GPT-5.3 so với Claude Opus 4.6 so với Gemini 3 Pro: Hướng dẫn chọn mô hình AI năm 2026

Năm 2026, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thâm nhập sâu vào mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta, từ sáng tạo nội dung đến tạo mã, đến dịch vụ khách hàng. Đối mặt với vô số lựa chọn trên thị trường, làm thế nào để chọn mô hình AI phù hợp nhất cho bạn? Bài viết này sẽ dựa trên các cuộc thảo luận mới nhất trên X/Twitter để so sánh và đánh giá ba mô hình phổ biến GPT-5.3, Claude Opus 4.6 và Gemini 3 Pro, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.

I. Tổng quan thị trường: Ai là người dẫn đầu?

Từ các cuộc thảo luận trên X/Twitter, lĩnh vực mô hình AI hiện đang cho thấy một cảnh tượng trăm hoa đua nở. Dòng GPT của OpenAI vẫn chiếm vị trí dẫn đầu, nhưng dòng Gemini của Google và dòng Claude của Anthropic cũng theo sát phía sau, liên tục tung ra các phiên bản mới và cải thiện hiệu suất.

• GPT-5.3: Theo @mark_k và @kimmonismus, GPT-5.3 sắp được phát hành và được kỳ vọng rộng rãi. @slow_developer đề cập rằng Codex 5.3 đã được phát hành, ám chỉ tiềm năng của GPT-5.3 trong việc tạo mã. Đồng thời, người dùng bày tỏ lo ngại về việc OpenAI ngừng GPT-4o và các mô hình cũ, hy vọng sẽ giữ lại được sự sáng tạo và phong cách của GPT-4o (@keepgpt4o).
• Claude Opus 4.6: Claude Opus 4.6 của Anthropic được đánh giá cao. @VoidStateKate ca ngợi hiệu suất của nó trong việc cá nhân hóa, thậm chí có thể xem xét MCAS (Hội chứng hoạt hóa tế bào mast) của người dùng. @BharukaShraddha liệt kê nó là lựa chọn hàng đầu cho AI Chatbot năm 2026.
• Gemini 3 Pro: Gemini của Google cũng đang tích cực đuổi kịp. @bridgemindai tiết lộ rằng Gemini 3.1 Pro sắp được phát hành, điều này rất quan trọng đối với Google, vì Gemini 3 Pro đã tụt hậu so với Claude Opus và GPT-5.3 trong một số thử nghiệm điểm chuẩn.

II. So sánh hiệu suất: Điểm chuẩn và ứng dụng thực tế

Chỉ dựa vào các thử nghiệm điểm chuẩn không thể đánh giá toàn diện hiệu suất của mô hình AI. Chúng ta cần kết hợp các tình huống ứng dụng thực tế để hiểu rõ hơn về điểm mạnh và điểm yếu của chúng.

1. Khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ

Một nghiên cứu của Microsoft Research + Salesforce đã kiểm tra hiệu suất của các mô hình bao gồm GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, v.v. trong hơn 200.000 cuộc đối thoại mô phỏng. Kết quả cho thấy hiệu suất của prompt một vòng có thể đạt tới 90%. Điều này cho thấy rằng trong các nhiệm vụ đơn giản, hiệu suất của các mô hình chính thống đã khá xuất sắc.

Nhưng khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ phức tạp vẫn là một chỉ số quan trọng để phân biệt các mô hình khác nhau.

• GPT-5.3: Theo tin đồn, GPT-5.3 có những cải tiến đáng kể về khả năng hiểu và suy luận ngôn ngữ. @daniel_mac8 đề cập rằng các nhà nghiên cứu của OpenAI đã "tìm ra một số điều" trong quá trình đào tạo trước, điều này có thể có nghĩa là GPT-5.3 sẽ có hiệu suất tốt hơn trong việc tạo ra các văn bản mạch lạc và logic hơn.
• Claude Opus 4.6: Claude Opus 4.6 đã được tối ưu hóa về UX, có thể tự động quyết định thời gian suy nghĩ. Tuy nhiên, @emollick chỉ ra rằng nó có thể có vấn đề về bộ định tuyến GPT-5 ban đầu, tức là không đủ coi trọng các yêu cầu cứng nhắc không liên quan đến toán học/mã hóa.
• Gemini 3 Pro: Gemini 3 Pro hoạt động ở mức trung bình trong các thử nghiệm ban đầu và cần cải thiện hơn nữa về khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ để cạnh tranh với các mô hình hàng đầu khác.

2. Khả năng tạo mã

Tạo mã là một trong những ứng dụng quan trọng của LLM. @slow_developer đề cập rằng Codex 5.3 đã được phát hành, điều này cho thấy OpenAI có thể có những đột phá mới trong việc tạo mã.

• GPT-5.3 (Codex 5.3): Do Codex 5.3 đã được phát hành, chúng ta có thể kỳ vọng GPT-5.3 sẽ có những cải tiến đáng kể trong việc tạo mã. Nó có thể tạo ra mã hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và hiểu rõ hơn các nhiệm vụ lập trình phức tạp.
• Claude Opus 4.6: Mặc dù không có bằng chứng rõ ràng nào cho thấy Claude Opus 4.6 có lợi thế đặc biệt trong việc tạo mã, nhưng khả năng hiểu ngôn ngữ mạnh mẽ của nó có thể giúp nó hiểu rõ hơn các chú thích và tài liệu mã, từ đó tạo ra mã đáp ứng yêu cầu tốt hơn.
• Gemini 3 Pro: Hiện tại vẫn chưa rõ hiệu suất của Gemini 3 Pro trong việc tạo mã.

3. Khả năng tạo ảnh

Ngoài văn bản và mã, một số LLM cũng có khả năng tạo ảnh.

• GPT Image 1.5: @Naiknelofar788 và @mehvishs25 đã chia sẻ các prompt và kết quả sử dụng GPT Image 1.5 để tạo ảnh. Ví dụ của @Naiknelofar788 cho thấy tiềm năng của GPT Image 1.5 trong việc tạo ra hình ảnh hộ chiếu chân thực và mô hình lập thể 3D thu nhỏ.
• Grok: @elonmusk đã từng tuyên bố Grok 4 đã đánh bại GPT-5 trên ARC-AGI, mặc dù các chi tiết cụ thể vẫn chưa rõ, nhưng điều này ngụ ý lợi thế của Grok trong một số nhiệm vụ cụ thể.
• Các công cụ tạo ảnh khác: X/Twitter cũng đã đề cập đến một số công cụ tạo ảnh khác, chẳng hạn như Higgsfield AI Soul và Midjourney.

Ví dụ Prompt (GPT Image 1.5):

{
  "scene": "Ultra-Luxury Food Commercial",
  "subject": {
    "item": "American Pancakes",
    "attributes": ["thick", "fluffy", "golden-brown edges"],
    "stack_count": 4,
    "toppings": {
      "syrup": "Pure maple, slow-motion"
    }
  }
}

Hyper-realistic open [COUNTRY] passport on a studio surface, with gold-embossed “[Official Passport Name]” text and leather texture. From its pages rises a miniature 3D diorama of [COUNTRY], featuring [ICONIC LANDMARKS],

4. Sáng tạo và Cá nhân hóa

@keepgpt4o bày tỏ sự không hài lòng về việc OpenAI ngừng cung cấp GPT-4o API, vì các nhà phát triển đặc biệt thích sự sáng tạo và phong cách của GPT-4o. @VoidStateKate ca ngợi khả năng cá nhân hóa của Claude Opus 4.6, vì nó thậm chí có thể xem xét MCAS của cô ấy.

• GPT-5.3: OpenAI cần tìm một điểm cân bằng, vừa nâng cao hiệu suất của mô hình, vừa duy trì sự sáng tạo và phong cách của nó.
• Claude Opus 4.6: Claude Opus 4.6 thể hiện sự vượt trội trong khả năng cá nhân hóa, điều này mang lại lợi thế cho nó trong các tình huống yêu cầu đầu ra được tùy chỉnh cao.
• Gemini 3 Pro: Gemini 3 Pro cần bắt kịp về khả năng sáng tạo và cá nhân hóa để cạnh tranh với các mô hình hàng đầu khác.

Ba, Thực hành tốt nhất và Đề xuất công cụ

Ngoài việc chọn mô hình AI phù hợp, việc nắm vững một số thực hành tốt nhất và công cụ cũng có thể cải thiện đáng kể hiệu quả công việc.* Kỹ thuật Prompt: Viết prompt rõ ràng, cụ thể là chìa khóa để có được kết quả đầu ra chất lượng cao.

• Kết hợp sử dụng các mô hình khác nhau: @nero_sansei khuyên không nên chỉ chọn một mô hình, mà nên kết hợp sử dụng các mô hình khác nhau để phát huy thế mạnh của từng mô hình. Ví dụ, có thể sử dụng GPT-5.3 để tạo văn bản sáng tạo, và Claude Opus 4.6 cho dịch vụ khách hàng cá nhân hóa.
• Sider: @Sider_AI cung cấp một nền tảng cho phép bạn truy cập nhiều mô hình AI và chuyển các cuộc họp thành ghi chú có thể tìm kiếm được.

Công cụ được đề xuất (dựa trên thảo luận trên X/Twitter):

• Nghiên cứu: ChatGPT, YouChat, Abacus, Perplexity, Copilot, Gemini
• Hình ảnh: Higgsfield AI Soul, GPT-4o, Midjourney, Grok
• Năng suất: Gamma, Grok 3, Perplexity AI, Gemini 2.5 Flash
• Viết: Jasper, Jenny

IV. Cân nhắc về đạo đức

Với sự phổ biến của các mô hình AI, các vấn đề đạo đức ngày càng trở nên nổi bật.

• An toàn: @AbelHan72074 chỉ trích @sama vì đã buộc công chúng hạ cấp xuống GPT-5.2 và cáo buộc ông hạn chế quyền truy cập vào các mô hình AI vì lý do an toàn.
• Thiên kiến: Chúng ta cần cảnh giác với những thiên kiến có thể tồn tại trong các mô hình AI và thực hiện các biện pháp để giảm thiểu tác động của chúng.
• Tính minh bạch: @5_gpt_PuPpeT đã nêu ra các vấn đề đạo đức AI, ông chia sẻ một số "lời thú tội" từ các mô hình AI, ám chỉ những sự thật tiềm ẩn mà các mô hình AI có thể che giấu.

V. Kết luận

Việc lựa chọn mô hình AI phù hợp đòi hỏi phải xem xét toàn diện nhiều yếu tố, bao gồm hiệu suất, giá cả, tính dễ sử dụng và các vấn đề đạo đức. Bài viết này so sánh và đánh giá GPT-5.3, Claude Opus 4.6 và Gemini 3 Pro, hy vọng có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt.

Điểm chính:

• GPT-5.3: Dự kiến sẽ có những cải tiến đáng kể về khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo mã.
• Claude Opus 4.6: Thể hiện tốt trong khả năng cá nhân hóa, phù hợp với các tình huống cần đầu ra tùy chỉnh cao.
• Gemini 3 Pro: Cần phải bắt kịp ở nhiều khía cạnh để cạnh tranh với các mô hình hàng đầu khác.Lựa chọn cuối cùng phụ thuộc vào nhu cầu và ngân sách cụ thể của bạn. 建议你亲自尝试不同的模型，并根据实际使用情况做出选择。 (Khuyến nghị bạn tự mình thử các mô hình khác nhau và đưa ra lựa chọn dựa trên tình hình sử dụng thực tế.) 记住，最好的 AI 模型是能够帮助你解决问题的模型。(Hãy nhớ rằng, mô hình AI tốt nhất là mô hình có thể giúp bạn giải quyết vấn đề.)