Công nghệ
DeepSeek trở thành chủ đề nóng trong các cuộc họp báo cáo thu nhập quý này
- Các giám đốc điều hành ngày càng phải đối mặt với nhiều câu hỏi từ các nhà phân tích về tác động kinh doanh của DeepSeek.
- Bất chấp sự xáo trộn thị trường, triển vọng ban đầu về công nghệ này nhìn chung vẫn lạc quan.
- Business Insider sẽ tiếp tục cập nhật bài viết này khi có thêm các công ty công bố kết quả kinh doanh.
Những bất ngờ trên thị trường chứng khoán thường có cách tạo ra tiếng vang trong các cuộc họp báo cáo thu nhập tiếp theo, và tác động của DeepSeek đang gây chấn động trên Phố Wall.
Trong các cuộc gọi gần đây với các nhà phân tích, các giám đốc điều hành ngày càng phải đối mặt với nhiều câu hỏi về trí tuệ nhân tạo Trung Quốc này và ý nghĩa của nó đối với hoạt động kinh doanh của họ.
Theo tìm kiếm của AlphaSense, tên DeepSeek được nhắc đến trong ít nhất chín cuộc họp báo cáo thu nhập tuần trước, trong khi trước đó chỉ có một lần được đề cập trước thông báo gây chấn động về các mô hình AI của công ty này.
Tuy nhiên, bất chấp sự xáo trộn thị trường dẫn đến những biến động mạnh mẽ trong giá cổ phiếu của các công ty công nghệ lớn, triển vọng ban đầu về công nghệ này nhìn chung vẫn lạc quan.
Dưới đây là những gì các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang nói với các nhà phân tích:
AT&T
CEO của AT&T John Stankey cho biết AI mới với chi phí thấp hơn “sẽ mở ra và tạo điều kiện cho các ứng dụng và mô hình kinh doanh mới.”
“Đây là một chu kỳ công nghệ mang tính bước ngoặt,” Stankey nói về AI tạo sinh. “Nó sẽ có tầm quan trọng không kém gì sự ra đời của Internet khi mọi thứ hoàn thiện.”
Stankey bổ sung rằng những đột phá mới như DeepSeek, sử dụng ít công suất xử lý hơn, tiêu thụ ít năng lượng hơn, hoạt động hiệu quả hơn trong các lĩnh vực cụ thể, hoặc có thể chạy trên thiết bị cục bộ thay vì trên đám mây, cuối cùng sẽ dẫn đến các ứng dụng và mô hình kinh doanh mới.
“Tất cả chúng ta sẽ phải luôn cảnh giác để đảm bảo sử dụng nó một cách hiệu quả, để không ai trong chúng ta rơi vào thế bất lợi so với đối thủ cạnh tranh về hiệu quả cơ cấu chi phí,” ông nói.
Flex
Revathi Advaithi, CEO của công ty trung cấp về trung tâm dữ liệu Flex, thừa nhận “có nhiều ồn ào trong tuần này”, nhưng cho rằng bản thân DeepSeek không mang lại điều gì mới về nhu cầu cơ sở hạ tầng AI.
“Cuối cùng, mật độ tính toán vẫn là vấn đề lớn,” bà nói. “Chúng tôi nghĩ chi phí thấp hơn trong các ứng dụng như DeepSeek là điều tốt cho toàn ngành vì nó sẽ thúc đẩy tăng trưởng mạnh mẽ hơn về mặt thị trường.”
Ngoài ra, Advaithi cho biết rào cản gia nhập thấp hơn có thể kích thích đổi mới AI rộng rãi hơn, thúc đẩy nhu cầu bổ sung cho các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng như Flex.
“Chúng tôi chưa thấy đủ tăng trưởng từ các công ty ngoài Mag Seven và chúng ta sẽ bắt đầu thấy nhiều hơn nữa,” bà nói. “Nó thực sự đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang AI.”
Corning
Wendell Weeks, Giám đốc điều hành của nhà sản xuất kính Corning, công ty chế tạo sợi quang ngày càng quan trọng trong mạng tốc độ cao, cho biết cộng đồng kỹ thuật đã theo dõi DeepSeek trong vài tháng qua.
“Điều cực kỳ quan trọng cần hiểu là chúng ta cần cải thiện đáng kể chi phí đào tạo và suy luận để biến AI tạo sinh thành một mô hình kinh doanh bền vững, và quan trọng hơn, trở thành động lực tăng năng suất mà tất cả chúng ta đều kỳ vọng,” ông nói.
“Tất cả chúng tôi trong lĩnh vực này đều đang trông đợi nhiều đổi mới hơn nữa,” ông tiếp tục, đồng thời cho biết thêm rằng các mô hình AI trong tương lai sẽ tiếp tục cần cải tiến trong công nghệ tính toán và truyền thông.”
Microsoft
CEO Microsoft Satya Nadella đã nhắc đến DeepSeek hai lần trong bài phát biểu chuẩn bị sẵn trong cuộc họp báo cáo thu nhập hôm thứ Tư.
Ông cho biết các máy tính xách tay Copilot+ PC, mà Microsoft gọi là “máy tính Windows nhanh nhất, thông minh nhất từng được chế tạo”, sẽ sớm có khả năng chạy các mô hình tinh chỉnh R1 của DeepSeek ngay trên thiết bị.
Khi được một nhà đầu tư hỏi về DeepSeek, ông nói, “Tôi nghĩ DeepSeek đã có một số đổi mới thực sự. Và đó là một số điều mà ngay cả OpenAI cũng đã phát hiện ra trong o1.”
Meta
CEO Meta Mark Zuckerberg đã công nhận DeepSeek là một “đối thủ cạnh tranh mới” trong cuộc họp báo cáo thu nhập hôm thứ Tư. Một nhà đầu tư đã hỏi ông về động thái cạnh tranh trong lĩnh vực mã nguồn mở.
“Trước một số tin tức gần đây, bạn biết đấy, đối thủ mới, DeepSeek từ Trung Quốc, tôi nghĩ đó cũng là một trong những điều chúng ta đang bàn luận, sẽ có một tiêu chuẩn mã nguồn mở toàn cầu, và tôi nghĩ vì lợi thế quốc gia của chúng ta, điều quan trọng là nó phải là một tiêu chuẩn của Mỹ,” Zuckerberg nói với các nhà đầu tư.
Ông bổ sung rằng sự xuất hiện của DeepSeek “chỉ càng củng cố niềm tin của chúng tôi rằng đây là điều đúng đắn để chúng tôi tập trung vào.”
Sau đó trong cuộc gọi, ông nói rằng DeepSeek đã “làm một số điều mới mẻ” để đào tạo mô hình của họ nhanh chóng và rẻ hơn, điều mà Meta “vẫn đang tiêu hóa.” Ông thêm rằng DeepSeek đã có những tiến bộ mà Meta hy vọng sẽ áp dụng vào hệ thống của mình.
IBM
CEO của IBM Arvind Krishna đã trả lời câu hỏi về DeepSeek trong cuộc họp báo cáo thu nhập hôm thứ Tư.
Khi được hỏi về những ảnh hưởng mà DeepSeek có thể mang lại cho IBM hoặc toàn ngành, Krishna nói, “Nhìn này, tôi nghĩ DeepSeek là một điểm xác nhận.”
“Chúng tôi đã nói rất nhiều trong khoảng một năm qua rằng các mô hình nhỏ hơn và thời gian đào tạo hợp lý hơn sẽ là yếu tố thiết yếu cho việc triển khai mô hình ngôn ngữ lớn trong doanh nghiệp,” ông nói.
Giám đốc điều hành của gã khổng lồ công nghệ này bổ sung rằng IBM đã đi theo “hành trình đó” “trong hơn một năm” và họ đã thấy “chi phí suy luận giảm đến 30 lần” với những phương pháp này.
“Khi những người khác bắt đầu đi theo con đường này, chúng tôi nghĩ rằng điều này cực kỳ tốt cho các khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi,” Krishna nói.
Apple
Trong cuộc họp báo cáo thu nhập quý của Apple hôm thứ Năm, một nhà phân tích đã hỏi CEO Tim Cook về quan điểm của ông đối với “tình hình DeepSeek”.
“Nhìn chung, tôi nghĩ rằng đổi mới thúc đẩy hiệu quả là điều tốt,” Cook nói. “Đó là điều bạn thấy trong mô hình đó.”
Vị CEO cho rằng “sự tích hợp chặt chẽ giữa silicon và phần mềm” của công ty sẽ tiếp tục phục vụ họ tốt.
“Từ góc độ chi tiêu vốn, chúng tôi luôn có cách tiếp cận thận trọng, có cân nhắc đối với chi tiêu của mình, và chúng tôi tiếp tục tận dụng mô hình kết hợp, mà tôi nghĩ vẫn tiếp tục phục vụ tốt,” Cook nói, đề cập đến chiến lược AI của Apple.
Palantir Technologies
Shyam Sankar, Giám đốc Công nghệ của Palantir Technologies, đã trả lời câu hỏi về DeepSeek trong cuộc họp báo cáo thu nhập của công ty vào ngày 3 tháng 2. Ông cho rằng DeepSeek đã chứng minh rằng các mô hình AI đang trở nên “phổ biến”.
“Nhưng tôi nghĩ bài học thực sự, sâu sắc hơn, là chúng ta đang trong cuộc chiến với Trung Quốc,” Sankar nói, và thêm rằng, “Chúng ta đang trong một cuộc chạy đua vũ trang AI.”
Ông cũng chỉ trích lời giải thích rằng “người Trung Quốc chỉ sao chép và chúng ta là những người duy nhất đổi mới”, có vẻ ám chỉ đến những báo cáo cho rằng DeepSeek có thể đã sao chép OpenAI.
Ông nói rằng kỹ thuật trong mô hình R1 của DeepSeek là “tinh tế” và “những tối ưu hóa mà họ đã thực hiện thực sự ấn tượng.”
“Chúng ta phải thức tỉnh với sự tôn trọng đối thủ và nhận ra rằng chúng ta đang cạnh tranh,” Sankar nói, và thêm rằng, “Chúng ta phải nhận ra rằng cuộc đua AI là cuộc đua giành tất cả.”
“Đã đến lúc phải hành động,” ông kết luận.
CEO Google Sundar Pichai đã nói trong cuộc họp báo cáo thu nhập vào ngày 4 tháng 2 rằng DeepSeek đã làm “rất tốt”.
“Nhìn này, tôi nghĩ đã có nhiều nhận xét về DeepSeek. Trước hết, tôi nghĩ đó là một đội ngũ xuất sắc,” ông nói với các nhà đầu tư. “Tôi nghĩ họ đã làm việc rất, rất tốt.”
Ông cho biết đối với Google, điều đó “luôn rõ ràng” rằng các mô hình tiên tiến có thể được cải thiện hiệu quả hơn theo thời gian.
Tuy nhiên, ông đã giảm nhẹ mối đe dọa từ DeepSeek, nói rằng ông nghĩ mô hình Gemini của Google là “đường biên Pareto về chi phí, hiệu suất và độ trễ.”
Ông bổ sung rằng các mô hình Flash Thinking 2.0 gần đây của Google là “một trong những mô hình hiệu quả nhất hiện có, kể cả khi so sánh với V3 và R1 của DeepSeek.”
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
