10 Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) Tốt nhất năm 2025

Ngày nào trên X của tôi cũng xuất hiện một mô hình AI mới. Chớp mắt là đã bỏ lỡ đợt "open weight, GPT-4o – level" tiếp theo rồi.

Tôi nhớ khi LLaMA ra mắt, cảm giác như một sự kiện lớn. Vicuna nối tiếp sau đó. Rồi mọi thứ trở nên mơ hồ. Hugging Face bỗng chốc thành trang chủ AI chỉ sau một đêm.

Nếu bạn đang xây dựng với những công nghệ này, thật khó để không tự hỏi — mình có cần theo kịp tất cả không? Hay chỉ chọn một cái phù hợp rồi cầu mong nó không bị lỗi?

Tôi đã thử hầu hết các mô hình này trong sản phẩm thực tế. Có cái rất tốt cho chat. Có cái lại không ổn khi dùng trong tác nhân llm hoặc chuỗi công cụ.

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là hệ thống AI được huấn luyện để hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người trên nhiều loại nhiệm vụ khác nhau.

Các mô hình này được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ — từ sách, trang web, mã nguồn đến hội thoại — để học cách ngôn ngữ vận hành trong thực tế.

Bạn đã thấy chúng hoạt động khi một chatbot AI hiểu bạn đang hỏi gì, kể cả sau câu hỏi tiếp theo, vì nó nắm được ngữ cảnh.

LLM thành thạo các nhiệm vụ như tóm tắt tài liệu, trả lời câu hỏi, viết mã, dịch ngôn ngữ và trò chuyện mạch lạc.

Nghiên cứu ngày càng nhiều về các khái niệm như chain of thought prompting cũng đã giúp biến LLM thành tác nhân AI.

7 Nhà cung cấp LLM hàng đầu

Trước khi phân tích các mô hình tốt nhất, bạn nên biết ai là người xây dựng chúng.

Mỗi nhà cung cấp có cách tiếp cận thiết kế mô hình khác nhau — có bên tập trung vào quy mô, có bên chú trọng an toàn hoặc đa phương tiện, số khác lại ưu tiên mở.

Biết được nguồn gốc của một mô hình sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách nó hoạt động và đối tượng mà nó hướng tới.

OpenAI

OpenAI là công ty đứng sau ChatGPT và dòng GPT. Hầu hết các nhóm phát triển với LLM hiện nay đều dùng trực tiếp mô hình của họ hoặc cạnh tranh với họ.

OpenAI vừa là phòng nghiên cứu vừa là nền tảng thương mại, cung cấp mô hình qua API và tích hợp sản phẩm.

OpenAI tập trung xây dựng các mô hình chatbot GPT đa năng với khả năng toàn diện, như GPT-4o. Họ tiếp tục định hình phần lớn lĩnh vực AI hiện tại cho cả mục đích thương mại và cho nhà phát triển.

Anthropic

Anthropic là công ty AI tại San Francisco, thành lập năm 2021 bởi một nhóm cựu nghiên cứu viên OpenAI, trong đó có hai anh em Dario và Daniela Amodei.

Nhóm này tập trung phát triển các mô hình ngôn ngữ an toàn, dễ điều chỉnh, dễ hiểu và đáng tin cậy trong các cuộc trò chuyện dài.

Dòng Claude nổi tiếng với khả năng làm theo hướng dẫn và ghi nhớ ngữ cảnh tốt, thể hiện rõ qua cách mô hình xử lý các câu hỏi phức tạp và hội thoại nhiều lượt.

Google DeepMind

DeepMind là bộ phận nghiên cứu AI của Google, ban đầu nổi tiếng với các đột phá về trò chơi và học tăng cường.

Hiện đây là nhóm phát triển dòng mô hình Gemini, cung cấp sức mạnh cho nhiều sản phẩm AI của Google.

Các mô hình Gemini được xây dựng để suy luận đa phương tiện và xử lý ngữ cảnh dài, đã được tích hợp vào hệ sinh thái của họ như Tìm kiếm, YouTube, Drive và Android.

Meta

Meta là công ty đứng sau các mô hình LLaMA — một trong những LLM open-weight mạnh nhất hiện nay.

Dù quyền truy cập bị giới hạn theo giấy phép, các mô hình này có thể tải về hoàn toàn và thường được dùng cho triển khai riêng tư hoặc thử nghiệm.

Meta tập trung phát hành các mô hình mạnh mẽ để cộng đồng có thể tinh chỉnh, tự lưu trữ hoặc xây dựng hệ thống mà không cần phụ thuộc vào API bên ngoài.

DeepSeek

DeepSeek là công ty AI tại Trung Quốc, nhanh chóng gây chú ý nhờ phát hành các mô hình open-weight cạnh tranh, tập trung vào suy luận và truy xuất thông tin.

Các mô hình của họ được nhiều nhà phát triển ưa chuộng vì sự minh bạch và kiểm soát trong quá trình xây dựng, triển khai hệ thống.

xAI

xAI là công ty AI hoạt động như một nhóm R&D độc lập, hợp tác chặt chẽ với X (trước đây là Twitter).

Dòng mô hình Grok của họ được tích hợp vào các sản phẩm X và hướng tới việc kết hợp khả năng hội thoại với truy cập dữ liệu thời gian thực.

Mistral

Mistral là startup AI tại Paris, nổi tiếng với việc phát hành các mô hình open-weight hiệu năng cao.

Họ tập trung vào hiệu quả và khả năng tiếp cận, các mô hình thường được dùng cho triển khai cục bộ hoặc yêu cầu độ trễ thấp.

10 Mô hình Ngôn ngữ Lớn Tốt nhất

Hầu hết chúng ta không chọn mô hình dựa trên bảng xếp hạng – mà chọn cái cảm thấy phù hợp.

Và "tốt nhất" không có nghĩa là mô hình lớn nhất hay điểm số cao nhất. Nó có nghĩa là: Tôi sẽ dùng nó để vận hành tác nhân, quản lý quy trình mã hóa, trả lời khách hàng, hay xử lý nhiệm vụ quan trọng không?

Tôi chọn các mô hình đáp ứng:

• được duy trì và sẵn có hiện tại
• đang được thử nghiệm trong ứng dụng thực tế
• thực sự mạnh ở một điểm: hội thoại, suy luận, tốc độ, tính mở hoặc độ sâu đa phương thức

Chắc chắn sẽ còn nhiều mô hình mới ra mắt. Nhưng những mô hình này đã chứng minh được giá trị thực tế — và nếu bạn xây dựng hôm nay, đây là những cái đáng để biết.

Các LLM Hội thoại Tốt nhất

Những mô hình hội thoại tốt nhất giữ được ngữ cảnh qua nhiều lượt, điều chỉnh theo tông giọng của bạn và vẫn mạch lạc kể cả khi cuộc trò chuyện chuyển hướng hoặc lặp lại.

Để có mặt trong danh sách này, một mô hình phải tạo cảm giác tương tác thực sự. Nó cần xử lý được câu hỏi lộn xộn, phục hồi tốt khi bị ngắt quãng và phản hồi như thể đang lắng nghe bạn.

1. GPT4o

Thẻ: AI hội thoại, Giọng nói thời gian thực, Đầu vào đa phương thức, Đóng mã nguồn

GPT-4o là mô hình chủ lực mới nhất của OpenAI, ra mắt tháng 5/2024 — và là bước tiến lớn về cách LLM xử lý tương tác đa phương tiện thời gian thực.

Nó có thể nhận văn bản, tệp, hình ảnh và âm thanh làm đầu vào, và phản hồi ở bất kỳ định dạng nào trong số đó.

Gần đây tôi đã dùng khả năng hiểu ngôn ngữ vượt trội của GPT-4o để luyện tiếng Pháp, và thật khó có đối thủ.

Phản hồi bằng giọng nói gần như tức thì (khoảng 320ms) và thậm chí còn bắt chước được tông giọng, cảm xúc rất tự nhiên.

Dù là chatbot được sử dụng rộng rãi nhất trên internet, nó cũng là lựa chọn hàng đầu của doanh nghiệp nhờ các tính năng và công cụ bổ sung trong hệ sinh thái OpenAI.

2. Claude 4 Sonnet

Tags: AI hội thoại, Ghi nhớ ngữ cảnh dài, Sẵn sàng cho doanh nghiệp, Đóng mã nguồn

Claude Sonnet 4 là mô hình AI hội thoại mới nhất của Anthropic, ra mắt tháng 5/2025.

Nó được thiết kế cho các cuộc trò chuyện tự nhiên, sâu sắc mà vẫn giữ tốc độ, đặc biệt phù hợp với môi trường chat doanh nghiệp.

Mô hình này giữ ngữ cảnh tốt qua các trao đổi dài, làm theo hướng dẫn chính xác và thích ứng nhanh với thay đổi chủ đề hoặc ý định người dùng.

So với các phiên bản trước như Claude 3.7, Sonnet 4 cho câu trả lời tập trung hơn và kiểm soát độ dài tốt hơn mà vẫn đảm bảo mạch lạc.

3. Grok 3 (xAI)

Tags: AI hội thoại, Nhận biết thời gian thực, Hài hước, Đóng mã nguồn

Grok 3 giống như một người đã online quá lâu. Được kết nối trực tiếp với X, nó không cần phụ thuộc vào API internet để cập nhật tin tức.

Khi LLM pha trò thì thường hơi thảm, nhưng Grok ít nhất biết mình đang kể chuyện cười. Đôi khi nó thành công. Đôi khi nó đi xa quá. Dù thế nào, nó vẫn tiếp tục nói.

Nó hoạt động tốt nhất trong những môi trường ồn ào, phản ứng nhanh. Những nơi như nhóm chat hỗn loạn khi ra mắt sản phẩm hoặc các bot truyền thông châm biếm cùng lúc với các tiêu đề tin tức thời gian thực.

Đôi lúc bạn sẽ thấy Grok — hoặc bản song sinh hỗn loạn của nó, “Gork” — lẩn khuất trong các chủ đề trên X, giúp ai đó xác nhận Trái Đất có tròn không. Vậy nên có lẽ bạn nên chú ý.

Những LLM suy luận tốt nhất

Một số mô hình được xây dựng để nhanh. Những mô hình này được tạo ra để suy nghĩ. Chúng làm theo hướng dẫn phức tạp và giữ tập trung qua các nhiệm vụ dài, nhiều lớp.

Điều đó có nghĩa là thay vì chỉ tạo ra câu trả lời, chúng theo dõi những gì đã làm, điều chỉnh dựa trên kết quả và lên kế hoạch bước tiếp theo một cách có chủ đích.

Hầu hết đều sử dụng các khung suy luận như ReAct và CoT, rất phù hợp cho xây dựng các tác nhân AI và những vấn đề cần cấu trúc hơn là tốc độ.

4. OpenAI o3

Tags: LLM suy luận, Chain-of-Thought, Sẵn sàng cho tác nhân, Đóng mã nguồn

OpenAI o3 là một mô hình tập trung vào suy luận, được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi tư duy có cấu trúc.

Nó vượt trội ở các lĩnh vực như toán học, lập trình và giải quyết vấn đề khoa học, sử dụng kỹ thuật chain-of-thought được kế thừa từ OpenAI o1 để phân tách vấn đề thành các bước dễ quản lý.

OpenAI sử dụng điều chỉnh chủ động để lập kế hoạch hành động tốt hơn. Mô hình sẽ kiểm tra quyết định của mình với hướng dẫn an toàn trước khi tiếp tục.

Theo những gì chúng tôi thấy, OpenAI có thể sẽ kết hợp điểm mạnh của cả hai bằng cách kết hợp bộ não của o3 với sự linh hoạt của 4o trong GPT-5.

5. Claude 4 Opus

Tags: LLM suy luận, Ghi nhớ ngữ cảnh dài, Sẵn sàng cho doanh nghiệp, Đóng mã nguồn

Claude 4 Opus là mô hình chủ lực của Anthropic — dù nó chậm hơn và đắt hơn Sonnet đáng kể.

Là mô hình lớn nhất mà Anthropic từng huấn luyện đến nay, nó có thể giữ tập trung với đầu vào dài và nắm được logic của từng bước.

Nó hoạt động tốt với tài liệu dày đặc. Bạn có thể đưa cho nó một báo cáo đầy đủ hoặc tài liệu quy trình, và nó sẽ phân tích chi tiết với ngữ cảnh và tham chiếu.

Đây là điểm mạnh lớn cho các nhóm doanh nghiệp xây dựng hệ thống AI có khả năng suy luận trên không gian làm việc lớn.

6. Gemini 2.5 Pro

Thẻ: LLM suy luận, Nhiệm vụ ngữ cảnh dài, Khả năng lập kế hoạch, Đóng mã nguồn

Gemini 2.5 Pro là mô hình mạnh nhất của DeepMind — nếu bạn dùng đúng chỗ.

Trong AI Studio với Deep Research được bật, nó phản hồi với chuỗi suy luận đầy đủ và trình bày quyết định với logic rõ ràng.

Khả năng suy luận giúp nó vượt trội trong các quy trình nhiều bước và hệ thống tác nhân.

Gemini 2.5 Pro phát huy tốt nhất khi có không gian để suy nghĩ và công cụ để sử dụng. Điều đó khiến nó là lựa chọn mạnh cho các nhóm xây dựng ứng dụng có logic, cần cấu trúc để mở rộng.

7. DeepSeek R1

Thẻ: LLM suy luận, Ngữ cảnh dài, Hướng nghiên cứu, Mã nguồn mở

DeepSeek R1 ra mắt với trọng số mở và vượt qua Claude cùng o1 ở các bài kiểm tra suy luận cốt lõi, khiến nhiều đội ngũ đang chạy đua phát hành đóng mã nguồn phải lo lắng thực sự.

Lợi thế của nó đến từ kiến trúc. R1 tập trung vào cấu trúc bằng cách xử lý token sạch sẽ và xác định rõ cách mở rộng attention khi hội thoại kéo dài.

Nếu bạn xây dựng tác nhân cần logic rõ ràng và các bước được giữ vững, R1 cho phép bạn đạt hiệu suất nền tảng rất dễ dàng trên thiết bị của mình, đồng thời là mô hình mã nguồn mở duy nhất trong số các mô hình suy luận.

Những LLM nhẹ tốt nhất

Mô hình càng nhỏ, bạn càng cảm nhận rõ sự đánh đổi — nhưng nếu làm đúng, chúng không hề nhỏ bé.

Hầu hết các mô hình nhỏ được rút gọn từ phiên bản lớn hơn, được huấn luyện để giữ lại đủ kỹ năng gốc nhưng giảm kích thước.

Bạn có thể chạy chúng trên thiết bị biên, cấu hình thấp – thậm chí cả laptop nếu cần.

Ở đây bạn không nhất thiết cần suy luận sâu hay hội thoại dài. Bạn cần sự chính xác và phản hồi nhanh mà không phải dựng cả hệ thống cloud.

8. Gemma 3 (4B)

Thẻ: LLM nhẹ, Sử dụng trên thiết bị, Mã nguồn mở

Gemma 3 (4B) thuộc dòng Gemma lớn hơn của Google, được rút gọn còn bốn tỷ tham số để chạy trên phần cứng khiêm tốn mà không cần kết nối cloud.

Nó giữ được tính kỷ luật làm theo hướng dẫn của mô hình gốc nhưng trả lời với tốc độ bạn cần cho tác nhân di động hoặc widget chat offline.

Đưa nó vào quy trình cục bộ, nó khởi động nhanh và ổn định ngay cả khi bộ nhớ hạn chế.

9. Mistral Small 3.1

Thẻ: LLM nhẹ, Sử dụng trên thiết bị, Mã nguồn mở

Mistral Small 3.1 phát triển từ dòng Mistral Small trước đó nhưng giữ kích thước đủ nhẹ để chạy trên một GPU phổ thông trong khi vẫn cung cấp cửa sổ 128k token.

Nó có thể sinh khoảng 150 token mỗi giây và xử lý cả văn bản lẫn prompt hình ảnh cơ bản, phù hợp cho các lớp chat biên hoặc tác nhân nhúng.

10. Qwen 3 (4B)

Thẻ: LLM nhẹ, Đa ngôn ngữ, Mã nguồn mở

Qwen 3 4B thu nhỏ kiến trúc Qwen-3 lớn hơn của Alibaba thành mô hình bốn tỷ tham số nhưng vẫn hiểu hơn 100 ngôn ngữ và tích hợp tốt với các framework gọi công cụ.

Nó có trọng số mở theo giấy phép kiểu Apache, chạy trên GPU vừa phải và được chú ý ở các tác vụ tác nhân nơi lập trình viên cần suy luận nhanh.

Cách xây dựng tác nhân với LLM bạn thích

Chọn được mô hình rồi? Tuyệt. Giờ là lúc đưa nó vào hoạt động.

Cách tốt nhất để biết LLM có thực sự phù hợp không là xây dựng với nó — xem nó xử lý đầu vào thực tế và quy trình triển khai ra sao.

Trong hướng dẫn nhanh này, chúng ta sẽ dùng Botpress — công cụ xây chatbot và tác nhân AI trực quan.

Bước 1: Xác định phạm vi và vai trò của tác nhân

Trước khi mở nền tảng, bạn cần xác định rõ vai trò mà bot sẽ đảm nhận.

Một cách làm tốt là bắt đầu với vài nhiệm vụ, kiểm tra tính khả thi và mức độ sử dụng, rồi xây dựng thêm dựa trên đó.

Bắt đầu nhỏ với chatbot FAQ giúp bạn hiểu dữ liệu được dùng thế nào và các tham số có cấu trúc di chuyển giữa LLM hoặc công cụ ra sao.

Bước 2: Tạo tác nhân cơ bản

Trong Botpress Studio, mở bot mới và viết Hướng dẫn rõ ràng cho tác nhân.

Điều này cho LLM biết nó cần hành xử ra sao và nhiệm vụ của nó là gì. Một bộ hướng dẫn mẫu cho chatbot marketing có thể là:

“Bạn là trợ lý marketing cho [Công ty]. Hỗ trợ người dùng tìm hiểu về sản phẩm, trả lời các câu hỏi thường gặp và khuyến khích họ đặt lịch demo hoặc đăng ký nhận email. Hãy ngắn gọn, hữu ích và chủ động.”

Bước 3: Thêm tài liệu và website quan trọng

Tải lên hoặc viết thông tin vào Kho kiến thức, để chatbot có thể trả lời các nội dung như:

• So sánh sản phẩm
• Phân tích giá
• URL trang đích
• Các CTA chính (liên kết demo, dùng thử, biểu mẫu liên hệ)

Nội dung càng sát với phễu chuyển đổi của bạn, bot càng hoạt động hiệu quả.

Bước 4: Chuyển sang LLM bạn muốn

Khi bot tổng thể đã được thiết lập, bạn có thể thay đổi các LLM dùng cho từng tác vụ cụ thể trong chatbot.

Bạn có thể chuyển đổi giữa các LLM bằng cách vào Cài đặt Bot ở bên trái bảng điều khiển.

Kéo xuống phần tùy chọn LLM, tại đây bạn chọn LLM mình muốn.

Botpress hỗ trợ OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek và nhiều hãng khác — bạn có thể cân đối hiệu suất và chi phí tùy ý.

Bước 5: Triển khai lên kênh bạn chọn

Sau khi chọn được LLM phù hợp cho tác nhân AI, bạn có thể triển khai chatbot này lên nhiều nền tảng cùng lúc.

Chatbot có thể dễ dàng chuyển thành chatbot Whatsapp hoặc chatbot Telegram để hỗ trợ người dùng ở bất kỳ lĩnh vực nào.

Triển khai tác nhân dùng LLM ngay hôm nay

Tận dụng LLM trong công việc hàng ngày với các tác nhân AI tùy chỉnh.

Với vô số nền tảng chatbot hiện nay, việc thiết lập một AI agent đáp ứng nhu cầu riêng của bạn trở nên dễ dàng. Botpress là một nền tảng AI agent có khả năng mở rộng vô hạn.

Với thư viện tích hợp sẵn các kết nối, quy trình kéo-thả và hướng dẫn chi tiết, nền tảng này phù hợp cho mọi cấp độ người xây dựng.

Kết nối bất kỳ LLM nào để vận hành dự án AI của bạn cho mọi trường hợp sử dụng.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay – hoàn toàn miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Ngoài hạ tầng, sự khác biệt giữa các LLM được lưu trữ và mã nguồn mở là gì?

Sự khác biệt giữa LLM được lưu trữ và LLM mã nguồn mở không chỉ nằm ở hạ tầng: LLM được lưu trữ (như GPT-4o hoặc Claude 3.5) dễ sử dụng qua API nhưng là mã đóng và hạn chế tùy chỉnh. LLM mã nguồn mở (như LLaMA 3 hoặc Mistral) cho phép kiểm soát hoàn toàn, phù hợp cho doanh nghiệp cần tuân thủ hoặc triển khai tại chỗ.

2. Tôi có thể tinh chỉnh các LLM được lưu trữ như GPT-4o hoặc Claude 3.5 với dữ liệu riêng của mình không?

Bạn không thể hoàn toàn tinh chỉnh LLM được lưu trữ với trọng số tùy chỉnh, nhưng có thể điều chỉnh hành vi của chúng bằng các công cụ như system prompt, gọi hàm, embedding và RAG (tạo sinh tăng cường truy xuất), cho phép bổ sung kiến thức liên quan mà không thay đổi mô hình gốc.

3. LLM khác gì so với các hệ thống NLP dựa trên luật truyền thống?

LLM khác với các hệ thống NLP dựa trên luật truyền thống ở chỗ LLM tạo ra phản hồi dựa trên các mẫu thống kê học được từ tập dữ liệu lớn, giúp linh hoạt và xử lý được các trường hợp không rõ ràng. Hệ thống dựa trên luật tuân theo logic cứng nhắc và dễ gặp lỗi với đầu vào bất ngờ.

4. LLM có ghi nhớ các tương tác trước đó không, và điều này được xử lý như thế nào?

Theo mặc định, hầu hết LLM không lưu trạng thái và không nhớ các cuộc trò chuyện trước. Việc ghi nhớ phải được mô phỏng bằng cách chèn ngữ cảnh (ví dụ, lưu lịch sử trò chuyện trong phiên), mặc dù một số nền tảng như OpenAI hiện đã cung cấp tính năng ghi nhớ gốc để cá nhân hóa lâu dài.

5. Những chỉ số quan trọng nhất khi đánh giá LLM cho doanh nghiệp là gì?

Khi đánh giá LLM cho doanh nghiệp, hãy ưu tiên độ chính xác (đầu ra có đúng không), độ trễ (phản hồi nhanh hay không), chi phí (đặc biệt với khối lượng lớn) và mức độ an toàn (khả năng tránh thông tin sai lệch hoặc nội dung gây hại). Ngoài ra còn cần xem xét khả năng đa ngôn ngữ và tính linh hoạt khi tích hợp.