Trong suốt tuần, cuộc chiến giữa những ông lớn nguồn đóng và nguồn mở đã trở nên gay gắt hơn, tất cả đều vì “cùng nhau xây dựng” Và "làm cho các mô hình dễ tiếp cận hơn”. OpenAI đã phát hành GPT-4o mini vào ngày 18 tháng 7, Meta đã phát hành Llama 3.1 405B vào ngày 23 tháng 7 và Mistrial đã phát hành mô hình large2 vào ngày 24 tháng 7

Rõ ràng là mọi người đều đang tập hợp sự chú ý của các nhà phát triển, săn đón các ứng dụng sử dụng mô hình của họ. Bỏ qua động cơ, những khác biệt chính giữa các mô hình này là gì?

Bài viết này cung cấp phân tích về cả ba mô hình và đề xuất về trường hợp sử dụng hàng đầu cũng như cái nhìn thoáng qua về phương Đông cùng dự đoán về những gì có thể xảy ra trong bối cảnh LLM của Trung Quốc.

GPT4o mini – Mô hình AI hiệu quả nhất của OpenAI cho đến nay

1. Được thiết kế để có độ trễ thấp và thông lượng cao, cho phép các ứng dụng thời gian thực như chatbot hỗ trợ khách hàng và tài liệu tự động
2. Kích thước mô hình: Mặc dù số lượng tham số chính xác không được chỉ định, nhưng nó được mô tả là "mô hình nhỏ" so với các phiên bản lớn hơn như GPT-4.
3. Phương thức: Hiện tại hỗ trợ nhập văn bản và hình ảnh, có kế hoạch hỗ trợ âm thanh và video trong tương lai.
4. Tính năng an toàn: Các biện pháp an toàn tích hợp để chống bẻ khóa, chặn các lệnh tiêm mã độc và ngăn chặn việc trích xuất mã độc từ hệ thống.
5. Giá cả: $0,15 cho mỗi triệu token đầu vào và $0,60 cho mỗi triệu token đầu ra

LLama 3.1 405B – Mô hình AI lớn nhất của Meta cho đến nay 

1. Nó được đào tạo trên hơn 15 nghìn tỷ mã thông báo bằng cách sử dụng 16.000 GPU Nvidia H100.
2. Mô hình này hỗ trợ tám ngôn ngữ: tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.
3. Nâng cao khả năng lý luận và giải quyết vấn đề
4. Tóm tắt văn bản dài và khả năng giao tiếp nâng cao
5. Meta nổi bật “Các nhà phát triển có thể chạy suy luận trên Llama 3.1 405B trên cơ sở hạ tầng của riêng họ với giá khoảng 50% chi phí sử dụng các mô hình đóng như GPT-4o, dành cho cả nhiệm vụ suy luận trực tiếp với người dùng và ngoại tuyến” trong thông báo ngày hôm qua. 

Mistral Large 2 123B – Mô hình AI mới nhất của Mistral (một công ty khởi nghiệp của Pháp) 

1. Được thiết kế cho suy luận một nút với các ứng dụng ngữ cảnh dài, giúp nó có hiệu quả cao và có khả năng xử lý thông lượng cao
2. Được biết đến với hiệu suất mạnh mẽ trong việc tạo mã và lập luận toán học, cũng như hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ lập trình. 
3. Lý luận và kiến thức nâng cao
4. Giảm ảo giác vì nó được huấn luyện để nhận biết khi thiếu thông tin đầy đủ
5. Miễn phí cho mục đích nghiên cứu và sử dụng phi thương mại

Tính năng/Mô hình	GPT-4o Nhỏ	Lạc đà không bướu 3.1 405B	Mistral Lớn 2
Các tham số	Không xác định	405 tỷ	123 tỷ
Cửa sổ ngữ cảnh	128.000 token	128.000 token	128.000 token
Ngôn ngữ được hỗ trợ	50+	Tám	Hàng chục
Ngôn ngữ mã hóa được hỗ trợ	Không xác định	Không xác định	80+
Điểm hiểu ngôn ngữ và lý luận (MMLU)	82%	88.6%	84%
Điểm nổi bật về hiệu suất	Tiết kiệm chi phí, có thể tùy chỉnh	Lý luận, mã hóa, sử dụng công cụ	Tạo mã, toán học
Sử dụng thương mại	Có sẵn với giá cả	Yêu cầu giấy phép cho các công ty lớn	Yêu cầu giấy phép trả phí
Triển khai	Hiệu quả, có thể tùy chỉnh	Yêu cầu nhiều GPU	Suy luận nút đơn

Bảng so sánh GPT-4o Mini so với Llama 3.1 405B so với Mistral Large 2  

Vậy vấn đề lớn ở đây là gì? Trường hợp sử dụng thực tế số 1 của ba mô hình.

GPT-4o Mini: Phù hợp nhất cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm các giải pháp AI hiệu quả về mặt chi phí và có thể tùy chỉnh cho các ứng dụng cụ thể cho từng nhiệm vụ. Trường hợp sử dụng hàng đầu là chatbot biên và hỗ trợ khách hàng.

Độ trễ thấp và hiệu quả về chi phí của GPT-4o Mini khiến nó trở nên lý tưởng để phát triển các chatbot hỗ trợ khách hàng theo thời gian thực, đặc biệt là ở phía biên, ví dụ như điện thoại thông minh. Khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo ngôn ngữ mạnh mẽ của nó có thể cung cấp phản hồi nhanh chóng, chính xác cho các truy vấn của khách hàng trên nhiều ngôn ngữ.

Lạc đà không bướu 3.1 405B: Được tích hợp vào các sản phẩm của Meta, Llama 3.1 405B phù hợp với các tác vụ lập luận nâng cao, mã hóa và đa ngôn ngữ. Số lượng tham số lớn và cửa sổ ngữ cảnh của nó khiến nó mạnh mẽ nhưng tốn nhiều tài nguyên. Trường hợp sử dụng hàng đầu là tạo dữ liệu tổng hợp.

Llama 3.1 405B nổi trội trong việc tạo dữ liệu tổng hợp chất lượng cao, đặc biệt có giá trị để đào tạo và tinh chỉnh các mô hình AI khác. Khả năng này đặc biệt hữu ích trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính và bán lẻ, nơi quyền truy cập vào dữ liệu thực tế có thể bị hạn chế do các yêu cầu về quyền riêng tư và tuân thủ. Kích thước lớn và quá trình đào tạo mở rộng của mô hình cho phép nó nhận ra các mẫu phức tạp và tạo ra các tập dữ liệu đa dạng, thực tế trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư.

Mistral Lớn2: Lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu khả năng tạo mã mạnh mẽ và khả năng suy luận toán học. Và hỗ trợ cho hàng chục ngôn ngữ và thiết kế suy luận một nút làm cho nó phù hợp cho mục đích nghiên cứu và phi thương mại, với tiềm năng cho các ứng dụng thương mại thông qua giấy phép trả phí. Trường hợp sử dụng hàng đầu là tạo mã nâng cao và gỡ lỗi.

Tăng tốc phát triển ứng dụng như tạo mẫu nhanh, ví dụ tạo bộ khung mã, Di chuyển và Tái cấu trúc mã, ví dụ Trợ giúp dịch mã giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau. Trợ giúp gỡ lỗi: Cung cấp hỗ trợ gỡ lỗi tương tác, giúp các nhà phát triển hiểu và giải quyết các vấn đề hiệu quả hơn.

Phần kết luận 

Mỗi mô hình đều có điểm mạnh riêng:

• Mistral Lớn 2: Nổi trội trong việc tạo mã và suy luận toán học, tập trung vào hiệu quả và năng suất cao.
• Lạc đà không bướu 3.1 405B: Cung cấp khả năng lập luận và mã hóa mạnh mẽ với hỗ trợ ngôn ngữ mở rộng, lý tưởng cho các tác vụ phức tạp.
• GPT-4o Mini: Cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí và có thể tùy chỉnh phù hợp với các doanh nghiệp có nhu cầu cụ thể.

Một cái nhìn thoáng qua về phương Đông 

Trong khi trận chiến LLM of Titans này leo thang, những con rồng và con hổ LLM từ phương Đông chắc chắn sẽ không ngủ. Những người như Bytedance, Trí tuệ nhân tạo Zhipu, Bạch Xuân, Và Mặt Trăng tất cả đều đang làm việc suốt ngày đêm để thúc đẩy việc phát hành các mô hình của họ. Baichuan vừa thông báo đóng cửa tăng hạng A của $700M để đẩy nhanh quá trình phát triển mô hình của mình. Một công ty mô hình Trung Quốc rất bí ẩn và lén lút, Tìm kiếm sâu, đã phát hành Chế độ DeepSeek-V2l, một mô hình nguồn mở 236B MoE, vào tháng 5 cung cấp một hiệu suất cạnh tranh so với GTP-4o turbo khi nói đến toán học và tạo mã.   

Vì vậy, dự đoán của tôi là sẽ có một mô hình hiệu suất ngang bằng, so sánh với Llama 3.1 405B, được phát hành bởi một công ty LLM của Trung Quốc trong ba tháng tới. Và nếu tên của cuộc đua là sự chú ý của các nhà phát triển và các ứng dụng chạy trên các mô hình này, xét đến việc Trung Quốc có số lượng nhà phát triển phần mềm lớn nhất thế giới - gần 7 triệu người, thì cuộc cạnh tranh này sẽ phát triển như thế nào trong bối cảnh hệ sinh thái AI toàn cầu đang chia rẽ vẫn chưa được biết. 

Cuộc chiến ba chiều được cập nhật: GPT4o Vision so với Llama 3.2 Vision so với Mistral Large 2 (tháng 10 năm 2024)

Tiếp nối loạt bài so sánh này, chúng ta sẽ xem xét lại vào quý 4 năm 2024 các phiên bản mới nhất của ba mô hình mạnh mẽ này, mỗi mô hình đều thúc đẩy ranh giới của các ứng dụng AI: Tầm nhìn GPT4o của OpenAI, Tầm nhìn Llama 3.2 của Meta, Và Mistral Lớn 2. Các mô hình này được thiết kế để cách mạng hóa cách các ngành công nghiệp xử lý văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và thậm chí là tạo mã, trong đó mỗi mô hình đều nổi trội trong lĩnh vực riêng của mình.

Khi không gian AI ngày càng trở nên cạnh tranh, cuộc tranh luận giữa các công cụ đa phương thức và các công cụ chuyên dụng trở nên nổi bật hơn bao giờ hết. Các doanh nghiệp nên tập trung vào một mô hình đa năng như GPT-4o, có khả năng xử lý nhiều loại đầu vào, hay một mô hình chuyên dụng như Llama 3.2, được thiết kế để có độ chính xác trong các tác vụ cụ thể? Và Mistral Large 2, một mô hình có khả năng tạo mã mạnh mẽ, phù hợp với phương trình như thế nào? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá những điểm mạnh riêng biệt, các trường hợp sử dụng và ứng dụng thực tế của từng mô hình để giúp bạn quyết định mô hình nào phù hợp nhất với nhu cầu của mình.

Tầm nhìn GPT4o

Tầm nhìn GPT4o là mô hình đa phương thức mới nhất của OpenAI, được thiết kế để vượt trội trong các nhiệm vụ liên quan đến lý luận phức tạp, nhiều bước. Mô hình này có thể xử lý không chỉ văn bản và hình ảnh mà còn cả đầu vào âm thanh và video, khiến nó trở thành mô hình AI linh hoạt nhất hiện nay. Với cửa sổ ngữ cảnh lớn gồm 128.000 mã thông báo và khả năng đầu ra lên tới 16.384 mã thông báo, GPT4o Vision có thể xử lý các cuộc hội thoại dài, phân tích dữ liệu chi tiết và các nhiệm vụ lý luận chuyên sâu.

Đối với các doanh nghiệp cần một giải pháp tất cả trong một có khả năng quản lý các loại đầu vào khác nhau trên nhiều tác vụ, GPT4o Vision là lựa chọn rõ ràng. Tuy nhiên, tính linh hoạt này có giá cao, với cấu trúc giá có thể nhanh chóng tăng lên đối với các triển khai quy mô lớn. Mặc dù vậy, thế mạnh của GPT4o Vision trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, điều hướng xe tự hành và sáng tạo nội dung khiến nó trở thành khoản đầu tư xứng đáng cho các công ty đang thúc đẩy giới hạn của công nghệ AI.

Các trường hợp sử dụng:

1. Chẩn đoán và hình ảnh y tế: GPT-4o Vision phân tích dữ liệu y tế phức tạp bằng cách tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh. Ví dụ, trong bệnh viện, nó có thể xử lý hình ảnh y tế cùng với ghi chú của bệnh nhân để hỗ trợ chẩn đoán, đẩy nhanh quá trình xác định các bất thường trong chụp MRI hoặc CT. Khả năng đa phương thức của nó cho phép giải thích hồ sơ bệnh nhân toàn diện, cải thiện độ chính xác của chẩn đoán.

2. Điều hướng xe tự động: Trong xe tự lái, GPT-4o Vision có thể xử lý nguồn cấp dữ liệu video, dữ liệu cảm biến và thậm chí cả đầu vào âm thanh để giúp đưa ra quyết định theo thời gian thực về điều hướng và an toàn. Bằng cách tích hợp video từ camera trên xe với dữ liệu cảm biến, nó đảm bảo rằng xe có thể phát hiện chướng ngại vật, điều kiện đường xá và các biến số khác khi đang trên đường.

3. Tạo nội dung:GPT-4o Vision cũng là một công cụ mạnh mẽ cho các ngành công nghiệp như truyền thông, nơi nó có thể tạo phụ đề cho video, viết kịch bản dựa trên dữ liệu trực quan và tạo nội dung tương tác kết hợp hình ảnh, văn bản và thậm chí cả âm thanh—hoàn hảo cho các ứng dụng như đưa tin và tiếp thị kỹ thuật số.

Tầm nhìn của Llama 3.2

Tầm nhìn của Llama 3.2, mô hình mới nhất của Meta, được thiết kế để trở thành một công cụ chuyên dụng, hiệu quả cao để xử lý đầu vào văn bản và hình ảnh. Trong khi điểm mạnh của GPT4o Vision nằm ở tính linh hoạt đa phương thức, Llama 3.2 Vision tập trung hơn, vượt trội trong các tác vụ đòi hỏi độ chính xác và hiệu quả trong xử lý dữ liệu trực quan. Với 90 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh gồm 128.000 mã thông báo, mô hình này được thiết kế riêng cho các ngành như tài chính, hậu cần và công nghệ pháp lý, nơi phân tích tài liệu và xử lý hình ảnh là rất quan trọng.

Đặc biệt, Tầm nhìn của Llama 3.2 lý tưởng cho các doanh nghiệp xử lý khối lượng lớn dữ liệu trực quan và văn bản, chẳng hạn như báo cáo tài chính, tài liệu pháp lý và biểu đồ hậu cần. Khả năng diễn giải hình ảnh tĩnh và tài liệu có cấu trúc với chi phí thấp hơn GPT4o khiến đây trở thành lựa chọn tiết kiệm hơn cho các doanh nghiệp không yêu cầu khả năng đa phương thức của đối tác OpenAI.

Các trường hợp sử dụng:

1. Phân tích báo cáo tài chính: Llama 3.2 Vision hoàn toàn phù hợp với các ngành như tài chính, nơi cần xử lý một lượng lớn dữ liệu tĩnh, biểu đồ và đồ thị. Một nhà phân tích tài chính có thể sử dụng Llama 3.2 để tự động diễn giải các báo cáo tài chính hàng quý, đọc qua bảng cân đối kế toán và hình dung các xu hướng chính như tăng trưởng doanh thu và phân bổ chi phí. Độ chính xác trong phân tích biểu đồ cho phép tạo ra thông tin chi tiết nhanh hơn và chính xác hơn so với việc xem xét thủ công.

2. Giải thích văn bản pháp lý: Đối với các công ty luật, Llama 3.2 Vision có thể phân tích hợp đồng và văn bản pháp lý, đánh dấu các điều khoản quan trọng, rủi ro tuân thủ hoặc các lĩnh vực cần chú ý thêm. Khả năng hiểu cấu trúc của các văn bản pháp lý và phân tích dữ liệu trực quan đi kèm, chẳng hạn như biểu đồ hoặc bảng trong báo cáo, giúp tăng năng suất cho các công ty luật xử lý khối lượng lớn hợp đồng và hồ sơ vụ án.

3. Quản lý chuỗi cung ứng và hậu cần: Trong các ngành công nghiệp như hậu cần, nơi hiệu quả là chìa khóa, Llama 3.2 Vision có thể xử lý báo cáo kho, biểu đồ hàng tồn kho và hồ sơ lô hàng để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực. Việc diễn giải dữ liệu trực quan cho phép các nhà quản lý hậu cần tối ưu hóa các tuyến đường, giảm thiểu chi phí và đảm bảo chuỗi cung ứng hoạt động trơn tru bằng cách phát hiện các điểm nghẽn trong dữ liệu.

Mistral Lớn 2

Mistral Lớn 2 có thể không được công nhận rộng rãi như GPT4o hoặc Llama 3.2, nhưng nó đã nhanh chóng tạo dựng được tên tuổi trong cộng đồng AI, đặc biệt là đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Mô hình này chuyên về tạo mã và suy luận toán học, khiến nó đặc biệt hữu ích cho các ngành công nghiệp dựa vào lập trình và các tác vụ tính toán phức tạp. Với khả năng hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ lập trình và khả năng hoạt động hiệu quả trên một nút duy nhất, Mistral Large 2 là giải pháp tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển cần một mô hình AI vượt trội trong việc tạo mã, gỡ lỗi và các ứng dụng ngữ cảnh dài khác.

Tính khả dụng miễn phí cho mục đích nghiên cứu và phi thương mại cũng khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các dự án học thuật và quy mô nhỏ hơn. Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp muốn triển khai nó cho mục đích thương mại, cần phải có giấy phép trả phí.

Các trường hợp sử dụng:

1. Tạo mẫu nhanh và tạo bộ khung mã: Mistral Large 2 có hiệu suất cao trong việc tạo mã từ đầu, khiến nó trở thành công cụ hoàn hảo cho các nhà phát triển làm việc trên nguyên mẫu nhanh. Cho dù một công ty khởi nghiệp đang phát triển một ứng dụng mới hay một công ty công nghệ đang thử nghiệm các phương pháp tiếp cận phần mềm khác nhau, Mistral có thể nhanh chóng tạo ra các bộ khung mã có thể được đưa vào các ứng dụng chức năng.

2. Tái cấu trúc và di chuyển mã: Đối với các doanh nghiệp đang chuyển đổi từ ngôn ngữ lập trình này sang ngôn ngữ lập trình khác, Mistral Large 2 cung cấp hỗ trợ có giá trị bằng cách tự động tái cấu trúc mã hoặc dịch mã giữa các ngôn ngữ. Ví dụ, nếu một công ty đang di chuyển các hệ thống cũ được viết bằng C++ sang một ngôn ngữ hiện đại hơn như Python, Mistral có thể hỗ trợ đảm bảo quá trình di chuyển diễn ra suôn sẻ mà không gây ra lỗi.

3. Hỗ trợ gỡ lỗi: Các nhà phát triển cũng có thể sử dụng Mistral Large 2 để gỡ lỗi các cơ sở mã phức tạp. Mô hình có thể phân tích mã, xác định các lỗi hoặc sự cố tiềm ẩn và thậm chí đề xuất các bản sửa lỗi. Điều này giúp các nhà phát triển tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa một phần quy trình khắc phục sự cố, dẫn đến các chu kỳ phát triển nhanh hơn.

Bảng so sánh: Các tính năng chính của GPT4o Vision so với Llama 3.2 Vision so với Mistral Large 2

Các trường hợp sử dụng thực tế: Mô hình nào phù hợp với nhu cầu của bạn?

• Tầm nhìn GPT4o: Lý tưởng cho các doanh nghiệp cần xử lý nhiều định dạng dữ liệu khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) cùng lúc. Đối với các tác vụ phức tạp, có rủi ro cao—như hình ảnh y tế, lái xe tự động hoặc xử lý video thời gian thực—GPT-4o Vision cung cấp tính linh hoạt và hiệu suất vô song.
• Tầm nhìn của Llama 3.2: Một lựa chọn tiết kiệm cho các doanh nghiệp tập trung vào phân tích hình ảnh và văn bản tĩnh. Nếu công ty của bạn xử lý việc giải thích tài liệu, báo cáo tài chính hoặc phân tích biểu đồ, độ chính xác và hiệu quả về chi phí của Llama 3.2 Vision sẽ là lựa chọn hoàn hảo.
• Mistral Lớn 2: Phù hợp nhất cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang tìm kiếm khả năng tạo mã và suy luận toán học mạnh mẽ. Hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ lập trình và giấy phép nghiên cứu miễn phí khiến nó trở thành công cụ tuyệt vời cho các tổ chức học thuật, công ty khởi nghiệp và nhà phát triển làm việc trên các dự án phần mềm.

Kết luận: Lựa chọn mô hình phù hợp cho doanh nghiệp của bạn

Trong trận chiến của Tầm nhìn GPT4o, Tầm nhìn của Llama 3.2, Và Mistral Lớn 2, không có người chiến thắng rõ ràng—chỉ có mô hình tốt nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Nếu bạn cần một giải pháp đa năng, toàn diện, Tầm nhìn GPT4o là con dao quân đội Thụy Sĩ của AI, có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau. Dành cho các doanh nghiệp tập trung vào phân tích tài liệu và hình ảnh với chi phí thấp hơn, Tầm nhìn của Llama 3.2 là một ứng cử viên mạnh mẽ. Cuối cùng, Mistral Lớn 2 nổi bật trong việc tạo mã và lập luận toán học, khiến nó trở thành mô hình được các nhà phát triển và nhà nghiên cứu lựa chọn.

Khi chúng ta nhìn về phía trước, sự cạnh tranh giữa các mô hình này—và những người mới tham gia từ bối cảnh AI của Trung Quốc—sẽ chỉ ngày càng tăng. Với các công ty như Bytedance và Zhipu AI đang thúc đẩy sự phát triển, chúng ta có thể mong đợi nhiều mô hình chuyên biệt hơn nữa sẽ xuất hiện. Câu hỏi đặt ra là, ai sẽ cuối cùng thu hút sự chú ý của thị trường trong không gian đang phát triển nhanh chóng này?

Nếu bạn thích nội dung này, chúng tôi sẽ rất cảm kích nếu bạn đăng ký nhận bản tin của chúng tôi.