So sánh chi tiết 4 “kỵ sĩ” AI: Claude 3.7, OpenAI o3-mini-high, DeepSeek R1 và Grok 3

[myle.vnreview]

Bối cảnh AI của năm 2025 không thể nhận ra so với chỉ vài năm trước. Cuộc đua bắt đầu như một cuộc đua song mã giữa OpenAI và Anthropic đã phát triển thành một cuộc chiến hoàng gia bốn bên với sự xuất hiện của DeepSeek của Trung Quốc và xAI của Elon Musk như những đối thủ đáng gờm.

Tờ Medium vừa có bài so sánh thú vị giữa 4 ứng dụng AI hàng đầu hiện nay gồm Claude Sonnet 3.7, o3-mini-high của OpenAI, DeepSeek R1 và Grok 3.

Trước khi đi vào so sánh, chúng ta sẽ điểm qua những đặc điểm cơ bản về những sản phẩm AI này. Nhìn chung, mỗi sản phẩm có những ưu thế và định hướng riêng.

Grok 3: Cỗ máy tri thức thời gian thực

xAI của Elon Musk đã có một cách tiếp cận hấp dẫn với Grok 3, triển khai cái mà họ gọi là "kiến trúc lý luận ba tầng". Đây không chỉ là lời quảng cáo. Mô hình này thực sự hoạt động thông qua một hệ thống tinh vi kết hợp:

• Mô hình cơ sở: Một bộ biến đổi tham số 640B khổng lồ với 128 đầu chú ý
• Bộ đồng xử lý: Các mô-đun chuyên dụng để thao tác ký hiệu toán học (tích hợp SymPy) và mô phỏng phản ứng hóa học
• Lớp tri thức thời gian thực: Một đường ống thu thập dữ liệu liên tục xử lý 8TB dữ liệu hàng ngày từ các bản cập nhật nền tảng X

Điểm thú vị nhất là "Chế độ não lớn" (Big Brain Mode) của Grok, chế độ này kích hoạt tất cả các bộ đồng xử lý cùng lúc, đạt được con số đáng kinh ngạc là 140 nghìn tỷ phép tính dấu phẩy động trên mỗi token trong quá trình giải quyết vấn đề phức tạp. Không giống như các đối thủ cạnh tranh, Grok 3 duy trì các trọng số riêng biệt cho việc nhớ lại sự kiện (kiến thức đã lưu trữ) và xử lý thông tin động (dữ liệu thời gian thực).

Cách tiếp cận này mang lại kết quả ấn tượng, với độ chính xác 92% đối với các truy vấn tài chính nhạy cảm về thời gian so với 67% của Claude 3.7. Việc tích hợp với vòi dữ liệu của X mang lại cho Grok lợi thế thực sự trong phân tích thời gian thực mà các mô hình khác không thể sánh kịp.

Claude Sonnet 3.7: Chuyên gia xác minh

Anthropic đã áp dụng một cách tiếp cận khác với Claude Sonnet 3.7, tập trung vào cái mà họ gọi là "xác minh lai" thông qua:

• Xử lý đường dẫn kép: Đường ống tạo song song (mạng θ) và xác minh (mạng λ)
• Cơ sở theo ngữ cảnh: Cửa sổ mã thông báo 200K với các điểm đánh dấu nhận thức theo thời gian
• Cảnh báo doanh nghiệp: 17 mô-đun tuân thủ dành riêng cho ngành

Kiến trúc này cho phép Claude đạt được độ chính xác 99,1% trong phân tích hồ sơ chứng khoán (SEC) với tốc độ xem xét hợp đồng nhanh hơn 73% so với các nhóm pháp lý của con người. Mạng xác minh giảm tỷ lệ ảo giác xuống chỉ còn 1,8% trong quá trình tạo tài liệu kỹ thuật.

Điểm đáng chú ý về Claude không phải là sức mạnh thô mà là độ tin cậy. Kiến trúc đường dẫn kép có nghĩa là nó liên tục kiểm tra công việc của chính nó, khiến nó đặc biệt có giá trị đối với các ngành được quản lý, nơi độ chính xác là không thể thương lượng.

O3-mini-high của OpenAI: Người suy nghĩ có chủ đích

OpenAI đã thực hiện một cách tiếp cận khác với o3-mini-high, triển khai cái mà họ gọi là "sự liên kết có chủ đích" thông qua:

• Lớp tuân thủ chính sách: 12 mạng nơ-ron tham chiếu chéo các phản hồi với 214 quy tắc an toàn
• Xác minh từng bước: Chứng minh định lý tự động cho các đầu ra toán học
• Hệ thống thông báo của nhà phát triển: Kiểm soát cấp API để quản lý rủi ro doanh nghiệp

Kiến trúc này giảm 38% đầu ra có hại so với o1-mini trong khi vẫn duy trì 94% hiệu suất STEM. Ngân sách tính toán động của mô hình phân bổ 15–25% sức mạnh xử lý cho các lần kiểm tra an toàn trong các truy vấn rủi ro cao về hóa học hoặc an ninh mạng.

Phương pháp tiếp cận của OpenAI thể hiện sự cân bằng giữa trọng tâm xác minh của Claude và sức mạnh tính toán thô của Grok, đặc biệt mạnh trong các ứng dụng khoa học và học thuật.

DeepSeek R1: Nhà vô địch về hiệu quả chi phí

Kiến trúc của DeepSeek có cách tiếp cận hoàn toàn khác, tập trung vào việc tối ưu hóa chi phí thông qua:

• Cấu hình chuyên gia 8/32: 8 chuyên gia chung luôn hoạt động + 32 chuyên gia chuyên ngành (tập trung vào toán học/mã)
• Đào tạo GRPO: Học tăng cường từ phản hồi của trình biên dịch và sở thích của con người
• Nén sự chú ý tiềm ẩn: Biểu diễn 128 chiều giúp giảm 43% mức sử dụng bộ nhớ GPU

Thiết kế này đạt độ chính xác 87,2% trên chuẩn MATH chỉ bằng 6% chi phí đào tạo của Claude 3.7 trong khi hỗ trợ 22 mã thông báo/giây trên GPU của người tiêu dùng. Phương pháp tiếp cận của DeepSeek chứng minh rằng đôi khi sự đổi mới về kiến trúc có thể vượt qua được những lợi thế tính toán thô.

SO SÁNH HIỆU SUẤT: MỖI MÔ HÌNH ĐỀU TỎA SÁNG Ở MỘT KHÍA CẠNH

Lý luận toán học: Grok giành chiến thắng

Tích hợp SymPy của Grok 3 cho phép giải phương trình biểu tượng nhanh hơn 40% so với phép suy luận thủ công. Tuy nhiên, DeepSeek R1 cho thấy hiệu quả chi phí vượt trội, giải quyết 86% bài toán trên mỗi triệu USD đầu tư đào tạo so với 6,7% của Grok 3.

Điều hấp dẫn ở đây là tỷ lệ chi phí-hiệu suất. DeepSeek cung cấp lý luận toán học gần như giống hệt nhau với chi phí đào tạo chỉ bằng một phần nhỏ, trong khi phương pháp tiếp cận vũ phu của Grok mang lại hiệu suất thô cao nhất nhưng với chi phí đáng kể.

Tạo mã: Chia tách bốn chiều

Trong các so sánh SWE-bench cho phát triển toàn bộ ngăn xếp (React + FastAPI):

• Grok 3 tạo ra các đường ống CI/CD hoàn chỉnh nhưng cần 3 lần lặp để căn chỉnh giao diện TypeScript
• Claude 3.7 đạt được độ chính xác lần đầu 94% với tài liệu Swagger, nhưng tốc độ triển khai chậm hơn 22%
• o3-mini-high cung cấp triển khai nhanh nhất (phản hồi trung bình 38 giây) với phạm vi kiểm tra 89%
• DeepSeek R1 tạo ra mã được tối ưu hóa bộ nhớ bằng mmap nhưng thiếu xử lý lỗi

Trong thử thách Settlers of Catan của Andrej Karpathy, Grok 3 đã thành công trong khi những ứng dụng còn lại thất bại nhưng cần 11 bước suy luận so với giải pháp 8 bước của Claude 3.7. Điều này làm nổi bật các cách tiếp cận khác nhau để giải quyết vấn đề — tính toán vũ phu của Grok so với lý luận thanh lịch hơn của Claude.

Mô phỏng khoa học: Bộ đồng xử lý chuyên dụng giành chiến thắng

Bộ đồng xử lý hóa học của Grok 3 cho phép hình ảnh hóa phân tử 3D bị thiếu trong các mô hình khác. Tuy nhiên, sự liên kết cân nhắc của o3-mini-high cung cấp 97% sự tuân thủ an toàn trong phân tích hợp chất nguy hiểm so với 89% của Grok 3.

Đây là nơi các kiến trúc chuyên biệt thể hiện giá trị của chúng. Các bộ đồng xử lý chuyên dụng của Grok mang lại cho nó lợi thế trong các ứng dụng khoa học, trong khi sự tập trung vào tính an toàn của OpenAI khiến o3-mini-high phù hợp hơn với các ứng dụng hóa học có khả năng gây nguy hiểm.

GÓC NHÌN KINH DOANH: ĐỊNH GIÁ VÀ ĐỊNH VỊ THỊ TRƯỜNG

Cân nhắc triển khai doanh nghiệp

Grok 3

• Phân tích thị trường theo thời gian thực: Xử lý dữ liệu nền tảng X với độ trễ 250ms
• Chi phí API: 8 USD/triệu token đầu vào (có phụ phí chế độ Big Brain)
• Hạn chế: Không có tùy chọn triển khai tại chỗ do phụ thuộc vào dữ liệu theo thời gian thực

Claude 3.7

• Dịch vụ tài chính: Độ chính xác 99,1% trong phân tích hồ sơ SEC
• Công nghệ pháp lý: Xem xét hợp đồng nhanh hơn 73% với ánh xạ tương quan điều khoản
• Chi phí API: 15 USD/M token đầu ra với chiết khấu theo khối lượng

o3-mini-high

Nghiên cứu học thuật: Giải PDE nhanh hơn 40% so với Mathematica

Chi phí API: 4,4 USD/triệu token đầu ra với cấp miễn phí cho các nhà giáo dục

DeepSeek R1

• Sản xuất tại Trung Quốc: Xử lý hướng dẫn kỹ thuật nhanh hơn 22% so với đối thủ cạnh tranh
• Chi phí: Chi phí suy luận thấp hơn 80% so với các mô hình phương Tây
• Cấp phép: MIT cho mục đích sử dụng phi thương mại

Các chiến lược định giá cho chúng ta biết rất nhiều về vị thế thị trường của từng công ty. Anthropic đang nhắm mục tiêu vào các ngành được quản lý, nơi độ chính xác và tính minh bạch đòi hỏi mức giá cao. OpenAI đang cân bằng hiệu suất và chi phí để doanh nghiệp áp dụng rộng rãi. DeepSeek đang theo đuổi chiến lược phá vỡ cổ điển với mức giá thấp hơn đáng kể. xAI đang định vị Grok là sản phẩm cao cấp cho phân tích thời gian thực, đặc biệt là trong tài chính.

Tác động thị trường: Phân mảnh bốn chiều

Tác động thị trường rất lớn:

• Grok 3 đã chiếm 41% việc áp dụng AI của quỹ đầu cơ trong vòng 72 giờ sau khi phát hành
• Giá của DeepSeek đã buộc Baidu và Alibaba phải giảm 67% chi phí
• Claude 3.7 thống trị các ngành được quản lý với tỷ lệ vượt qua kiểm toán tuân thủ là 93%
• o3-mini-high cung cấp 58% năng lượng cho các dự án nghiên cứu STEM mới tại 50 trường đại học hàng đầu

Cuộc cạnh tranh bốn chiều này chính xác là những gì thị trường cần. Áp lực để tạo sự khác biệt đang thúc đẩy sự đổi mới thực sự thay vì chỉ cải tiến gia tăng.

Hạn chế kỹ thuật: Không ai hoàn hảo

Hạn chế xử lý ngữ cảnh

Mỗi mô hình cho thấy những hạn chế khác nhau khi xử lý ngữ cảnh dài:

• Grok 3: Độ chính xác 94% ở 128K token nhưng giảm 22% ở 256K
• Claude 3.7: Duy trì độ chính xác 88% trên ngữ cảnh 200K
• o3-mini-high: Giới hạn ở 50K token với 18% mất dữ liệu trong các bài báo kỹ thuật dài
• DeepSeek R1: 128K thông qua tiện ích mở rộng YaRN nhưng hiệu suất giảm 15%

Sự đánh đổi về tuân thủ an toàn

Các phương pháp tiếp cận về an toàn và tuân thủ cho thấy sự khác biệt về mặt triết lý:

• Grok 3: Tỷ lệ đầu ra có hại cao hơn 12% so với Claude 3.7 trong các bài kiểm tra căng thẳng
• o3-mini-high: Chứng minh định lý tự động ngăn ngừa 98% lỗi toán học
• Claude 3.7: Kiến trúc xác minh đường dẫn kép ngăn ngừa hầu hết ảo giác
• DeepSeek R1: Các bộ lọc theo quy định của Trung Quốc làm giảm 34% khả năng phân tích địa chính trị

Các phương pháp tiếp cận an toàn này phản ánh từng môi trường văn hóa và quy định của công ty. Phương pháp xác minh của Anthropic là phương pháp toàn diện nhất nhưng đôi khi có thể gây cảm giác hạn chế. Phương pháp của OpenAI linh hoạt hơn nhưng đôi khi cho phép các đầu ra có vấn đề. Mô hình của DeepSeek phản ánh các ưu tiên khác nhau của Trung Quốc liên quan đến các hạn chế về nội dung. Grok, đúng với triết lý của Elon, ưu tiên các khả năng hơn là các rào cản an toàn.

Dự báo năm 2026

• Grok 3.5: Mô hình tham số 400B theo kế hoạch với bộ đồng xử lý mô phỏng lượng tử tích hợp
• Claude 4: Kiến trúc đa phương thức kết hợp văn bản, mô hình 3D và động lực học chất lỏng
• o3-max: 64 mô hình chuyên gia nhắm mục tiêu vào R&D dược phẩm
• DeepSeek R2: Phần cứng được thiết kế đồng thời với chip SMIC 5nm để bỏ qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu

Ý nghĩa chiến lược

Các con đường phát triển phân kỳ phản ánh những khác biệt cơ bản trong chiến lược AI:

• Các mô hình phương Tây (Claude/o3) duy trì vị trí dẫn đầu trong các ứng dụng quan trọng đối với an toàn
• Hệ sinh thái Trung Quốc (DeepSeek) thống trị các triển khai công nghiệp nhạy cảm với chi phí
• Tích hợp thời gian thực của Grok 3 tạo ra một mô hình mới cho phân tích tài chính và xã hội
• Các kiến trúc lai kết hợp toán học SymPy của Grok với mạng xác minh của Claude dự kiến vào năm 2027

Các nhà phân tích trong ngành dự đoán rằng các doanh nghiệp sẽ ngày càng áp dụng các chiến lược đa mô hình, tận dụng Grok để phân tích thời gian thực, Claude cho các môi trường được quản lý, o3 cho Nghiên cứu STEM và DeepSeek cho các hoạt động nhạy cảm về chi phí.

Kết luận: Cuộc đua bốn chiều mang lại lợi ích cho tất cả mọi người

Điều rõ ràng từ phân tích này là chúng ta đang chứng kiến một cuộc cạnh tranh bốn chiều thực sự đang thúc đẩy sự đổi mới với tốc độ chưa từng có. Khả năng tích hợp kiến thức theo thời gian thực và khả năng đa phương thức của Grok 3 đặt ra các tiêu chuẩn mới cho việc giải quyết vấn đề năng động, mặc dù có chi phí cao hơn và rủi ro về an toàn. Claude 3.7 vẫn là đối thủ cạnh tranh trong các ngành nhạy cảm về tuân thủ thông qua kiến trúc xác minh lai của nó. O3-mini-high của OpenAI mang lại tỷ lệ giá/hiệu suất chưa từng có trong nghiên cứu học thuật. Thiết kế tối ưu hóa chi phí của DeepSeek R1 tiếp tục làm gián đoạn thị trường châu Á.

Người chiến thắng thực sự là người dùng. Cạnh tranh đang buộc mỗi công ty phải tạo sự khác biệt thông qua đổi mới kỹ thuật thực sự thay vì quảng cáo thổi phồng. Khi các mô hình này tiếp tục phát triển, các doanh nghiệp sẽ phát triển các chiến lược lựa chọn mô hình ngày càng tinh vi dựa trên các yêu cầu về trường hợp sử dụng, hạn chế về ngân sách và các cân nhắc về mặt địa lý.

Cuộc chạy đua vũ trang AI không còn chỉ là về việc ai có mô hình lớn nhất nữa — mà là về việc ai có thể xây dựng các hệ thống hiệu quả, chuyên biệt và minh bạch nhất cho các lĩnh vực cụ thể. Đó là một cuộc cạnh tranh đáng để theo dõi.

Câu hỏi thường gặp

Hỏi: Mô hình nào tốt nhất cho các ứng dụng tài chính và pháp lý?

Trả lời: Claude Sonnet 3.7 chứng minh hiệu suất vượt trội cho các ứng dụng tài chính và pháp lý, với độ chính xác 99,1% trong phân tích hồ sơ SEC và thời gian xem xét hợp đồng nhanh hơn 73%. Kiến trúc xác minh đường dẫn kép của nó khiến nó đặc biệt có giá trị đối với các ngành được quản lý, nơi độ chính xác và khả năng giải thích là rất quan trọng.

Hỏi: Các mô hình này so sánh như thế nào về hiệu quả chi phí?

Trả lời: DeepSeek R1 cung cấp hiệu quả chi phí cao nhất, đạt được hiệu suất suy luận toán học tương đương trong khi chỉ yêu cầu 6% ngân sách đào tạo của Claude 3.7. Đối với chi phí suy luận, DeepSeek tuyên bố chi phí thấp hơn 80% so với các mô hình Western, trong khi o3-mini-high của OpenAI cung cấp mức trung bình ở mức 4,4 USD/triệu token đầu ra so với Claude là 15 USD/triệu và Grok là 8 USD/triệu.

Hỏi: Mô hình nào hoạt động tốt nhất cho phân tích dữ liệu thời gian thực?

Trả lời: Grok 3 vượt trội trong phân tích thời gian thực, xử lý dữ liệu nền tảng X với độ trễ 250ms và đạt độ chính xác 92% đối với các truy vấn tài chính nhạy cảm về thời gian. Quá trình xử lý đường ống thu thập dữ liệu liên tục 8TB/ngày mang lại cho nó một lợi thế độc đáo cho các ứng dụng yêu cầu thông tin cập nhật từng phút.

Hỏi: Các mô hình này xử lý các vấn đề khoa học và toán học như thế nào?

Trả lời: Grok 3 dẫn đầu trong các ứng dụng khoa học với bộ đồng xử lý chuyên dụng, giải quyết 14/15 vấn đề AIME và đạt độ chính xác 95% trong phân tích tinh thể. O3-mini-high của OpenAI đứng ngay sau, đặc biệt vượt trội trong dự đoán phản ứng (91%) và cung cấp khả năng tuân thủ an toàn tốt hơn cho phân tích hợp chất nguy hiểm.

Hỏi: Có sự khác biệt đáng kể nào trong các cơ chế an toàn không?

Trả lời: Có. Claude 3.7 triển khai hệ thống an toàn toàn diện nhất với kiến trúc xác minh đường dẫn kép. OpenAI sử dụng chứng minh định lý tự động và 12 mạng nơ-ron tham chiếu chéo với 214 quy tắc an toàn. Grok 3 cho thấy tỷ lệ đầu ra có hại cao hơn 12% trong các bài kiểm tra căng thẳng, phản ánh sự tập trung của nó vào khả năng hơn là các hạn chế. Các cơ chế an toàn của DeepSeek R1 phản ánh các ưu tiên về quy định của Trung Quốc.

#Claude37Sonet 3.7Sonnet