O3 và O4-mini của OpenAI: Cách mạng hóa lý luận đa phương thức

O3 và o4-mini của OpenAI không chỉ là những mô hình tiếp theo mà còn đánh dấu bước tiến lớn trong lý luận đa phương thức.

Các mô hình mới này được xây dựng để suy luận đa phương thức, nghĩa là chúng có thể hiểu và xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau (như văn bản, hình ảnh, v.v.) để giải quyết các vấn đề phức tạp.

O3 của OpenAI có thể thực hiện tới 600 lệnh gọi công cụ liên tiếp khi giải quyết một thử thách khó, cho thấy khả năng suy luận trong AI đã tiến xa đến mức nào.

Điều khiến o3 và o4-mini ấn tượng hơn nữa chính là hiệu suất của chúng. 

Chúng không chỉ hoạt động tốt hơn mà còn nhanh hơn và với chi phí thấp hơn. 

Kể từ GPT-4, OpenAI đã giảm giá cho mỗi mã thông báo xuống 95%, giúp AI mạnh mẽ dễ tiếp cận hơn khi sử dụng trong thế giới thực.

Trong blog này, bạn sẽ khám phá:

• Điều gì làm cho o3 và o4-mini mạnh mẽ và hiệu quả
• Cách các mô hình này xử lý các tác vụ phức tạp bằng cách sử dụng lệnh gọi công cụ
• Và cách bạn có thể xây dựng các ứng dụng lý luận đa phương thức nhận biết ngữ cảnh bằng cách sử dụng AI tạo sinh trên AWS
  

Nếu bạn đang muốn tìm hiểu những điều mới mẻ, những điều khả thi và cách tận dụng những công cụ này để tạo ra tác động thực tế, thì blog này là dành cho bạn.

Lý luận đa phương thức là gì?

Lý luận đa phương thức là khả năng của hệ thống AI trong việc hiểu và xử lý nhiều loại dữ liệu, như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, cùng một lúc, để có thể đưa ra quyết định thông minh hơn và chính xác hơn.

Chúng ta hãy cùng hiểu rõ hơn qua một ví dụ. 

Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng hiểu một câu chuyện - nhưng thay vì chỉ đọc nó, bạn còn thấy hình ảnh, nghe giọng nói và thậm chí có thể xem một đoạn video ngắn. 

Tất cả những loại thông tin khác nhau này giúp bạn hiểu câu chuyện rõ hơn, phải không?

Đó chính xác là những gì lý luận đa phương thức là tất cả về.

Đó là khi AI không chỉ xem xét một loại dữ liệu (như chỉ văn bản) mà còn học cách hiểu và kết nối nhiều loại dữ liệu khác nhau, như văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc thậm chí là video, cùng một lúc.

Tại sao điều này lại quan trọng? 

Bởi vì trong thế giới thực, chúng ta không giao tiếp chỉ bằng một định dạng. 

• Chúng tôi nói chuyện
• Chúng tôi viết
• Chúng ta chia sẻ ảnh, video, ghi chú bằng giọng nói và để AI thực sự có thể giúp chúng ta, nó cần phải hiểu được tất cả những điều đó cùng nhau.

Với khả năng suy luận đa phương thức, AI có thể làm những việc như:

• Nhìn vào một hình ảnh và mô tả những gì đang xảy ra trong đó
• Đọc một tài liệu và phân tích biểu đồ hiển thị bên trong nó
• Xem video và trả lời các câu hỏi về video đó
  

Đây là một bước tiến lớn trong việc giúp AI hữu ích hơn, giống con người hơn và có khả năng xử lý các tác vụ trong thế giới thực tốt hơn.

O3 của OpenAI và vai trò của nó trong lý luận đa phương thức

Bạn có thể đã nghe nói về o3 và o4-mini của OpenAI được gọi là “mô hình suy luận”. 

Điều đó có nghĩa là gì? 

Hãy nghĩ về nó như thế này:

Những mô hình này không thể đưa ra câu trả lời ngay lập tức. 

Họ suy nghĩ giống như cách con người thường làm khi giải quyết một bài toán khó. 

• Họ dừng lại
• Cân nhắc các lựa chọn
• Sau đó hãy trả lời một cách chu đáo và chính xác hơn.

Điểm mạnh của họ:

• Giải quyết các vấn đề nhiều bước hoặc nhiều lớp
• Trả lời các câu hỏi nghiên cứu chuyên sâu hoặc chuyên sâu
• Đưa ra những ý tưởng mới mẻ, sáng tạo

Có gì thay đổi?

OpenAI đang dần loại bỏ các mô hình cũ hơn như o1 và o1 pro (nếu bạn đang sử dụng gói Pro $200/tháng). 

Chúng đang được thay thế bằng o3, hiện là một trong những mô hình thông minh nhất mà OpenAI đã phát hành. 

Nó mang lại những kỹ năng lý luận nâng cao hơn và có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp tốt hơn.

Về hiệu suất:

• o3 thông minh hơn và có khả năng hơn o1 và o3-mini.
• Nhưng khi nói đến điểm chuẩn mã hóa, o4-mini lại giành chiến thắng với số điểm 2719, lọt vào top 200 lập trình viên hàng đầu thế giới.
• Trong lý luận đa phương thức (khi nó diễn giải văn bản, hình ảnh, v.v.), o3 đạt 82%, chỉ cao hơn một chút so với o4-mini với 81%. 

Giá o3 và o4-mini của Openai:

Vì vậy, tùy thuộc vào nhiệm vụ của bạn, cái nào cũng có thể tốt hơn.

Ví dụ thực tế: o3 đang hoạt động

Giả sử bạn đang trò chuyện với o3 và bạn đã bật tính năng bộ nhớ (bạn có thể bật tính năng này trong phần cài đặt). Bây giờ, nó sẽ ghi nhớ các cuộc trò chuyện trước đây của bạn.

Đây là những gì Kỹ năng nhảy AI đã thử nghiệm: 

Họ hỏi o3: “Dựa trên những gì bạn biết về tôi, bạn có thể chia sẻ điều gì đó trong tin tức hôm nay mà tôi thấy thú vị không?”

Và o3 thực sự đã làm được điều đó. 

Nó:

• Sử dụng bộ nhớ để nhớ lại các cuộc trò chuyện trước đây
• Đã tìm kiếm tin tức hiện tại
• Áp dụng lý luận để tìm ra những gì người dùng có thể thích
  

Sau đó giải thích lý do của mình:
“Tôi chọn chủ đề này vì hầu hết các cuộc trò chuyện trước đây của chúng ta đều nói về AI và sáng tạo nội dung, lĩnh vực mà bạn quan tâm.”

Và đoán xem? AI của Skill Leap đã được xác nhận — ChatGPT hiểu chúng khá rõ.

Gặp gỡ o4-mini: Nhẹ nhưng mạnh mẽ

Hãy cùng nói về o4-mini—mô hình lý luận mới nhất của OpenAI, nhỏ nhưng mạnh mẽ.

Nếu o3 là người suy nghĩ sâu sắc thì o4-mini là người chạy nhanh. 

Nó được thiết kế để cung cấp cho bạn những câu trả lời nhanh chóng, thông minh mà không bỏ qua phần lý luận. 

Hãy nghĩ về nó như một mô hình mà bạn cần khi muốn nhận được câu trả lời nhanh chóng và chính xác.

Sức mạnh bổ sung đi kèm với o4-mini

Giống như o3, o4-mini có quyền truy cập vào tất cả các công cụ thú vị:

• Nó có thể tìm kiếm trên web khi cần thiết
• Nó sử dụng bộ nhớ để nhớ lại các cuộc trò chuyện trước đó của bạn và cá nhân hóa các phản hồi của nó
• Bạn có thể tải lên tài liệu hoặc hình ảnh và nó sẽ phân tích chúng
• Cần một hình ảnh? Nó có thể tạo ra một hình ảnh
• Tuyệt vời về tư duy trực quan, toán học và mã hóa

Ví dụ thực tế: Nó thực sự thông minh đến mức nào?

Bài kiểm tra 1: Câu hỏi dự đoán
Kỹ năng nhảy AI đã hỏi o4-mini:

“Dự đoán mức thuế quan giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc vào tháng 6 năm 2025. Trả lời rõ ràng trong 2–3 câu.”

Thay vì đưa ra những phỏng đoán ngẫu nhiên, o4-mini vẫn giữ nguyên quan điểm, cho rằng nếu không có bất kỳ thỏa thuận mới nào, mức thuế quan có thể sẽ vẫn ở mức 145% hiện tại.

→ Một động thái thông minh—không đi quá giới hạn hoặc đưa ra tuyên bố sai sự thật.

Bài kiểm tra 2: Một câu đố toán học khó

Câu hỏi: Một con ngựa có giá $50, một con gà có giá $20 và một con dê có giá $40. Bạn đã mua 4 con vật với giá $140. Bạn đã mua những gì?

→ o4-mini không chỉ giải quyết được vấn đề mà còn đưa ra hai câu trả lời khả thi, cho thấy sức mạnh suy luận của nó theo thời gian thực.

Khi nào bạn nên sử dụng o4-mini thay vì o3?

Đây là lúc o4-mini tỏa sáng:

• Tốc độ rất quan trọng – Nó phản hồi nhanh hơn o3.
• Bạn đang di chuyển – Nhẹ và hoàn hảo cho việc triển khai ở biên.
• Bạn cần có tư duy logic nhanh hoặc khả năng phân tích hình ảnh – Giống như giải câu đố hoặc phân tích hình ảnh.
• Bạn đang viết mã – Nó cực kỳ hiệu quả trong việc tạo mã và giải quyết vấn đề.

Nói tóm lại, o4-mini = nhanh + thông minh + nhẹ

Hiện tại, đây là mô hình tốt nhất cho việc mã hóa, tác vụ trực quan và các trường hợp sử dụng dựa trên biên.

→ Nếu bạn muốn tốc độ và khả năng suy luận vững chắc, o4-mini chính là lựa chọn dành cho bạn.

Trí tuệ nhân tạo trên AWS: Xây dựng ứng dụng lý luận đa phương thức nhận biết ngữ cảnh

Bây giờ chúng ta đã có các mô hình mạnh mẽ như o3 và o4-mini của OpenAI, câu hỏi tiếp theo là: làm thế nào để sử dụng chúng để xây dựng các ứng dụng thông minh?

Đây chính là lúc AWS (Amazon Web Services) phát huy tác dụng.

AWS giúp ích như thế nào

AWS cung cấp cho bạn cơ sở hạ tầng, công cụ và dịch vụ đám mây bạn cần để:

• Chạy các mô hình AI lớn như o3 và o4-mini
• Lưu trữ và xử lý dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.)
• Xây dựng các ứng dụng hiểu được ngữ cảnh—như người dùng muốn gì, nội dung cuộc trò chuyện đang diễn ra hoặc nội dung hiển thị trong hình ảnh
  
• Mở rộng ứng dụng của bạn một cách dễ dàng khi có nhiều người sử dụng chúng hơn
  

Công cụ AWS giúp bạn thực hiện dễ dàng

Sau đây là một số công cụ và dịch vụ AWS giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng lý luận đa phương thức:

• Amazon SageMaker – Để đào tạo và triển khai các mô hình học máy
• AWS Lambda – Để chạy mã tự động mà không cần máy chủ
• Amazon S3 – Để lưu trữ các tệp như hình ảnh, âm thanh và tài liệu
• Amazon API Gateway – Để kết nối ứng dụng của bạn với mô hình AI
• Amazon Bedrock – Để sử dụng các mô hình nền tảng từ các nhà cung cấp như OpenAI
• EC2 (Elastic Compute Cloud) – Để chạy khối lượng công việc nặng nếu cần
  

Ví dụ về trường hợp sử dụng: Trợ lý y tế thông minh

Giả sử một công ty chăm sóc sức khỏe muốn xây dựng một trợ lý thông minh bằng cách sử dụng o3 của OpenAI trên AWS.

Sau đây là cách nó có thể hoạt động:

Bước 1: Bác sĩ tải hình ảnh chụp X-quang và các triệu chứng của bệnh nhân vào hệ thống.

Bước 2: Ứng dụng (do o3 cung cấp) sẽ xem xét cả hình ảnh và văn bản rồi đưa ra chẩn đoán có thể xảy ra.

Bước 3: AWS xử lý mọi công việc nặng nhọc—lưu trữ tệp (S3), chạy mô hình (SageMaker) và phản hồi ngay lập tức (Lambda + API Gateway).

Đây chính là lý luận đa phương thức nhận biết ngữ cảnh đang được áp dụng và có thể thực hiện được nhờ kết hợp các mô hình của OpenAI với AWS.

Tại sao o3 và o4-mini của OpenAI lại là sản phẩm thay đổi cuộc chơi?

OpenAI không chỉ cập nhật các mô hình của mình mà còn đưa trí thông minh lên một tầm cao mới.

Các mô hình o3 và o4-mini được thiết kế chu đáo hơn, chính xác hơn và có khả năng giải quyết các vấn đề thực tế tốt hơn. 

Cho dù bạn đang lập trình, phân tích hình ảnh, lên ý tưởng nội dung hay chỉ trò chuyện, các mô hình này có thể suy nghĩ mọi việc theo cách giống con người hơn nhiều.

Hãy cùng phân tích: o3 so với o4-mini

Tính năng	o3 – Mô hình lớn hơn, thông minh hơn	o4-mini – Công cụ đa nhiệm nhanh chóng và hiệu quả
Hiệu suất	Tuyệt vời trong việc lý luận sâu sắc, mã hóa phức tạp, khoa học và các vấn đề toán học	Siêu nhanh, xử lý các công việc hàng ngày một cách dễ dàng
Kỹ năng thị giác	Xuất sắc trong việc hiểu và phân tích hình ảnh, đồ thị và biểu đồ	Mạnh về các nhiệm vụ thị giác so với kích thước của nó — nhanh và sắc nét
Sự chính xác	Giảm thiểu các lỗi lớn của 20% so với các mẫu cũ hơn	Rất đáng tin cậy đối với một mô hình nhẹ
Tốc độ	Chậm hơn o4-mini, nhưng chu đáo và kỹ lưỡng hơn	Mô hình nhanh nhất cho lý luận và phản hồi thời gian thực
Trường hợp sử dụng	Lý tưởng cho các dự án nghiên cứu chuyên sâu, suy nghĩ nhiều bước và chi tiết	Hoàn hảo cho hỗ trợ khách hàng, các nhiệm vụ khối lượng lớn và thời gian xử lý nhanh
Bộ nhớ & Cá nhân hóa	Ghi nhớ các cuộc trò chuyện trước đó để đưa ra câu trả lời cá nhân hóa hơn	Cũng sử dụng bộ nhớ để giữ cho các câu trả lời có liên quan và hiệu quả
Trị giá	Mẫu cao cấp — mạnh hơn nhưng đắt hơn	Thân thiện hơn với ngân sách và có khả năng mở rộng

Những gì cả hai đều làm đặc biệt tốt

• Bối cảnh và trí nhớ tốt hơn: Họ nhớ các cuộc trò chuyện trước đó, do đó các phản hồi có cảm giác cá nhân hóa và gắn kết hơn.
• Trả lời tự nhiên hơn: Cuộc trò chuyện diễn ra trôi chảy và gần gũi hơn.
• Thực hiện theo hướng dẫn tốt hơn: Bạn yêu cầu, họ sẽ hiểu và thực hiện mà không cần phải trao đổi qua lại nhiều.
• Hình ảnh “suy nghĩ”: Tải lên một bản phác thảo, biểu đồ hoặc thậm chí là một bảng trắng mờ — họ có thể hiểu, phân tích và giúp bạn giải quyết vấn đề. Có, thậm chí xoay hoặc phóng to khi cần.

Những lợi ích thực sự cho doanh nghiệp và nhà phát triển là gì

Sau đây là lý do tại sao o3 và o4-mini lại là một lựa chọn tuyệt vời:

• Các nhà phát triển có thể gỡ lỗi mã, phân tích ảnh chụp màn hình và thậm chí yêu cầu trợ giúp thiết kế hệ thống
• Các nhóm có thể tự động hóa quy trình làm việc thông minh hơn, được cá nhân hóa hơn
• Các nhà tiếp thị và người sáng tạo nội dung có thể đưa ra những ý tưởng nội dung sắc nét hơn, với AI "hiểu" được bối cảnh
• Dịch vụ khách hàng trở nên nhanh hơn, thông minh hơn và có khả năng mở rộng hơn với khả năng suy luận tốc độ cao của o4-mini
  

O3 và O4-mini của OpenAI không chỉ thông minh hơn mà còn thiết thực hơn.
Họ suy nghĩ tốt hơn. Hiểu rõ hơn. Và thích nghi tốt hơn.

Cho dù bạn muốn suy nghĩ sâu sắc với o3 hay trợ giúp nhanh chóng, linh hoạt với o4-mini, các mô hình này đang thay đổi cách chúng ta làm việc, sáng tạo và giải quyết vấn đề bằng AI.

Bộ não lớn. Hành động nhanh. Kết quả thực tế.

Internet nói gì về lần ra mắt mới này?

Sau khi xem qua hàng loạt đánh giá của người dùng thực tế và thử nghiệm thực tế, đây là những gì mọi người nói về o3, o4-mini của OpenAI và cách chúng so sánh với các mô hình khác như Gemini 2.5 hoặc Claude.

o4-mini: Tuyệt vời về Toán học và Lập trình (Nhưng đó là điều chính của nó)

Hãy nghĩ về o4-mini như một mọt sách toán học tập trung cao độ vào các thuật toán, mã hóa và giải quyết các vấn đề kỹ thuật.

Toán học và Lập trình:

O4-mini là một con quái vật đôi khi cũng ngủ. 

o3 giống như một người bạn thông minh, giỏi mọi thứ—biết một chút về mã hóa, một ít về lịch sử và có thể trò chuyện rất thú vị.

 Người dùng cho biết:

• Nó tốt hơn cho các nhiệm vụ chung, sự sáng tạo và lý luận chủ đề hỗn hợp
• Có nhiều khả năng hiểu các câu hỏi có nhiều ngữ cảnh hoặc nhiều lớp
• Đôi khi có những câu trả lời ảo giác hoặc bịa ra mọi thứ một cách tự tin
  

Tóm lại: Phù hợp cho những nhiệm vụ mà bạn cần người có hiểu biết rộng, không chỉ là chuyên gia.

Mọi người nói về o4-mini:

• Nó tuyệt vời trong các nhiệm vụ lập trình thực tế
• Nó cung cấp các giải pháp sâu sắc, được cân nhắc kỹ lưỡng cho các vấn đề mã hóa
• Nó “suy nghĩ trước khi trả lời”, giống như lập kế hoạch trước khi nói
  Nhưng…
• Nó gặp khó khăn khi phải làm theo hướng dẫn nhiều lần
• Đôi khi bỏ qua các khối mã hoặc nói "// đoạn mã của bạn sẽ ở đây"
• Đối với các tác vụ mã hóa cơ bản, một số người vẫn thích o3
  

Tóm lại: Nếu bạn cần một người bạn cùng tập trung viết code thì o4-mini chính là lựa chọn dành cho bạn. 

Nhưng đừng yêu cầu nó viết cho bạn một bài thơ hay giải thích một sơ đồ thiết kế - nó có thể không làm được.

O3 so với O4-mini của OpenAI – Nên lựa chọn thế nào?

Sau đây là một cách đơn giản để suy nghĩ về chúng:

• Sử dụng o4-mini cho các nhiệm vụ nặng về toán học, dựa trên logic hoặc tập trung vào mã hóa
• Sử dụng o3 cho các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết thông thường, lý luận rộng hoặc sự sáng tạo
  

Như ai đó đã nói:

“o4-mini giống như một anh chàng giỏi toán nhưng lại không có sở thích nào khác. o3 giống như một người thông minh, tò mò và giỏi nhiều thứ.”

Chúng khác biệt thế nào so với các mẫu khác?

• Gemini 2.5 vẫn đánh bại o4-mini đối với nhiều người dùng về độ chính xác và khả năng hiểu sơ đồ
• Claude 3.7 và những loại khác như GPT-4 Omni (GPT-4o) cũng được coi là những loại tốt toàn diện

Bức tranh toàn cảnh: Tiến triển đáng kinh ngạc chỉ trong 2 tháng!

Một số người dùng ngạc nhiên về tốc độ cải thiện của các mô hình AI. Chỉ trong vài tháng:

• Chúng ta đã thấy nhiều "vua" như Claude 3.7, Gemini 2.5 và bây giờ là GPT-4-mini
• Mọi người đang mơ về AI có thể tự nghiên cứu, viết bài báo và thậm chí giúp chúng ta tiến gần hơn đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát)

Phần kết luận

O3 và o4-mini của OpenAI rõ ràng là những sản phẩm mang tính đột phá trong thế giới AI. 

Từ khả năng hiểu ngữ cảnh sắc nét hơn đến thời gian phản hồi nhanh hơn, họ đang cách mạng hóa lý luận đa phương thức — giúp AI không chỉ hiểu từ ngữ mà còn:

• Hình ảnh
• Biểu đồ
• Các mẫu phức tạp trên nhiều định dạng. 

Cho dù bạn đang xây dựng nội dung dài, giải bài toán khó hay phân tích hình ảnh, các mô hình này đều có tác dụng to lớn.

Nhưng đây mới là sự thật:
Ngay cả với tất cả những cải tiến này, chúng vẫn chưa hoàn hảo. 

Giống như những người anh chị của mình, o3 và o4-mini có thể gây ảo giác — nghĩa là đôi khi chúng đưa ra những câu trả lời chắc chắn nhưng không đúng sự thật. 

Vì vậy, đừng lười biếng. 

Luôn kiểm tra thực tế, xác minh chéo và nhớ rằng không gì có thể vượt qua sức mạnh của một bộ óc chu đáo hướng dẫn quá trình.

Khi chúng ta tiến lên phía trước, các công cụ như o3 của OpenAI, kết hợp với khả năng mở rộng của AI tạo sinh trên AWS, mở ra cánh cửa để xây dựng các ứng dụng lý luận đa phương thức nhận biết ngữ cảnh ở quy mô lớn. 

Đây là thời điểm hoàn hảo để khám phá cách các mô hình này có thể phù hợp với quy trình làm việc, nền tảng hoặc doanh nghiệp của bạn.

Tương lai của AI tạo sinh đã ở đây — nhanh, trực quan và đầy tiềm năng. 

Chỉ cần đảm bảo rằng bạn thông minh hơn công nghệ mà bạn đang sử dụng.