Công nghệ
Kết thúc kỷ nguyên SaaS: Suy nghĩ lại vai trò của phần mềm trong kinh doanh
Trong bối cảnh công nghệ và kinh doanh không ngừng thay đổi, một luận điểm gây tranh cãi đang thu hút sự chú ý: kỷ nguyên của Phần mềm dưới dạng Dịch vụ (SaaS) có thể đang đến hồi kết thúc. Tuyên bố táo bạo này được đưa ra bởi Sam Lessin, một GP tại Slow Ventures, trong một bài Tweet gần đây, thách thức niềm tin lâu đời rằng SaaS đại diện cho đỉnh cao của các mô hình kinh doanh phần mềm. Các chủ đề trên Reddit cho thấy sự suy giảm của doanh số bán SaaS đang nổi lên và các cuộc thảo luận trên VC LinkedIn và các bài đăng trên blog chỉ xác nhận những lo ngại: giấc mơ SaaS có thể đã kết thúc.
Sự lên và sụp đổ của giấc mơ SaaS
Trong hơn một thập kỷ qua, SaaS đã được ca ngợi là thánh địa của các mô hình kinh doanh phần mềm. Lời hứa về doanh thu định kỳ, khả năng mở rộng quy mô và giá trị vòng đời khách hàng cao (LTV) đã thu hút cả các doanh nhân và nhà đầu tư. Tuy nhiên, các chuyên gia trong ngành hiện đang đặt câu hỏi liệu mô hình này có thực sự đáp ứng được những kỳ vọng cao của nó hay không.
Một trong những chỉ trích chính được đưa ra chống lại SaaS là sự hiểu lầm về LTV (giá trị vòng đời khách hàng) vô hạn. Ý tưởng rằng một khi khách hàng được thu hút, họ sẽ tiếp tục thanh toán vô thời hạn, đã được chứng minh là quá lạc quan. Trên thực tế, các doanh nghiệp phải đối mặt với áp lực giá cả liên tục và các mối đe dọa cạnh tranh, khiến việc giữ chân khách hàng trở thành một thách thức liên tục chứ không phải là một điều hiển nhiên.
The Commoditization of Software
Sự “hàng hóa” hóa của phần mềm
Một yếu tố khác góp phần vào sự suy giảm tiềm năng của SaaS là sự gia tăng của việc “hàng hóa” hóa phần mềm. Với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo và các công cụ phát triển dễ tiếp cận hơn, việc tạo ra các giải pháp phần mềm tinh vi đã trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Sự dân chủ hóa phát triển phần mềm này đã dẫn đến sự gia tăng các lựa chọn cho các doanh nghiệp, khiến giá cả giảm xuống và làm giảm giá trị được nhận thấy của các cung cấp SaaS riêng lẻ.
Kết quả là, bản thân mã phần mềm đang mất giá trị. Những gì từng là rào cản gia nhập đáng kể và nguồn lợi thế cạnh tranh giờ đây thường được xem là hàng hóa có thể thay thế. Sự thay đổi này có những hàm ý sâu sắc đối với cách các công ty phần mềm định vị bản thân và tạo giá trị cho khách hàng của họ.
Thách thức trong việc bán SaaS
Mặc dù có sức hấp dẫn về mặt lý thuyết, việc bán các giải pháp SaaS đã chứng tỏ là khó khăn hơn nhiều so với những gì nhiều người dự đoán. Chiến lược thường được ca ngợi là Tăng trưởng Dẫn dắt Sản phẩm (The often-touted Product-Led Growth (PLG) strategy), dựa vào sản phẩm để thúc đẩy việc thu hút và mở rộng khách hàng (relies on the product itself to drive customer acquisition and expansion), đã không được thành công toàn diện. Ngay cả đối với các công ty có phần mềm ấn tượng và câu chuyện có thể mở rộng biên lợi nhuận (margin-expanding stories), việc “closing deals” (chốt deals) vẫn khó khăn nếu không có một giá trị đề xuất (value proposition) rõ ràng và hấp dẫn.
Hơn nữa, doanh thu thu được từ SaaS sales thường không tương xứng với giá trị mà khách hàng nhận được. Sự không cân bằng này giữa việc cung cấp giá trị và thu giá trị đó lại là một thách thức đáng kể đối với các công ty SaaS khi họ tìm kiếm sự tăng trưởng và lợi nhuận bền vững (sustainable growth and profitability).
Suy nghĩ lại về vai trò của phần mềm trong kinh doanh
Mặc dù mô hình truyền thống SaaS có thể đang mất đi sự hấp dẫn của nó, phần mềm vẫn là một thành phần quan trọng trong hoạt động kinh doanh hiện đại. Sự thay đổi chủ yếu là trong cách các công ty suy nghĩ và sử dụng phần mềm. Thay vì xem nó như một mô hình kinh doanh độc lập, các doanh nhân và lãnh đạo tiên phong đang bắt đầu nhìn nhận phần mềm như một công cụ mạnh mẽ để tạo ra giá trị trong các bối cảnh kinh doanh khác.
“Paradigm” Mới: Phần Mềm Như Một Vũ Khí Kinh Doanh
Mẫu hình mới
Thay vì chỉ tập trung vào việc bán các gói đăng ký phần mềm (software subscriptions), các công ty sáng tạo đang sử dụng phần mềm (leverage technology) để nâng cao và chuyển đổi các doanh nghiệp hiện có. Mục tiêu là tận dụng công nghệ để làm cho một số doanh nghiệp trở nên có giá trị, hiệu quả và cạnh tranh đáng kể hơn.
Phương pháp này bao gồm việc phát triển phần mềm có thể cải thiện hoạt động của các doanh nghiệp “thực tế” từ 20-30% trở lên. Bằng cách tạo ra những công cụ mạnh mẽ như vậy, các công ty công nghệ có thể định vị bản thân để mua lại hoặc hợp tác với các doanh nghiệp mà họ đã nâng cấp, do đó chiếm lĩnh một phần lớn hơn giá trị mà họ đã tạo ra.
The Strategy in Action
Chiến lược trong hành động
Hãy xem một kịch bản giả định nơi một công ty công nghệ phát triển một hệ thống quản lý kho hàng được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả cho các doanh nghiệp bán lẻ. Thay vì chỉ đơn giản bán hệ thống này như một sản phẩm SaaS, công ty có thể sử dụng nó như một đòn bẩy để mua lại các hoạt động bán lẻ thành công. Bằng cách triển khai phần mềm độc quyền của họ, họ có thể tăng đáng kể khả năng sinh lời của những doanh nghiệp này, tạo ra giá trị xa hơn những gì họ có thể thu được thông qua việc cấp phép phần mềm truyền thống.
Chiến lược này cho phép các công ty công nghệ được hưởng lợi từ việc mở rộng biên lợi nhuận, cải thiện hoạt động và các lợi thế cạnh tranh trong các ngành công nghiệp mà trước đây có vẻ không liên quan đến các năng lực cốt lõi của họ. Đây là cách sử dụng phần mềm không chỉ như một sản phẩm, mà còn là một phương tiện để tiếp cận và thống trị toàn bộ các lĩnh vực của nền kinh tế.
Case Study: Bước đi táo bạo của Klarna
Đây là một ví dụ gần đây cho thấy sự thay đổi của mô hình kinh doanh này. Klarna, công ty khổng lồ trong lĩnh vực mua trước trả sau, đã thông báo kế hoạch “đóng cửa các nhà cung cấp phần mềm dịch vụ” và thay thế chúng bằng các giải pháp AI do chính họ xây dựng. Công ty này đã chấm dứt hợp tác với các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp lớn như Salesforce và Workday, thay vào đó phát triển các ứng dụng riêng, có thể dựa trên nền tảng của OpenAI.
CEO của Klarna, Sebastian Siemiatkowski, đã đưa ra quyết định này như là một phần của chiến lược rộng hơn để “hợp nhất” (consolidate) và “tinh gọn” (streamline operations) các hoạt động thông qua AI, chuẩn hóa và đơn giản hóa. Công ty tuyên bố rằng AI-powered customer service assistant (trợ lý dịch vụ khách hàng dựa trên AI) của mình, đưIợc ra mắt hợp tác với OpenAI, đã thực hiện công việc của 700 nhân viên con người và xử lý hàng triệu lượt tương tác.
Tuy nhiên, động thái táo bạo này đã gặp phải sự hoài nghi từ các chuyên gia trong ngành. Nhà phân tích công nghệ nhân sự Josh Bersin đã chỉ ra sự phức tạp của việc thay thế các hệ thống như Workday, những hệ thống này đã có “hàng thập kỷ các quy trình làm việc và cấu trúc dữ liệu phức tạp được xây dựng sẵn.” (decades of workflows and complex data structures built in.) Những người khác trong cộng đồng công nghệ cũng đặt câu hỏi liệu việc xây dựng các hệ thống này trong nội bộ (in-house) có phải là cách sử dụng vốn tốt nhất, đặc biệt là đối với một công ty không có kế hoạch bán các giải pháp phần mềm kết quả (the resulting software).
Chiến lược của Klarna phù hợp với ý tưởng sử dụng phần mềm như một công cụ biến đổi thay vì một sản phẩm. Bằng cách phát triển các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo của riêng mình, công ty nhằm mục đích tăng cường hoạt động kinh doanh cốt lõi và tiềm năng giảm chi phí. Tuy nhiên, thành công của cách tiếp cận này vẫn chưa được chứng minh, và nó nhấn mạnh những thách thức và rủi ro liên quan đến sự thay đổi triệt để như vậy khỏi các nhà cung cấp SaaS đã được thiết lập.
Case study này cho thấy xu hướng ngày càng phổ biến của các công ty đang xem xét lại mối quan hệ của họ với phần mềm và tìm cách khai thác AI cũng như các giải pháp tùy chỉnh để có được lợi thế cạnh tranh. Ví dụ cụ thể là trường hợp của Klarna, một công ty cho vay trả góp, đã quyết định xây dựng hệ thống AI riêng và thay thế các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp lớn như Salesforce và Workday. Đây được xem là một chiến lược táo bạo nhằm tập trung và đơn giản hóa hoạt động thông qua AI, chuẩn hóa và đơn giản hóa. Tuy nhiên, vẫn có những hoài nghi về tính phức tạp và khả thi của cách tiếp cận này của Klarna, cũng như liệu đây có phải là cách sử dụng vốn tối ưu hay không. Tuy nhiên, nghiên cứu tình huống này vẫn phản ánh xu hướng rộng lớn hơn của các công ty sử dụng phần mềm như một công cụ biến đổi thay vì chỉ là một sản phẩm, với những hàm ý xa hơn có thể ảnh hưởng đến cách các doanh nghiệp tiếp cận chiến lược phần mềm của họ trong tương lai.
The Long-Term Vision
Những người ủng hộ phương pháp tiếp cận mới này cho rằng trong khi những người khác sẽ cuối cùng bắt kịp về khả năng phần mềm, những người tiên phong sẽ đã sử dụng lợi thế công nghệ của họ để thu được các tài sản có giá trị trong thế giới thực. Những tài sản này – dù là cửa hàng bán lẻ, nhà máy sản xuất hay các doanh nghiệp dịch vụ – đại diện cho các nguồn lực hữu hình và hiếm có, vẫn giữ được giá trị ngay cả khi phần mềm tăng cường chúng trở nên phổ biến. Về cơ bản, chiến lược này đảo ngược kịch bản truyền thống của các công ty công nghệ. Thay vì xây dựng một doanh nghiệp phần mềm có thể dễ dàng được sao chép hoặc lỗi thời, các công ty đang sử dụng năng lực công nghệ của họ để tích lũy một danh mục các doanh nghiệp và tài sản thực tế được cải thiện và hiệu quả hơn.
Challenges and Considerations
Mặc dù mô hình mới này mang lại những cơ hội hấp dẫn, nhưng nó cũng không phải không có những thách thức của riêng mình. Các công ty theo đuổi chiến lược này sẽ cần phải phát triển chuyên môn trong các ngành xa lạ với phát triển phần mềm. Họ sẽ cần phải điều hướng các môi trường pháp lý phức tạp, quản lý tài sản vật chất, và đối phó với những thực tế hàng ngày của việc vận hành các hoạt động kinh doanh đa dạng.
Hơn nữa, phương pháp này đòi hỏi nguồn vốn đáng kể và tầm nhìn dài hạn. Lợi nhuận có thể không ngay lập tức như việc ra mắt một dịch vụ phần mềm thành công, nhưng những người ủng hộ cho rằng những phần thưởng cuối cùng – sở hữu các doanh nghiệp được cải thiện, hiệu quả hơn trong nhiều lĩnh vực – xứng đáng với sự chờ đợi và đầu tư.
The Future of Software in Business
Khi chúng ta nhìn về tương lai, rõ ràng là phần mềm sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong thành công kinh doanh. Tuy nhiên, vai trò của nó có thể thay đổi từ chính bản thân sản phẩm sang trở thành lợi thế cạnh tranh giúp các công ty vượt trội trong các ngành khác nhau.
Sự thay đổi này không có nghĩa là tất cả các công ty SaaS sẽ biến mất trong một đêm. Nhiều công ty sẽ tiếp tục phát triển, đặc biệt là những công ty cung cấp các dịch vụ thiết yếu hoặc hoạt động trong các thị trường niche. Tuy nhiên, đối với các doanh nhân công nghệ và nhà đầu tư tham vọng, cơ hội lớn hơn có thể nằm ở việc sử dụng phần mềm như một phương tiện để đạt được mục đích, chứ không phải là mục đích tự thân.
Kết luận
Tiềm năng kết thúc kỷ nguyên SaaS như chúng ta biết không phải là sự suy tàn của tầm quan trọng của phần mềm trong kinh doanh. Thay vào đó, nó báo hiệu một kỷ nguyên mới nơi phần mềm trở thành một lực lượng mạnh mẽ hơn – không phải như một sản phẩm độc lập, mà như một công cụ biến đổi có khả năng tái định hình toàn bộ các ngành công nghiệp.
Khi sự thay đổi cấu trúc này diễn ra, chúng ta có thể mong đợi thấy các công ty công nghệ vươn xa ra ngoài phạm vi truyền thống của họ, sử dụng chuyên môn về phần mềm của họ để trở thành những người chơi chính trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Những người chiến thắng trong bức tranh mới này có khả năng là những người có thể tận dụng hiệu quả nhất các khả năng công nghệ của họ để xác định, cải thiện và cuối cùng sở hữu các doanh nghiệp và tài sản có giá trị trong thế giới thực.
Đối với các doanh nhân, nhà đầu tư và lãnh đạo doanh nghiệp, quan điểm này về vai trò của phần mềm mang lại cả thách thức và cơ hội. Những người có thể điều hướng thành công sự thay đổi này có thể sẽ đứng đầu một làn sóng tạo giá trị mới, nơi ranh giới giữa các công ty công nghệ và các doanh nghiệp truyền thống mờ nhạt, và nơi phần mềm đóng vai trò là lợi thế cạnh tranh tối thượng trong tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế. Các vấn đề như tuân thủ và bảo mật đối với các công cụ thay thế AI vẫn chưa được giải quyết, nhưng mối đe dọa vẫn rất thực.
Khi chúng ta tiến về phía trước, sẽ rất thú vị để theo dõi cách tiếp cận mới này diễn ra và ý nghĩa của nó đối với tương lai của kinh doanh và công nghệ. Kỷ nguyên SaaS có thể đang suy yếu, nhưng kỷ nguyên của phần mềm như một vũ khí kinh doanh biến đổi mới chỉ vừa mới bắt đầu.
Tác giả: Josipa Majic Predin,
Link bài gốc: The End Of The SaaS Era: Rethinking Software’s Role In Business | Bài được đăng vào ngày 30/09/2024, trên www.forbes.com
Dịch giả: Dieter R – KenkAI Nhiều thứ hay
(*) Bạn có thể sao chép và chia sẻ thoải mái.
(**) Follow KenkAI Nhiều thứ hay để đọc các bài dịch khác và cập nhật thông tin bổ ích hằng ngày.
OpenAI o3 nổi bật như một mô hình AI có khả năng lập luận mạnh mẽ nhất từ trước đến nay. Mô hình này thể hiện xuất sắc trong việc giải quyết các bài toán phức tạp và đã đạt thành tích ấn tượng với độ chính xác 91,6% trong Kỳ thi Toán học American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2025.
Năng lực của o3 bao trùm nhiều lĩnh vực từ lập trình, toán học, khoa học cho đến nhận thức thị giác. So với phiên bản tiền nhiệm, mô hình này giảm 20% lỗi nghiêm trọng trong các tác vụ nền tảng, mặc dù tiêu tốn gấp 10 lần tài nguyên tính toán.
OpenAI o3 thể hiện bước tiến vượt bậc so với các mô hình tiền nhiệm. Kể từ ngày ra mắt 16 tháng 4 năm 2025, mô hình O-series mới nhất này áp dụng cơ chế lập luận mô phỏng, cho phép nó “suy ngẫm” trước khi đưa ra phản hồi. ChatGPT o3 tích hợp liền mạch nhiều công cụ, tạo nên trải nghiệm đa dạng. Mô hình này có khả năng tự quyết định thời điểm sử dụng tìm kiếm web và phân tích dữ liệu Python. Phiên bản o3 đầy đủ mang đến khả năng lập luận toàn diện nhất với với cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ lên tới 200.000 token, trong khi các biến thể nhỏ gọn hơn sẽ được ra mắt trong tương lai.
Hãy cùng tìm hiểu những đặc điểm nổi bật của o3, từ khả năng lập luận trực quan đến vai trò của nó trong Khung Chuẩn bị mới “Preparedness Framework” của OpenAI. Mô hình này đánh dấu một bước tiến quan trọng khi là mô hình AI đầu tiên tích hợp các tính năng an toàn như cơ chế sắp xếp có chủ đích – một bước đột phá trong việc phát triển AI có trách nhiệm.
Video Tutorial: OpenAI o3 và o4-mini – Bước tiến mới trong AI
OpenAI o3 là gì và nó khác biệt như thế nào?
OpenAI o3 đánh dấu một bước nhảy vọt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Ra mắt vào ngày 16 tháng 4 năm 2025, o3 là một phần trong dòng mô hình lập luận chuyên sâu của OpenAI. Trong khi các mô hình ngôn ngữ truyền thống chủ yếu tập trung vào việc tạo ra văn bản tổng quát, dòng o-series lại đi theo một hướng khác biệt. Mục tiêu của nó là nâng cao khả năng lập luận, tạo nên sự khác biệt rõ rệt so với các mô hình GPT quen thuộc của OpenAI.
Sự phát triển từ o1 đến o3
OpenAI lần đầu tiên tiết lộ o1 (tên mã “Strawberry”) vào tháng 9 năm 2024. Công ty đã mở rộng quyền truy cập o1 cho nhiều người hơn vào ngày 5 tháng 12 năm 2024. Chỉ hai tuần sau, họ đã xem trước o3 trong sự kiện ’12 Ngày Shipmas’ của họ. Tiến độ nhanh chóng này cho thấy sự cống hiến kiên định của họ đối với khả năng lập luận tốt hơn.
Những cải tiến rất ấn tượng. O3 mắc ít hơn 20% lỗi lớn so với o1 khi xử lý các nhiệm vụ thực tế khó khăn. Nó thực sự tỏa sáng trong lập trình, tư vấn kinh doanh và sáng tạo ý tưởng. Nhìn vào các thước đo cụ thể, o3 đạt độ chính xác 69,1% trong bài kiểm tra lập trình Verified SWE-bench, vượt trội hơn phiên bản tiền nhiệm. Mô hình này cũng đạt điểm ấn tượng 87,7% trong bài kiểm tra GPQA Diamond cho các vấn đề khoa học cấp độ chuyên gia.
Lý do OpenAI bỏ qua phiên bản o2
Bạn có thể nhận thấy không có mô hình OpenAI o2. Công ty đã nhảy thẳng từ o1 sang o3 vì vấn đề thương hiệu—”O2″ thuộc về một công ty viễn thông Anh do Telefonica UK điều hành. Sam Altman, CEO của OpenAI, nói rằng họ đã đưa ra lựa chọn này “vì sự tôn trọng” đối với Telefonica. Quyết định đặt tên này thực sự đã giúp OpenAI bằng cách làm cho mô hình có vẻ tiên tiến hơn.
Lập luận mô phỏng (Simulated reasoning) đối đầu với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống
O3 hoạt động khác với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống. GPT-4 và các mô hình tương tự xuất sắc trong các tác vụ ngôn ngữ chung và nhận dạng mẫu. Tuy nhiên, O3 sử dụng lập luận mô phỏng thay đổi toàn bộ cách tiếp cận xử lý thông tin của nó.
Lập luận mô phỏng này cho phép o3 dừng lại và suy nghĩ về quá trình tư duy nội tại của nó trước khi phản hồi—tương tự như cách con người suy nghĩ. Mô hình chia các vấn đề lớn thành các phần nhỏ hơn và khám phá các cách tiếp cận khác nhau. Nó kiểm tra lập luận của chính mình trước khi đưa ra câu trả lời. Cách tiếp cận này khác với các mô hình ngôn ngữ lớn thông thường chủ yếu sử dụng nhận dạng mẫu và dự đoán.
O3 suy nghĩ cẩn thận hơn về các thách thức phức tạp cần tư duy phân tích sâu sắc. Mô hình hoạt động tốt hơn trong toán học, lập trình và lập luận khoa học. Cách tiếp cận thận trọng này dẫn đến độ chính xác cao hơn trên các vấn đề khó, mặc dù mất nhiều thời gian hơn một chút để phản hồi.
Hiểu về o3-mini và o4-mini
Sự phát triển của các mô hình lập luận của OpenAI dẫn đến các phiên bản hiệu quả được thiết kế để tiết kiệm chi phí và ứng dụng chuyên biệt. Những mô hình “mini” này cung cấp khả năng ấn tượng trong khi giữ yêu cầu tính toán thấp hơn và thời gian phản hồi nhanh hơn.
o3-mini là gì?
OpenAI đã cho ra mắt o3-mini vào ngày 31 tháng 1 năm 2025, đánh dấu sự xuất hiện của mô hình lập luận nhỏ gọn đầu tiên của họ. Mô hình này đáp ứng các tính năng được nhà phát triển yêu cầu nhiều nhất, bao gồm khả năng gọi hàm, Structured Outputs, và developer messages. Là một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí cho mô hình o3 đầy đủ, o3-mini thể hiện xuất sắc trong các lĩnh vực STEM—đặc biệt mạnh mẽ trong khoa học, toán học và lập trình—đồng thời duy trì độ trễ thấp hơn.
Các chuyên gia thử nghiệm nhận thấy o3-mini tạo ra câu trả lời chính xác và rõ ràng hơn so với o1-mini, với 56% thời gian họ ưu tiên chọn phản hồi từ o3-mini. Mô hình này giảm 39% lỗi nghiêm trọng (major errors) khi xử lý các câu hỏi nền tảng khó so với o1-mini. Thời gian phản hồi cũng được cải thiện đáng kể, nhanh hơn 24% so với o1-mini, trung bình chỉ mất 7,7 giây so với 10,16 giây của phiên bản tiền nhiệm.
Giải thích về o3-mini-low, medium và high
Ba biến thể của o3-mini tồn tại dựa trên nỗ lực lập luận: thấp, trung bình và cao. Các nhà phát triển có thể tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể—chọn quá trình suy nghĩ sâu hơn cho các vấn đề phức tạp hoặc ưu tiên tốc độ khi độ trễ quan trọng.
O3-mini phù hợp với hiệu suất của o1 trong các đánh giá lập luận và trí thông minh đầy thách thức với nỗ lực lập luận trung bình, bao gồm AIME và GPQA. Các tùy chọn lập luận cao cung cấp khả năng phân tích cải thiện với chi phí thời gian phản hồi hơi lâu hơn. Vì vậy, tất cả người dùng ChatGPT trả phí đều nhận được quyền truy cập vào cả o3-mini (sử dụng lập luận trung bình theo mặc định) và o3-mini-high trong bộ chọn mô hình.
Phiên bản 1 (Dịch sát nghĩa):
O4-mini là gì và nó so sánh với o3-mini như thế nào
OpenAI đã phát hành o4-mini cùng với o3 vào ngày 16 tháng 4 năm 2025, như một mô hình nhỏ hơn được tối ưu hóa cho lập luận nhanh và tiết kiệm chi phí. Mô hình nhỏ gọn này thể hiện hiệu suất đáng chú ý cho kích thước của nó và xuất sắc trong các nhiệm vụ toán học, lập trình và thị giác.
O4-mini vượt trội hơn o3-mini trong cả các nhiệm vụ STEM và phi STEM trong các đánh giá của chuyên gia, bao gồm các lĩnh vực khoa học dữ liệu. Phản hồi của người dùng cho thấy kết quả hỗn hợp—o4-mini cung cấp thông lượng cao hơn và giới hạn sử dụng cao hơn so với o3, nhưng một số người dùng báo cáo vấn đề với việc tạo mã và tính nhất quán so với o3-mini-high.
O4-mini có các biến thể lập luận tiêu chuẩn và cao, với phiên bản cao mất nhiều thời gian hơn để tạo ra câu trả lời có khả năng đáng tin cậy hơn.
Các khả năng chính của o3
O3 của OpenAI nổi bật so với các mô hình AI truyền thống với những khả năng đột phá. Mô hình học thông qua học tăng cường quy mô lớn và thể hiện kỹ năng đáng chú ý trên nhiều lĩnh vực. Điều này khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Lập luận nâng cao và chuỗi suy nghĩ
OpenAI đã huấn luyện mô hình o3 để “suy nghĩ” trước khi đưa ra câu trả lời thông qua cái mà họ gọi là “chuỗi tư duy riêng tư”. Mô hình này lập kế hoạch trước và lập luận thông qua các nhiệm vụ bằng cách thực hiện các bước suy luận trung gian để giải quyết vấn đề. O3 có khả năng phân tích các thách thức phức tạp và cân nhắc nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau. Nó tự đánh giá quá trình lập luận của mình trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Mặc dù quá trình này đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán hơn và mất nhiều thời gian hơn để phản hồi, nhưng kết quả đầu ra lại chính xác hơn đáng kể.
Visual reasoning: suy nghĩ bằng hình ảnh
Một trong những bước đột phá lớn nhất của o3 là biết cách lập luận với hình ảnh trực tiếp trong chuỗi suy nghĩ của nó. Mô hình không chỉ nhìn thấy hình ảnh – nó suy nghĩ với chúng. O3 làm việc với hình ảnh do người dùng tải lên bằng cách sử dụng các công cụ khác nhau. Nó cắt, phóng to, xoay và áp dụng các kỹ thuật xử lý khác. Điều này giúp o3 phân tích hình ảnh mờ, đảo ngược hoặc chất lượng thấp. Tính năng này chứng tỏ giá trị trong việc giải thích bảng trắng (whiteboards), sơ đồ sách giáo khoa hoặc phác thảo vẽ tay (hand-drawn sketches).
Sử dụng công cụ: duyệt web, lập trình, phân tích tệp
O3 kết hợp lập luận tiên tiến với các khả năng công cụ chi tiết. Bao gồm duyệt web, lập trình Python, phân tích hình ảnh, xử lý tệp và các tính năng bộ nhớ. Các công cụ không chỉ có sẵn – o3 biết chính xác khi nào và cách sử dụng chúng trong quá trình lập luận. Ví dụ, xem cách nó tìm kiếm dữ liệu tiện ích trên web, viết mã Python để dự báo và tạo biểu đồ giải thích – tất cả trong một tương tác.
Tự kiểm tra sự thật và tính năng bộ nhớ
O3 sử dụng sự sắp xếp có cân nhắc để lập luận về các chính sách an toàn khi nó phản hồi các lời nhắc có khả năng không an toàn. Tự kiểm tra sự thật tích hợp giúp phản hồi chính xác hơn. Mô hình cũng nhớ các chi tiết hữu ích giữa các cuộc trò chuyện. Điều này dẫn đến các phản hồi được tùy chỉnh và phù hợp.
Performance trong toán học, lập trình và khoa học
O3 cho thấy kết quả đặc biệt xuất sắc trong các lĩnh vực kỹ thuật:
- Toán học: Độ chính xác 91,6% trên AIME 2024 (so với 74,3% của o1)
- Lập trình: Độ chính xác 69,1% trên SWE-bench Verified (so với 48,9% của o1)
- Khoa học: Độ chính xác 83,3% trên thước đo GPQA Diamond
Safety, access, and pricing
OpenAI đang dẫn đầu trong việc triển khai an toàn và có trách nhiệm các mô hình lập luận của mình. Tài liệu an toàn mới nhất của họ cho thấy cách o3 và o4-mini áp dụng nhiều lớp bảo vệ, vừa ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích, vừa hỗ trợ các ứng dụng có ích.
Deliberative alignment: Phương pháp an toàn mới
OpenAI đã phát triển phương pháp sắp xếp có chủ đích – một kỹ thuật an toàn đột phá giúp các mô hình lập luận hiểu trực tiếp các thông số kỹ thuật an toàn do con người viết. Khác với các phương pháp cũ, nơi các mô hình học hành vi mong muốn từ các ví dụ được gắn nhãn, o3 giờ đây có thể suy ngẫm về các thông số này trước khi đưa ra câu trả lời.
Cách tiếp cận này giúp o3 vượt trội hơn GPT-4o trong việc đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn nội bộ và bên ngoài. Nó giảm thiểu các kết quả có hại và tránh việc từ chối không cần thiết đối với nội dung an toàn. Đây là một bước tiến vượt bậc so với các phương pháp an toàn truyền thống chỉ dựa vào đào tạo từ các ví dụ.
Preparedness Framework v2
Khung Chuẩn bị phiên bản 2 của OpenAI giờ đây xem xét năm tiêu chí rủi ro: tính khả thi, khả năng đo lường, mức độ nghiêm trọng, tính mới hoàn toàn và liệu rủi ro xảy ra tức thì hay không thể khắc phục.
Khung này đặt ra hai ngưỡng rõ ràng – Khả năng cao và Khả năng quan trọng – kèm theo các cam kết hoạt động cụ thể. O3 và o4-mini đã trải qua đánh giá trong ba lĩnh vực: mối đe dọa sinh học/hóa học, an ninh mạng và khả năng tự cải thiện của AI. Cả hai mô hình đều duy trì dưới ngưỡng ‘Cao’ của khung trong mọi hạng mục.
Cách truy cập o3 và o4-mini thông qua ChatGPT
Người dùng ChatGPT Plus, Pro và Team có thể truy cập o3, o4-mini và o4-mini-high trực tiếp từ bộ chọn mô hình. Người dùng Enterprise và Edu được truy cập một tuần sau khi phát hành ban đầu. Mỗi cấp độ đăng ký có giới hạn khác nhau:
- Plus, Team, Enterprise & Edu: 100 tin nhắn hàng tuần với o3, 300 tin nhắn hàng ngày với o4-mini và 100 tin nhắn hàng ngày với o4-mini-high
- Pro: Truy cập gần như không giới hạn (tùy thuộc vào các biện pháp bảo vệ tự động)
- Miễn phí: Truy cập giới hạn vào o4-mini bằng cách chọn ‘Think’ trong trình soạn thảo
Giá API và giới hạn sử dụng
Các nhà phát triển có thể sử dụng o3 qua API với giá 254.148,34 VND cho mỗi triệu token đầu vào và 1.016.593,35 VND cho mỗi triệu token đầu ra. O4-mini có giá thấp hơn ở mức 27.956,32 VND cho mỗi triệu token đầu vào và 111.825,27 VND cho mỗi triệu token đầu ra. Người dùng cần xác minh tổ chức ở cấp độ 1-3 để truy cập o3, trong khi tất cả người dùng đã xác minh có thể sử dụng o4-mini. Cả hai mô hình đều hoạt động với cửa sổ ngữ cảnh 200k token và có thể xuất ra tối đa 100k token, điều này cung cấp nhiều không gian cho các tác vụ lập luận phức tạp.
Kết luận
OpenAI o3 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong lịch sử phát triển AI, khi nó vượt xa khỏi việc đơn thuần so khớp mẫu để hướng tới khả năng lập luận đích thực. Những mô hình này hứa hẹn sẽ phát triển khả năng giải quyết vấn đề ngày càng tinh vi, đi kèm với các biện pháp an toàn được cải thiện. Dòng o chứng minh rằng tương lai của AI không nằm ở việc tạo ra các phản hồi đơn thuần, mà là ở khả năng lập luận thấu đáo trước những vấn đề phức tạp
Câu hỏi thường gặp
C1. Các tính năng chính của mô hình o3 của OpenAI là gì? OpenAI o3 là một mô hình AI tiên tiến sử dụng lập luận mô phỏng để xuất sắc trong các nhiệm vụ giải quyết vấn đề phức tạp. Nó có thể tạm dừng và suy ngẫm trước khi phản hồi, có khả năng lập luận trực quan và tích hợp các công cụ khác nhau như tìm kiếm web và lập trình Python. Mô hình cũng có các biện pháp an toàn nâng cao và cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ 200.000 token.
C2. O3 so sánh như thế nào với các mô hình AI trước đây về mặt hiệu suất? O3 thể hiện những cải tiến đáng kể so với các phiên bản tiền nhiệm, mắc ít hơn 20% lỗi lớn trong các nhiệm vụ thực tế khó khăn. Nó đạt độ chính xác 91,6% trên AIME 2025, 69,1% độ chính xác trên điểm chuẩn lập trình SWE-bench Verified, và 87,7% trên điểm chuẩn GPQA Diamond cho các vấn đề khoa học cấp độ chuyên gia.
C3. O3-mini và o4-mini là gì, và chúng khác với mô hình o3 đầy đủ như thế nào? O3-mini và o4-mini là các phiên bản tinh gọn của mô hình o3, được thiết kế để tiết kiệm chi phí và ứng dụng chuyên biệt. Chúng cung cấp khả năng ấn tượng với yêu cầu tính toán thấp hơn và thời gian phản hồi nhanh hơn. O3-mini có các biến thể nỗ lực lập luận thấp, trung bình và cao, trong khi o4-mini được tối ưu hóa cho lập luận nhanh, tiết kiệm chi phí.
C4. Người dùng có thể truy cập các mô hình o3 và o4-mini như thế nào? Người dùng ChatGPT Plus, Pro, Team và Enterprise có thể truy cập o3, o4-mini và o4-mini-high thông qua bộ chọn mô hình. Giới hạn sử dụng thay đổi theo cấp độ đăng ký. Đối với các nhà phát triển, cả hai mô hình đều có sẵn thông qua API với cấu trúc giá khác nhau. Người dùng miễn phí có quyền truy cập hạn chế vào o4-mini bằng cách chọn ‘Think’ trong trình soạn thảo.
C5. Các biện pháp an toàn nào được triển khai trong mô hình o3? O3 kết hợp một phương pháp an toàn mới gọi là sắp xếp có cân nhắc, dạy mô hình lập luận rõ ràng về các thông số kỹ thuật an toàn. Nó cũng có khả năng tự kiểm tra sự thật và được đánh giá theo Khung Chuẩn bị v2 cập nhật của OpenAI, đánh giá rủi ro trên các tiêu chí khác nhau để đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm.
Dieter R.
-
Video4 months agoVideo Truyền Cảm Hứng Thành Công Mạnh Mẽ Nhất
-
Khóa học9 months ago
41 Tài Nguyên Về “Reinforcement Learning” (Học Tăng Cường) Tốt Nhất
-
Khóa học7 months ago
Đây là 38 Khóa học Miễn phí về Khoa học Dữ liệu trên Coursera mà bạn nên biết vào năm 2024.
-
Công nghệ9 months ago
44 công ty khởi nghiệp AI triển vọng nhất năm 2024
-
Công nghệ6 months ago
Giải thích các Mô hình Trí Tuệ Nhân tạo Tạo sinh 🤖Phần 1
-
Công nghệ9 months ago
Robo Advisor là gì?
-
Công nghệ6 months ago
Câu chuyện tình yêu ❤️Ch3
-
Giải trí6 months ago
Câu chuyện tình yêu ❤️Ch4
