo như viết hoặc phát triển ý tưởng
• Qwen3 và Grok 4 xuất sắc trong các nhiệm vụ liên quan đến lập trình và toán học
• Mistral Large 2.1 và Command R+ là những mô hình phù hợp nhất để phân tích các tài liệu lớn

Chọn một mô hình có điểm mạnh phù hợp nhất với trường hợp sử dụng mà bạn dự định.

Chi phí, Giấy phép và Tùy chọn Triển khai

Chi phí sử dụng một LLM phụ thuộc vào giá token, phương thức lưu trữ (ví dụ: open-weight, cloud API hoặc tự lưu trữ) và các điều khoản giấy phép.

Chi phí có thể thay đổi rất nhiều giữa các LLM khác nhau.

Bạn có thể tự lưu trữ các mô hình open-weight như Llama 4 và Mistral Large 2.1. Điều này thường giúp chúng tiết kiệm chi phí hơn. Nhưng điều này cũng có nghĩa là chúng yêu cầu nhiều thiết lập và bảo trì liên tục hơn.

Mặt khác, các mô hình như GPT-5 và Claude Sonnet 4 thường dễ sử dụng hơn. Nhưng chúng có thể đi kèm với chi phí cao hơn nếu bạn thực hiện một khối lượng truy vấn lớn.

Dưới đây là cái nhìn tổng quan nhanh về chi phí token (API) giữa các mô hình khác nhau (bao gồm hai tùy chọn cho Claude và Llama) tại thời điểm viết bài này:

Lưu ý rằng chi phí token thường xuyên thay đổi khi các nhà phát triển cập nhật các mô hình.

Cửa sổ ngữ cảnh và Tốc độ

Cửa sổ ngữ cảnh của một LLM xác định lượng thông tin mà nó có thể xử lý và ghi nhớ từ một lời nhắc duy nhất.

Nếu bạn đang tìm cách phân tích các tập dữ liệu lớn hoặc tài liệu dài, bạn sẽ muốn chọn một mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn (như Gemini 2.5).

Trong trường hợp bạn dự định sử dụng khả năng của LLM trong một ứng dụng mà bạn đang phát triển và cần kết quả theo thời gian thực, hãy đảm bảo bạn cũng xem xét độ trễ suy diễn của mô hình.

Độ trễ suy diễn về cơ bản đề cập đến tốc độ mà một mô hình tạo ra câu trả lời sau khi bạn gửi một lời nhắc.

Khả năng của mô hình và Điểm chuẩn

Nếu hiệu suất là ưu tiên hàng đầu, hãy xem xét hiệu suất của mô hình dựa trên các điểm chuẩn phổ biến như:

• MMLU: Kiểm tra khả năng suy luận tổng quát của một mô hình qua các môn học học thuật
• GSM8K: Đo lường khả năng giải quyết vấn đề toán học của một mô hình
• HumanEval: Đánh giá kỹ năng lập trình của một mô hình
• HELM: Dựa trên đánh giá toàn diện về một mô hình qua nhiều khía cạnh (bao gồm thiên kiến, công bằng và độ bền)

Bạn có thể xem các điểm này giữa các mô hình trong bảng xếp hạng LLM của LiveBench. Các điểm số có thể cho bạn một cái nhìn tổng quan về khả năng của một mô hình.

Tận dụng tối đa các mô hình ngôn ngữ lớn

Chìa khóa để chọn LLM phù hợp là xem xét nhu cầu thực tế của bạn. Dù bạn đang xây dựng một công cụ nội bộ, cố gắng tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện tại của mình, hay phát triển các tính năng sử dụng AI cho phần mềm của bạn.

Bạn có muốn biết nội dung trang web của bạn có thể xuất hiện như thế nào trong các LLM này không? Hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về các công cụ giám sát LLM tốt nhất. các công cụ giám sát LLM.