Việt Nam tham gia cuộc đua AI model, AI của tỷ phú Phạm Nhật Vượng đứng đầu bảng xếp hạng V-Bench

[Linh Pham]

Cộng đồng công nghệ Việt Nam đang vô cùng hào hứng trước thông tin Trường Đại học VinUni chính thức công bố V-Bench - bộ công cụ chuyên biệt đầu tiên dùng để đánh giá năng lực tiếng Việt của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Hệ thống này "không phải dạng vừa" khi được xây dựng dựa trên hơn 40.000 câu hỏi và tác vụ phức tạp, dưới sự kiểm định nghiêm ngặt của hội đồng khoa học gồm 18 chuyên gia AI người Việt hàng đầu trong và ngoài nước. Ngay trong lần ra quân đầu tiên, V-Bench đã tiến hành "lên sàn" thử nghiệm với 15 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sừng sỏ nhất hiện nay.

AI của tỷ phú Phạm Nhật Vượng giành ngôi vương đầy bất ngờ​

Kết quả từ bảng xếp hạng V-Bench Intelligence Index đã tạo nên một cơn địa chấn nhỏ trong giới công nghệ: Mô hình V-LLM v1 của Vingroup đã xuất sắc đạt 68 điểm, chễm chệ ở vị trí đầu bảng.

Điểm số này giúp đại diện của Việt Nam vượt mặt hàng loạt "quái vật" sừng sỏ thế giới. Cụ thể, siêu phẩm Gemini-2.5-Flash của Google ngậm ngùi đứng thứ hai với 58,8 điểm. Hai vị trí tiếp theo thuộc về bộ đôi "hàng khủng" đến từ Trung Quốc là Qwen3-235B Thinking (58,23 điểm) và Qwen3-235B Instruct (54,8 điểm) của Alibaba. Trong khi đó, các đại diện của nhà OpenAI là GPT-oss-120B và GPT-4.1-mini bị bỏ lại khá xa khi chỉ đạt lần lượt 51,44 và 50,17 điểm.

Hiểu cả tiếng lóng lẫn phương ngữ: Điểm cốt lõi giúp V-LLM v1 chiến thắng​

Để có được kết quả này, V-Bench đã chấm điểm dựa trên 5 nhóm tiêu chí cực kỳ khắt khe bao gồm: kiến thức học thuật; an toàn và chủ quyền số; tri thức văn hóa, xã hội và vùng miền; y tế và sức khỏe cộng đồng; cuối cùng là năng lực Agentic AI.

Đại diện VinUni chia sẻ, điểm ******* của bộ công cụ này là nó không chỉ kiểm tra AI theo kiểu hỏi - đáp thông thường, mà đào sâu vào mức độ hiểu ngữ cảnh tiếng Việt đời thực. Điều này bao gồm khả năng phân biệt phương ngữ ba miền Bắc - Trung - Nam, cách xưng hô phức tạp của người Việt, tri thức lịch sử văn hóa bản địa và khả năng xử lý các tác vụ thực tế trong bối cảnh Việt Nam — những thứ vốn là "tử huyệt" của các AI ngoại quốc.

Tham vọng tiếp theo: Đọc chữ Nôm, nghe giọng nói 3 miền và nhai tài liệu siêu dài​

Dự án phi lợi nhuận này của Trung tâm Nghiên cứu AI (VinUni) không dừng lại ở đó. Trong giai đoạn tiếp theo, V-Bench đang lên kế hoạch nâng cấp để đánh giá các tác vụ đa phương thức.

Các tech-geek sắp tới sẽ được chứng kiến các AI thi tài nhận diện chữ Nôm, đọc biển hiệu vùng miền, hiểu biểu đồ di sản văn hóa và đặc biệt là nghe hiểu trực tiếp giọng nói của cả ba miền. Chưa hết, V-Bench sẽ tăng độ khó khi bắt các mô hình AI phải "nhai" và trích xuất thông tin từ các tài liệu tiếng Việt siêu dài (trên 100.000 token) như văn bản pháp luật, hợp đồng kinh tế phức tạp và công báo. Đây hứa hẹn sẽ là bài toán cực hạn để tìm ra AI thực sự "hiểu" Việt Nam nhất.