Google đã trở lại. Ngày 14 tháng 10, Gemini 4 Argon ra mắt toàn cầu. Đây là lần đầu tiên sau hơn 7 tháng Google phát hành một mô hình ngôn ngữ lớn ở cấp độ cao hơn Flash.
Trước tiên, nói đơn giản xem nó mạnh ở đâu:
① Có thể «xử lý liền một mạch những việc dài»: giới hạn đầu ra mỗi lần tăng từ 64.000 token lên 1 triệu, tức là có thể chỉnh sửa trọn một kho mã lớn chỉ trong một lần mà không bị ngắt giữa chừng.
② Đứng đầu bảng xếp hạng: xếp thứ nhất trên chỉ số Vals bao quát các lĩnh vực tài chính, lập trình, luật và thuế (68,9%); trong 19 hạng mục so sánh chính thức, nó đứng đầu 14 hạng mục.
③ Giá rất cạnh tranh: giảm một nửa khi ra mắt, 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho đầu ra. Sau ngày 30 tháng 11, giá sẽ tăng gấp đôi, lên 4/20 USD.
Nhưng nó có một điểm yếu lớn:
- Khả năng lập trình bằng dòng lệnh (Terminal-bench 4.0) chỉ đạt 57,4%, thấp hơn Claude Opus 5.5 đúng 9 điểm. Khi viết mã dài và xử lý tác vụ trên terminal, nó vẫn chưa đánh bại được đối thủ.
- Rào cản tiếp cận cao: người dùng miễn phí và người dùng gói Plus 5 USD đều không dùng được; phải trả 20 USD cho Pro hoặc 100 USD cho Ultra.
Quan điểm của tôi: đây không phải là «Google lội ngược dòng», mà là «Google trở lại cuộc chơi». Khoảng thời gian tụt lại 7 tháng (Gemini 3.5 Pro bị trì hoãn, lãnh đạo cấp cao của DeepMind biến động) không thể được bù đắp chỉ bằng một lần ra mắt. Đặc biệt trong lĩnh vực lập trình — tình huống có giá trị nhất — họ vẫn chưa vững chân trong nhóm dẫn đầu. Điều thực sự đáng chú ý không phải là điểm số, mà là xu hướng «mô hình hàng đầu ngày càng rẻ hơn»: cuộc chiến giá API đã bắt đầu, và bên hưởng lợi cuối cùng sẽ là các ứng dụng ở lớp hạ nguồn cùng nhu cầu năng lực tính toán.
Bài học cho chúng ta trong lĩnh vực tiền mã hóa: cuộc chạy đua vũ trang giữa các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn chưa dừng lại, nhu cầu năng lực tính toán sẽ chỉ tăng lên. Câu chuyện AI + năng lực tính toán (năng lực tính toán phi tập trung, token AI agent) có thể được đưa vào danh sách theo dõi, nhưng hãy nhớ — câu chuyện chỉ là câu chuyện, đừng xem nó như yếu tố nền tảng.
Bạn đánh giá cao ai hơn: Google, OpenAI hay Anthropic? Cùng bàn luận ở phần bình luận nhé.
#谷歌发布Gemini4Argon模型 #Gemini4Argon #AI #谷歌 #NăngLựcTínhToán
Trước tiên, nói đơn giản xem nó mạnh ở đâu:
① Có thể «xử lý liền một mạch những việc dài»: giới hạn đầu ra mỗi lần tăng từ 64.000 token lên 1 triệu, tức là có thể chỉnh sửa trọn một kho mã lớn chỉ trong một lần mà không bị ngắt giữa chừng.
② Đứng đầu bảng xếp hạng: xếp thứ nhất trên chỉ số Vals bao quát các lĩnh vực tài chính, lập trình, luật và thuế (68,9%); trong 19 hạng mục so sánh chính thức, nó đứng đầu 14 hạng mục.
③ Giá rất cạnh tranh: giảm một nửa khi ra mắt, 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho đầu ra. Sau ngày 30 tháng 11, giá sẽ tăng gấp đôi, lên 4/20 USD.
Nhưng nó có một điểm yếu lớn:
- Khả năng lập trình bằng dòng lệnh (Terminal-bench 4.0) chỉ đạt 57,4%, thấp hơn Claude Opus 5.5 đúng 9 điểm. Khi viết mã dài và xử lý tác vụ trên terminal, nó vẫn chưa đánh bại được đối thủ.
- Rào cản tiếp cận cao: người dùng miễn phí và người dùng gói Plus 5 USD đều không dùng được; phải trả 20 USD cho Pro hoặc 100 USD cho Ultra.
Quan điểm của tôi: đây không phải là «Google lội ngược dòng», mà là «Google trở lại cuộc chơi». Khoảng thời gian tụt lại 7 tháng (Gemini 3.5 Pro bị trì hoãn, lãnh đạo cấp cao của DeepMind biến động) không thể được bù đắp chỉ bằng một lần ra mắt. Đặc biệt trong lĩnh vực lập trình — tình huống có giá trị nhất — họ vẫn chưa vững chân trong nhóm dẫn đầu. Điều thực sự đáng chú ý không phải là điểm số, mà là xu hướng «mô hình hàng đầu ngày càng rẻ hơn»: cuộc chiến giá API đã bắt đầu, và bên hưởng lợi cuối cùng sẽ là các ứng dụng ở lớp hạ nguồn cùng nhu cầu năng lực tính toán.
Bài học cho chúng ta trong lĩnh vực tiền mã hóa: cuộc chạy đua vũ trang giữa các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn chưa dừng lại, nhu cầu năng lực tính toán sẽ chỉ tăng lên. Câu chuyện AI + năng lực tính toán (năng lực tính toán phi tập trung, token AI agent) có thể được đưa vào danh sách theo dõi, nhưng hãy nhớ — câu chuyện chỉ là câu chuyện, đừng xem nó như yếu tố nền tảng.
Bạn đánh giá cao ai hơn: Google, OpenAI hay Anthropic? Cùng bàn luận ở phần bình luận nhé.
#谷歌发布Gemini4Argon模型 #Gemini4Argon #AI #谷歌 #NăngLựcTínhToán