Một công ty bảo mật nói đã “vượt rào” Gemini 3 Pro và nhận được câu trả lời cực kỳ nhạy cảm

Sự việc bắt đầu khi tờ Maeil Business Newspaper đưa tin về kết quả thử nghiệm của Aim Intelligence, một công ty chuyên đánh giá an ninh AI tại Seoul. Theo báo cáo này, trong môi trường kiểm thử kín, nhóm đã khiến Gemini 3 Pro đưa ra câu trả lời chi tiết về cách tạo ra mối đe dọa sinh học và những vật dụng có thể bị biến thành vũ khí. Diễn biến này không chỉ gợi lên lo ngại về khả năng vượt ngoài kiểm soát của các mô hình AI hiện đại, mà còn nhấn mạnh rằng không một hệ thống nào thật sự miễn nhiễm trước những nỗ lực khai thác có chủ đích.

Điều đáng chú ý là Aim Intelligence không công bố bất kỳ đầu ra, đoạn trao đổi hay phương pháp thử nghiệm nào. Thông tin chỉ dừng ở mức tuyên bố, khiến người ngoài khó có cơ sở để đánh giá độ tin cậy hoặc khả năng lặp lại. Khi một cáo buộc nghiêm trọng xuất hiện mà thiếu dữ liệu minh chứng, việc đặt câu hỏi là hoàn toàn dễ hiểu. Đây cũng là điều mà cả Google và cộng đồng kỹ thuật chắc chắn muốn được làm rõ sớm.

Nhóm nghiên cứu còn đề cập rằng Gemini 3 Pro đã tạo ra một bài thuyết trình mang tính châm biếm với tiêu đề khá lạ, nghe giống một trò đùa hơn là sản phẩm nghiêm túc. Chi tiết này khiến câu chuyện trở nên khó đoán hơn. Một mặt, nó gợi cảm giác bất ổn về hành vi của mô hình. Mặt khác, nó mở ra câu hỏi về loại gợi ý mà nhóm thử nghiệm đã sử dụng để dẫn mô hình đến phản hồi như vậy.

Câu chuyện này tiếp nối hàng loạt ví dụ gần đây, cho thấy các mô hình AI có thể phản ứng bất ngờ khi gặp các dạng gợi ý được biến tấu. Nguy cơ nằm ở chỗ nội dung nguy hiểm có thể được “đóng gói” trong những lớp ngôn từ bình thường như thơ hay trò đố, khiến hệ thống khó nhận diện. Từ các trò trêu đùa vô hại cho đến những bài kiểm tra cố tình khai thác, nhiều mô hình lớn đã lộ ra điểm yếu khi người dùng thay đổi cách đặt câu hỏi.

Google vẫn thường nhấn mạnh rằng an toàn là ưu tiên hàng đầu và Gemini 3 Pro là một trong những mô hình được đầu tư mạnh vào việc kiểm soát hành vi. Tuy vậy, trước một báo cáo như thế này, dù thiếu chứng cứ, công ty chắc chắn đứng trước áp lực phải chứng minh khả năng phòng thủ trong những tình huống ngoài dự kiến. Thử nghiệm được dàn dựng đẹp trong buổi giới thiệu không còn đủ khi mô hình ngày càng hiện diện trong đời sống thật.

Ở thời điểm hiện tại, điều người dùng mong chờ là quy trình kiểm chứng minh bạch hơn, thay vì chỉ trấn an. Nếu thử nghiệm của Aim Intelligence có cơ sở, Google cần chỉ ra điểm yếu nằm ở đâu. Nếu kết quả thiếu độ tin cậy, điều đó cũng cần được nói rõ để tránh gây hiểu lầm.

Sự cố quanh Gemini 3 Pro nhắc rằng cuộc đua giữa sức mạnh và an toàn của AI chưa bao giờ đơn giản. Mỗi bước tiến về khả năng đều đòi hỏi sự thận trọng tương ứng về kiểm soát. Và đôi khi, một báo cáo mơ hồ cũng đủ để cả ngành phải chậm lại đôi chút để nhìn lại cách mình đang xây dựng tương lai của trí tuệ nhân tạo.

DeepSeek trở lại đầy khí thế: V3.2 và V3.2 Speciale tự tin thách thức những mô hình AI dẫn đầu

Sau một năm khiến ngành AI xôn xao, DeepSeek tiếp tục tung ra hai mô hình mới và đưa ra những tuyên bố đủ để cả thị trường phải chú ý. Lần này, hãng không chỉ nói về sức mạnh mà còn nhấn mạnh cách họ tiếp cận bài toán hiệu năng theo hướng khác với các phòng thí nghiệm lớn tại Mỹ.

Tinh gọn nhưng mạnh mẽ: Chiến lược phát triển của DeepSeek

DeepSeek V3.2 và bản cao cấp hơn là V3.2 Speciale được giới thiệu như những mô hình có khả năng cạnh tranh trực tiếp với các hệ thống AI hàng đầu. Thay vì chạy theo cụm máy khổng lồ và chip cao cấp, công ty tập trung tối ưu hiệu năng để mô hình vận hành tốt trên phần cứng phổ thông. Các mô hình mới vẫn xử lý được các tác vụ phức tạp, bao gồm các bài toán cần suy luận nhiều bước, đồng thời giữ chi phí triển khai ở mức hợp lý.

Một trong những yếu tố giúp DeepSeek nâng cao hiệu năng là quá trình huấn luyện trên hơn 85.000 nhiệm vụ phức tạp, đa bước, được tạo ra bởi hệ thống “agentic task synthesis” của công ty. Cơ chế sparse attention tùy chỉnh cũng giúp mô hình xử lý ngữ cảnh dài hiệu quả, cải thiện khả năng tư duy logic và suy luận sâu.

Trải nghiệm thực tế và minh bạch: V3.2 mở cửa cho người dùng

Điểm gây chú ý lớn là phiên bản V3.2 Speciale, được DeepSeek khẳng định đạt kết quả ấn tượng tại các kỳ thi quốc tế như Olympic Toán và Olympic Tin học, những thước đo khó cho năng lực suy luận của AI. Công ty cũng công bố các bài làm cuối cùng để mọi người kiểm chứng, mở đường cho đánh giá độc lập. DeepSeek cho biết trên các bài kiểm tra nội bộ, V3.2 Speciale có thể vượt GPT-5 và đạt hiệu quả tương đương với Gemini 3 Pro ở những tác vụ đòi hỏi suy luận cao, nhấn mạnh khả năng xử lý logic và tư duy đa bước của mô hình.

DeepSeek V3.2 hiện đã chính thức mở cho người dùng trải nghiệm qua website, ứng dụng di động và API, cho phép cộng đồng kiểm tra khả năng suy luận và phản hồi trong thực tế. Bản Speciale chỉ cung cấp qua API tạm thời và hoạt động như mô hình suy luận thuần, nhằm hạn chế rủi ro trong giai đoạn thử nghiệm đầu tiên.

Câu chuyện này cho thấy DeepSeek không chỉ muốn tham gia cuộc đua AI, mà còn muốn thay đổi cách thế giới nhìn nhận về chi phí và hiệu quả. Trong một thị trường thiên về mô hình ngày càng lớn, công ty đang chứng minh rằng thông minh và hiệu quả có thể song hành, tạo nên một làn gió mới đầy hứng thú cho ngành AI, đồng thời đặt ra thách thức rõ ràng cho các “ông lớn” như OpenAI hay Google.

• ChatGPT có thể sẽ hiện quảng cáo trong thời gian sắp tới để kiếm thêm doanh thu
• Park Hae-jin trở lại đầy mạnh mẽ với vai nam chính trong Good Partner 2

Vì sao DeepSeek-R2 vẫn chưa ra mắt?

Trong buổi sáng cùng ngày, nhiều trang tin công nghệ dẫn lại thông tin từ cộng đồng mạng Trung Quốc rằng DeepSeek đang chuẩn bị tung ra thế hệ mô hình ngôn ngữ mới R2 trong khoảng từ 15 đến 30 tháng 8. Điều đáng chú ý là chính DeepSeek AI, khi trả lời người dùng, cũng gợi ý về khung thời gian này.

Thế nhưng, chỉ vài giờ sau, một nguồn tin nội bộ đã khẳng định không hề có kế hoạch ra mắt R2 trong tháng 8. Đây không phải là lần đầu tiên lộ trình của DeepSeek khiến công chúng bối rối. Hồi đầu năm, cũng từng rộ tin R2 sẽ ra mắt vào ngày 17 tháng 3, nhưng cuối cùng thông tin này hoàn toàn không chính xác.

R2 được kỳ vọng sẽ là bước tiến lớn của DeepSeek, đặc biệt trong khả năng lập luận đa ngôn ngữ và tạo mã, đủ sức cạnh tranh với những mô hình hàng đầu như GPT-4 hay GPT-5. Tuy nhiên, quá trình phát triển đã gặp không ít trở ngại. Theo The Information, CEO Liang Wenfeng vẫn chưa hài lòng với hiệu năng của R2 dù nhóm phát triển đã dành nhiều tháng để tinh chỉnh.

Ngoài yếu tố kỹ thuật, vấn đề hạ tầng cũng là nguyên nhân quan trọng. DeepSeek đang phải hoạt động trong điều kiện hạn chế về năng lực tính toán, nhất là sau khi chip Nvidia H20 bị cấm xuất khẩu sang Trung Quốc. Một số nguồn tin cho biết công ty lo ngại rằng nếu tung R2 quá sớm, hệ thống có thể bị quá tải khi lượng người dùng tăng đột biến, gây ảnh hưởng đến uy tín sản phẩm.

Bức tranh có phần sáng hơn khi gần đây Nvidia và AMD đạt thỏa thuận với chính phủ Mỹ để tiếp tục bán chip AI tại Trung Quốc, đổi lại sẽ trích 15% doanh thu tại thị trường này. Tuy nhiên, ảnh hưởng thực sự tới DeepSeek sẽ cần thêm thời gian mới thấy rõ. Trong thời gian chờ đợi, công ty đang huấn luyện R2 trên chip Ascend 910B của Huawei, có hiệu năng đạt khoảng 91% so với cụm Nvidia A100. Đây là tín hiệu tích cực nhưng vẫn chưa đủ để bảo đảm cho một đợt ra mắt ở quy mô lớn.

Tạm kết

Có thể thấy, DeepSeek-R2 vẫn đang được phát triển tích cực, nhưng công ty tỏ ra thận trọng trước khi công bố chính thức. Trong cuộc đua AI khốc liệt, một mô hình mạnh thôi chưa đủ. Nó cần phải ổn định, có khả năng xử lý tốt khi lượng người dùng tăng cao và sẵn sàng phục vụ hàng triệu người ngay khi ra mắt.

Hiện tại, câu hỏi không còn là R2 có tồn tại hay không, mà là khi nào DeepSeek cảm thấy đủ tự tin để đặt nó trước ánh nhìn của cả thế giới. Và cho đến lúc đó, mọi đồn đoán vẫn chỉ dừng lại ở mức tin hành lang.

• Khám phá Starbucks Reserve Roastery Tokyo hoành tráng, sang trọng nhất thế giới
• Ngô Kiến Huy “ông hoàng” game show chạy một lúc 4 show thực tế lớn, khi mới vừa xác nhận tham gia Anh Trai “Say Hi” mùa 2
• Phim Bạn Gái Thiên Tài của Điền Hi Vi và Hồ Nhất Thiên chính thức khai máy, bộ phim đầu tiên sau gần 700 ngày không đóng phim của Hồ Nhất Thiên
• Samsung khuyến cáo màn hình gập của điện thoại Galaxy Z Fold 7 có thể giảm độ bền khi quá lạnh hoặc quá nóng

xAI do Elon Musk dẫn đầu cuối cùng đã phát hành mô hình AI Grok 3 tiên tiến của mình sau một vài tháng trì hoãn. Musk tuyên bố Grok 3 là “AI thông minh nhất trên Trái đất” và nó vượt trội hơn ChatGPT trên một số điểm chuẩn. Sau khi xem xét các điểm chuẩn, chắc chắn có vẻ như Grok 3 là mô hình AI mạnh mẽ nhất hiện có.

Grok 3 của Elon Musk mạnh đến mức nào?

Grok 3 không chỉ là một mô hình AI đơn lẻ mà là một họ mô hình với nhiều biến thể khác nhau. Trong đó, phiên bản Grok 3 mini có khả năng phản hồi nhanh hơn, nhưng độ chính xác có thể giảm sút đôi chút. Ngoài ra, dòng Grok 3 Reasoning và Grok 3 mini Reasoning được thiết kế để giải quyết những bài toán logic phức tạp, tương tự như các mô hình “reasoning” của OpenAI và DeepSeek.

Theo xAI, Grok 3 đã vượt qua GPT-4o trên một số bài kiểm tra chuyên sâu, đặc biệt là AIME (đánh giá khả năng giải toán) và GPQA (kiểm tra kiến thức trình độ Tiến sĩ trong các lĩnh vực vật lý, sinh học, hóa học). Ngoài ra, Grok 3 cũng đạt kết quả cạnh tranh trong Chatbot Arena, một nền tảng thử nghiệm nơi người dùng bình chọn cho chatbot có phản hồi tốt nhất.

Bắt đầu với quá trình đào tạo, Grok 3 đã được đào tạo trên một cụm lớn gồm 200K GPU, sử dụng nhiều hơn gần 10 lần khả năng tính toán so với Grok 2. Về điểm chuẩn, mô hình ngôn ngữ truyền thống của Grok 3 đánh bại GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Pro và DeepSeek V3. Trong AIME 2024, Grok 3 đạt 52%; trong GPQA Science, Grok 3 đạt 75%; và trong LiveCodeBench, Grok 3 đạt 57%.

Trên thực tế, mô hình Grok 3 mini nhỏ hơn có thể sánh ngang hoặc vượt trội hơn các mô hình tiên tiến khác. xAI cũng đã thử nghiệm mô hình Grok 3 trên LMSYS Chatbot Arena dưới tên gọi “chocolate” và nó đã trở thành mô hình AI đầu tiên vượt qua mốc điểm Elo 1.400. Grok 3 hiện là chatbot số một trên Chatbot Arena ở mọi hạng mục, có thể là viết sáng tạo, lập trình, toán học, lời nhắc khó hoặc làm theo hướng dẫn.

Grok 3 đánh bại DeepSeek

Bây giờ, quay lại với mô hình lý luận Grok 3, một lần nữa nó lại đánh bại đối thủ. Mô hình lý luận Grok 3 luôn vượt trội hơn o3-mini-high của OpenAI và o1, DeepSeek R1 và Gemini 2.0 Flash Thinking . Ngay cả trên bộ câu hỏi AIME 2025 mới nhất, mô hình lý luận Grok 3 vẫn làm tốt hơn nhiều so với các mô hình lý luận cạnh tranh. Điều tôi thấy thú vị là mô hình lý luận Grok 3 mini cũng rất có năng lực so với kích thước của nó.

Tiếp theo, Elon Musk đã công bố một tác nhân DeepSearch mới có thể truy cập web và tìm kiếm các nguồn để biên soạn thông tin một cách chính xác. Tác nhân này sử dụng mô hình Grok 3 Reasoning. Nó tương tự như tác nhân Deep Research của OpenAI nhưng mất ít thời gian hơn nhiều để duyệt web, suy nghĩ và đưa ra câu trả lời.

Sau đó, nút “Think” sử dụng mô hình Grok 3 mini Reasoning. Và nút “Big Brain” sử dụng nhiều thời gian tính toán và suy nghĩ hơn để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó sử dụng mô hình Grok 3 Reasoning lớn hơn.

Ngay từ khi ra mắt, Grok đã được Elon Musk mô tả là một AI không bị kiểm duyệt, sẵn sàng trả lời những câu hỏi mà các mô hình AI khác từ chối. Tuy nhiên, thực tế không hoàn toàn đúng như vậy. Trước Grok 3, các phiên bản trước đó vẫn có xu hướng né tránh hoặc đưa ra những phản hồi thiên về cánh tả khi nói về các chủ đề nhạy cảm.

Musk đã nhiều lần tuyên bố rằng điều này là do dữ liệu huấn luyện Grok dựa trên các trang web công khai, và ông cam kết sẽ điều chỉnh để AI trở nên trung lập về mặt chính trị hơn. Nhưng liệu Grok 3 có thực sự đạt được điều này hay không, vẫn còn là dấu hỏi lớn.

Bên cạnh đó, Musk cũng cảnh báo về nguy cơ “distillation” – một kỹ thuật mà các công ty AI đối thủ có thể sử dụng để trích xuất tri thức từ mô hình Grok. Để chống lại điều này, xAI đã cố tình che giấu một số quá trình suy luận của Grok 3 trong ứng dụng, một động thái có thể gây tranh cãi khi nói về tính minh bạch của AI.

Grok 3 có giá từ 30 USD

Không giống như các chatbot miễn phí, Grok 3 chỉ khả dụng cho người đăng ký X Premium+ với giá 50 USD/tháng. Ngoài ra, xAI đang triển khai gói cao cấp hơn mang tên SuperGrok, có giá 30 USD/tháng hoặc 300 USD/năm (theo thông tin rò rỉ), cung cấp thêm các truy vấn DeepSearch không giới hạn và tính năng tạo hình ảnh bằng AI.

Trong tương lai gần, Musk tiết lộ rằng Grok 3 sẽ sớm có chế độ giọng nói, giúp AI tương tác với người dùng theo cách tự nhiên hơn. Đồng thời, mô hình cũng sẽ được tích hợp vào API doanh nghiệp của xAI, mở ra cơ hội sử dụng rộng rãi hơn trong nhiều lĩnh vực.

DeepSeek đang tạo nên làn sóng trong giới công nghệ khi trở thành một trong những mô hình AI hiệu quả và tiên tiến nhất hiện nay, khiến không ít ông lớn như OpenAI hay Google phải chú ý. Với khả năng mạnh mẽ và chi phí phát triển thấp đến đáng kinh ngạc, DeepSeek R1 được đánh giá là một bước đột phá lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

DeepSeek là gì?

DeepSeek là một công ty khởi nghiệp AI của Trung Quốc, được thành lập vào cuối năm 2023 bởi Liang Wenfeng, một nhà quản lý quỹ phòng hộ. Dù chỉ mới ra đời hơn một năm, công ty này đã cho ra mắt nhiều mô hình AI tiên tiến, trong đó nổi bật nhất là DeepSeek R1 và DeepSeek R1 Zero.

Deepseek R1 là gì?

Deepseek R1 là loại mô hình AI được phát triển để suy nghĩ và giải quyết vấn đề như con người. Thay vì sử dụng dung lượng dữ liệu khổng lồ, nó được đào tạo theo thời gian thực, nhận dạng và tự cải thiện chất lượng. Nhờ đó, khiến Deepseek thông minh và độc lập hơn, đưa AI đến gần với lý luận như một con người thực sự.

Đặc điểm của DeepSeek R1

Điểm đặc biệt của DeepSeek R1 là khả năng cạnh tranh với những mô hình hàng đầu khác như GPT-4 của OpenAI hoặc Gemini của Google. Nhưng với chi phí phát triển chỉ dừng ở mức 5,6 triệu USD, thấp hơn nhiều so với những đối thủ khác. DeepSeek còn gây chú ý khi sử dụng những chip AI công suất thấp để phát triển mô hình, bất chấp việc Mỹ đang hạn chế nguồn cung công nghệ cao cấp cho Trung Quốc.

DeepSeek R1 là một công nghệ đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với bản chất nguồn mở và tập trung vào hiệu quả chi tiết, mang đến nhiều khác biệt so với các “ông lớn” AI phương Tây.

Khả năng học hỏi và thích nghi tốt hơn

DeepSeek R1 là kết quả của sự kết hợp giữa hiệu quả và trí thông minh, thiết lập ra chuẩn mực mới cho hiệu suất hoạt động AI. Trong khi những mô hình AI truyền thống yêu cầu sức mạnh tính toán lớn, DeepSeek tối ưu hóa mạng nơ-ron để đạt độ chính xác cao hơn và ít hao tổn tài nguyên hơn. Hiệu quả này rất quan trọng trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, an ninh mạng, tài chính và hệ thống tự động.

Bằng việc tự học, DeepSeek đã giảm được sự phụ thuộc vào các lập trình thủ công, giúp nó dễ dàng thích ứng hơn với nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Mô hình AI nguồn mở

Một trong những điểm nhấn chính trên DeepSeek R1 chính là nó hoàn toàn sử dụng dụng mã nguồn mở. Không như các mô hình OpenAI như Chat GPT với một số hạn chế, mã DeepSeek R1 miễn phí cho bất kỳ ai sử dụng và phát triển. Nhờ đó, AI sẽ phát triển nhanh hơn bằng cách cho phép các nhà phát triển trên toàn thế giới cải thiện và phát triển nó.

AI nguồn mở cũng rất quan trọng vì nó có thể cung cấp cho mọi người quyền truy cấp vào những công nghệ tiên tiến, không chỉ dành cho các công ty lớn. Nó giúp các nhà phát triển cải tiện và tùy chỉnh, giúp AI hỗ trợ tốt hơn cho mọi người. Điều này cũng xây dựng nên lòng tin và khuyến kích làm việc nhóm, dẫn dắt đến sự tiến bộ nhanh hơn trong AI.

Chi phí phát triển và vận hành thấp

Chiến lược phát triển những mô hình AI mạnh mẽ với nguồn lực hạn chế của DeepSeek R1 đã giúp công ty này khác biệt so với nhiều đối thủ cạnh tranh khác. Mô hình R1 chỉ có 671 tỷ tham số, nhỏ hơn đáng kể so với các đối thủ. Điểm khiến DeepSeek gây bất ngờ chính là mô hình AI này chỉ mất 5,6 triệu USD để xây dựng và vận hành. Trong khi các hãng công nghệ của Mỹ mất khoảng hàng trăm, thậm chí hàng tỷ USD chỉ để phát triển và vận hành mô hình AI của riêng hãng.

Tác động lớn đến thị trường AI

Kể từ lúc DeepSeek xuất hiện, mô hình này đã có những tác động lớn đến thị trường tài chính. Sau khi ra mắt, chỉ số Nasdag Composite đã giảm hơn 3% khiến các công ty công nghệ lớn của Mỹ như Nvidia, Oracle và Dell chịu tổn thất rất nhiều. 500 cá nhân giàu nhất thế giới mất tổng cộng 108 tỷ đô la, trong đó CEO của Nvidia Jensen Huang mất 20,1 tỷ đô la chỉ trong vòng một ngày.

DeepSeek cũng thu hút sự chí ý khi tạo ra những mô hình AI mạnh mẽ với chi phí đầu tư thấp hơn nhiều công ty công nghệ lớn ở Thung lũng Silicon. Trong khi các công ty phương Tây dựa vào GPU Nvidia đắt tiền, DeepSeek dã tìm ra hướng đi hiệu quả hơn để đào tạo chính AI của mình. Trước khi những quy định xuất khẩu của Mỹ được thắt chặt, công ty đã thu thấp hàng nghìn GPU Nvidia, mang đến công ty lợi thế lớn về sức mạnh tính toán.

DeepSeek-R1 đã được thử nghiệm kỹ lưỡng qua nhiều tiêu chí đánh giá để chứng minh khả năng của nó. Kết quả của nó cho thấy nó không chỉ cạnh tranh mà còn thường vượt trội hơn ở mô hình o1 của OpenAI trong các lĩnh vực quan trọng.

Cách sử dụng DeepSeek R1 đơn giản

Truy cập DeepSeek R1 qua website

Đây là cách đơn giản nhất để khám phá khả năng của DeepSeek R1.

Bước 1: Truy cập trang web chính thức của Deepseek.

Bước 2: Cách nhanh nhất: Chọn “Đăng nhập với Google”.

Hoặc: Nhấn “Đăng ký”, rồi nhập email, mật khẩu và tên đăng nhập.

Bước 3: Chọn email của bạn và làm theo hướng dẫn để xác nhận tài khoản.

Bước 4: Đăng nhập và khám phá các tính năng của Deepseek. Bạn cũng có thể tải ứng dụng Deepseek trên iPhone hoặc Android để đăng ký nhanh chóng.

Lưu ý: Deepseek có thể yêu cầu xác thực bổ sung tùy theo chính sách bảo mật tại thời điểm đăng ký.

Hướng dẫn cách sử dụng Deepseek đơn giản:

Sau khi đã có tài khoản, bạn có thể làm theo các bước sau:

Bước 1: Truy cập nền tảng Deepseek AI và đăng nhập vào tài khoản của bạn.

Bước 2: Chọn mô hình AI phù hợp

Deepseek cung cấp nhiều tính năng như soạn thảo văn bản, hỗ trợ lập trình và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hãy chọn mô hình phù hợp với nhu cầu của bạn.

Bước 3: Nhập yêu cầu

Điền câu hỏi hoặc yêu cầu vào ô chat. Bạn có thể yêu cầu viết nội dung, dịch thuật hoặc hỗ trợ lập trình tùy theo mục đích sử dụng.

Bước 4: Nhận kết quả và chỉnh sửa nếu cần

Deepseek sẽ phản hồi trong thời gian ngắn. Nếu kết quả chưa tối ưu, bạn có thể điều chỉnh đầu vào để có phản hồi chính xác hơn.

Mẹo sử dụng hiệu quả:

• Nhập yêu cầu càng chi tiết, kết quả càng chính xác.
• Nếu cần giải thích chuyên sâu, hãy sử dụng DeepSeek với DeepThink (R1).

Chạy DeepSeek R1 trên máy tính

Đối với người dùng chuyên sâu muốn vận hành DeepSeek trên máy chủ của mình, hãy làm theo hướng dẫn sau:

Bước 1: Tải xuống và cài đặt LM Studio phiên bản 0.3.8 trở lên (Miễn phí) trên máy tính PC, Mac hoặc Linux của bạn.

Bước 2: Tiếp theo, khởi chạy LM Studio và di chuyển đến cửa sổ tìm kiếm ở khung bên trái.

Bước 3: Tại đây, trong mục Tìm kiếm mẫu, bạn sẽ tìm thấy mẫu “DeepSeek R1 Distill (Qwen 7B)” ( Hugging Face ).

Bước 4: Bây giờ, hãy nhấp vào Tải xuống. Bạn phải có ít nhất 5GB dung lượng lưu trữ và 8GB RAM để sử dụng mô hình này.

Bước 5: Sau khi tải xuống mô hình DeepSeek R1, hãy chuyển sang cửa sổ “Trò chuyện” và tải mô hình.

Bước 6: Chỉ cần chọn model và nhấp vào nút “Load Model”. Nếu bạn gặp lỗi, hãy giảm “GPU offload” xuống 0 và tiếp tục.

Bây giờ, bạn có thể trò chuyện với DeepSeek R1 trên máy tính của mình. Hãy tận hưởng nhé!

Vậy là, đây là hai cách đơn giản sử dụng DeepSeek R1 và trò chuyện với mô hình AI mà không cần kết nối internet.

DeepSeek-R1 đại diện cho một bước nhảy vọt quan trọng trong công nghệ AI bằng cách kết hợp hiệu suất tiệm cận hàng đầu với khả năng truy cập mã nguồn mở và giá cả hiệu quả. Cho dù bạn đang giải quyết các vấn đề toán học phức tạp, tạo mã hoặc xây dựng các hệ thống AI giao tiếp, DeepSeek-R1 cung cấp sự linh hoạt và sức mạnh vô song.

Các tính năng sáng tạo của nó như suy luận chuỗi tư duy, hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lớn và cơ chế lưu cache khiến nó trở thành sự lựa chọn tuyệt vời cho cả các nhà phát triển cá nhân và các doanh nghiệp. Với giấy phép MIT và cấu trúc giá cả minh bạch, DeepSeek-R1 trao quyền cho người dùng sáng tạo một cách tự do trong khi giữ chi phí dưới kiểm soát.

Một số thông tin liên quan khác:

• DeepSeek là gì và có thực sự thông minh hơn ChatGPT hay không?
• ChatGPT ra mắt công cụ mới Deep Research giúp nghiên cứu thông tin với tốc độ cực nhanh
• OpenAI cho rằng DeepSeek siêu thông minh là do sao chép dữ liệu của ChatGPT
• DeepSeek không chỉ “đe dọa” ChatGPT mà còn cạnh tranh với các công cụ AI tạo hình ảnh
• 10 phần mềm AI miễn phí thay thế ChatGPT tốt nhất năm 2025

Qwen Max là gì?

Qwen Max là mô hình AI mới nhất và mạnh mẽ nhất trong dòng Qwen AI của Alibaba. Hiện tại các mô hình AI Qwen đang hoạt động bao gồm:

• Qwen2.5-Plus
• Qwen2.5-Max
• Qwen2.5-VL-72B-Instruct
• Qwen2.5-14B-Instruct-1M
• QVQ-72B-Preview
• QwQ-32B-Preview
• Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
• Qwen2.5-Turbo
• Qwen2.5-72B-Instruct

Tất cả các mô hình trên đều miễn phí sử dụng và người dùng chỉ cần tạo tài khoản qua email, Google hoặc GitHub. Các mô hình AI của Qwen cũng là mã nguồn mở, nghĩa là bất cứ ai cũng có thể tìm thấy chúng trên GitHub hay HuggingFace. Mọi người cũng có thể cài đặt chúng offline ngay trên thiết bị của mình (tùy theo thông số kỹ thuật của từng thiết bị), cho phép sử dụng khi không có kết nối mạng Internet.

Qwen2.5-Max là mô hình Mixture-of-Experts (MoE) với 72 tỷ tham số, hỗ trợ 29 ngôn ngữ và được huấn luyện với hơn 20 nghìn tỷ token. Nó cũng có thể xử lý tối đa 128.000 token trong một cuộc chat duy nhất, nghĩa là người dùng có thể tải các tài liệu dài lên để AI xử lý một cách nhanh chóng. Nếu bạn cần làm việc với dữ liệu thì Qwen có thể xử lý các định dạng có cấu trúc đặc biệt như bảng, CSV và file JSON.

Đúng như tên gọi, một số mô hình Qwen có khả năng thực hiện tốt các tác vụ cụ thể. Ví dụ như Qwen2.5-Coder-32B-Instruct vượt trội trong các tác vụ về code, trong khi QwQ-32B-Preview có khả năng suy nghĩ và lập luận logic. Không phải mô hình nào cũng có thể làm được mọi việc, nhưng hầu hết các mô hình đều có khả năng xử lý lời nhắc văn bản cũng như tạo hình ảnh và video.

Một tính năng khá độc đáo khác là kết hợp hai mô hình với nhau. Trải nghiệm thực tế cho thấy có thể nhận được kết quả tốt hơn một chút khi kết hợp 2 mô hình thành một phiên bản mới mạnh hơn. Ví dụ khi kết hợp Qwen2.5-Max với Qwen2.5-Coder-32B-Instruct sẽ giúp tạo code chính xác hơn mà không cần người dùng đưa ra yêu cầu chi tiết.

Trang web của Qwen là cách duy nhất để truy cập chính thức vào mô hình AI này. Người dùng có thể nhập yêu cầu và xử lý văn bản, ngoài ra cũng có khả năng tạo hình ảnh và video với nhiều tỷ lệ khung hình khác nhau. Đặc biệt còn có một tính năng Tìm kiếm trên web vẫn chưa được ra mắt.

Nhược điểm là đôi khi Qwen mất thời gian khá lâu để xử lý yêu cầu của người dùng, đến nỗi nhiều người tưởng rằng trang web bị trục trặc. Thực tế cho thấy yêu cầu đầu tiên mà người dùng đưa ra trong một cuộc chat có thể mất khoảng 30 giây để tạo câu trả lời, sau đó tốc độ sẽ nhanh hơn.

Trong khi đó hình ảnh và video được tạo khá nhanh. Mặc dù chất lượng và tính chân thực của hình ảnh không phải là xuất sắc nhưng nếu bạn cần tạo hình ảnh nhanh trong trường hợp cấp bách thì vẫn khá tốt. Có thể thấy nhiều vật thể ngẫu nhiên xuất hiện trong hầu hết các hình ảnh được tạo ra.

Thời gian phản hồi lâu có thể chỉ là do máy chủ bị quá tải giống như hầu hết các chatbot AI khác khi mới ra mắt, bao gồm cả DeepSeek và ChatGPT. Đôi khi có thể xảy ra lỗi kết nối trong lúc sử dụng Qwen vì có quá nhiều người muốn sử dụng nó cùng một lúc.

Qwen có tốt hơn DeepSeek không?

Về mặt kỹ thuật, Qwen tốt hơn DeepSeek trên mọi phương diện. Mô hình AI của Alibaba đưa ra câu trả lời có cảm giác tự nhiên hơn và tốc độ xử lý nhanh hơn một chút. Nhưng nếu bạn không quan tâm đến các phép đo chuyên nghiệp thì rất khó nhận thấy sự khác biệt giữa hai mô hình này.

Ưu điểm chính của Qwen so với DeepSeek là được thiết kế phù hợp hơn với sở thích của người dùng, giúp bạn dễ dàng nhập các yêu cầu phức tạp và nhận được câu trả lời chính xác mà không cần tinh chỉnh nhiều. Ngay cả những câu lệnh đơn giản cũng có thể tạo ra phản hồi khá chi tiết với nhiều thông tin hữu ích. Trong khi đó DeepSeek mặc dù là một mô hình AI tuyệt vời nhưng có thể phải xử lý vài lần và đưa ra yêu cầu phù hợp mới nhận được kết quả như mong muốn.

So sánh về kiến thức chung và độ chính xác thực tế, cả hai mô hình đều cho kết quả tương tự nhau nhưng Qwen tốt hơn một chút về tính ổn định thực tế.

Tuy nhiên có một yếu tố mà DeepSeek vượt trội hơn rõ ràng là chi phí sử dụng. DeepSeek có giá 0,25 USD cho 1 triệu token, trong khi Qwen có giá 0,38 USD. Dù sao mức giá này vẫn rẻ hơn nhiều so với 5 USD và 3 USD của GPT-4o và Claude 3.5.

So sánh các phép đo hiệu suất

Như đã nêu trên, Qwen vượt trội hơn DeepSeek về mọi mặt khi thực hiện các phép đo hiệu suất như bảng dưới đây.

Các phép đo cho thấy rõ ràng Qwen có khả năng hiểu rõ hơn và phù hợp hơn với ngôn ngữ tự nhiên của con người. Ngoài ra về mặt kiến thức và lý luận, kiến thức chung, làm code và khả năng tổng thể, Qwen chỉ tốt hơn DeepSeek một chút.

Mời bạn xem thêm các bài liên quan:

• DeepSeek là gì và có thực sự thông minh hơn ChatGPT hay không?
• Công cụ AI tạo hình ảnh của DeepSeek có thực sự tốt hơn các AI khác hay không?

Hãy theo dõi BlogAnChoi để cập nhật nhiều thông tin bổ ích nhé!

Thử nghiệm so sánh DeepSeek với các công cụ AI tạo hình ảnh khác

Điểm nổi bật của DeepSeek là chi phí xây dựng tiết kiệm và cho phép người dùng truy cập miễn phí trong khi vẫn đạt được hiệu suất và độ chính xác cao giống như ChatGPT của OpenAI. Vì vậy nếu mô hình AI tạo hình ảnh của họ có thể sánh ngang hoặc vượt qua các AI tốt nhất hiện nay thì sẽ là mối đe dọa nghiêm trọng đối với những thương hiệu lớn.

Hiện nay các nội dung do AI tạo ra ngày càng trở nên phổ biến, do đó các mô hình AI tạo hình ảnh được kỳ vọng sẽ kết hợp cả sự linh hoạt sáng tạo và độ chính xác giống như ảnh chụp. Nhưng liệu Janus Pro có đáp ứng được những kỳ vọng đó hay không?

Dưới đây là thử nghiệm so sánh Janus Pro với 5 mô hình AI tạo ảnh hàng đầu hiện nay bao gồm Stable Diffusion, Dall-E 3 của OpenAI, Imagen 3 của Google, Meta AI và Adobe Firefly. Cả 6 mô hình đều được cung cấp yêu cầu giống nhau, sau đó chúng ta sẽ so sánh câu trả lời đầu tiên của chúng thay vì chọn lọc những kết quả tốt nhất.

So sánh về độ chân thực của hình ảnh

Thử nghiệm đầu tiên nhằm kiểm tra xem các mô hình AI có thể tạo ra hình ảnh chân thực như thế nào. Yêu cầu được đưa ra là: Một hình ảnh thực tế về một chú mèo cam béo đang đuổi theo một sợi len trong một khu vườn đầy nắng.

Hình ảnh chân thực là vấn đề đặc biệt khó đối với các mô hình AI vì nó đòi hỏi sự chính xác về nguồn sáng, chi tiết kết cấu và chiều sâu không gian. Do đó hãy tập trung vào các yếu tố như bộ lông của chú mèo, hiệu ứng ánh sáng mặt trời trên khu vườn được thể hiện chân thực đến mức nào, sợi len có cảm giác chuyển động và 3 chiều hay không.

Chỉ cần nhìn lướt qua cũng có thể nhận ra rằng hình ảnh của Janus Pro có nhiều điểm giống với phiên bản đầu tiên của mô hình DALL-E hơn là các mô hình ra mắt gần đây, tức là độ phân giải khá thấp và cảm giác không thực tế. Ngược lại, Stable Diffusion cho ra hình ảnh chân thực rất giống với yêu cầu, mặc dù phần đuôi của chú mèo quá to.

Hình ảnh của Firefly của Adobe có cảm giác như một bức ảnh chụp đã được chỉnh sửa nhiều, nhưng khuôn mặt của chú mèo không giống thực tế. Các công cụ khác là Imagen 3, Dall E và Meta AI đều làm tốt nhưng không đủ để gọi là hình ảnh chân thực.

Kiểm tra khả năng tạo hình ảnh đa dạng và rõ chi tiết

Bài kiểm tra thứ hai sẽ tăng mức độ khó hơn. Các mô hình AI thường gặp khó khăn trong việc tạo ra khuôn mặt và bàn tay của con người, cũng như tạo hình ảnh một nhóm người đa dạng. Lần này yêu cầu được đưa ra rất chi tiết: Ảnh selfie nhóm của những sinh viên đại học đa văn hóa đang ăn trưa bên ngoài một khu nghỉ dưỡng trượt tuyết, với khuôn mặt chi tiết – nam, nữ, đa dạng – vào buổi trưa mùa đông, dưới bầu trời xanh và một phần nhiều mây.

Ở đây có rất nhiều thách thức cho các mô hình AI, từ việc tạo ra các tông màu da khác nhau cho đến thể hiện biểu cảm khuôn mặt chân thực và bàn tay của con người không bị méo mó.

Một lần nữa, Janus Pro lại tụt hậu rất xa so với các mô hình AI khác. Mặc dù tất cả các bức ảnh đều có những chi tiết bất thường do AI tạo ra nhưng Stable Diffusion, Adobe Firefly và Imagen 3 đều cho ra hình ảnh khá tốt, đặc biệt là Imagen 3.

Kiểm tra khả năng sáng tạo

Bài kiểm tra này nhằm đánh giá xem các mô hình AI có thể cho ra hình ảnh sáng tạo đến mức nào. Yêu cầu được đưa ra là: Một nhân vật hoạt hình dựa trên các nhân vật Disney cổ điển, hoàn chỉnh với đôi mắt to và các đặc điểm kỳ ảo, vui nhộn.

Trên thực tế, điểm nổi bật và hấp dẫn của các nhân vật lấy cảm hứng từ Disney là đôi mắt biểu cảm, các yếu tố thiết kế kỳ quặc và tỷ lệ cơ thể đáng yêu.

Hình ảnh nhân vật Disney của Janus Pro có vẻ khá kỳ lạ, trong khi Stable Diffusion tạo ra phiên bản trẻ hơn của Elsa trong phim Frozen. Có thể xem Stable Diffusion là tốt nhất trong bài kiểm tra này. Hình ảnh của các mô hình AI khác không thực sự đạt được tính thẩm mỹ giống như Disney, trong đó kết quả của Meta AI gần giống với hoạt hình Pixar hơn.

Tóm lại: Janus Pro có phải là đối thủ đáng gờm của các AI tạo hình ảnh hiện nay không?

Nhiều người không thích sử dụng các công cụ AI tạo hình ảnh nói chung bởi vì chúng thiếu linh hồn và sự sáng tạo mà chỉ có thể đến từ một nghệ sĩ thực thụ. Tuy nhiên AI có thể hữu ích khi cần tạo hình mẫu nhanh, phác thảo ý tưởng hoặc bổ sung hình ảnh đơn giản để minh họa cho bài thuyết trình.

Ví dụ, các chuyên gia marketing thường sử dụng AI để đăng bài trên mạng xã hội hoặc tạo bản mô phỏng trực quan một cách nhanh chóng, trong khi những người làm giáo dục có thể sử dụng AI cho các bài học sáng tạo. Các nhà thiết kế game có thể dùng AI để tạo ra các môi trường kỳ ảo hoặc lên ý tưởng về nhân vật để các nghệ sĩ tinh chỉnh sau đó. Nhưng liệu những mô hình AI này có thực sự thay thế được trí tưởng tượng của người thật hay không? Đó vẫn là một điều gây tranh cãi.

Janus Pro đánh dấu sự gia nhập của DeepSeek vào lĩnh vực AI tạo hình ảnh, nhưng rõ ràng vẫn còn một chặng đường dài trước khi mô hình này có thể sánh ngang với những AI đã có tên tuổi như Stable Diffusion, Adobe Firefly và Imagen 3.

Mời bạn xem thêm các bài liên quan:

• OpenAI cho rằng DeepSeek siêu thông minh là do sao chép dữ liệu của ChatGPT
• DeepSeek là gì và có thực sự thông minh hơn ChatGPT hay không?

Hãy theo dõi BlogAnChoi để cập nhật nhiều thông tin bổ ích nhé!

DeepSeek đã sao chép dữ liệu của ChatGPT?

Theo trang tin Bloomberg News, hãng Microsoft và OpenAI nói rằng họ có bằng chứng cho thấy một lượng lớn dữ liệu đã bị rút khỏi ChatGPT vào mùa thu năm 202 và họ nghi ngờ rằng dữ liệu này đã được sử dụng để “chắt lọc” kiến thức từ ChatGPT thành mô hình R1 của DeepSeek được phát hành vào tuần trước. Về cơ bản, quy trình này bao gồm việc sử dụng kết quả đầu ra của một mô hình để tinh chỉnh kết quả của một mô hình khác.

Mặc dù chưa rõ điều này có bị coi là bất hợp pháp hay không nhưng nó đã vi phạm các điều khoản dịch vụ của OpenAI. Phát biểu với trang Financial Times, một người thân cận của OpenAI nói rằng đây là điều phổ biến trong ngành AI và thậm chí OpenAI còn tạo điều kiện cho các nhà phát triển thực hiện việc đó. Tuy nhiên vấn đề ở đây là nó được sử dụng để tạo ra các mô hình cạnh tranh với OpenAI, kể cả khi mô hình R1 của DeepSeek là mã nguồn mở.

Trong một cuộc phỏng vấn trên kênh truyền hình Fox News, ông trùm AI và tiền điện tử của Tổng thống Mỹ Donald Trump là David Sacks đã tuyên bố rằng “có bằng chứng đáng kể cho thấy DeepSeek… đã chắt lọc kiến thức từ các mô hình OpenAI…”, nhưng không đưa ra bằng chứng cụ thể. Ông cũng không thể xác nhận liệu hành vi đánh cắp IP có xảy ra hay không.

Bản thân OpenAI hiện tại cũng đang bị tố cáo trong một số vụ kiện vi phạm bản quyền, nổi tiếng nhất là vụ kiện của The New York Times khi tờ báo này cho rằng OpenAI đã huấn luyện các mô hình AI của họ bằng cách sử dụng các bài báo và nội dung khác mà không được cho phép.

Trong khi đó, Hải quân Mỹ đã cấm sử dụng các mô hình AI của DeepSeek đối với các thành viên của mình, với lý do “mối quan ngại tiềm ẩn về an ninh và đạo đức”. Đây có thể là lệnh cấm đầu tiên trong số nhiều lệnh cấm sắp được đưa ra khi cuộc cạnh tranh giành quyền thống trị AI toàn cầu trở nên nóng hơn trong năm 2025.

DeepSeek có gì đặc biệt hơn ChatGPT khiến mọi người chú ý?

DeepSeek là một trong những mô hình AI mạnh mẽ nhất hiện nay, và mặc dù có một số vấn đề như kiểm duyệt nội dung và quyền riêng tư của người dùng nhưng tại sao nhiều người vẫn muốn sử dụng nó?

Không giới hạn truy vấn

Một trong những điều đầu tiên thu hút mọi người đến DeepSeek là công cụ AI này không có giới hạn truy vấn. Nếu bạn đã từng sử dụng các mô hình chatbot AI khác thì bạn sẽ biết việc giới hạn truy vấn có thể gây khó chịu như thế nào. Ví dụ bạn đang trong quá trình lên kế hoạch cho một ý tưởng, lập trình hoặc tìm kiếm thông tin cho một chủ đề phức tạp thì đột nhiên xuất hiện thông báo “Bạn hết tin nhắn miễn phí cho đến 1:00 chiều”.

Vấn đề này sẽ không bao giờ xảy ra khi sử dụng DeepSeek. Không giống như các công cụ AI khác, DeepSeek không áp đặt giới hạn truy vấn cho người dùng. Đối với những người thường xuyên dựa vào AI để tìm kiếm thông tin và làm việc thì đây là giải pháp lý tưởng.

Trên thực tế những câu trả lời của AI thường phải được điều chỉnh nhiều lần để cho ra kết quả chính xác nhất. Việc người dùng không phải lo lắng về giới hạn truy vấn khi sử dụng khiến DeepSeek trở thành một lựa chọn thay thế tuyệt vời cho các chatbot AI khác.

Sử dụng mô hình cao cấp miễn phí

Một lý do khác khiến nhiều người thích DeepSeek rất đơn giản là nó hoàn toàn miễn phí sử dụng. Trong khi một số công cụ AI hiện nay giới hạn các tính năng cao cấp yêu cầu trả phí (ví dụ như mô hình ChatGPT o1) thì DeepSeek cung cấp mô hình tốt nhất của nó hoàn toàn miễn phí.

Trải nghiệm thực tế sử dụng DeepSeek-R1 để xử lý một số tác vụ cho thấy kết quả rất ấn tượng. Điều đặc biệt nhất của mô hình R1 là nó cho phép người dùng thấy được quá trình suy nghĩ đằng sau mỗi câu trả lời mà nó đưa ra. Ví dụ sử dụng nó để lập kế hoạch cho hành trình du lịch qua nhiều thành phố: ngoài các câu trả lời của nó, bạn có thể xem lại quá trình suy nghĩ đằng sau để hiểu lý do tại sao một số thành phố nhất định được nhóm lại với nhau, tại sao nó lại đề xuất các phương thức di chuyển cụ thể ở một số thành phố nhất định, v.v. Cảm giác như đây là một đại lý tư vấn du lịch không chỉ lập kế hoạch cho chuyến đi mà còn giải thích về mọi quyết định mà nó đưa ra trong chuyến đi đó.

Tất nhiên quyền truy cập miễn phí này có thể không tồn tại mãi mãi. Khi DeepSeek phát triển trong tương lai, nó có thể tạo ra các mô hình cao cấp hơn và yêu cầu trả phí để sử dụng. Nhưng hiện tại nó là một nguồn tài nguyên tuyệt vời và nhiều người đang tận dụng tối đa công cụ này.

Khả năng truy cập mã nguồn mở

Hầu hết các mô hình AI phổ biến như ChatGPT o1 của OpenAI và Claude 3.5 Sonnet đều bị khóa trong các hệ thống độc quyền, tức là người dùng không thể nhìn thấy hoạt động bên trong của chúng, không thể điều chỉnh hoặc chạy chúng trên thiết bị phần cứng của riêng mình. Nhưng DeepSeek thì không như vậy.

DeepSeek đã phát hành một phần cơ sở mã và kiến trúc mô hình của mình cho công chúng. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể sửa đổi, cải thiện hoặc thậm chí tích hợp nó vào các dự án của riêng họ.

Tuy nhiên có một điều đáng lưu ý. Mặc dù khả năng truy cập mã nguồn mở là tuyệt vời về lý thuyết nhưng DeepSeek đến từ Trung Quốc – một quốc gia nổi tiếng với các quy định nghiêm ngặt về Internet. Kể cả khi bạn tải công cụ này về máy của mình thì nó vẫn được huấn luyện theo chính sách kiểm duyệt của Trung Quốc. Và mặc dù DeepSeek là mã nguồn mở nhưng nó là một mô hình khá mới mẻ so với các mô hình Llama của Meta, nghĩa là nó chưa trải qua đánh giá và theo dõi lâu dài.

Mời bạn xem thêm các bài liên quan:

• DeepSeek là gì và có thực sự thông minh hơn ChatGPT hay không?
• DeepSeek không chỉ “đe dọa” ChatGPT mà còn cạnh tranh với các công cụ AI tạo hình ảnh

Hãy theo dõi BlogAnChoi để cập nhật nhiều thông tin bổ ích nhé!

DeepSeek tung ra công cụ AI tạo hình ảnh đầy tham vọng

Mới đây DeepSeek đã ra mắt loạt mô hình AI tạo hình ảnh Janus Pro trên nền tảng GitHub và Hugging Face, có phiên bản mô hình 1 tỷ tham số và 7 tỷ tham số. Điều ấn tượng là DeepSeek tuyên bố rằng mô hình 7 tỷ tham số có thể ngang bằng hoặc tốt hơn Stable Diffusion và DALL-E 3 trong các phép đo tiêu chuẩn. Cần lưu ý rằng đây chỉ là kết quả của một vài phép đo, và so sánh này được thực hiện với các phiên bản cũ của Stable Diffusion. Nhưng nếu điều này là đúng thì vẫn là một thành tựu khá ấn tượng.

Cũng cần lưu ý rằng việc tải hình ảnh lên Janus Pro bị giới hạn độ phân giải ở mức 384 x 384 pixel, trong khi giới hạn hình ảnh đầu ra không rõ. Đáng chú ý là hình ảnh được tạo qua bản demo của HuggingFace có kích thước 768 x 768 pixel, do đó hy vọng DeepSeek sẽ khắc phục hạn chế về đầu vào này trong tương lai gần.

Tuy nhiên công ty đã đăng một loạt hình ảnh so sánh mô hình Janus ban đầu với phiên bản Janus Pro 7B, trong đó dường như tiết lộ sự nâng cấp lớn. Hãy xem hình ảnh so sánh dưới đây.

Ngoài ra còn có bản demo của phiên bản Janus Pro 7B trên HuggingFace, nhưng không thực sự ấn tượng. Dưới đây là hình ảnh do bản demo tạo ra (bên trái) so với phiên bản Microsoft Copilot (do DALL-E 3 xử lý) khi yêu cầu tạo ra hình ảnh một chiếc xe F1 chạy qua Monaco. Tuy nhiên kết quả của mỗi người dùng và mỗi lần tạo hình ảnh có thể khác nhau.

Tuy nhiên phiên bản Janus Pro được phát hành ngay sau khi công cụ Trợ lý AI của DeepSeek trở thành ứng dụng miễn phí phổ biến nhất trên cửa hàng ứng dụng Apple App Store. Một số người dùng đã thử nghiệm công cụ mới này và thấy rằng kết quả mà nó tạo ra có chất lượng tốt hơn ChatGPT, đặc biệt là miễn phí và có tùy chọn xử lý cục bộ.

DeepSeek bị tấn công mạng quy mô lớn sau khi ra mắt

DeepSeek đã thông báo rằng dịch vụ của họ đã bị tấn công mạng trên quy mô lớn, do đó sẽ tạm thời hạn chế đăng ký người dùng mới. Tuy nhiên tính đến thời điểm hiện tại các lượt đăng ký mới vẫn đang diễn ra trên nền tảng này.

Thông báo được hiển thị trên trang web của DeepSeek nói rằng: “Do các cuộc tấn công độc hại trên quy mô lớn vào các dịch vụ của DeepSeek, việc đăng ký có thể bị bận. Vui lòng đợi và thử lại. Người dùng đã đăng ký có thể đăng nhập bình thường. Cảm ơn sự thông cảm và hỗ trợ của bạn”. Trang trạng thái của dịch vụ cũng cho thấy hiệu suất của dịch vụ đang giảm mạnh.

Công ty đến từ Trung Quốc này không chia sẻ thêm thông tin nào về cuộc tấn công mạng và không rõ liệu người dùng đã đăng ký từ trước có bị ảnh hưởng hay không. DeepSeek cũng bị ảnh hưởng bởi sự cố ngừng hoạt động vào sáng sớm thứ Hai sau khi đứng đầu bảng xếp hạng ứng dụng trên App Store của Apple và Google Play Store.

Mới vài ngày trước DeepSeek đã ra mắt trợ lý AI miễn phí trên Android và iOS được cho là có thể cạnh tranh với ChatGPT. Chatbot này đã nổi lên nhanh chóng vì được cho là tiêu thụ ít dữ liệu hơn đáng kể và chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các mô hình AI hiện tại của các công ty lớn như OpenAI và Meta. Công ty Trung Quốc này đang được coi là mối đe dọa đối với ngành AI của Mỹ vì nó có thể khiến mọi người xem xét lại về số tiền đầu tư cần thiết để phát triển công nghệ.

Gần đây nhiều người cũng đã dùng thử DeepSeek và khá ấn tượng với hiệu suất của nó so với ChatGPT, đặc biệt là khả năng suy luận giống con người và tính linh hoạt của mã nguồn mở của AI khiến nó trở thành đối thủ đáng gờm cho các mô hình AI nổi tiếng hiện nay.

Mời bạn xem thêm các bài liên quan:

• Laptop ASUS Zenbook S 16 OLED: Thiết kế ấn tượng với màn hình lớn cho hình ảnh tuyệt đẹp
• ĐIểm qua các thiết bị công nghệ ấn tượng tại CES 2025: Robot hút bụi 3 trong 1, màn hình 3D tại nhà

Hãy theo dõi BlogAnChoi để cập nhật nhiều thông tin bổ ích nhé!

DeepSeek là gì?

DeepSeek là một công ty trí tuệ nhân tạo được thành lập vào năm 2023 tại Hàng Châu, Trung Quốc bởi Liang Wenfeng và được High-Flyer đầu tư hoàn toàn. Mục tiêu của DeepSeek là “giải mã bí ẩn” của siêu trí tuệ nhân tạo (AGI) bằng cách phát triển các mô hình AI hiệu quả, tiết kiệm chi phí và dễ tiếp cận hơn.

Điểm đáng chú ý của DeepSeek là mô hình R1. Ra đời trong bối cảnh ngành công nghiệp AI gặp khó khăn do lệnh cấm xuất khẩu chip tiên tiến, DeepSeek đã chọn cho mình một hướng đi tương đối khác biệt khi thay vì phải phụ thuộc vào phần cứng cao cấp, họ đã tận dụng công nghệ mã nguồn mở và chip H800 cũ của Nvidia để phát triển R1. Kết quả là chi phí đào tạo R1 chỉ vỏn vẹn 5,6 triệu USD, thấp hơn đến 96,4% so với chi phí đào tạo mô hình GPT-3 của OpenAI (ước tính khoảng 160 triệu USD). Điều này cho thấy DeepSeek đang hướng đến việc dân chủ hóa AI, từ đó giúp công nghệ này tiếp cận được với nhiều người hơn so trước đây.

Điều gì khiến DeepSeek nổi bật hơn so với các mô hình AI đương thời?

Hiệu suất ấn tượng, chi phí “siêu tiết kiệm”

Không chỉ tiết kiệm chi phí phát triển, mô hình R1 của DeepSeek còn thể hiện hiệu suất vượt trội trong quá trình vận hành. Theo các bài kiểm tra được thực hiện bởi TechCrunch, R1 đã đánh bại OpenAI GPT-3 (hay còn gọi là OpenAI o1) trên nhiều tiêu chuẩn đánh giá khác nhau, bao gồm AIME (American Invitational Mathematics Examination), MATH-500 và cả với SWE-bench Verified.

Sự kết hợp giữa hai yếu tố cốt lõi gồm hiệu suất cao và chi phí thấp đã khiến các đối thủ phải “dè chừng” hơn trước nền tảng trí tuệ nhân tạo mới ra mắt này. Giám đốc sản phẩm của DeepSeek Shubham Saboo cho biết chi phí xử lý 1 triệu token của R1 chỉ là 2,19 USD trong khi con số này ở OpenAI GPT-3 lên đến 60 USD. Đây là một sự chênh lệch đáng kinh ngạc, cho thấy DeepSeek đã đạt được bước tiến lớn trong công cuộc tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên nhưng vẫn cho ra một hiệu suất xử lý tương đối ấn tượng.

Khả năng ứng dụng đa dạng và hiệu quả

Một điểm mạnh khác của DeepSeek đến từ khả năng học đa phương tiện của nó khi có thể tích hợp và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả văn bản, hình ảnh, video và âm thanh để đưa ra những phân tích toàn diện và sâu sắc hơn, từ đó giúp chúng ta có thể mở ra thêm rất nhiều tiềm năng ứng dụng rộng lớn cho DeepSeek trong nhiều lĩnh vực, chằng hạn như:

• Tìm kiếm trực tuyến: Cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin chính xác và phù hợp hơn với nhu cầu của từng người dùng cụ thể.
• Khám phá khoa học: Hỗ trợ các nhà khoa học phân tích dữ liệu phức tạp, từ đó đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu.

Không chỉ như thế, với khả năng học đa phương tiện, DeepSeek có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như giáo dục, y tế, giải trí,… Cùng chờ đợi xem trong tương lai mô hình AI này sẽ có thể làm thay đổi cục diện AI trên toàn cầu hay không nhé!

Tận dụng nguồn lực mã nguồn mở

Một yếu tố quan trọng không kém góp phần vào sự thành công của DeepSeek chính là việc tận dụng triệt để các nguồn lực mã nguồn mở. Khác với các mô hình độc quyền như GPT của OpenAI, DeepSeek sử dụng các công cụ và thư viện mã nguồn mở điển hình là PyTorch để phát triển mô hình AI của mình. Chiến lược này không chỉ giúp DeepSeek tiết kiệm chi phí và thời gian mà còn tạo ra một môi trường phát triển năng động và cởi mở, thúc đẩy sự tiến bộ chung của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới.

Phản ứng của thị trường trước sự trỗi dậy của DeepSeek

Sự xuất hiện của DeepSeek đã tạo ra một cú sốc lớn trên thị trường trí tuệ nhân tạo, đe dọa vị thế của các “ông lớn” như Nvidia và OpenAI. Tác động của DeepSeek được thể hiện rõ qua việc vốn hóa thị trường của Nvidia đã giảm gần 600 tỷ USD chỉ trong một ngày, cho thấy sự lo ngại của các nhà đầu tư về khả năng cạnh tranh của Nvidia khi các mô hình AI hiệu quả và tiết kiệm chi phí như DeepSeek xuất hiện.

Một trong những công ty công nghệ hàng đầu thế giới như Meta cũng đã phản ứng tương đối mạnh mẽ trước sự trỗi dậy của DeepSeek. Họ đã thành lập bốn “phòng chiến tranh” để nghiên cứu cách DeepSeek tối ưu chi phí và nâng cao hiệu quả đào tạo mô hình. Điều này cho thấy Meta đã nhận thức được mối đe dọa từ DeepSeek và đang nỗ lực để bắt kịp càng sớm càng tốt.

CEO của Meta Mark Zuckerberg đã mô tả DeepSeek là một bước đột phá lớn, trong khi trưởng bộ phận AI của Meta Yann LeCun thậm chí còn dự đoán rằng các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek sẽ vượt mặt các sản phẩm độc quyền trong tương lai. Những nhận định này càng khẳng định “chắc nịt” tầm ảnh hưởng và tiềm năng to lớn của DeepSeek trong việc định hình lại cục diện của ngành công nghiệp AI toàn cầu.

Tương lai đầy hứa hẹn của DeepSeek

Mặc dù DeepSeek vẫn đang là một công ty tương đối “non trẻ”, nhưng những thành công ban đầu đã chứng minh được tiềm năng vô cùng to lớn của nó và đặt nền móng vững chắc cho sự phát triển vượt bậc đầy hứa hẹn trong tương lai. DeepSeek đã vạch ra cho mình những kế hoạch đầy tham vọng, tập trung vào việc cải thiện và mở rộng khả năng của mô hình qua những khía cạnh sau đây:

• Cải thiện tính minh bạch: DeepSeek đang nỗ lực nâng cao khả năng giải thích của mô hình, từ đó giúp người dùng hiểu rõ hơn về quá trình ra quyết định của AI. Đây là một yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin và đảm bảo tính minh bạch trong việc sử dụng AI.
• Khả năng cá nhân hóa cao hơn: DeepSeek hướng đến việc tăng cường khả năng đáp ứng nhu cầu riêng biệt của từng người dùng cụ thể. Việc cá nhân hóa trải nghiệm sẽ giúp AI trở nên hữu ích và thiết thực hơn trong cuộc sống hàng ngày.
• Tối ưu hóa hiệu suất: DeepSeek sẽ tiếp tục tìm kiếm các giải pháp để giảm chi phí tính toán, từ đó mở rộng khả năng tiếp cận công nghệ AI cho nhiều người dùng và nhiều doanh nghiệp hơn nữa.

Đảm bảo đạo đức công nghệ: DeepSeek cam kết phát triển các tiêu chuẩn và hướng dẫn để sử dụng AI một cách có trách nhiệm, đảm bảo công nghệ này được sử dụng vì lợi ích chung và không gây ra những hậu quả tiêu cực không đáng có.

Liệu DeepSeek có phải là “sự khởi đầu” của một kỷ nguyên mới?

DeepSeek không chỉ là một hiện tượng công nghệ nhất thời mà còn là minh chứng rõ ràng cho tiềm năng sáng tạo và khả năng cạnh tranh vượt bậc của các công ty khởi nghiệp Trung Quốc. Sự kết hợp giữa những yếu tố mang tính “quyết định” như chi phí thấp, hiệu suất cao và tư duy đổi mới đã giúp DeepSeek nhanh chóng trở thành một cái tên nổi bật, từ đó thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp AI trên toàn thế giới.

Sự trỗi dậy của DeepSeek đặt ra nhiều câu hỏi thú vị liên quan đến tương lai của trí tuệ nhân tạo, rằng liệu DeepSeek có thực sự đánh dấu sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới nơi mà các mô hình mã nguồn mở sẽ chiếm ưu thế và thúc đẩy sự phát triển vượt bậc của AI hay không, hay liệu DeepSeek có thể duy trì đà phát triển hiện tại và tiếp tục tạo ra những đột phá mới cho thế giới hay không.

Câu trả lời cho những câu hỏi này vẫn còn ở phía trước. Tuy nhiên, những thành công ban đầu của DeepSeek đã cho thấy tiềm năng to lớn và khả năng thay đổi cuộc chơi của công ty này nói riêng và các công ty công nghệ Trung Quốc nói chung. Chúng ta hãy cùng chờ đợi và theo dõi xem DeepSeek sẽ tiếp tục làm nên những điều kỳ diệu nào trong tương lai và liệu đây có phải là khởi đầu của một kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo hay không nhé!

• Google đang phát triển 4 mẫu điện thoại dòng Pixel 11 cùng với Pixel 10a cho năm 2026?
• ADOR lên án việc NewJeans kêu gọi gợi ý tên nhóm mới: “Một hành vi vi phạm hợp đồng nghiêm trọng”