Các công ty và model AI lớn: ai mạnh gì?
Bài này dành cho người hay nghe nhắc tới "Claude", "GPT", "Gemini", "Llama", "DeepSeek", "Qwen", "Mistral" mà không biết ai làm ra ai, khác nhau ở đâu - kiểu câu hỏi "cái này là của OpenAI hay Google vậy?". Học xong bạn sẽ tự tin phân biệt được các hãng, biết đại khái mỗi model mạnh ở mảng nào, và biết nên chọn model nào cho việc gì.
Lưu ý quan trọng: Ngành này thay đổi theo tuần, không phải theo năm. Model "mạnh nhất" hôm nay có thể bị vượt mặt trong vài tháng. Bài này cho bạn bức tranh tổng thể ổn định (ai là ai, định hướng của từng hãng) - còn model nào đang mạnh nhất tại thời điểm bạn đọc, hãy kiểm tra bảng xếp hạng cộng đồng như lmarena.ai hoặc trang chủ từng hãng thay vì tin vào con số cố định trong bài viết bất kỳ, kể cả bài này.
Nhóm "closed" - model đóng, dùng qua API/app, không tải về được
Anthropic - Claude
Công ty do một nhóm cựu nhân viên OpenAI thành lập, đặt trọng tâm vào an toàn AI (AI safety). Claude nổi tiếng đặc biệt mạnh về viết code, lý luận dài hơi, làm theo hướng dẫn phức tạp, và là model đứng sau công cụ Claude Code mà repo này dùng làm công cụ chính để dạy code. Dùng qua claude.ai (chat) hoặc API.
OpenAI - GPT / ChatGPT
Cái tên phổ biến nhất với người dùng phổ thông nhờ ChatGPT ra mắt cuối 2022 tạo nên làn sóng GenAI đại chúng. Hệ sinh thái rộng (ChatGPT, DALL-E tạo ảnh, Sora tạo video, GPT API), cộng đồng lớn, nhiều tài liệu/hướng dẫn nhất trên mạng vì phổ biến lâu.
Google - Gemini
Model của Google, có lợi thế tích hợp sâu vào hệ sinh thái Google (Gmail, Docs, Android, Search) và thường có context window rất lớn, khả năng xử lý đa phương tiện (ảnh, video, audio) tốt. Dùng qua Gemini app, tích hợp trong Google Workspace, hoặc API (Google AI Studio / Vertex AI).
xAI - Grok
Model của xAI (công ty của Elon Musk), tích hợp thẳng vào mạng xã hội X (Twitter) nên có lợi thế truy cập dữ liệu thời gian thực từ X, phong cách trả lời thường "thẳng thắn", ít rào đón hơn. Là một cái tên mạnh, tiến bộ nhanh trong nhóm dẫn đầu. Dùng qua X (gói trả phí), app Grok riêng, hoặc API.
Nhóm "open" - model mở, tải về chạy trên máy/server riêng được
Xem phân biệt kỹ hơn open vs closed ở bài tiếp theo:
04-open-source-vs-closed.md
Meta - Llama
Meta (công ty mẹ Facebook, Instagram) là hãng lớn tiên phong trong việc phát hành model trọng số mở (open-weight) miễn phí cho mục đích thương mại (có điều kiện tùy phiên bản license). Llama được cộng đồng dùng rộng rãi để tự host (tự chạy model trên máy/server của mình thay vì gọi qua mạng của hãng), fine-tune riêng.
DeepSeek
Phòng nghiên cứu AI Trung Quốc gây tiếng vang lớn nhờ phát hành model open-weight có hiệu năng cạnh tranh với các model đóng hàng đầu, trong khi chi phí huấn luyện được công bố thấp hơn đáng kể - cho thấy open-weight có thể đuổi kịp closed rất nhanh. Mạnh về code và toán.
Alibaba - Qwen
Model open-weight của Alibaba, có nhiều kích thước (từ nhỏ chạy được trên máy cá nhân, tới lớn cần server mạnh), hỗ trợ đa ngôn ngữ tốt, được cộng đồng self-host ưa chuộng vì đa dạng lựa chọn kích thước.
Mistral
Startup Pháp, nổi tiếng với các model nhỏ nhưng hiệu quả - chạy nhẹ, phù hợp máy cấu hình vừa phải, được dùng nhiều cho ứng dụng cần tốc độ và chi phí thấp hơn là sức mạnh tối đa.
Bảng tổng hợp nhanh
| Công ty | Model tiêu biểu | Đóng/Mở | Điểm mạnh thường được nhắc tới |
|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude | Đóng | Code, làm theo hướng dẫn phức tạp, an toàn |
| OpenAI | GPT / ChatGPT | Đóng | Phổ biến, hệ sinh thái rộng, đa phương tiện |
| Gemini | Đóng | Context window lớn, tích hợp Google, đa phương tiện | |
| xAI | Grok | Đóng | Dữ liệu thời gian thực từ X, phong cách thẳng thắn |
| Meta | Llama | Mở | Cộng đồng lớn, nhiều tài liệu self-host |
| DeepSeek | DeepSeek-V/-R | Mở | Hiệu năng/chi phí huấn luyện tốt, mạnh code & toán |
| Alibaba | Qwen | Mở | Đa dạng kích thước, đa ngôn ngữ |
| Mistral | Mistral / Mixtral | Mở (phần lớn) | Nhẹ, hiệu quả, chạy máy vừa phải |
Về giá API
Giá API của các hãng được tính theo số token (xem lại khái niệm token ở bài trước), thường chia theo token đầu vào (input) và đầu ra (output), và có nhiều mức giá theo từng dòng model (model nhỏ/nhanh giá rẻ hơn, model lớn/mạnh giá cao hơn). Giá thay đổi khá thường xuyên, chênh lệch giữa các hãng và giữa các model trong cùng một hãng có thể rất lớn.
Vì con số cụ thể lỗi thời rất nhanh, bài này không liệt kê giá chính xác. Khi cần biết giá hiện tại, vào thẳng trang pricing chính thức:
- Anthropic: anthropic.com/pricing
- OpenAI: openai.com/pricing
- Google: ai.google.dev/pricing (Gemini API)
Chi tiết cách tính chi phí thực tế khi gọi API xem tại 04-build-ung-dung-ai/01-goi-api-llm.md.
Chọn model nào cho việc gì?
Vài quy tắc chung, không tuyệt đối:
- Học code, build sản phẩm với AI code editor: Claude thường được cộng đồng dev đánh giá cao cho việc này (đây cũng là lý do repo này dùng Claude Code làm công cụ chính).
- Chatbot phổ thông, viết lách, tra cứu nhanh: cả Claude/ChatGPT/Gemini bản miễn phí đều dùng tốt - thử cả ba, xem cái nào hợp "gu" trả lời của bạn.
- Cần tự host, không muốn phụ thuộc API bên ngoài, hoặc dữ liệu nhạy cảm không muốn gửi ra ngoài: cân nhắc model mở (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral) chạy qua Ollama - xem
03-ha-tang-thuc-chien/05-chay-llm-tren-may-minh.md. - Ngân sách hạn chế, cần gọi API nhiều: so sánh giá các model "hạng nhẹ" (mini/flash/haiku-tier) của từng hãng - thường rẻ hơn model đầu bảng rất nhiều mà vẫn đủ dùng cho tác vụ đơn giản.
Bước tiếp theo
Hiểu các hãng rồi, giờ đào sâu vào một câu hỏi quan trọng khi chọn công cụ: Model mở vs đóng - khi nào dùng cái nào?