Tập đoàn Alibaba của Trung Quốc hôm 3/8 đã công bố mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) lớn và mạnh nhất từ trước đến nay của mình, giúp cổ phiếu công ty tăng vọt. Cùng lúc đó, một công ty nghiên cứu cho biết mô hình mới nhất của DeepSeek có chi phí sử dụng cực thấp, rẻ hơn 100 lần so với Claude Fable 5 của Anthropic.
Hai diễn biến này cho thấy tốc độ phát triển nhanh chóng của các công ty AI Trung Quốc, trong bối cảnh họ đang cạnh tranh quyết liệt để xây dựng những hệ thống ngày càng mạnh hơn nhưng vẫn duy trì chi phí vận hành ở mức thấp.
Cả hai mô hình mới – Qwen3.8-Max của Alibaba và V4-Flash của DeepSeek – đều phản ánh cam kết của các công ty Trung Quốc đối với mô hình “trọng số mở” (open-weight), khi họ tìm cách thu hút cộng đồng các nhà phát triển ứng dụng trên toàn cầu.
“Các công ty AI Trung Quốc đã tìm được một thị trường quan trọng. Nhiều quy trình nghiệp vụ không nhất thiết cần đến mô hình AI tốt nhất thế giới,” ông Lian Jye Su, nhà phân tích trưởng của công ty nghiên cứu Omdia, nhận định.
“Họ cần những mô hình đủ tốt, có chi phí hợp lý, minh bạch và dễ tiếp cận. Các mô hình trọng số mở giúp đáp ứng nhu cầu đó.”
Với mô hình trọng số mở, các tham số đã được huấn luyện của hệ thống được công khai để các nhà phát triển ứng dụng có thể tải xuống, vận hành hoặc tùy chỉnh. Ngược lại, các mô hình của OpenAI, Anthropic và Google vẫn thuộc loại mã nguồn đóng.
Alibaba trình làng mô hình 2,4 nghìn tỷ tham số
Ngay sau khi được công bố hôm 3/8, Qwen3.8-Max đã nhanh chóng leo lên các bảng xếp hạng đánh giá năng lực AI, góp phần giúp cổ phiếu Alibaba tăng 7% trên sàn Hong Kong.
Mô hình này sở hữu 2,4 nghìn tỷ tham số – các giá trị số mà mô hình học được từ dữ liệu để nhận diện mẫu, tạo câu trả lời và thực hiện nhiệm vụ. Quy mô này chỉ thấp hơn đôi chút so với Kimi K3 của Moonshot AI, ra mắt tháng trước với 2,8 nghìn tỷ tham số.
Dù số lượng tham số không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với chất lượng vượt trội, đây vẫn là thước đo quan trọng phản ánh quy mô tính toán và dữ liệu đứng sau các hệ thống AI tiên tiến.
Qwen3.8-Max được giới thiệu trên nền tảng so sánh mô hình Arena.AI. Chỉ trong thời gian ngắn, nó đã trở thành mô hình AI tiếng Trung có thứ hạng cao nhất ở hạng mục xử lý văn bản, dù vẫn xếp sau Claude Fable 5 và ba phiên bản Opus của Anthropic.
Trong bảng xếp hạng các mô hình AI có khả năng phân tích hình ảnh và dữ liệu thị giác, Qwen3.8-Max đứng thứ hai thế giới, chỉ sau một phiên bản của Claude Fable 5.
Cả Qwen3.8-Max của Alibaba và Kimi K3 của Moonshot AI đều có khả năng xử lý văn bản, hình ảnh và video, đồng thời hỗ trợ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token. Khả năng xử lý lượng token lớn cho phép mô hình tiếp nhận khối lượng dữ liệu rất lớn trong một lần, chẳng hạn như hồ sơ pháp lý dài, kho mã nguồn phần mềm đồ sộ hoặc hàng trăm trang tài liệu.
Alibaba cho biết mô hình mới, dự kiến phát hành vào tuần tới, đã hoàn thành một dự án kỹ thuật phần mềm kéo dài 16 ngày. Hệ thống sử dụng kiến trúc “mixture-of-experts” (hỗn hợp chuyên gia), trong đó các tác vụ được phân chia cho các mô-đun chuyên biệt thay vì kích hoạt toàn bộ mô hình cho mỗi yêu cầu.
Nhờ vậy, chỉ khoảng 95 tỷ tham số được sử dụng trong mỗi lần xử lý, giúp giảm đáng kể chi phí và độ trễ phản hồi.
DeepSeek gây chú ý với chi phí cực thấp
Trong khi đó, mô hình V4-Flash của DeepSeek, ra mắt hôm 1/8, được đánh giá là một trong những mô hình AI nổi tiếng có chi phí vận hành thấp nhất thế giới hiện nay, theo công ty nghiên cứu Artificial Analysis.
DeepSeek – công ty được cho là đang chuẩn bị cho một đợt IPO – từng gây chấn động ngành AI toàn cầu đầu năm 2025 với các mô hình R1 và V3, làm dấy lên những câu hỏi về hiệu quả của các khoản đầu tư khổng lồ mà các công ty Mỹ đang đổ vào AI.
Theo Artificial Analysis, DeepSeek tính phí 0,14 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,28 USD cho mỗi triệu token đầu ra đối với V4-Flash.
Công ty này ước tính chi phí trung bình để hoàn thành một bài kiểm tra chuẩn với V4-Flash chỉ khoảng 0,03 USD. Con số tương ứng của Kimi K3 là 0,86 USD, GPT-5.6 Sol của OpenAI là 1,86 USD và Claude Fable 5 là 3,15 USD.
Artificial Analysis cho rằng cách so sánh theo chi phí thực tế trên mỗi bài kiểm tra phản ánh giá trị sử dụng chính xác hơn so với việc chỉ nhìn vào bảng giá niêm yết. Một mô hình có mức giá thấp nhưng cần nhiều bước xử lý hơn để hoàn thành nhiệm vụ vẫn có thể trở nên tốn kém hơn trong thực tế.
Logo Qwen và Alibaba trong hình minh họa. Ảnh: Reuters
