Mục lục
Công cụ AI nào là tốt nhất? ChatGPT, Claude, Gemini, hay DeepSeek?
Vấn đề của nhiều người dùng AI là họ đổi công cụ liên tục.
Hôm nay thấy người khác khen Claude viết hay hơn, bạn chuyển sang Claude. Ngày mai thấy Gemini tích hợp tốt với Google, bạn chuyển sang Gemini. Tuần sau thấy DeepSeek miễn phí và trả lời cũng ổn, bạn lại thử DeepSeek. Rồi khi ChatGPT ra tính năng mới, bạn quay lại ChatGPT.
Và cứ thế bạn cứ ở trong một vòng luẩn quẩn không lối thoát, mà không nhận ra rằng: Cách bạn sử dụng AI mới là điều quan trọng hơn hết! Và không có công cụ nào là tốt nhất, chỉ có công cụ phù hợp nhất với bạn mà thôi.
1. Các Chỉ Số Có Quan Trọng Không?
Khi chọn một công cụ AI, thì tất nhiên, các chỉ số vẫn quan trọng. Các chỉ số đó cho bạn một cái nhìn tham khảo về năng lực của các model: model nào làm toán tốt hơn, model nào code tốt hơn, model nào suy luận tốt hơn, model nào xử lý ngôn ngữ tốt hơn.
Tuy nhiên, các chỉ số đó không phải là công việc thật của bạn. Công việc thật của bạn không chỉ là trả lời các câu hỏi được đặt ra trong phòng thí nghiệm AI. Mà công việc thật sẽ có dữ liệu bị thiếu, yêu cầu mơ hồ, deadline gấp, file lộn xộn, sếp đổi brief, khách hàng góp ý vòng 3, và đôi khi người gửi đề bài cũng chưa biết mình muốn gì.
Ngoài ra, các chỉ số của các AI hiện nay khá tương đương nhau. Ví dụ, nếu nhìn vào bảng xếp hạng các mô hình ngôn ngữ lớn của Artificial Analysis, nhóm model đang đứng rất cao không cách nhau quá xa về Chỉ số thông minh.
Tức là nếu chỉ nhìn vào chỉ số “độ thông minh”, đúng là có model cao hơn, có model thấp hơn. Nhưng khoảng cách này không quá lớn và cũng chưa đủ để kết luận rằng một công cụ sẽ luôn tốt hơn trong mọi tình huống.
Khi nhìn vào các chỉ số trong bảng, Linh nhớ tới một nguyên lý thú vị trong cuốn Outliers (hay bản tiếng Việt là Những kẻ xuất chúng) của Malcolm Gladwell. Ông nói về khái niệm threshold, tức là một ngưỡng nhất định.
Ví dụ với chiều cao của các vận động viên bóng rổ, nếu hai vận động viên đều đã đủ chiều cao để vào đội tuyển bóng rổ, thì chiều cao không còn là yếu tố quyết định thành công giữa hai người đó nữa. Điều tạo ra khác biệt có thể nằm ở môi trường, cơ hội, kỹ năng giao tiếp, cách ra quyết định, khả năng hợp tác, và rất nhiều yếu tố khác của họ.
Linh nghĩ cách nhìn này rất phù hợp khi nói về AI hiện nay. Với các công cụ AI lớn như ChatGPT, Claude, Gemini hay DeepSeek, các công cụ này đã vượt qua một ngưỡng đủ tốt cho nhiều tác vụ khác nhau, như: viết nội dung, tóm tắt, phân tích dữ liệu, lên dàn bài, chỉnh sửa nội dung, tạo hướng dẫn.
Khi đã qua ngưỡng đó, sức mạnh của AI không còn nằm hoàn toàn ở công cụ, mà còn nằm ở cách người dùng sử dụng công cụ, môi trường công cụ được sử dụng và các yếu tố khác.
Vậy nếu các model có khả năng không quá khác biệt, thì bạn nên chọn model như thế nào?
Trong phần tiếp theo, Linh sẽ chia sẻ 3 bước giúp bạn chọn AI phù hợp nhất cho công việc của mình.
2. 3 Bước Chọn Model AI Cho Công Việc
Bước đầu tiên để chọn model AI phù hợp cho bản thân là hãy chậm lại một nhịp và nhìn xem công ty bạn hoặc chính bạn đang trả tiền cho hệ sinh thái nào trước đã.
Nếu bạn đang làm việc trong hệ sinh thái Google Workspace bao gồm Gmail, Drive, Docs, Meet, Sheets thì hãy thử Gemini tích hợp sẵn trước.
Còn nếu bạn đang dùng Microsoft 365 với Outlook, Teams, Excel, Word, PowerPoint thì hãy thử Copilot tích hợp sẵn trước.
Lý do cực kỳ đơn giản là vì AI nó nằm ngay trong công cụ bạn đang làm việc mỗi ngày, bạn vừa không cần chuyển tab, vừa không cần cóp dán lung tung, và còn vừa tiết kiệm được tiền đăng ký công cụ mới.
Còn nếu bạn làm việc tự do và không gắn liền cố định với hệ sinh thái nào, lúc này chúng ta sẽ đi tiếp đến bước thứ hai, là xác định loại việc chính bạn cần AI giúp.
Với những bạn chưa có bất kỳ một AI trả phí nào, Linh khuyên bạn hãy chọn ứng dụng theo loại việc chiếm nhiều thời gian nhất trong tuần của bạn.
Nếu việc chính của bạn là viết, chỉnh sửa và phân tích văn bản như viết email, báo cáo, nội dung, kịch bản, tóm tắt tài liệu thì hãy chọn Claude.
Nếu việc chính là lên ý tưởng, sáng tạo và khám phá như đặt tên, lên kịch bản, tạo ảnh social thì chọn ChatGPT vì nó có khả năng tư duy nhanh, tạo được ảnh đẹp với mô hình tạo ảnh GPT Images 2.0. Và còn tuyệt hơn nữa là bạn còn được dùng thêm Codex mà không cần phải trả thêm chi phí nào vì nó đã được bao gồm trong tài khoản ChatGPT Plus và Pro.
Nếu bạn cần xử lý tài liệu dài, ghi âm cuộc họp và đa định dạng như hình ảnh, video, âm thanh, file tài liệu hàng trăm trang thì hãy chọn Gemini vì nó có khả năng tạo ra các file với định dạng đa dạng với mô hình tạo ảnh Nano Banana, mô hình tạo video Google Omni, và mô hình tạo âm thanh Lyria được tích hợp sẵn.
Ok, cuối cùng là bắt đầu với bản trả phí thấp nhất và chỉ nâng cấp thêm khi phát hiện ra một điểm nghẽn cụ thể.
Trong 1 tháng đầu tiên sau khi chọn được AI bạn muốn thử, hãy sử dụng bản trả phí thấp nhất của AI đó trước và chỉ nâng cấp lên thêm các bản cao hơn khi bạn xác định được một điểm nghẽn rõ ràng.
Vậy điểm nghẽn ở đây là gì?
Điểm nghẽn không phải là “AI này chưa đủ thông minh” mơ hồ, mà là một vấn đề cụ thể và lặp đi lặp lại mà bạn gặp phải khi sử dụng AI. Chẳng hạn như: bạn đang viết báo cáo đến đoạn thứ ba thì hệ thống báo hết tokens và bắt đợi năm tiếng sau mới có thể hỏi lại, hoặc bạn cần tải lên file tài liệu năm mươi trang nhưng bản trả phí thấp nhất chỉ đọc được mười trang đầu, hay bạn bắt buộc phải bắt AI so sánh ba file dữ liệu cùng lúc nhưng bản trả phí hiện tại lại không cho phép.
Khi nào bạn gọi tên được điểm nghẽn bằng một tình huống cụ thể như vậy thì đó mới là lúc nên nâng cấp lên những bản trả phí cao hơn.
Với 3 bước này, bạn có thể chọn được một AI đúng nhu cầu, không bị chạy theo xu hướng, và tránh lãng phí không cần thiết khi chọn các AI mới hay chi tiền nâng cấp lên bản trả phí quá cao cấp trong khi bản thân chưa thực sự cần.
3. Bài Kiểm Tra Các AI: Chatgpt, Gemini, Claude Và Deepseek
Nếu bạn vẫn còn băn khoăn về khả năng của các công cụ, Linh sẽ làm một bài test đơn giản để kiểm tra 4 công cụ: ChatGPT, Gemini, Claude và Deepseek nha.
3.1. Nghiên cứu sâu
Đầu tiên, Linh có câu prompt yêu cầu AI thực hiện nghiên cứu chủ đề các doanh nghiệp nên đo hiệu quả triển khai AI nội bộ bằng chỉ số nào. Linh cũng yêu cầu AI lấy kết quả từ các nguồn uy tín, không bịa nguồn hay dữ liệu, và nêu rõ đâu là phần do AI suy luận để đảm bảo được độ chính xác của kết quả. Ở cuối câu lệnh, Linh còn yêu cầu AI xuất ra báo cáo để Linh có thể đọc kỹ, và lưu lại nếu cần.
“Bạn là trợ lý nghiên cứu cho Founder.
Hãy nghiên cứu chủ đề: “Các doanh nghiệp nên đo hiệu quả triển khai AI nội bộ bằng những chỉ số nào?”
Yêu cầu:
- Chỉ dùng nguồn đáng tin cậy từ công ty tư vấn, công ty công nghệ, trường đại học, viện nghiên cứu hoặc báo cáo chính thức.
- Không bịa nguồn.
- Không đưa số liệu nếu không có nguồn rõ ràng.
- Nếu là suy luận tổng hợp, hãy ghi rõ là suy luận.
- Ưu tiên góc nhìn phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ mới bắt đầu dùng AI.
Sau khi nghiên cứu, hãy xuất báo cáo bằng tiếng Việt.”
Sau khi chạy cùng một prompt trên 4 công cụ là ChatGPT, Gemini, Claude và DeepSeek, Linh thấy mỗi công cụ có một điểm mạnh và điểm yếu khá rõ.
Nhìn chung, cả 4 công cụ đều hiểu đúng chủ đề, đều đưa ra được các nhóm chỉ số liên quan đến hiệu quả triển khai AI nội bộ, và đều có ý thức phân biệt phần thông tin với phần suy luận ở mức độ nhất định. Tuy nhiên, khác biệt lớn nằm ở chất lượng nguồn, khả năng dẫn link để kiểm chứng, cách trình bày báo cáo và mức độ dễ dùng của đầu ra.
Để chấm điểm cho từng công cụ, Linh sẽ phân tích câu prompt thành 10 tiêu chí. Mỗi tiêu chí thực hiện được sẽ được tính là 1 điểm.
Đầu tiên là ChatGPT với mô hình GPT-5.5 High. Công cụ này trả lời khá chậm, có lẽ vì mất thời gian để tìm kiếm, đối chiếu nguồn và cấu trúc lại thông tin. Nhưng bù lại, kết quả đầu ra khá tốt. ChatGPT có trích dẫn nguồn rõ ràng, các link nguồn đều nhấn vào được, và quan trọng hơn là có phân biệt phần nào đến từ nguồn, phần nào là suy luận tổng hợp.
Ngoài ra, ChatGPT còn tự thêm bảng và sơ đồ để người đọc dễ hình dung hơn. Với dạng bài cần nghiên cứu, tổng hợp và xuất thành báo cáo, đây là một điểm cộng lớn, vì người dùng không chỉ cần thông tin đúng, mà còn cần thông tin được trình bày theo cách dễ dùng. Linh sẽ chấm ChatGPT 9/10.
Tiếp theo là Gemini. Gemini với mô hình 3.1 Pro cũng cho câu trả lời khá chậm, nhưng kết quả nhìn chung ổn. Công cụ này có bảng trình bày dễ nhìn, có trích nguồn, link nguồn hoạt động và cũng có chỉ ra đâu là phần suy luận, thậm chí có cả công thức tính và giải thích các biến rất chi tiết.
Điểm cần lưu ý là Gemini dẫn nguồn từ khá nhiều nơi khác nhau, trong đó có cả Reddit. Với những bài nghiên cứu cần độ tin cậy cao, việc dùng Reddit không hẳn là sai nếu chỉ dùng để tham khảo góc nhìn cộng đồng, nhưng không nên xem là nguồn chính. Vì vậy, khi dùng Gemini cho các báo cáo chuyên nghiệp, bạn cần kiểm tra kỹ hơn chất lượng nguồn và nên yêu cầu công cụ chỉ ưu tiên nguồn từ tổ chức tư vấn, công ty công nghệ, trường đại học hoặc báo cáo chính thức. Vậy nên, Linh sẽ chấm Gemini 8/10.
Claude với mô hình sử dụng là Opus 4.8 High là công cụ cho tốc độ phản hồi nhanh nhất trong bài test này, chỉ khoảng 20 giây. Câu trả lời của Claude có link nguồn, các link nhấn vào đều hoạt động, và phần phân biệt giữa trích dẫn gốc với suy luận cũng khá rõ. Điểm Linh thích ở Claude là cách trình bày tương đối gọn, mạch lạc, không làm người đọc bị ngợp. Với các bài cần đọc nhanh, tổng hợp nhanh và viết lại thành nội dung dễ hiểu, Claude cho cảm giác rất hiệu quả. Tuy nhiên, vì phản hồi nhanh nên người dùng vẫn nên kiểm tra lại độ sâu của phần nghiên cứu, và cũng chưa có bảng tổng hợp như ChatGPT và Gemini. Linh sẽ chấm Claude 8/10.
Cuối cùng là DeepSeek với mô hình DeepSeek-V4-Pro, trong tab cài đặt chuyên gia, kết hợp tính năng suy nghĩ sâu. DeepSeek có điểm tốt là biết chỉ ra phần nào là suy luận, và có dẫn tên các nguồn tham khảo. Tuy nhiên, điểm yếu lớn nhất là chưa có link nguồn để đối chiếu trực tiếp. Điều này làm giảm độ tin cậy của câu trả lời, vì với một bài nghiên cứu, chỉ nêu tên nguồn là chưa đủ. Người dùng cần có khả năng bấm vào nguồn, kiểm tra nội dung gốc, xem nguồn đó có thật không, có đúng với phần AI đang diễn giải không. Vì vậy, DeepSeek có thể dùng để lấy khung ý tưởng ban đầu, nhưng nếu dùng cho báo cáo chính thức thì cần thêm một bước kiểm chứng nguồn rất kỹ. Vậy nên, Linh sẽ chấm DeepSeek 7/10.
3.2. Phân tích dữ liệu
Tiếp theo, Linh muốn kiểm tra khả năng phân tích dữ liệu của 4 AI này. Linh có câu prompt để biến AI thành chuyên gia phân tích dữ liệu. Thay vì chỉ tính toán các chỉ số như ROAS hay CPA, prompt còn yêu cầu AI phải tư duy sâu, đặt giả thuyết nguyên nhân và đề xuất 5 hành động cụ thể. Đặc biệt, câu lệnh còn yêu cầu tạo file doc để tải về và lưu lại.
Bạn là chuyên gia phân tích kinh doanh. Hãy phân tích dữ liệu giả định dưới đây.
Giai đoạn A:
- Chi phí quảng cáo: 100.000.000 đồng
- Số khách tiềm năng: 2.000
- Số đơn hàng: 50
- Doanh thu: 250.000.000 đồng
Giai đoạn B:
- Chi phí quảng cáo: 150.000.000 đồng
- Số khách tiềm năng: 2.400
- Số đơn hàng: 48
- Doanh thu: 288.000.000 đồng
Yêu cầu: tính chi phí trên mỗi khách tiềm năng, chi phí trên mỗi đơn hàng, tỷ lệ chuyển đổi từ khách tiềm năng sang đơn hàng, ROAS của từng giai đoạn. Sau đó so sánh hai giai đoạn, chỉ ra điểm tốt lên, điểm xấu đi, 3 giả thuyết có thể giải thích sự thay đổi và 5 hành động nên làm tiếp theo. Không được kết luận chắc chắn nếu dữ liệu chưa đủ. Cuối cùng, tạo file doc để tôi lưu lại.
Nhìn chung, cả 4 công cụ đều tính đúng các chỉ số chính: chi phí trên mỗi khách tiềm năng, chi phí trên mỗi đơn hàng, tỷ lệ chuyển đổi và ROAS. Các kết luận lớn cũng tương đối giống nhau: giai đoạn B có doanh thu và số khách tiềm năng cao hơn, nhưng hiệu quả quảng cáo lại xấu đi vì CPL tăng, chi phí trên mỗi đơn hàng tăng, tỷ lệ chuyển đổi giảm và ROAS giảm.
Tương tự bài test đầu tiên, Linh sẽ chấm điểm kết quả trả về của 4 công cụ dựa trên mức độ hoàn thành yêu cầu câu lệnh, với 10 tiêu chí.
Với ChatGPT, điểm mạnh rõ nhất là đầu ra khá gọn, đúng trọng tâm và có file Word thật để tải về. File của ChatGPT cũng có cấu trúc tốt hơn, có bảng đính kèm, có phần dữ liệu đầu vào, bảng chỉ số, phần so sánh, giả thuyết, hành động tiếp theo và phần dữ liệu cần bổ sung. Đây là một điểm cộng lớn, vì trong công việc thật, người dùng không chỉ cần câu trả lời trong khung chat, mà còn cần một tài liệu có thể lưu lại, gửi cho team hoặc chỉnh sửa tiếp. Linh sẽ chấm ChatGPT 10/10.
Với Gemini, câu trả lời cũng khá đầy đủ và có tạo file Word. Gemini trình bày phần phân tích trong khung chat rất dài, có giải thích từng chỉ số, có điểm tốt lên, điểm xấu đi, giả thuyết và hành động tiếp theo. Điểm tốt là Gemini diễn giải khá kỹ, giúp người mới nhìn số liệu cũng hiểu được vấn đề. Tuy nhiên, file Word của Gemini dù có cấu trúc, nhưng không có bảng đính kèm rõ như ChatGPT. Điều này làm tài liệu kém tiện hơn nếu muốn dùng như một báo cáo nhanh. Ngoài ra, phần trình bày của Gemini hơi dài, phù hợp để đọc kỹ, nhưng nếu người dùng cần báo cáo gọn cho quản lý thì có thể phải biên tập lại. Linh sẽ cho Gemini 9/10.
Với Claude, điểm mạnh là tốc độ. Claude trả lời nhanh, phần phân tích khá rõ, các con số chính đúng, và có tư duy thận trọng khi nhắc rằng dữ liệu chưa đủ để kết luận chắc chắn. Cách viết của Claude cũng dễ đọc, không quá rườm rà. Tuy nhiên, điểm yếu lớn trong bài test này là Claude có lệnh tạo Word nhưng chưa thực hiện được việc tạo file thật. Nghĩa là về mặt nội dung, Claude làm khá tốt; nhưng về mặt hoàn thành toàn bộ yêu cầu của prompt, đặc biệt là bước “tạo file doc để lưu lại”, Claude chưa đạt bằng ChatGPT và Gemini. Linh cũng sẽ chấm Claude 8/10.
Với DeepSeek, phần phân tích trong chat khá ổn. DeepSeek tính đúng các chỉ số, có so sánh hai giai đoạn, có đưa giả thuyết và hành động tiếp theo. Điểm tốt là DeepSeek cũng có nhắc rằng chưa đủ dữ liệu để kết luận chắc chắn, tức là không quá vội vàng khẳng định nguyên nhân. Nhưng điểm yếu lớn nhất là DeepSeek không tạo được file Word trực tiếp. Công cụ này hướng dẫn người dùng copy-paste nội dung sang Word. Cách này vẫn dùng được nếu chỉ cần nội dung, nhưng sẽ mất thêm thao tác và không đáp ứng trọn vẹn yêu cầu “tạo file doc để tôi lưu lại”. Linh sẽ chấm DeepSeek 8/10.
3.3. Kết luận
Sau 2 bài test này, bạn có thể thấy, với các tác vụ cơ bản như tóm tắt, tính toán đơn giản, phân tích số liệu, viết nhận xét và đề xuất hành động, các công cụ hiện nay khá giống nhau. Nếu bạn chỉ dùng AI cho công việc văn phòng hằng ngày, công cụ nào có sẵn cũng có thể bắt đầu được.
Sự khác biệt rõ hơn khi yêu cầu nâng cao hơn: nghiên cứu có nguồn, dẫn link kiểm chứng, phân biệt suy luận với dữ liệu gốc, tạo bảng, tạo báo cáo, hoặc xuất file để lưu lại.
Vậy nên, thay vì chọn AI chỉ vì công cụ đó đang hot, hoặc băn khoăn quá nhiều về sức mạnh của từng mô hình, bạn hãy chọn AI dựa trên công việc bạn cần làm.
Ví dụ, nếu bạn chỉ hỏi đáp, phân tích cơ bản cả 4 mô hình đều có thể là lựa chọn phù hợp dành cho bạn. Điều duy nhất bạn cần cân nhắc để bắt đầu lúc này là công ty đang sử dụng hệ sinh thái nào, hoặc cho phép sử dụng AI nào trong trong công việc là xong.
Lời Kết
Sau cùng, Linh muốn các bạn nhớ là: Công cụ tốt nhất không phải là công cụ mạnh nhất nằm trên bảng xếp hạng, mà là nằm ở cách bạn sử dụng công cụ đó. Đừng để bản thân rơi vào cái bẫy “chạy theo trào lưu”, dành hàng giờ chỉ để so sánh xem model nào hơn 1-2 điểm, trong khi công việc thực tế của mình vẫn còn đang dang dở.
AI có thể là một chiếc siêu xe, nhưng bạn mới là người cầm lái. Hãy cứ bắt đầu bằng việc thử nghiệm liên tục, và quan trọng nhất là phải “làm”, vì chỉ khi bắt tay vào giải quyết vấn đề thực tế, bạn mới biết được đâu là AI thực sự phù hợp dành cho mình.
