Moonshot AI vs DeepSeek vs Qwen: So sánh năm 2025

Cập nhật lần cuối: Tháng 7 năm 2025. Bài viết này đề cập đến công nghệ đang phát triển nhanh chóng. Các phiên bản mô hình, giá cả và tình trạng sẵn có có thể đã thay đổi kể từ thời điểm đăng tải.

Trên trang này:

• So sánh nhanh: Moonshot AI với DeepSeek và Qwen
• Moonshot AI là gì?
• DeepSeek là gì?
• Qwen là gì?
• So sánh cửa sổ ngữ cảnh
• Hiệu suất Benchmark
• Trạng thái mã nguồn mở và Các Quyền chọn tự lưu trữ
• Giá API và Phạm vi tiếp cận địa lý
• Quyền riêng tư, Kiểm duyệt và Bảo mật dữ liệu
• Nên chọn Mô hình AI Trung Quốc nào?
• Câu hỏi thường gặp

Vào tháng 1 năm 2025, việc ra mắt DeepSeek-R1 đã khiến vốn hóa thị trường của Nvidia bốc hơi khoảng 600 tỷ USD chỉ trong một ngày giao dịch. Sự kiện này đặt ra một câu hỏi nghiêm túc: nếu một phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc có thể đạt được hiệu suất benchmark tương đương GPT-4o với chi phí đào tạo chỉ bằng một phần nhỏ so với phương Tây, thì cộng đồng nhà phát triển toàn cầu đã bỏ lỡ điều gì khác?

Ba mô hình định hình bối cảnh LLM Trung Quốc vào năm 2025 là DeepSeek (深度求索), Moonshot AI (月之暗面) và Qwen (通义千问). Chúng không thể thay thế cho nhau. DeepSeek dẫn đầu về hiệu quả chi phí và tính linh hoạt của trọng số mở (open-weight). Sản phẩm Kimi của Moonshot AI nắm giữ lợi thế áp đảo trong việc xử lý tài liệu Long. Qwen bao quát phạm vi rộng hơn bất kỳ đối thủ nào thông qua hệ sinh thái mô hình đa phương thức và hạ tầng doanh nghiệp của mình.

Vào đầu năm 2025, ba giải pháp thay thế ChatGPT của Trung Quốc này đều đạt hoặc tiệm cận hiệu suất cấp GPT-4o trên các bài kiểm tra tiêu chuẩn cụ thể, trong khi cung cấp chi phí API thấp hơn nhiều so với giá của OpenAI. Khoảng cách giữa các mô hình AI của Trung Quốc và phương Tây đã thu hẹp đáng kể về các thước đo khả năng thô. Các yếu tố khác biệt còn lại bao gồm: bộ lọc nội dung, quy định về dữ liệu, tính khả dụng của mô hình mã nguồn mở và kích thước cửa sổ ngữ cảnh. Đó chính xác là những gì bài so sánh này đề cập đến.

Bài viết này đánh giá cả ba hệ sinh thái dựa trên các tiêu chí như benchmark, giá API, khả năng cửa sổ ngữ cảnh, trạng thái mã nguồn mở, khả năng truy cập theo khu vực địa lý và các yếu tố bảo mật quyền riêng tư, sau đó đối chiếu từng mô hình với các trường hợp sử dụng mà nó thực sự vượt trội.

Giao dịch MOONSHOT trên Bybit: Khi hồ sơ của Moonshot AI ngày càng phát triển cùng với DeepSeek và Qwen, các nhà giao dịch tiền điện tử đang theo dõi lĩnh vực này — Bybit cung cấp Hợp đồng Tương lai Vĩnh viễn MOONSHOTUSDT cho những ai quan tâm đến việc giao dịch token MOONSHOT. Xem thêm Giao dịch IPO của Moonshot AI trên Bybit.

So sánh nhanh: Moonshot AI vs DeepSeek vs Qwen

Dưới đây là so sánh giữa Moonshot AI, DeepSeek và Qwen dựa trên những khía cạnh quan trọng nhất đối với các nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp vào năm 2025.

Các phần bên dưới sẽ phân tích chuyên sâu từng mô hình, sau đó so sánh trực tiếp chúng dựa trên các điểm chuẩn, giá cả và mức độ phù hợp với trường hợp sử dụng.

Moonshot AI là gì?

Moonshot AI (月之暗面) là một startup AI có trụ sở tại Bắc Kinh, được thành lập vào năm 2023, nổi tiếng nhất với Kimi: trợ lý AI và sản phẩm API có ngữ cảnh Long, có khả năng xử lý tới 1 triệu token trong một yêu cầu duy nhất. Luận điểm cốt lõi của công ty là độ dài cửa sổ ngữ cảnh cực lớn là khoảng trống năng lực được phục vụ kém nhất trên thị trường LLM hiện tại, và Kimi được xây dựng dựa trên sự đặt cược đó.

Để biết thông tin tổng quan đầy đủ về công ty và lộ trình sản phẩm, hãy xem Moonshot AI: Tổng quan về Công ty và Hướng dẫn Sản phẩm Kimi.

Giới thiệu về Công ty và Sản phẩm Kimi

Moonshot AI được thành lập vào năm 2023 bởi Yang Zhilin, một tiến sĩ tốt nghiệp từ Đại học Carnegie Mellon và Đại học Thanh Hoa, người có kinh nghiệm nghiên cứu trước đó tại Google Brain. Tên công ty dịch theo nghĩa đen là "Mặt Tối Của Mặt Trăng" (月之暗面), tuy nhiên hầu hết người dùng biết đến công ty thông qua sản phẩm tiêu dùng của họ là Kimi.

Kimi là tên sản phẩm, bao gồm cả giao diện chatbot và API dành cho nhà phát triển. Moonshot AI là công ty đứng sau sản phẩm này. Sự phân biệt này rất quan trọng vì nhiều người dùng tìm kiếm "Kimi AI" mà không biết công ty đó là Moonshot AI, và một số nguồn tin tiếng Anh sử dụng các tên gọi này thay thế cho nhau. Chatbot Kimi có thể truy cập được thông qua kimi.ai; quyền truy cập API cho nhà phát triển có sẵn thông qua Nền tảng API Kimi tại platform.moonshot.cn.

Moonshot AI đã huy động được nguồn vốn đáng kể từ các nhà đầu tư bao gồm Alibaba, Sequoia China (HongShan) và Tencent, đạt mức định giá xấp xỉ 2,5 đến hơn 3 tỷ USD tính đến năm 2024. Khoản tài trợ này phản ánh sự tin tưởng mạnh mẽ của các tổ chức vào chiến lược chuyên môn hóa ngữ cảnh Long.

Các khả năng và Thế mạnh kỹ thuật

Cửa sổ ngữ cảnh tiêu chuẩn của Kimi là 128K token, với chế độ ngữ cảnh Long được quảng bá lên tới 1 triệu token cho các tác vụ xử lý tài liệu. Cửa sổ ngữ cảnh là lượng văn bản tối đa mà một mô hình có thể xử lý trong một lần tương tác duy nhất, được đo bằng token, với tỷ lệ quy đổi ước tính khoảng 0,75 từ mỗi token.

Về mặt thực tế, 1 triệu token có nghĩa là bạn có thể đưa toàn bộ kho lưu trữ hồ sơ pháp lý, một kho tài liệu nghiên cứu 700 trang hoặc một kho mã nguồn phần mềm lớn vào trong một lần gọi API duy nhất. GPT-4o hỗ trợ tối đa 128K token, đáp ứng hầu hết các tác vụ hàng ngày nhưng vẫn còn hạn chế trong việc nạp toàn bộ tài liệu ở quy mô lớn. Cụ thể đối với việc phân tích tài liệu Long, cửa sổ ngữ cảnh của Kimi mang lại một lợi thế về cấu trúc mà không mô hình nào khác trong bài viết này có thể sánh kịp.

Các trường hợp sử dụng mà Kimi thực sự vượt trội bao gồm phân tích pháp lý đa tài liệu, đánh giá tài liệu học thuật, hiểu mã nguồn mở rộng và quy trình xử lý tệp PDF. Moonshot AI đã nhấn mạnh hiệu suất ngôn ngữ tiếng Trung là ưu tiên thiết kế cốt lõi. Kimi được xây dựng chủ yếu cho người dùng tiếng Trung và đội ngũ đã đầu tư vào chất lượng NLP tiếng Trung, mặc dù các tiêu chuẩn đánh giá công khai cho các tác vụ NLP tiếng Trung còn hạn chế.

Để xem bài đánh giá kỹ thuật đầy đủ về Kimi K3, hãy xem Kimi K3: Mô hình Lập luận Chủ lực của Moonshot AI.

Một lưu ý quan trọng: con số 1 triệu token của Moonshot AI là mức tối đa được tiếp thị. Chất lượng hiệu suất đáng tin cậy ở các độ dài ngữ cảnh cực lớn có thể bị giảm sút khi mô hình tiến gần đến các giới hạn đó. Sự khác biệt giữa mức tối đa được tiếp thị và phạm vi hoạt động đáng tin cậy được áp dụng ở đây, và các tổ chức nên kiểm tra khối lượng tài liệu cụ thể của mình trước khi cam kết triển khai thực tế.

Các hạn chế và Quyền truy cập theo địa lý

Kimi là một mô hình nguồn đóng, độc quyền. Không có bản phát hành trọng số mở (open-weight) nào tồn tại: các nhà phát triển bắt buộc phải sử dụng API. Đây là bất lợi mang tính cấu trúc đáng kể nhất của Moonshot AI so với DeepSeek và Qwen, vì nó loại bỏ khả năng triển khai tự lưu trữ (self-hosted), tinh chỉnh (fine-tuning) trên dữ liệu độc quyền và bất kỳ phương án nào nhằm giảm bớt sự phụ thuộc vào nhà cung cấp.

Trên các tiêu chuẩn chung bao gồm MMLU, HumanEval và MATH, Moonshot AI đã không công bố kết quả phù hợp với khuôn khổ MMLU/MATH/GPQA được DeepSeek và Qwen sử dụng trong các báo cáo kỹ thuật của họ. Hiệu suất trên các tiêu chuẩn chung này kém hơn cả hai đối thủ cạnh tranh trên các chỉ số mà có dữ liệu.

Khả năng truy cập theo địa lý dành cho người dùng quốc tế không nhất quán kể từ đầu năm 2025. Giao diện trò chuyện kimi.ai có thể truy cập ở một số khu vực quốc tế, nhưng độ tin cậy truy cập thay đổi và có thể cần VPN ở một số địa điểm nhất định. API Kimi tại nền tảng.moonshot.cn có sẵn cho các nhà phát triển, mặc dù việc đăng ký có thể yêu cầu các bước bổ sung cho tài khoản không thuộc Trung Quốc. Kiểm tra trực tiếp kimi.ai để biết tình trạng khả dụng hiện tại, vì điều này có thể thay đổi khi Moonshot AI mở rộng ra quốc tế.

Kimi không có biến thể mô hình lập trình chuyên dụng, không giống với DeepSeek-Coder và Qwen-Coder. Cửa sổ ngữ cảnh Long của nó hỗ trợ phân tích codebase, nhưng nó không phải là công cụ phù hợp khi hiệu năng benchmark lập trình là ưu tiên hàng đầu.

Moonshot AI Phù Hợp Nhất Với Ai?

• Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu xử lý tài liệu dài hơn 64K token trong một yêu cầu duy nhất
• Các ứng dụng ngôn ngữ tiếng Trung, nơi phân tích tài liệu dài là nhiệm vụ chính
• Các nhóm xây dựng quy trình làm việc thông minh về tài liệu trên các kho dữ liệu pháp lý, học thuật hoặc nghiên cứu

Không phù hợp nhất cho: các nhóm yêu cầu triển khai mô hình mã nguồn mở, chi phí API thấp nhất, mô hình mã hóa chuyên dụng hoặc khả năng đa phương thức

DeepSeek là gì?

DeepSeek (深度求索) đã trở thành phòng thí nghiệm AI được thảo luận nhiều nhất trên thế giới vào tháng 1 năm 2025 khi mô hình R1 của hãng chứng minh được hiệu suất benchmark ngang ngửa GPT-4o với chi phí huấn luyện chỉ bằng một phần nhỏ so với các đối thủ phương Tây. Sự kiện này đã định hình lại những giả định về mức độ tài nguyên tính toán cần thiết để xây dựng AI cấp độ tiên phong.

Hồ sơ công ty và Sự gián đoạn vào tháng 1 năm 2025

deepseek.com được thành lập vào năm 2023 tại Hàng Châu bởi Liang Wenfeng, người cũng đồng sáng lập High Flyer Quant (幻方科技), một quỹ phòng vệ định lượng nổi tiếng của Trung Quốc. Nguồn gốc đó mang lại cho DeepSeek một sự kết hợp khác thường: quyền truy cập vào các tài nguyên tính toán GPU đáng kể và một nền văn hóa tư duy định lượng ở cấp độ hệ thống, thể hiện trực tiếp qua cách phòng thí nghiệm tiếp cận hiệu quả mô hình.

Vào ngày 27 tháng 1 năm 2025, cổ phiếu của Nvidia đã giảm khoảng 17% chỉ trong một ngày giao dịch duy nhất, tương đương mức sụt giảm khoảng 600 tỷ USD vốn hóa thị trường, sau khi DeepSeek-R1 được phát hành công khai. Lý do cốt lõi: báo cáo kỹ thuật của DeepSeek khẳng định V3 được huấn luyện với chi phí tính toán khoảng 5,6 triệu USD, so với hàng trăm triệu USD được cho là đã chi cho các mô hình tương đương của phương Tây. Các nhà nghiên cứu độc lập đã đặt câu hỏi liệu con số đó có bao gồm toàn bộ chi phí cơ sở hạ tầng hay không, nhưng ngay cả khi có các điều chỉnh, sự chênh lệch về hiệu quả vẫn là rất đáng kể. Sự kiện này đã làm dấy lên những câu hỏi thực sự về việc liệu các giả định về chi tiêu cho GPU của ngành công nghiệp AI có cần được xem xét lại hay không.

Cách tiếp cận chú trọng vào hiệu quả và dựa trên nghiên cứu của Lương Văn Phong trong việc phát triển mô hình dường như là động lực triết lý đằng sau những kết quả này.

Dòng mô hình DeepSeek

DeepSeek đã phát hành nhiều biến thể mô hình hướng đến các tác vụ khác nhau. Các mô hình chính hiện nay bao gồm DeepSeek-V3 (mô hình hướng dẫn đa năng, ra mắt tháng 12/2024), DeepSeek-R1 (mô hình suy luận, ra mắt tháng 1/2025), DeepSeek-Coder (chuyên dụng để lập trình) và DeepSeek-VL (tác vụ thị giác - ngôn ngữ). Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa V3 và R1 là lỗ hổng kiến thức phổ biến nhất của các nhà phát triển khi đánh giá hệ sinh thái này.

DeepSeek-V3 so với DeepSeek-R1: Sự khác biệt là gì?

Tính năng	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
Loại mô hình	Mô hình chỉ dẫn (Instruct model)	Mô hình suy luận (Reasoning model)
Cách thức hoạt động	Tuân thủ hướng dẫn trực tiếp; phản hồi nhanh	Tạo ra các bước chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought) trước khi trả lời
Phù hợp nhất cho	Các tác vụ tổng quát, viết lách, lập trình, trò chuyện	Toán học, logic, lập trình phức tạp, các vấn đề đa bước
Tốc độ	Nhanh hơn	Chậm hơn (do quá trình suy luận mở rộng)
Chi phí API (đầu vào)	~$0,27/1 triệu token	~$0,55/1 triệu token
Tương đương với	GPT-4o	OpenAI o1

DeepSeek-R1 là một mô hình suy luận: nó tạo ra các bước chuỗi suy nghĩ trung gian mà người dùng có thể nhìn thấy trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Quá trình này giúp R1 mạnh mẽ hơn trong việc suy luận toán học và các bài toán logic nhưng chậm hơn V3 đối với các tác vụ hàng ngày. DeepSeek-R1 KHÔNG phải là sự thay thế hoàn toàn cho V3. Hãy chọn R1 cụ thể khi tác vụ yêu cầu suy luận đa bước, toán học phức tạp hoặc các vấn đề logic khó. Sử dụng V3 cho tất cả các tác vụ khác.

DeepSeek-R1 đạt được khả năng suy luận thông qua học tăng cường (reinforcement learning) mà không phụ thuộc vào dữ liệu phản hồi từ con người quy mô lớn (RLHF). Phương pháp huấn luyện này, nếu được xác thực ở quy mô lớn, cho thấy các mô hình suy luận hiệu suất cao có thể được xây dựng hiệu quả hơn so với những giả định trước đây.

Kiến trúc: Cách Hỗn hợp Chuyên gia Giải thích Hiệu quả Chi phí của DeepSeek

DeepSeek-V3 sử dụng kiến trúc Mixture of Experts (MoE): một thiết kế trong đó mô hình được chia thành các mạng con chuyên biệt gọi là các chuyên gia (experts), với chỉ một phần nhỏ trong số các chuyên gia đó được kích hoạt cho bất kỳ đầu vào nhất định nào. Việc kích hoạt thưa này giúp giảm chi phí tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất điểm chuẩn tương đương với các mô hình dày đặc hơn. Cả ba mô hình đều được xây dựng trên kiến trúc transformer, nhưng việc triển khai MoE của DeepSeek là lời giải thích chính cho sự cải thiện về hiệu quả của nó. Báo cáo kỹ thuật của DeepSeek khẳng định V3 đã đạt được kết quả điểm chuẩn ngang ngửa GPT-4o với chi phí huấn luyện khoảng 5,6 triệu USD. Qwen cũng cung cấp các biến thể MoE trong dòng mô hình của mình, mang lại cho nó những lợi thế về hiệu quả tương tự cho một số cấu hình triển khai nhất định.

Điểm mạnh, điểm yếu và trạng thái mã nguồn mở

DeepSeek phát hành các trọng số mô hình của mình dưới dạng trọng số mở theo giấy phép MIT, tùy chọn cởi mở nhất trong số ba mô hình. Trọng số mô hình cho DeepSeek-V3, DeepSeek-R1 và DeepSeek-Coder có thể tải xuống từ DeepSeek trên Hugging Face.). Các phiên bản tinh gọn nhỏ hơn của DeepSeek-R1 (7B, 14B và 32B tham số) có thể chạy trên GPU tiêu dùng; mô hình đầy đủ 671B tham số yêu cầu cơ sở hạ tầng đa GPU cấp doanh nghiệp. Các framework suy luận như Ollama hoặc vLLM hỗ trợ triển khai cục bộ cho các biến thể nhỏ hơn.

Ưu điểm của DeepSeek:

• Mức giá API công khai thấp nhất trong ba mô hình (~0,27 USD/1 triệu token đầu vào cho V3)
• Giấy phép MIT không có hạn chế sử dụng thương mại
• Hiệu suất mạnh mẽ trên các bài kiểm tra tiêu chuẩn về lập trình và suy luận toán học
• Cộng đồng mã nguồn mở lớn với sự chấp nhận tích cực
• Gói miễn phí có sẵn qua nền tảng.deepseek.com trong giới hạn tốc độ

Điểm yếu của DeepSeek:

• Bộ lọc nội dung áp dụng cho các chủ đề nhạy cảm về chính trị theo yêu cầu quy định của Trung Quốc
• Dữ liệu API đám mây hoạt động theo luật chủ quyền dữ liệu của Trung Quốc
• Con số chi phí đào tạo 5,6 triệu USD từ báo cáo kỹ thuật bị các nhà nghiên cứu độc lập tranh cãi
• Không có họ đa phương thức gốc tương đương với sự đa dạng của Qwen (DeepSeek-VL tồn tại nhưng không phải là trọng tâm chính)

Trong các so sánh điểm chuẩn với GPT-4o: DeepSeek-V3 tương đương với GPT-4o trên MMLU và HumanEval, trong khi DeepSeek-R1 có khả năng cạnh tranh với o1 của OpenAI trong các tác vụ suy luận MATH và GPQA với chi phí API thấp hơn khoảng 10 đến 18 lần.

Qwen là gì?

Qwen (通义千问, hay Tongyi Qianwen) là một dòng mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi Alibaba Group và được phân phối thông qua Alibaba Cloud, điều này làm cho nó trở thành mô hình duy nhất trong bài viết này được hậu thuẫn bởi một công ty công nghệ đại chúng lớn thay vì một phòng thí nghiệm AI độc lập.

Bối cảnh Công ty: Qwen với tư cách là một Sản phẩm của Alibaba Cloud

Qwen không phải là một công ty khởi nghiệp. Đây là một dòng sản phẩm trong danh mục AI của Alibaba, được xây dựng trên cơ sở hạ tầng của Alibaba Cloud và được phân phối thông qua nền tảng API DashScope tại dashscope.aliyun.com. Sự hỗ trợ từ tập đoàn này mang lại cho Qwen những lợi thế đáng kể trong việc triển khai cho doanh nghiệp: các đảm bảo về SLA, các quyền chọn lưu trú dữ liệu theo khu vực tại các vùng đám mây toàn cầu của Alibaba, và sự tích hợp với hệ sinh thái dịch vụ doanh nghiệp rộng lớn hơn của Alibaba.

Moonshot AI tập trung chủ yếu vào xử lý văn bản và tài liệu. Thế mạnh chính của DeepSeek là văn bản, với DeepSeek-VL là một biến thể về thị giác nhưng không phải là trọng tâm sản phẩm cốt lõi.

Họ Mô hình Qwen

Trí tuệ nhân tạo đa phương thức (Multimodal AI) dùng để chỉ các mô hình có khả năng xử lý và tạo ra nhiều loại nội dung: văn bản, hình ảnh, âm thanh và mã, thay vì chỉ văn bản đơn thuần. Dòng mô hình của Qwen bao gồm các biến thể chuyên dụng về thị giác-ngôn ngữ, âm thanh và mã, biến nó trở thành giải pháp đa phương thức có cấu trúc rộng nhất trong ba hệ sinh thái được đề cập ở đây.

Quy mô của dòng mô hình Qwen là yếu tố khác biệt cốt lõi so với cả Moonshot AI và DeepSeek. Không đối thủ nào trong bài viết này bao phủ nhiều phương thức và trường hợp sử dụng đến vậy trong một hệ sinh thái mô hình được phối hợp đồng bộ.

[{"Kích thước tham số":"0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B","Loại":"Hướng dẫn đa mục đích","Mẫu":"Qwen2.5","Trường hợp sử dụng chính":"Viết, lập trình, phân tích, trò chuyện"},{"Kích thước tham số":"32B","Loại":"Mô hình suy luận","Mẫu":"QwQ","Trường hợp sử dụng chính":"Toán học, logic, suy luận phức tạp"},{"Kích thước tham số":"7B, 72B","Loại":"Thị giác-ngôn ngữ","Mẫu":"Qwen-VL","Trường hợp sử dụng chính":"Hiểu hình ảnh, Hỏi đáp trực quan"},{"Kích thước tham số":"7B","Loại":"Hiểu âm thanh","Mẫu":"Qwen-Audio","Trường hợp sử dụng chính":"Phiên âm giọng nói, Hỏi đáp âm thanh"},{"Kích thước tham số":"7B, 14B, 32B, 72B","Loại":"Sinh mã","Mẫu":"Qwen-Coder","Trường hợp sử dụng chính":"Tác vụ lập trình, hoàn thành mã"}]

QwQ là mô hình suy luận của Qwen: đối trọng trực tiếp của Alibaba so với DeepSeek-R1, sở hữu khả năng chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought) cho các tác vụ toán học, logic và suy luận phức tạp. Sự tương đồng giữa QwQ/DeepSeek-R1 thường không xuất hiện trong hầu hết các bài viết của đối thủ khi đưa tin về lĩnh vực AI tại Trung Quốc, nhưng đây mới là hệ quy chiếu chính xác để đánh giá hai hệ sinh thái này đối với các tác vụ suy luận.

Một điểm lưu ý về khả năng đa phương thức: Qwen-VL xử lý kết hợp hình ảnh và ngôn ngữ; Qwen-Audio xử lý âm thanh. Mô hình cơ sở Qwen2.5 không hỗ trợ gốc đa phương thức trên tất cả các loại phương tiện này cùng lúc. Khi một trường hợp sử dụng yêu cầu xử lý hình ảnh, bạn cần sử dụng riêng Qwen-VL. Cấu trúc họ mô hình này là một điểm mạnh (các biến thể chuyên dụng được thiết kế riêng), nhưng điều này có nghĩa là 'sử dụng Qwen cho các tác vụ đa phương thức' đòi hỏi bạn phải chọn đúng biến thể, chứ không chỉ là mô hình chung.

Kích thước phần cứng cho việc triển khai tự lưu trữ: Các mô hình 7B chạy trên GPU phổ thông với 16GB VRAM; các mô hình 14B đến 32B yêu cầu cấu hình GPU máy trạm; các mô hình 72B cần hạ tầng máy chủ đa GPU. Qwen2.5 được huấn luyện trên dữ liệu bao gồm hơn 29 ngôn ngữ, với hiệu suất đặc biệt mạnh mẽ ở tiếng Ả Rập, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Đức bên cạnh tiếng Trung và tiếng Anh.

Trạng thái Trọng số Mở, Cấp phép và các Quyền chọn Triển khai

Trọng số mô hình Qwen có sẵn trên Qwen trên Hugging Face) trong phạm vi kích thước đầy đủ từ 0,5 tỷ đến hơn 72 tỷ tham số. Các điều khoản cấp phép khác nhau tùy theo biến thể mô hình: các mô hình Qwen nhỏ hơn sử dụng Apache 2.0, cho phép sử dụng thương mại một cách linh hoạt; các biến thể lớn hơn và mới hơn sử dụng Giấy phép Qwen, hạn chế triển khai cho các dịch vụ có hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. Đối với hầu hết các nhóm phát triển, lệnh hạn chế đó sẽ không áp dụng, vì nó nhắm đến các triển khai thương mại quy mô siêu lớn.

Triển khai doanh nghiệp thông qua DashScope API của Alibaba Cloud cung cấp các đảm bảo SLA, các quyền chọn về lưu trú dữ liệu theo khu vực (bao gồm các vùng đám mây bên ngoài Trung Quốc) và các công cụ tuân thủ phù hợp cho các ngành được quản lý. Việc triển khai tự lưu trữ được hỗ trợ đầy đủ thông qua trọng số mô hình Hugging Face.

Điểm mạnh của Qwen:

• Gia đình mô hình rộng nhất trong ba hệ sinh thái (thị giác, âm thanh, mã, suy luận, hướng dẫn)
• Cơ sở hạ tầng triển khai doanh nghiệp qua Alibaba Cloud DashScope
• Hiệu suất đa ngôn ngữ mạnh mẽ trên hơn 29 ngôn ngữ
• Khả năng truy cập trọng số mở trên nhiều biến thể kích thước
• QwQ cung cấp một mô hình suy luận thay thế có năng lực cho DeepSeek-R1

Những điểm yếu của Qwen:

• Sức hút từ câu chuyện của một mô hình đơn lẻ kém nổi bật hơn so với sự đột phá của DeepSeek R1
• Mối quan hệ với tập đoàn Alibaba dẫn đến các cân nhắc về địa chính trị và quy định pháp lý tương tự như các mô hình khác có nguồn gốc từ Trung Quốc
• Giấy phép Qwen hạn chế các hoạt động triển khai thương mại quy mô rất lớn
• Cấu trúc giá API qua DashScope phức tạp; thay đổi tùy theo khu vực và biến thể mô hình

Qwen phù hợp nhất với ai?

• Các đội ngũ cần khả năng đa phương thức (thị giác, âm thanh, mã nguồn) trong một hệ sinh thái mô hình duy nhất
• Các đợt triển khai doanh nghiệp yêu cầu cam kết SLA và các tùy chọn lưu trữ dữ liệu thông qua Alibaba Cloud
• Các ứng dụng đa ngôn ngữ bao gồm hơn 29 ngôn ngữ ngoài tiếng Trung và tiếng Anh
• Các nhà phát triển đang đánh giá một giải pháp thay thế cho DeepSeek-R1 cho các tác vụ suy luận thông qua QwQ

Không phù hợp nhất với: các đội ngũ ưu tiên chi phí API thấp nhất tuyệt đối hoặc sự đơn giản tối đa trong việc triển khai với một mô hình duy nhất

So sánh cửa sổ ngữ cảnh: Mô hình nào xử lý tài liệu dài nhất?

Cửa sổ ngữ cảnh là lượng văn bản tối đa mà một mô hình có thể xử lý trong một lần tương tác, được đo bằng token. Về khía cạnh này, Kimi của Moonshot AI có một lợi thế về cấu trúc so với cả DeepSeek và Qwen mà không có chỉ số nào khác trong bài viết này có thể bù đắp.

[{"Cửa sổ Ngữ cảnh Tiêu chuẩn":"Standard Context Window","Mô hình":"Model","Ngữ cảnh Tối đa":"Maximum Context","Tương đương Từ Xấp xỉ (Tối đa)":"Approx. Word Equivalent (Max)"},{"Cửa sổ Ngữ cảnh Tiêu chuẩn":"128K token","Mô hình":"Moonshot AI / Kimi","Ngữ cảnh Tối đa":"Lên tới 1 triệu token (theo công bố)","Tương đương Từ Xấp xỉ (Tối đa)":"~700.000 từ"},{"Cửa sổ Ngữ cảnh Tiêu chuẩn":"64K đến 128K token","Mô hình":"DeepSeek-V3","Ngữ cảnh Tối đa":"128K token","Tương đương Từ Xấp xỉ (Tối đa)":"~96.000 từ"},{"Cửa sổ Ngữ cảnh Tiêu chuẩn":"64K đến 128K token","Mô hình":"DeepSeek-R1","Ngữ cảnh Tối đa":"128K token","Tương đương Từ Xấp xỉ (Tối đa)":"~96.000 từ"},{"Cửa sổ Ngữ cảnh Tiêu chuẩn":"128K token","Mô hình":"Qwen2.5 (72B)","Ngữ cảnh Tối đa":"128K token","Tương đương Từ Xấp xỉ (Tối đa)":"~96.000 từ"},{"Cửa sổ Ngữ cảnh Tiêu chuẩn":"128K token","Mô hình":"GPT-4o (tham chiếu)","Ngữ cảnh Tối đa":"128K token","Tương đương Từ Xấp xỉ (Tối đa)":"~96.000 từ"}]

Cửa sổ ngữ cảnh tiêu chuẩn của Kimi là 128K token, với chế độ Long-context được quảng bá lên tới 1 triệu token cho các tác vụ xử lý tài liệu. Trên thực tế, 1 triệu token bao quát khoảng 700.000 từ: toàn bộ kho lưu trữ hồ sơ pháp lý, một luận văn học thuật hoàn chỉnh, một kho mã nguồn phần mềm mở rộng, hoặc toàn bộ tập hợp nghiên cứu được đưa vào mô hình trong một yêu cầu duy nhất. GPT-4o đạt mức tối đa ở 128K token, tương đương với khoảng 96.000 từ hoặc khoảng 350 trang văn bản.

Hệ quả đối với các quy trình xử lý tài liệu là rất rõ ràng: nếu ứng dụng của bạn cần xử lý một bản hợp đồng dài 600 trang cùng với 50 trang lịch sử sửa đổi, hoặc toàn bộ tập hồ sơ lời khai, Kimi là mô hình duy nhất trong bài viết này có kiến trúc đủ khả năng xử lý tất cả chỉ trong một lượt duy nhất.

Một lưu ý trung thực: Con số 1 triệu token của Moonshot AI là mức tối đa được tiếp thị, không phải là ngưỡng vận hành tin cậy đã được xác minh độc lập. Chất lượng có thể bị giảm sút khi các mô hình tiến gần đến giới hạn ngữ cảnh của chúng, một hiện tượng đã được ghi nhận trên tất cả các LLM ngữ cảnh Long. Sự khác biệt giữa mức tối đa theo tiếp thị và phạm vi vận hành tin cậy có ý nghĩa quan trọng đối với việc triển khai thực tế. Các tổ chức nên kiểm thử khối lượng tài liệu cụ thể của mình và đánh giá chất lượng đầu ra ở quy mô lớn trước khi xem 1 triệu token là một ngưỡng sản xuất được đảm bảo.

Đối với các ứng dụng nằm trong giới hạn 128K token, cả bốn mô hình trong bảng này đều tương đương nhau về mặt chức năng đối với độ dài cửa sổ ngữ cảnh. Các yếu tố tạo nên sự khác biệt sẽ chuyển sang hiệu suất benchmark, giá cả và tính khả dụng của trọng số mở.

Hiệu suất kiểm định: Cách các mô hình này so sánh với nhau

Trên các điểm chuẩn tiêu chuẩn, DeepSeek-V3 và Qwen2.5-72B đều ngang bằng với GPT-4o về kiến thức tổng quát và các tác vụ lập trình, trong khi DeepSeek-R1 cạnh tranh với mô hình suy luận o1 của OpenAI về giải quyết vấn đề toán học. Các mô hình Trung Quốc đã thu hẹp đáng kể khoảng cách với các đối thủ phương Tây về các chỉ số này kể từ năm 2023.

Điểm chuẩn cung cấp các điểm số tiêu chuẩn hóa để so sánh trong các điều kiện đánh giá có kiểm soát, nhưng hiệu suất thực tế có thể khác biệt với kết quả điểm chuẩn. Một mô hình đạt điểm cao trên MMLU vẫn có thể hoạt động kém trong lĩnh vực hoặc tác vụ cụ thể của bạn. Hãy sử dụng điểm chuẩn làm tín hiệu định hướng: hiệu suất mạnh mẽ tương quan với khả năng tổng quát, nhưng hãy xác thực với khối lượng công việc thực tế của bạn trước khi đưa ra quyết định tích hợp.

Một điểm khác biệt quan trọng: Việc so sánh trực tiếp các mô hình suy luận (DeepSeek-R1, QwQ) với các mô hình hướng dẫn (DeepSeek-V3, Qwen2.5) trên các bài kiểm tra toán học là không thể so sánh tương đồng. Các mô hình suy luận được xây dựng chuyên dụng cho các tác vụ này và sẽ cho điểm cao hơn. Cột 'Loại mô hình' trong bảng dưới đây làm rõ điều này.

Điểm chuẩn được lấy từ các báo cáo kỹ thuật chính thức: Báo cáo Kỹ thuật DeepSeek-V3 (arXiv:2412.19437), Báo cáo Kỹ thuật DeepSeek-R1 (arXiv:2501.12948), Báo cáo Kỹ thuật Qwen2.5, Thẻ hệ thống OpenAI GPT-4o. Điểm số phản ánh kết quả tính đến đầu năm 2025. Khả năng của các mô hình AI phát triển nhanh chóng. Vui lòng kiểm tra các báo cáo kỹ thuật chính thức và bảng xếp hạng hiện tại trước khi đưa ra so sánh về khả năng.

Một số phát hiện từ dữ liệu này đáng chú ý. DeepSeek-R1 đạt 97.3% trên MATH-500, vượt trội hơn 74.6% của GPT-4o một khoảng cách đáng kể. Khoảng cách đó cho thấy kiến trúc mô hình suy luận phát huy tác dụng rõ ràng nhất. DeepSeek-V3 và Qwen2.5-72B đều ngang bằng với GPT-4o trên MMLU trong phạm vi làm tròn, xác nhận rằng các mô hình instruct của Trung Quốc đã đạt đến sự tương đương về hiệu suất trên các điểm chuẩn kiến thức tổng quát. QwQ cung cấp một giải pháp thay thế cạnh tranh cho DeepSeek-R1 trong các tác vụ suy luận, với điểm số cao hơn GPT-4o trên MATH và GPQA, biến nó thành một lựa chọn khả thi cho các nhóm ưu tiên hệ sinh thái Qwen.

Qwen2.5-72B đã thể hiện hiệu suất theo tiêu chuẩn đánh giá cạnh tranh với Llama 3.1-70B của Meta, trước đây là mô hình mã nguồn mở dẫn đầu về hiệu suất, và trong một số trường hợp còn vượt trội hơn. Điều này khẳng định các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc là những lựa chọn thay thế nghiêm túc cho việc triển khai tự lưu trữ.

Trên các bài kiểm tra về mã hóa và suy luận toán học, DeepSeek-R1 có khả năng cạnh tranh với Claude 3.5 Sonnet. Đối với các tác vụ tuân thủ chỉ dẫn tinh tế và viết sáng tạo, Claude vẫn giữ những ưu điểm mà các hạng mục đánh giá này không thể hiện rõ ràng.

Moonshot AI chưa công bố các kết quả benchmark tiêu chuẩn trong khung đánh giá MMLU/MATH/GPQA. Việc đánh giá năng lực của Kimi chủ yếu dựa trên thế mạnh xử lý ngữ cảnh Long của nó thay vì các chỉ số tiêu chuẩn này.

Trạng thái mã nguồn mở và các Quyền chọn tự lưu trữ

DeepSeek phát hành trọng số mô hình của mình theo giấy phép MIT, tùy chọn trọng số mở cho phép nhất trong ba tùy chọn. Qwen cung cấp các mô hình trọng số mở theo Apache 2.0 và Giấy phép Qwen. Moonshot AI không phát hành bất kỳ trọng số nào có thể tải xuống.

Sự khác biệt giữa "mã nguồn mở" và "trọng lượng mở" rất quan trọng đối với các nhà phát triển khi đưa ra quyết định triển khai. Khi một mô hình có trọng lượng mở, nhà phát triển có thể tải xuống các tham số mô hình và chạy chúng cục bộ, tinh chỉnh chúng trên dữ liệu tùy chỉnh hoặc triển khai chúng mà không tốn chi phí API. Điều đó không có nghĩa là phương pháp huấn luyện có thể được tái tạo hoàn toàn hoặc cơ sở hạ tầng huấn luyện hoàn chỉnh được phát hành. Không có mô hình nào trong ba mô hình hoàn toàn là mã nguồn mở theo nghĩa GNU. DeepSeek và Qwen phát hành trọng lượng mô hình theo các giấy phép được xác định, chứ không phải là các quy trình huấn luyện hoàn chỉnh.

Cả DeepSeek và Qwen đều phát hành trọng số mô hình của họ trên Hugging Face, nền tảng phân phối chính cho các mô hình AI trọng số mở. Hugging Face là một nền tảng và kho lưu trữ mô hình, không phải là một phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc, nơi lưu trữ các mô hình từ các nhà phát triển trên toàn thế giới.

Ghi chú về giấy phép: Giấy phép MIT của DeepSeek cho phép sử dụng thương mại một cách cởi mở mà không bị hạn chế. Giấy phép Qwen cho phép triển khai trọng số mở (open-weight) nhưng hạn chế sử dụng đối với các dịch vụ có hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng; Apache 2.0 áp dụng cho một số biến thể Qwen nhỏ hơn. Kimi của Moonshot AI chỉ khả dụng thông qua API và không hỗ trợ phương thức tải xuống các trọng số.

Tự host DeepSeek: Các phiên bản nhỏ hơn, được chắt lọc của DeepSeek-R1 (7B, 14B, 32B tham số) chạy trên GPU tiêu dùng; mô hình đầy đủ với 671B tham số yêu cầu cơ sở hạ tầng đa GPU cấp doanh nghiệp. Các framework suy luận như Ollama hoặc vLLM hỗ trợ triển khai cục bộ. Tài liệu đầy đủ có sẵn thông qua kho lưu trữ DeepSeek trên Hugging Face).

Triển khai Qwen tại chỗ: Các phiên bản 7B chạy trên GPU phổ thông với 16GB VRAM; các mô hình từ 14B đến 32B yêu cầu cấu hình GPU cấp máy trạm; các mô hình 72B cần cơ sở hạ tầng máy chủ đa GPU. Trọng số mô hình có sẵn qua Qwen trên Hugging Face) cho tất cả các biến thể kích thước.

Đối với các tổ chức có yêu cầu về tính nhạy cảm của dữ liệu, việc triển khai tự lưu trữ các mô hình trọng số mở DeepSeek hoặc Qwen sẽ loại bỏ hoàn toàn các mối lo ngại về chủ quyền dữ liệu đám mây, vì dữ liệu không bao giờ rời khỏi cơ sở hạ tầng của bạn.

Biểu phí API và Quyền truy cập theo khu vực địa lý

Biểu phí API có thể thay đổi. Tất cả số liệu bên dưới phản ánh các mức phí được công bố công khai tính đến đầu năm 2025. Vui lòng xác minh biểu phí hiện tại tại các trang Tài liệu API chính thức trước khi đưa ra quyết định tích hợp.

Vào đầu năm 2025, DeepSeek-V3 cung cấp mức giá API công bố thấp nhất trong ba mô hình, với khoảng 0,27 USD cho mỗi triệu token đầu vào, rẻ hơn khoảng 18 lần so với mức 5,00 USD cho mỗi triệu token đầu vào của GPT-4o. Sự chênh lệch chi phí này là động lực tài chính chính thúc đẩy sự quan tâm của các nhà phát triển đối với LLM của Trung Quốc như một giải pháp thay thế về chi phí cho OpenAI.

Để biết chi tiết đầy đủ về các cấp độ Kimi API và tối ưu hóa chi phí, hãy xem Bảng giá Moonshot Kimi API 2026: Hướng dẫn về các Gói và Chi phí.

Tất cả giá theo thời điểm đầu năm 2025. Vui lòng xác minh trước khi tích hợp.

DeepSeek cung cấp bậc API miễn phí với giới hạn tốc độ thông qua nền tảng.deepseek.com. Giao diện trò chuyện tại chat.deepseek.com được sử dụng miễn phí mà không tốn chi phí API. Đối với Qwen, giá API DashScope hiện tại thay đổi tùy theo kích thước mô hình và khu vực. Tham khảo trực tiếp Alibaba Cloud DashScope (dashscope.aliyun.com), vì giá của Alibaba Cloud có thể khác nhau tùy theo cấp độ tài khoản và hợp đồng doanh nghiệp. Đối với giá API Kimi, mức giá theo token có sẵn tại nền tảng.moonshot.cn. Các số liệu chưa được xác nhận để đưa trực tiếp vào đây.

Việc so sánh mức giá $0.27 và $5.00 cho mỗi token đầu vào cho thấy mức giảm chi phí gấp 18 lần của DeepSeek-V3 so với GPT-4o trên cùng một khối lượng token. Đối với các ứng dụng có hiệu suất cao xử lý hàng triệu token mỗi ngày, sự khác biệt này sẽ trở nên vô cùng đáng kể khi mở rộng quy mô.

Tiếp cận theo địa lý

API DeepSeek: Tính đến đầu năm 2025, nền tảng platform.deepseek.com có thể truy cập quốc tế mà không bị giới hạn về địa lý. Khóa API có thể nhận được thông qua đăng ký email tiêu chuẩn từ bên ngoài Trung Quốc. Giao diện trò chuyện tại chat.deepseek.com cũng có sẵn trên phạm vi quốc tế. Vui lòng xác minh tình trạng khả dụng hiện tại tại platform.deepseek.com trước khi xây dựng các tích hợp sản xuất, vì các điều kiện truy cập có thể thay đổi.

Moonshot AI / Kimi: Vào đầu năm 2025, kimi.ai có thể truy cập quốc tế ở một số khu vực, mặc dù độ tin cậy khi truy cập có thể khác nhau. Có thể cần VPN để truy cập ổn định ở một số địa điểm bên ngoài Trung Quốc. API Kimi tại platform.moonshot.cn có sẵn cho các nhà phát triển trên toàn cầu. Người dùng quốc tế nên kiểm tra tính khả dụng hiện tại trực tiếp tại kimi.ai, vì đây là mô hình có khả năng truy cập biến đổi nhất trong ba mô hình.

Qwen / DashScope: API DashScope có thể được truy cập trên toàn cầu thông qua cơ sở hạ tầng toàn cầu của Alibaba Cloud. Các quyền chọn lưu trữ dữ liệu theo khu vực có sẵn thông qua các vùng đám mây toàn cầu của Alibaba, điều này có nghĩa là người dùng doanh nghiệp có thể cấu hình triển khai giữ dữ liệu bên ngoài Trung Quốc mà vẫn sử dụng các mô hình Qwen.

Quyền riêng tư, Kiểm duyệt và Bảo mật dữ liệu

Cả ba mô hình đều áp dụng bộ lọc nội dung tuân thủ các quy định về AI tạo sinh của Trung Quốc. Hành vi này là có thật, đã được ghi nhận và đáng để đánh giá cẩn thận, nhưng nó ảnh hưởng đến một phạm vi hẹp các chủ đề nhạy cảm về chính trị chứ không phải khối lượng công việc điển hình của nhà phát triển hoặc doanh nghiệp.

Biện pháp tạm thời về quản lý dịch vụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh của Trung Quốc (có hiệu lực từ ngày 15 tháng 8 năm 2023), do Cơ quan Quản lý Không gian mạng Trung Quốc (CAC) quản lý, yêu cầu các dịch vụ AI phải điều chỉnh đầu ra theo các giá trị cốt lõi của chủ nghĩa xã hội và cấm nội dung lật đổ quyền lực nhà nước. Yêu cầu pháp lý này định hình hành vi lọc nội dung trên cả ba mô hình khi truy cập qua các API đám mây chính thức của chúng.

Cả ba mô hình đều áp dụng bộ lọc nội dung hạn chế các chủ đề nhạy cảm về chính trị, bao gồm Thiên An Môn Square, vấn đề độc lập của Đài Loan và các chỉ trích đối với giới lãnh đạo chính trị Trung Quốc. Hành vi này nhất quán trên các bản triển khai API chính thức và đã được các nhà nghiên cứu độc lập ghi nhận khi nghiên cứu chính sách nội dung của các LLM Trung Quốc.

Những gì thường không bị kiểm duyệt: Các tác vụ lập trình, phân tích tài liệu kinh doanh, nghiên cứu khoa học, suy luận toán học, truy vấn kiến thức tổng quát và hỗ trợ viết lách chuyên nghiệp khó có thể kích hoạt bộ lọc nội dung. Đối với phần lớn các trường hợp sử dụng của nhà phát triển và doanh nghiệp (phát triển phần mềm, phân tích dữ liệu, tự động hóa dịch vụ khách hàng, tóm tắt nội dung), bạn sẽ không gặp phải các bộ lọc nội dung.

Sự phân biệt giữa API và tự vận hành (self-hosted) là rất quan trọng ở đây. Các bộ lọc nội dung được áp dụng cho quyền truy cập API dựa trên đám mây từ cả ba nhà cung cấp. Việc triển khai tự vận hành các mô hình trọng số mở (open-weight) như DeepSeek và Qwen chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn và không phải chịu cùng một cơ chế lọc nội dung ở lớp API. Các tổ chức có yêu cầu về kết quả đầu ra không bị hạn chế đối với các chủ đề nhạy cảm nên cân nhắc việc triển khai tự vận hành mô hình trọng số mở thay vì sử dụng quyền truy cập API đám mây.

Quyền riêng tư dữ liệu theo luật Trung Quốc: Tất cả các API đám mây của ba mô hình đều hoạt động theo luật chủ quyền dữ liệu của Trung Quốc. Dữ liệu được xử lý qua các API đám mây này có thể phải tuân theo yêu cầu của chính phủ Trung Quốc theo luật hiện hành. Xét về bản chất, điều này có thể so sánh với các mối quan ngại về chủ quyền dữ liệu áp dụng cho các API đám mây có trụ sở tại Hoa Kỳ theo khuôn khổ pháp lý của Hoa Kỳ, mặc dù không giống về quyền tài phán. Các tổ chức có yêu cầu nghiêm ngặt về nơi lưu trữ dữ liệu nên đánh giá điều này dựa trên các nghĩa vụ tuân thủ của họ.

Việc triển khai tự host các mô hình trọng số mở DeepSeek hoặc Qwen loại bỏ hoàn toàn các mối lo ngại về chủ quyền dữ liệu trên đám mây, vì dữ liệu vẫn nằm trong cơ sở hạ tầng của chính tổ chức. Đối với các đội ngũ doanh nghiệp có yêu cầu xử lý dữ liệu được quy định, đây là phương án được khuyến nghị đánh giá trước tiên.

Đối với hầu hết các công cụ lập trình, ứng dụng năng suất nội bộ và xử lý tài liệu không nhạy cảm, rủi ro dữ liệu thực tế từ các API đám mây AI của Trung Quốc là tương đương với các dịch vụ API của bên thứ ba khác. Các nhóm doanh nghiệp trong lĩnh vực y tế, tài chính hoặc chính phủ nên thực hiện thẩm định bổ sung cụ thể cho môi trường quản lý của họ.

Các cân nhắc về quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ được mô tả ở trên chỉ mang tính thông tin chung và không cấu thành lời khuyên pháp lý. Các tổ chức trong các ngành được quy định nên tham khảo ý kiến ​​của luật sư có trình độ trước khi triển khai các mô hình AI từ bất kỳ khu vực pháp lý nào.

Bạn Nên Chọn Mô Hình AI Trung Quốc Nào?

Mô hình AI Trung Quốc tốt nhất năm 2025 phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng cụ thể của bạn. Hãy chọn DeepSeek để có chi phí API thấp nhất, các chỉ số benchmark về lập trình và lập luận mạnh mẽ nhất, cùng khả năng triển khai linh hoạt tối đa với các mô hình trọng số mở (open-weight) được cấp phép MIT. Hãy chọn Moonshot AI / Kimi cho các ứng dụng yêu cầu xử lý tài liệu vượt quá 128K token. Hãy chọn Qwen cho các khả năng đa phương thức, hỗ trợ đa ngôn ngữ với hơn 29 ngôn ngữ, hoặc triển khai quy mô doanh nghiệp qua Alibaba Cloud.

Ma trận Quyết định Trường hợp Sử dụng

Chọn DeepSeek Nếu...

Chi phí là yếu tố thúc đẩy chính, bạn cần trọng số mô hình mã nguồn mở theo giấy phép MIT để có sự linh hoạt tối đa khi triển khai, hoặc trường hợp sử dụng của bạn tập trung vào lập trình và suy luận toán học. DeepSeek-V3 là điểm khởi đầu mạnh mẽ nhất cho hầu hết các nhà phát triển lần đầu đánh giá các LLM Trung Quốc. Nó mang lại hiệu suất benchmark ngang tầm GPT-4o trên MMLU và HumanEval với chi phí API thấp hơn khoảng 18 lần và không áp dụng hạn chế về giấy phép đối với việc sử dụng thương mại. Hãy chuyển sang DeepSeek-R1 cụ thể khi các tác vụ liên quan đến suy luận đa bước, toán học phức tạp hoặc các vấn đề nặng về logic, nơi mà quy trình xử lý theo chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought) bù đắp thỏa đáng cho độ trễ và chi phí tăng thêm.

Chọn Moonshot AI / Kimi Nếu...

Ứng dụng của bạn phải xử lý các tài liệu, mã nguồn hoặc kho dữ liệu nghiên cứu có dung lượng lớn hơn 128K token trong một yêu cầu duy nhất. Không có mô hình nào khác được đề cập ở đây có thể sánh được với khả năng xử lý ngữ cảnh 1 triệu token được quảng cáo của Kimi. Các đánh đổi là có thật: Kimi là một mô hình đóng không có tùy chọn mã nguồn mở, hiệu suất đánh giá tiêu chuẩn chung của nó kém hơn DeepSeek và Qwen trên các bài đánh giá tiêu chuẩn, và khả năng truy cập theo địa lý kém tin cậy hơn đối với người dùng bên ngoài Trung Quốc so với hai mô hình còn lại. Chỉ chấp nhận các đánh đổi này khi yêu cầu về ngữ cảnh dài là không thể thương lượng.

Chọn Qwen Nếu...

Ứng dụng của bạn yêu cầu khả năng đa phương thức, hỗ trợ đa ngôn ngữ trên 29+ ngôn ngữ hoặc triển khai doanh nghiệp với các đảm bảo SLA của Alibaba Cloud và khả năng tùy chỉnh nơi lưu trữ dữ liệu. QwQ là mô hình suy luận thay thế của Qwen cho DeepSeek-R1, có tính cạnh tranh trên các bài kiểm tra toán và logic dành cho các nhóm ưa chuộng hệ sinh thái Alibaba hoặc muốn tránh sự tập trung vào một nhà cung cấp duy nhất. Sự đa dạng của các dòng mô hình Qwen, bao gồm Qwen2.5, QwQ, Qwen-VL, Qwen-Audio và Qwen-Coder, vượt trội so với bất kỳ đối thủ cạnh tranh nào được đề cập ở đây.

Câu hỏi thường gặp

Sự khác biệt giữa DeepSeek-V3 và DeepSeek-R1 là gì?

DeepSeek-V3 là một mô hình hướng dẫn đa mục đích, tuân theo trực tiếp chỉ dẫn của người dùng, tạo ra các phản hồi nhanh chóng phù hợp cho việc viết lách, lập trình và các tác vụ hàng ngày. DeepSeek-R1 là một mô hình suy luận tạo ra các bước suy luận theo chuỗi (chain-of-thought) rõ ràng trước khi đưa ra câu trả lời, khiến nó mạnh hơn đáng kể về suy luận toán học, logic và các bài toán phức tạp, đa bước. DeepSeek-R1 không phải là sự thay thế chung cho V3. Hãy sử dụng R1 khi tác vụ yêu cầu cụ thể suy luận đa bước. Về chi phí, V3 hoạt động với chi phí xấp xỉ 0,27 USD mỗi triệu token đầu vào so với R1 với chi phí xấp xỉ 0,55 USD mỗi triệu token.

DeepSeek có an toàn để sử dụng không?

API đám mây của DeepSeek hoạt động theo luật chủ quyền dữ liệu của Trung Quốc, có nghĩa là dữ liệu được xử lý thông qua API có thể phải tuân thủ các yêu cầu từ chính phủ Trung Quốc theo các khung pháp lý hiện hành. Các bộ lọc nội dung được áp dụng cho các chủ đề nhạy cảm về chính trị bao gồm Square Thiên An Môn và sự độc lập của Đài Loan. Đối với hầu hết các trường hợp sử dụng thương mại như lập trình, phân tích tài liệu và soạn thảo văn bản kinh doanh, người dùng sẽ không gặp phải các bộ lọc này và rủi ro dữ liệu thực tế tương đương với các dịch vụ API của bên thứ ba khác. Các tổ chức có yêu cầu nghiêm ngặt về vị trí lưu trữ dữ liệu nên cân nhắc triển khai tự lưu trữ (self-hosted) các mô hình trọng số mở (open-weight) của DeepSeek, điều này giúp loại bỏ hoàn toàn các mối lo ngại về dữ liệu đám mây.

Tôi có thể sử dụng Moonshot AI / Kimi bên ngoài Trung Quốc không?

Tính đến đầu năm 2025, kimi.ai có thể truy cập quốc tế ở một số khu vực, mặc dù độ tin cậy khi truy cập khác nhau tùy theo địa điểm và có thể yêu cầu VPN để sử dụng nhất quán bên ngoài Trung Quốc. API Kimi dành cho nhà phát triển có sẵn tại nền tảng.moonshot.cn với đăng ký quốc tế. Ngược lại, API của DeepSeek tại nền tảng.deepseek.com có thể truy cập quốc tế mà không có hạn chế về địa lý, và API DashScope của Qwen có sẵn thông qua cơ sở hạ tầng toàn cầu của Alibaba Cloud. Truy cập trực tiếp kimi.ai để biết tình trạng khả dụng hiện tại, vì tình hình truy cập quốc tế của Moonshot AI đang tích cực phát triển.

Qwen có mã nguồn mở không? Tôi có thể tải xuống không?

Vâng. Trọng số mô hình Qwen có sẵn để tải xuống trên Hugging Face tại huggingface.co/Qwen, bao gồm các mô hình từ 0,5 tỷ đến hơn 72 tỷ tham số. Các điều khoản cấp phép khác nhau: các biến thể nhỏ hơn sử dụng Apache 2.0 (cho phép sử dụng thương mại một cách linh hoạt), trong khi các biến thể lớn hơn và mới hơn sử dụng Giấy phép Qwen, điều này hạn chế triển khai cho các dịch vụ có hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. Đối với hầu hết các nhóm phát triển, hạn chế MAU (Người dùng hoạt động hàng tháng) sẽ không áp dụng. Moonshot AI / Kimi không cung cấp trọng số có thể tải xuống và chỉ cung cấp quyền truy cập API.

Mô hình AI Trung Quốc nào có API rẻ nhất?

Vào đầu năm 2025, DeepSeek-V3 cung cấp mức giá API công khai thấp nhất với khoảng 0,27 USD cho mỗi triệu token đầu vào, rẻ hơn khoảng 18 lần so với mức 5,00 USD cho mỗi triệu token đầu vào của GPT-4o. DeepSeek cũng cung cấp gói API miễn phí với giới hạn tốc độ truy cập qua platform.deepseek.com. Hãy xác minh mức giá hiện tại trên nền tảng API DeepSeek trước khi tích hợp, vì giá có thể thay đổi. Giá DashScope của Qwen và giá API Kimi yêu cầu kiểm tra tài liệu chính thức để biết các số liệu hiện tại.

Tại sao DeepSeek khiến cổ phiếu Nvidia sụp đổ?

Bản phát hành tháng 1 năm 2025 của DeepSeek-R1 đã chứng minh hiệu suất benchmark AI tương đương GPT-4o với chi phí đào tạo được công bố là khoảng 5,6 triệu USD, theo báo cáo kỹ thuật của DeepSeek, so với hàng trăm triệu USD được báo cáo là đã chi cho các mô hình phương Tây tương đương. Điều này đã đặt ra những câu hỏi nghiêm túc về việc liệu các giả định của ngành AI về khoản đầu tư GPU khổng lồ có thực sự cần thiết hay không. Cổ phiếu của Nvidia đã giảm khoảng 17% vào ngày 27 tháng 1 năm 2025, xóa sạch khoảng 600 tỷ USD vốn hóa thị trường. Các nhà nghiên cứu độc lập đã tranh luận liệu con số 5,6 triệu USD có bao gồm toàn bộ chi phí cơ sở hạ tầng hay không, nhưng ngay cả khi đã được điều chỉnh, sự chênh lệch về hiệu quả từ cách tiếp cận của DeepSeek là rất đáng kể.

Mô hình QwQ của Qwen là gì?

QwQ là mô hình suy luận của Qwen: câu trả lời trực tiếp của Alibaba dành cho DeepSeek-R1. Giống như DeepSeek-R1, QwQ tạo ra các bước suy luận theo chuỗi tư duy (chain-of-thought) trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, làm cho nó mạnh mẽ hơn đáng kể so với các mô hình hướng dẫn tiêu chuẩn trong các tác vụ toán học, logic và suy luận phức tạp. QwQ-32B có tính cạnh tranh với DeepSeek-R1 trên các bài kiểm tra chuẩn MATH và GPQA. QwQ là một phần của gia đình mô hình Qwen và không phải là sản phẩm độc lập. Nó có sẵn dưới dạng mô hình trọng số mở (open-weight) qua Hugging Face cùng với Qwen2.5, Qwen-VL, Qwen-Audio và Qwen-Coder. Sự tương đồng này giữa QwQ và DeepSeek-R1 vắng bóng trong hầu hết các bài đưa tin của đối thủ về các mô hình AI của Trung Quốc.

Mô hình AI Trung Quốc nào tốt nhất cho các tác vụ lập trình?

DeepSeek-V3 và DeepSeek-Coder dẫn đầu các benchmark mã hóa HumanEval trong số ba mô hình được đề cập ở đây. DeepSeek-V3 đạt 82.6% trên HumanEval, cạnh tranh với mức 90.2% của GPT-4o, trong khi DeepSeek-R1 đạt 92.6% trên cùng benchmark. Qwen-Coder mang lại hiệu suất mã hóa tương đương với tùy chọn triển khai tự lưu trữ (self-hosted) cho các nhóm muốn kiểm soát hạ tầng. Moonshot AI / Kimi không có mô hình mã hóa chuyên dụng, nhưng cửa sổ ngữ cảnh dài của nó hữu ích cho việc phân tích các codebase lớn, nơi giới hạn độ dài tài liệu quan trọng hơn khả năng mã hóa thô.

Moonshot AI có kiểm duyệt không?

Có. Giống như tất cả các mô hình AI của Trung Quốc hoạt động theo các quy định về AI tạo sinh của CAC Trung Quốc, Kimi của Moonshot AI áp dụng các bộ lọc nội dung nhằm hạn chế các chủ đề nhạy cảm về chính trị, bao gồm Square Thiên An Môn, sự độc lập của Đài Loan và các lời chỉ trích đối với ban lãnh đạo chính trị Trung Quốc. Đối với các trường hợp sử dụng về hiệu suất thương mại, lập trình và phân tích tài liệu, các bộ lọc này ít có khả năng bị kích hoạt. Người dùng cần đầu ra không bị hạn chế về các chủ đề chính trị nhạy cảm nên cân nhắc các giải pháp thay thế open-weight tự lưu trữ. DeepSeek và Qwen đều cung cấp lộ trình này, mặc dù các triển khai tự lưu trữ vẫn có thể biểu hiện một số khuynh hướng hành vi được đúc kết từ dữ liệu tiền huấn luyện.

Các mô hình AI của Trung Quốc so với ChatGPT như thế nào?

Tính đến đầu năm 2025, DeepSeek-V3 và Qwen2.5-72B đạt mức tương đương với GPT-4o trên các bài kiểm tra đánh giá MMLU (kiến thức tổng quát) và HumanEval (lập trình) với mức chênh lệch chỉ vài điểm phần trăm. DeepSeek-R1 có khả năng cạnh tranh với mô hình suy luận o1 của OpenAI trên MATH-500, đạt điểm số 97,3% so với 74,6% của GPT-4o trong bài kiểm tra cụ thể đó. Các mô hình Trung Quốc cung cấp chi phí API thấp hơn đáng kể: DeepSeek-V3 ở mức 0,27 USD/1 triệu token đầu vào so với GPT-4o là 5,00 USD/1 triệu token. Các lĩnh vực chính mà GPT-4o vẫn giữ được lợi thế là khả năng tuân thủ hướng dẫn tinh tế trong các trường hợp biên, chất lượng viết sáng tạo, các hạn chế về bộ lọc nội dung đối với các chủ đề nhạy cảm, cũng như hồ sơ về mức độ tin cậy và tuân thủ vốn rất quan trọng trong một số bối cảnh doanh nghiệp nhất định.

Đọc thêm

• Kimi K3: Mô hình Suy luận Chủ lực của Moonshot AI
• Kimi K2 là gì? Mô hình Tư duy Trọng số Mở của Moonshot AI
• Moonshot AI: Tổng quan Công ty và Hướng dẫn Sản phẩm Kimi
• Giá API Kimi Moonshot 2026: Các Gói và Hướng dẫn Chi phí
• Kimi AI là gì? Hướng dẫn về Moonshot AI
• Hợp đồng Vĩnh viễn Hợp đồng Tương lai MOONSHOTUSDT trên Bybit