Cuộc chạy đua AI đang ngày càng trở nên nóng hơn.

Google đã tung ra Flash 2.0, một mô hình AI hứa hẹn hiệu suất nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn. OpenAI và DeepSeek có thể đã thống trị cuộc trò chuyện cho đến bây giờ—nhưng liệu Google cuối cùng đã giải mã được chưa?

Không giống như các mô hình trước, Flash 2.0 không chỉ trả lời các truy vấn mà còn lý luận, ngữ cảnh hóa và đưa ra các phản hồi có ý nghĩa hơn. Và với hệ sinh thái dữ liệu rộng lớn của Google, họ đã tích hợp nó vào toàn bộ bộ ứng dụng của mình.

Vậy, bạn có nên chuyển đổi không? Hay đây chỉ là một bản nâng cấp AI được thổi phồng quá mức? Hãy cùng tìm hiểu và tách biệt thực tế với tin đồn.

Bạn sẽ học được:

• Mô hình Flash 2.0 của Google là gì?
• Nó so sánh thế nào với OpenAI và DeepSeek?
• Mô hình AI nào là tốt nhất cho bạn?

Nếu bạn là người đam mê AI hoặc chỉ muốn đi đầu trong công nghệ, thì bài phân tích này là dành cho bạn.

Hãy cùng tìm hiểu và xem thử Google vừa đánh bại đối thủ cạnh tranh!

Bối cảnh: Sự phát triển từ Google Flash 1.0 đến Google Flash 2.0

Trước khi chúng ta đi sâu vào So sánh trợ lý hỗ trợ AI, Trước tiên, chúng ta hãy cùng nhau xem qua một chút về quá khứ của các mô hình Flash, được chứ?

Flash 1.0 là gì?

Flash 1.0 là câu trả lời của Google cho nhu cầu ngày càng tăng về các mô hình AI nhanh hơn và hiệu quả hơn. 

Mặc dù không có mục đích hạ bệ GPT-4 ngay lập tức, nhưng nó đã giới thiệu một số lợi thế quan trọng có thể thực hiện được điều đó.

Nó được thiết kế để chạy trên Cơ sở hạ tầng TPU của Google; Flash 1.0 được tối ưu hóa để phản hồi nhanh và giảm chi phí tính toán.

Nó hoạt động tốt ở nhiều tác vụ khác nhau mà không cần phải tinh chỉnh quá nhiều, thật tuyệt phải không? 

Tuy nhiên, nó cũng có điểm yếu; Flash 1.0 gặp khó khăn với nội dung sau:

• Lý luận sắc thái
• Hiểu ngữ cảnh dài hơn
• Khả năng đa phương thức so với GPT-4.

Và đó là lúc Flash 2.0 xuất hiện.

Tại sao Google phát triển Google Gemini 2.0?

Mỗi mô hình AI là bước đệm để tiến tới điều gì đó tốt đẹp hơn. 

Flash 1.0 chứng minh rằng Google có thể xây dựng một LLM cạnh tranh, nhưng vẫn chưa đủ để thống trị lĩnh vực AI. 

Và đó là lúc Flash 2.0 đã ra đời. 

Nó được thiết kế để giải quyết những thiếu sót chính sau đây:

1. Lý luận và xử lý ngữ cảnh tốt hơn:

Bạn đặt một câu hỏi sâu sắc, nhiều bước. Flash 2.0 không chỉ phản hồi mà còn suy nghĩ. 

• Nó phá vỡ logic
• Thực hiện theo nhiều điều kiện
• Sau đó, đưa ra câu trả lời thực sự có ý nghĩa. 

→ Không còn “ảo giác” hay những câu trả lời nửa vời nữa.

2. Khả năng AI đa phương thức được cải thiện: 

Bạn thả một hình ảnh vào bên cạnh một đoạn văn bản. Flash 2.0 sẽ hiểu được. 

• Nó kéo ngữ cảnh từ cả hai
• Kết nối các dấu chấm
• Sau đó, đưa ra cái nhìn sâu sắc kết hợp lý luận trực quan và lý luận văn bản một cách liền mạch.

3. Được tối ưu hóa cho việc triển khai trong thế giới thực:

Bạn có cần kết quả nhanh hơn không? Flash 2.0 được xây dựng để có tốc độ cao hơn. 

• Nó xử lý thông tin nhanh hơn
• Chạy hiệu quả hơn trên cơ sở hạ tầng được hỗ trợ bởi TPU của Google
• Giảm chi phí trong khi vẫn xử lý được các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Hãy cùng xem xét mốc thời gian Google triển khai mô hình AI của mình.

Dòng thời gian của những phát triển chính dẫn đến Google Flash 2.0

Dòng thời gian	Người mẫu	Trường hợp sử dụng tốt nhất	Nguồn
Ngày 14 tháng 5 năm 2024	Mô hình Flash Gemini 1.5	Được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu quả, có tính năng 1 triệu token cửa sổ ngữ cảnh.	docsbot.ai
Ngày 24 tháng 9 năm 2024	Song Tử-1.5-flash-002	Mang lại hiệu suất được cải thiện và sẽ được hỗ trợ đến ngày 24 tháng 9 năm 2025.	đám mây.google.com
Ngày 11 tháng 12 năm 2024	Mô hình Flash Gemini 2.0 thử nghiệm	Mục đích của nó là tăng cường khả năng đa phương thức và sử dụng công cụ gốc.	blog.google
Ngày 5 tháng 2 năm 2025	Google Gemini 2.0 Flash đã có sẵn rộng rãi	Các trường hợp sử dụng Flash 2.0 là cung cấp cho nhà phát triển:Giới hạn tốc độ cao hơnHiệu suất mạnh hơnGiá cả được đơn giản hóa.	nhà phát triển.googleblog.com

Với những nâng cấp này, Flash 2.0 được định vị là một đối thủ đáng gờm. 

Nhưng nó hoạt động tốt như thế nào so với OpenAI và DeepSeek? Chúng ta hãy cùng tìm hiểu.

Mô hình Flash 2.0 của Google là gì? 

Flash 2.0—còn được gọi là Gemini 2.0—là Bước tiến mới nhất của Google trong AI, cho phép các tác nhân AI đa phương thức thế hệ tiếp theo không chỉ phản hồi mà còn có thể chủ động:

• Nhìn thấy
• Nghe
• Nghĩ
• Kế hoạch
• Hành động theo thời gian thực.

Chúng ta đang ở thời điểm mà AI không chỉ tạo ra văn bản mà còn bắt đầu hiểu thế giới giống như con người. 

Và tương lai đó không còn xa nữa, các bạn của tôi ạ. Nó đã ở đây rồi.

Với AI thế hệ tiếp theo này, bạn không chỉ có một chatbot mà còn có một hệ thống có thể:

• Suy nghĩ giống như chúng ta: 

Nó xử lý thông tin theo thời gian thực, hiểu bối cảnh và chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành các bước hợp lý.

• Hãy nhớ những điều quan trọng: 

Tính năng này vẫn giữ nguyên ngữ cảnh trong những cuộc trò chuyện dài, do đó bạn không cần phải nhắc lại nội dung.

• Hành động thay mặt bạn: 

Nó tìm kiếm trên web, sử dụng các công cụ bên ngoài và thậm chí tự động hóa các tác vụ, giúp cuộc sống dễ dàng hơn mà không cần bạn phải động tay vào.

Khoảng cách giữa AI và trí thông minh giống con người là đóng nhanh.

Nghe có vẻ quá tốt để có thể là sự thật phải không? 

Nhưng đó là thực tế hiện nay. 

So sánh trợ lý hỗ trợ AI: 

Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các mô hình tự động hóa hỗ trợ AI này.

Hệ mét	Tìm kiếm sâu R1	OpenAI o1	Google Gemini 2.0
Kích thước mô hình	Sử dụng về 37 tỷ tham số cho mỗi phép tính.	Lớn hơn nhiều, xử lý 671 tỷ tham số cho mỗi phép tính.	Có một Cửa sổ ngữ cảnh dài 2M, được thiết kế để đạt hiệu quả.
Dữ liệu đào tạo	Được đào tạo trên sự kết hợp của nhiều tập dữ liệu, tập trung vào logic và toán học.	Bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, được tinh chỉnh cho phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau.	Sử dụng hệ sinh thái dữ liệu khổng lồ của Google, bao gồm các cập nhật theo thời gian thực.
Yêu cầu phần cứng	Chạy hiệu quả trên ít chip chuyên dụng hơn, làm cho nó dễ tiếp cận hơn.	Cần mạnh mẽ GPU, đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán đáng kể.	Được tối ưu hóa cho Cơ sở hạ tầng TPU của Google, cân bằng giữa công suất và chi phí.
Thời gian phản hồi	Nhanh, nhờ vào thiết kế hiệu quả.	Nhanhnhưng tốc độ phụ thuộc vào khối lượng công việc.	Rất nhanh, với các tối ưu hóa dựa trên TPU.
Hiệu suất nhiệm vụ cụ thể	Tốt nhất tại toán học và mã hóa, vượt trội hơn đối thủ ở một số lĩnh vực.	Mạnh mẽ trên nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong giải quyết vấn đề phức tạp.	Xuất sắc trong AI đa phương thức nhiệm vụ và xử lý dữ liệu thời gian thực.
Chi phí cho mỗi mã thông báo	$4 cho mỗi 1 triệu token, khiến đây trở thành một lựa chọn phải chăng.	$26.30 cho 1 triệu token, được định vị là mẫu xe cao cấp.	Của nó Miễn phí Đối với hầu hết mọi người Đối với nhu cầu sử dụng nhiều, bạn có thể trả tiền dựa trên loại nội dung (âm thanh là đắt nhất) và đối với dung lượng lưu trữ và tìm kiếm bổ sung, thì miễn phí đến một giới hạn nào đó, sau đó sẽ áp dụng phí sau ngày 24 tháng 2 năm 2025.
Khả dụng	Miễn phí và mã nguồn mở, khuyến khích sự hợp tác.	Độc quyền, có sẵn thông qua đăng ký.	Tích hợp vào nền tảng của Google.
Loại giấy phép	Giấy phép MIT, cho phép sử dụng và sửa đổi mở.	Độc quyền, có hạn chế sử dụng.	Được che phủ dưới Điều khoản dịch vụ của Google.

Tóm lại:

• DeepSeek R1: 

Ứng cử viên có chi phí hợp lý, dễ chi trả và phù hợp với tất cả mọi người.

• OpenAI o1:

Nhà vô địch hạng nặng có khả năng mạnh mẽ, nhưng giá thành khá cao.

• Google Gemini 2.0: 

Máy nghe nhạc đa năng này tích hợp dễ dàng vào cuộc sống số của bạn.

Cuối cùng, mô hình AI tốt nhất là mô hình phù hợp với quy trình làm việc và ngân sách của bạn.

Suy cho cùng, trong thế giới AI, không có giải pháp nào phù hợp với tất cả!

Vậy, Flash 2.0 có thực sự đánh bại được đối thủ cạnh tranh không?

Hãy thử nghiệm nó – 

Khi Google ngừng hỗ trợ Flash 2.0, thế giới AI trở nên hỗn loạn. 

Nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn—thậm chí một số người còn khẳng định nó đã hoàn toàn đánh bại OpenAI và DeepSeek. 

Nhưng ngoài sự cường điệu đó, Flash 2.0 thực sự hoạt động như thế nào? 

Để tìm hiểu, Kỹ năng nhảy AI đã thực hiện so sánh các trợ lý hỗ trợ AI. 

Họ đã chạy một cách tàn bạo Bài kiểm tra 10 vòng trên các mô hình này, đẩy chúng đến giới hạn tuyệt đối. 

Kết quả thế nào? 

Chúng ta hãy cùng phân tích nhé.

Kỹ năng nhảy AI không chỉ đưa ra những câu hỏi ngẫu nhiên cho các mô hình này mà còn đặt ra 10 thử thách khác nhau để xem mỗi AI có thể lý luận, giải quyết vấn đề và tư duy sáng tạo tốt như thế nào.

Sau đây là một số thử nghiệm táo bạo nhất mà họ đã thực hiện:

• Logic và suy luận: 

Một nghịch lý khó hiểu: “Nếu câu phát biểu bên dưới là đúng thì câu phát biểu bên trên là sai.” 

Liệu AI có thể giải quyết được câu đố hóc búa này mà không bị vấp ngã không?

• Giải quyết vấn đề một cách sáng tạo: 

Làm sao bạn có thể đo được một tòa nhà cao 75 feet chỉ bằng một sợi dây dài 50 feet và cơ thể của bạn? 

(Không, AI, bạn không thể tìm câu trả lời trên Google được.)

• Thử thách viết mã: 

Viết một ván cờ vua trong đó vua di chuyển như quân hậu. (Tại sao không nhỉ?)

• Kiểm tra theo lẽ thường: 

Tại sao một chai nước kín lại phát nổ trong tủ đông? Một số mô hình phức tạp hóa vấn đề này, trong khi một số khác lại giải quyết vấn đề ngay lập tức.

• Vật lý trong một vũ trụ song song:

 “Nếu các electron nặng hơn 1% và ít tích điện hơn 1% thì tốc độ âm thanh trong kim cương sẽ thay đổi như thế nào?” 

Vậy, Flash 2.0 có đánh bại được các phiên bản trước không?

Không hẳn vậy. 

Mỗi mô hình có điểm mạnh và điểm yếu.

• Một số người trả lời nhanh nhưng không chính xác, vội vã trả lời mà không suy nghĩ đầy đủ về vấn đề.
• Những người khác thì giỏi về logic nhưng lại gặp khó khăn trong tư duy sáng tạo.
• Và một số người chỉ lúng túng khi nắm bắt những sự thật đơn giản, bị vấp ngã bởi những câu hỏi thông thường.

Bài học rút ra là gì? 

Flash 2.0 là một công nghệ tuyệt vời, nhưng không hoàn hảo. 

Cuộc đua AI vẫn còn rất rộng mở và các mô hình như phiên bản mới nhất của OpenAI và DeepSeek đang giữ vững vị thế của mình trong một số lĩnh vực nhất định.

Flash 2.0 thật ấn tượng—nó nhanh, hiệu quả và có những bước tiến lớn trong khả năng suy luận. 

Nhưng nói rằng nó "hủy diệt" OpenAI và DeepSeek thì sao? Nghe có vẻ hơi quá.

Mỗi AI vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và chưa có mô hình nào có thể giải mã được suy nghĩ thực sự giống con người.

Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn không? 

Xem video đầy đủ của Skill Leap AI đây để xem các mô hình này hoạt động như thế nào!

Kiểm tra thực tế: Gemini 2.0 còn thiếu sót ở đâu

Google mới nhất Đội hình Gemini 2.0 bao gồm: 

• Đèn nháy
• Chuyên nghiệp thử nghiệm
• Đèn pin—có điểm chuẩn ấn tượng và cửa sổ ngữ cảnh lớn. 

Tuy nhiên, việc sử dụng thực tế lại cho thấy một câu chuyện khác. 

Kết quả thực tế không như mong đợi.

Các nhà phát triển nhận thấy rằng các mô hình này gặp khó khăn với:

• Suy luận (họ xử lý và diễn giải thông tin tốt như thế nào)
• Lý luận (khả năng suy nghĩ thấu đáo các nhiệm vụ phức tạp)
• Ứng dụng thực tế (họ thực hiện như thế nào bên ngoài các bài kiểm tra được kiểm soát)

Sức mạnh thực sự của Google có thể không nằm ở các mô hình AI mà ở Giao diện người dùng (UI) được hỗ trợ bởi AI.

NotebookLM là một ví dụ tuyệt vời - một công cụ AI giúp cải thiện cách mọi người tương tác với thông tin. 

Nhưng khi nói đến các mô hình AI nền tảng như Gemini, Google vẫn tụt hậu so với OpenAI, DeepSeek và Anthropic.

Vậy, Google có đang tụt hậu không?

Ngay bây giờ thì có. 

Trong khi Google nổi trội trong việc thiết kế giao diện trực quan hỗ trợ AI, các mô hình AI cốt lõi của nó vẫn còn một chặng đường dài phía trước.

Nếu Google muốn duy trì khả năng cạnh tranh, họ cần phải:

• Làm rõ dòng sản phẩm của nó
• Cải thiện mô hình thực tế hiệu suất
• Giao hàng trên AI hứa hẹn không chỉ là những chuẩn mực hào nhoáng

Nếu không, cuộc cạnh tranh sẽ tiếp tục tiến lên.

Internet nói gì về Mô hình Google Flash 2.0?

Hiện tại, tâm lý chung khá lẫn lộn:

• Pro-Google: Người hâm mộ yêu thích tính hiệu quả về mặt chi phí và khả năng tích hợp liền mạch vào các sản phẩm của Google.
• Những người hoài nghi: Nhiều người cho rằng mặc dù Gemini 2.0 là một bước tiến nhưng vẫn chưa thể so sánh với khả năng của OpenAI trong các ứng dụng thực tế.

Bài học rút ra là gì?

Google không nằm ngoài cuộc đua—nhưng nó đã một chặng đường dài để đi trước khi nó thực sự có thể cạnh tranh ở cấp độ cao nhất.

Phần kết luận

Flash 2.0 chắc chắn là một bước tiến trong quá trình tiến hóa của AI, với:

• Khả năng đa phương thức được nâng cao
• Lý luận thời gian thực
• Tích hợp sâu vào hệ sinh thái của Google. 

Khả năng “nhìn, nghe, suy nghĩ và hành động” của nó khiến nó trở nên khác biệt, khiến nó trở thành một ứng cử viên mạnh mẽ trong cuộc đua AI. 

Tuy nhiên, hiệu suất thực tế của nó vẫn còn gây nhiều nghi vấn. 

Mặc dù những tiến bộ của Google trong giao diện AI rất hứa hẹn, nhưng phản hồi ban đầu cho thấy rằng Flash 2.0 có thể không thực hiện được đầy đủ những tuyên bố đầy tham vọng của mình—ít nhất là cho đến thời điểm hiện tại.

So sánh thế nào?

• Google Flash 2.0 dễ tiếp cận hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đặc biệt là trong hệ sinh thái của Google.
• MởAI vẫn dẫn đầu về tính linh hoạt và chiều sâu.
• Tìm kiếm sâu nổi bật như một giải pháp thay thế nguồn mở mạnh mẽ.

Vậy, bạn có nên chuyển đổi không?

Nếu bạn phụ thuộc nhiều vào hệ sinh thái của Google, Flash 2.0 có thể là lựa chọn phù hợp. 

Nhưng nếu bạn cần một AI có khả năng lý luận mạnh mẽ hơn, sáng tạo hơn và có thành tích đã được chứng minh thì OpenAI vẫn là lựa chọn tốt hơn.

Các Cuộc đua AI vẫn chưa kết thúc—Google Gemini 2.0 chỉ là một bước tiến nữa trong cuộc thi.

Vậy, Flash 2.0 có phải là tương lai không? 

Tùy bạn quyết định.