GPT-5.2 so với Gemini 3 Pro: cái nào tốt hơn vào năm 2026?

tính đến December 15, 2025 các dữ kiện công khai cho thấy Google’s Gemini 3 Pro (preview) và OpenAI’s GPT-5.2 đều mở ra những giới hạn mới về suy luận, đa phương thức và xử lý ngữ cảnh dài — nhưng chúng đi theo những lộ trình kỹ thuật khác nhau (Gemini → MoE thưa + ngữ cảnh khổng lồ; GPT-5.2 → thiết kế dày/“routing”, nén và các chế độ suy luận x-high) nên đánh đổi giữa những chiến thắng benchmark đỉnh cao vs. tính dự đoán kỹ thuật, công cụ và hệ sinh thái. “Tốt hơn” phụ thuộc vào nhu cầu chính của bạn: các ứng dụng agent đa phương thức, ngữ cảnh cực lớn nghiêng về Gemini 3 Pro; công cụ cho nhà phát triển doanh nghiệp ổn định, chi phí dự đoán được và API sẵn dùng ngay lập tức ủng hộ GPT-5.2.

GPT-5.2 là gì và những tính năng chính của nó là gì?

GPT-5.2 là bản phát hành ngày 11 tháng 12 năm 2025 của OpenAI trong gia đình GPT-5 (biến thể: Instant, Thinking, Pro). Nó được định vị là mô hình mạnh nhất của công ty cho “công việc tri thức chuyên nghiệp” — tối ưu cho bảng tính, thuyết trình, suy luận ngữ cảnh dài, gọi công cụ, sinh mã và tác vụ thị giác. OpenAI cung cấp GPT-5.2 cho người dùng ChatGPT trả phí và qua OpenAI API (Responses API / Chat Completions) với các tên mô hình như gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, và gpt-5.2-pro.

Biến thể mô hình và mục đích sử dụng

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — tốt nhất cho suy luận phức tạp, nhiều bước (biến thể “Thinking” mặc định dùng trong Responses API).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — độ trễ thấp cho trợ lý hằng ngày và chat.
• gpt-5.2-pro / Pro — độ trung thực/độ tin cậy cao nhất cho các bài toán khó nhất (thêm compute, hỗ trợ reasoning_effort: "xhigh").

Các tính năng kỹ thuật chính (hướng tới người dùng)

• Cải thiện về thị giác & đa phương thức — suy luận không gian tốt hơn trên ảnh và hiểu video tốt hơn khi kết hợp với công cụ mã (công cụ Python), cùng hỗ trợ kiểu công cụ “code-interpreter” để thực thi đoạn mã.
• Cấu hình mức độ suy luận (reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh) để đánh đổi độ trễ/chi phí và độ sâu. xhigh là mới cho GPT-5.2 (và được hỗ trợ trên Pro).
• Cải thiện ngữ cảnh dài cùng các tính năng nén để suy luận trên hàng trăm nghìn token (OpenAI báo cáo điểm số MRCRv2/đo lường ngữ cảnh dài mạnh).
• Gọi công cụ nâng cao & quy trình agentic — phối hợp đa lượt mạnh mẽ, điều phối công cụ tốt hơn theo kiến trúc “mega-agent đơn”. OpenAI nêu bật hiệu năng công cụ trên Tau2-bench.

Gemini 3 Pro Preview là gì?

Gemini 3 Pro Preview là mô hình AI sinh mạnh nhất của Google, phát hành như một phần của họ Gemini 3 vào tháng 11 năm 2025. Mô hình được xây dựng với trọng tâm vào hiểu đa phương thức — có khả năng hiểu và tổng hợp văn bản, hình ảnh, video và âm thanh — và có cửa sổ ngữ cảnh lớn (~1 triệu token) để xử lý các tài liệu hay codebase lớn.

Google định vị Gemini 3 Pro là tối tân về độ sâu và sắc thái trong suy luận, và nó là lõi cho nhiều công cụ nhà phát triển và doanh nghiệp, gồm Google AI Studio, Vertex AI và các nền tảng phát triển agentic như Google Antigravity.

Hiện tại, Gemini 3 Pro ở trạng thái preview — nghĩa là chức năng và quyền truy cập đang mở rộng, nhưng mô hình đã đạt điểm cao trên logic, hiểu đa phương thức và các quy trình agentic.

Các tính năng kỹ thuật & sản phẩm chính

• Cửa sổ ngữ cảnh: Gemini 3 Pro Preview hỗ trợ đầu vào 1.000.000 token (và đầu ra đến 64k token), là lợi thế thực tiễn lớn để nạp những tài liệu cực lớn, sách hoặc bản ghi video trong một yêu cầu.
• Tính năng API: tham số thinking_level (low/high) để đánh đổi độ trễ và độ sâu suy luận; thiết lập media_resolution để kiểm soát độ trung thực đa phương thức và chi phí token; hỗ trợ grounding tìm kiếm, ngữ cảnh tệp/URL, thực thi mã và gọi hàm. Thought signatures và bộ nhớ đệm ngữ cảnh giúp duy trì trạng thái qua nhiều lần gọi.
• Chế độ Deep Think / suy luận cao hơn: Tùy chọn “Deep Think” thêm một lượt suy luận để đẩy điểm trên các benchmark khó. Google công bố Deep Think như một đường dẫn hiệu năng cao riêng cho vấn đề phức tạp.
• Hỗ trợ đa phương thức nguyên bản: Đầu vào văn bản, hình ảnh, âm thanh và video với grounding chặt chẽ cho tìm kiếm và tích hợp sản phẩm (điểm Video-MMMU và các benchmark đa phương thức khác được nêu bật).

Xem nhanh — GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

Bảng so sánh gọn với các thông tin quan trọng nhất (có trích nguồn).

---

GPT-5.2 và Gemini 3 Pro so sánh về kiến trúc như thế nào?

Kiến trúc lõi

• Benchmarks / đánh giá công việc thực: GPT-5.2 Thinking đạt 70,9% thắng/hòa trên GDPval (đánh giá công việc tri thức 44 nghề) và tăng mạnh trên benchmark kỹ thuật và toán so với các biến thể GPT-5 trước. Cải thiện lớn ở lập trình (SWE-Bench Pro) và QA khoa học chuyên ngành (GPQA Diamond).
• Công cụ & agent: Hỗ trợ tích hợp mạnh cho gọi công cụ, thực thi Python và quy trình agentic (tìm kiếm tài liệu, phân tích tệp, agent khoa học dữ liệu). Nhanh hơn 11x / chi phí <1% so với chuyên gia con người cho một số tác vụ GDPval (thước đo giá trị kinh tế tiềm năng, 70,9% so với trước đây ~38,8%), và thể hiện lợi ích cụ thể ở mô hình bảng tính (ví dụ: +9,3% ở tác vụ IB junior so với GPT-5.1).
• Gemini 3 Pro: Transformer Hỗn hợp Chuyên gia Thưa (Sparse Mixture-of-Experts, MoE). Mô hình kích hoạt một số ít chuyên gia mỗi token, cho phép dung lượng tham số tổng cực lớn với compute mỗi token dưới tuyến tính. Google công bố model card nêu rõ thiết kế Sparse MoE là đóng góp cốt lõi cho hồ sơ hiệu năng. Kiến trúc này giúp đẩy dung lượng mô hình cao hơn nhiều mà không tăng tuyến tính chi phí suy luận.
• GPT-5.2 (OpenAI): OpenAI tiếp tục dùng kiến trúc Transformer với chiến lược routing/compaction trong họ GPT-5 (một “trình định tuyến” kích hoạt các chế độ — Instant vs Thinking — và công ty mô tả kỹ thuật nén và quản lý token cho ngữ cảnh dài). GPT-5.2 nhấn mạnh huấn luyện và đánh giá để “nghĩ trước khi trả lời” và nén cho các tác vụ tầm nhìn dài hơn là công bố MoE thưa truyền thống ở quy mô lớn.

Hệ quả của các kiến trúc

• Đánh đổi độ trễ & chi phí: Mô hình MoE như Gemini 3 Pro có thể cung cấp khả năng đỉnh trên mỗi token cao hơn trong khi giữ chi phí suy luận thấp cho nhiều tác vụ vì chỉ một tập con chuyên gia được chạy. Tuy nhiên, chúng có thể tăng độ phức tạp khi phục vụ và lập lịch (cân bằng chuyên gia khởi động lạnh, IO). Cách tiếp cận của GPT-5.2 (dày/định tuyến với nén) ưu tiên độ trễ dự đoán được và tính tiện dụng cho nhà phát triển — đặc biệt khi tích hợp vào bộ công cụ OpenAI như Responses, Realtime, Assistants và batch API.
• Mở rộng ngữ cảnh dài: Khả năng đầu vào 1M token của Gemini cho phép bạn nạp tài liệu cực dài và luồng đa phương thức một cách nguyên bản. Ngữ cảnh kết hợp của GPT-5.2 ~400k (đầu vào+đầu ra) vẫn là khổng lồ và đáp ứng hầu hết nhu cầu doanh nghiệp nhưng nhỏ hơn thông số 1M của Gemini. Với corpora rất lớn hoặc bản ghi video nhiều giờ, thông số của Gemini mang lại lợi thế kỹ thuật rõ ràng.

Công cụ, agent và đường ống đa phương thức

• OpenAI: tích hợp sâu cho gọi công cụ, thực thi Python, các chế độ suy luận “Pro”, và hệ sinh thái agent trả phí (ChatGPT Agents / tích hợp công cụ doanh nghiệp). Tập trung mạnh vào quy trình hướng mã và tạo bảng tính/slide như đầu ra hạng nhất.
• Google / Gemini: grounding tích hợp với Google Search (tùy chọn tính phí), thực thi mã, ngữ cảnh URL và tệp, và điều khiển độ phân giải media rõ ràng để đánh đổi token với độ trung thực thị giác. API cung cấp thinking_level và các núm chỉnh khác để tinh chỉnh chi phí/độ trễ/chất lượng.

So sánh các con số benchmark như thế nào

Cửa sổ ngữ cảnh và xử lý token

• Gemini 3 Pro Preview: 1.000.000 token đầu vào / 64k token đầu ra (model card bản preview). Mốc kiến thức: January 2025 (Google).
• GPT-5.2: OpenAI trình diễn hiệu năng ngữ cảnh dài mạnh (điểm MRCRv2 trên các tác vụ needle 4k–256k với nhiều thiết lập >85–95%) và dùng tính năng nén; ví dụ ngữ cảnh công khai của OpenAI cho thấy hiệu năng vững ngay ở ngữ cảnh rất lớn nhưng OpenAI liệt kê cửa sổ theo biến thể (và nhấn mạnh nén hơn là một con số 1M duy nhất). Cho API, tên mô hình là gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro.

Benchmark về suy luận và agent

• OpenAI (chọn lọc): Tau2-bench Telecom 98,7% (GPT-5.2 Thinking), tăng mạnh ở sử dụng công cụ đa bước và tác vụ agentic (OpenAI nêu bật việc gom hệ đa agent thành “mega-agent”). GPQA Diamond và ARC-AGI tăng bậc so với GPT-5.1.
• Google (chọn lọc): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87,6%, điểm GPQA và Humanity’s Last Exam cao; Google cũng trình diễn lập kế hoạch tầm dài mạnh qua ví dụ agentic.

Công cụ & agent:

GPT-5.2: Hỗ trợ tích hợp mạnh cho gọi công cụ, thực thi Python và quy trình agentic (tìm kiếm tài liệu, phân tích tệp, agent khoa học dữ liệu). Nhanh hơn 11x / chi phí <1% so với chuyên gia con người cho một số tác vụ GDPval (thước đo giá trị kinh tế tiềm năng, 70,9% vs. trước đây ~38,8%), và thể hiện cải thiện cụ thể trong mô hình bảng tính (ví dụ: +9,3% ở tác vụ ngân hàng đầu tư cấp junior so với GPT-5.1).

Diễn giải: các benchmark mang tính bổ trợ — OpenAI nhấn mạnh các benchmark công việc tri thức thực tế (GDPval) cho thấy GPT-5.2 xuất sắc ở tác vụ sản xuất như bảng tính, slide, và chuỗi agentic dài. Google nhấn mạnh bảng xếp hạng suy luận thô và cửa sổ ngữ cảnh đơn cực lớn. Điều nào quan trọng hơn phụ thuộc vào khối lượng công việc của bạn: pipeline doanh nghiệp agentic, tài liệu dài thiên về hiệu năng GDPval đã được chứng minh của GPT-5.2; việc nạp ngữ cảnh thô khổng lồ (ví dụ, toàn bộ corpora video/sách đầy đủ trong một lượt) thiên về cửa sổ đầu vào 1M của Gemini.

So sánh khả năng đa phương thức như thế nào?

Đầu vào & đầu ra

• Gemini 3 Pro Preview: hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, PDF và đầu ra văn bản; Google cung cấp điều khiển media_resolution chi tiết và tham số thinking_level để tinh chỉnh chi phí so với độ trung thực cho công việc đa phương thức. Giới hạn token đầu ra 64k; đầu vào đến 1M token.
• GPT-5.2: hỗ trợ workflow thị giác và đa phương thức phong phú; OpenAI nêu bật suy luận không gian cải thiện (ước lượng nhãn thành phần hình ảnh), hiểu video (điểm Video MMMU) và thị giác kích hoạt bằng công cụ (công cụ Python trên tác vụ thị giác cải thiện điểm). GPT-5.2 nhấn mạnh rằng các tác vụ thị giác + mã phức tạp hưởng lợi lớn khi bật hỗ trợ công cụ (thực thi mã Python).

Khác biệt thực tế

Chi tiết vs. độ bao phủ: Gemini cung cấp một bộ núm đa phương thức (media_resolution, thinking_level) nhằm cho phép nhà phát triển tinh chỉnh đánh đổi theo loại media. GPT-5.2 nhấn mạnh việc dùng công cụ tích hợp (thực thi Python trong vòng lặp) để kết hợp thị giác, mã và biến đổi dữ liệu. Nếu trường hợp của bạn thiên về phân tích video + ảnh nặng với ngữ cảnh cực lớn, tuyên bố 1M ngữ cảnh của Gemini rất thuyết phục; nếu workflow của bạn cần thực thi mã trong vòng lặp (biến đổi dữ liệu, tạo bảng tính), công cụ mã và tính thân thiện agent của GPT-5.2 có thể tiện hơn.

Còn việc truy cập API, SDK và giá thì sao?

OpenAI GPT-5.2 (API & giá)

• API: gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro qua Responses API / Chat Completions. SDK vững (Python/JS), cookbook và hệ sinh thái trưởng thành.
• Giá (công khai): 1,75 / 1M token đầu vào** và **14 / 1M token đầu ra; chiết khấu bộ nhớ đệm (90% cho đầu vào được cache) giảm chi phí hiệu dụng cho dữ liệu lặp lại. OpenAI nhấn mạnh hiệu quả token (giá trên token cao hơn nhưng tổng chi phí thấp hơn để đạt ngưỡng chất lượng).

Gemini 3 Pro Preview (API & giá)

• API: gemini-3-pro-preview qua Google GenAI SDK và các endpoint Vertex AI/GenerativeLanguage. Tham số mới (thinking_level, media_resolution) và tích hợp với grounding và công cụ của Google.
• Giá (preview công khai): Xấp xỉ 2 / 1M token đầu vào** và **12 / 1M token đầu ra cho tầng preview dưới 200k token; có thể phát sinh phí thêm cho Search grounding, Maps, hoặc dịch vụ Google khác (tính phí Search grounding bắt đầu 5 Jan, 2026).

Dùng GPT-5.2 và Gemini 3 qua CometAPI

CometAPI là một API cổng/tổng hợp: một endpoint REST kiểu OpenAI duy nhất cung cấp quyền truy cập thống nhất vào hàng trăm mô hình từ nhiều nhà cung cấp (LLM, mô hình ảnh/video, mô hình embedding, v.v.). Thay vì tích hợp nhiều SDK của nhà cung cấp, CometAPI cho phép bạn gọi các endpoint định dạng OpenAI quen thuộc (chat/completions/embeddings/images) trong khi chuyển đổi mô hình hay nhà cung cấp bên dưới.

Nhà phát triển có thể tận hưởng các mô hình đầu bảng từ hai công ty khác nhau đồng thời qua CometAPI mà không cần đổi nhà cung cấp, và giá API thường rẻ hơn, thường giảm 20%.

Ví dụ: các đoạn mã API nhanh (copy-paste để thử)

Dưới đây là ví dụ tối thiểu bạn có thể chạy. Chúng phản ánh quickstart mà nhà cung cấp đã công bố (OpenAI Responses API + Google GenAI client). Thay $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY bằng khóa của bạn.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API, đặt reasoning ở xhigh cho bài toán khó)

# Python (yêu cầu openai SDK hỗ trợ Responses API)from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")​resp = client.responses.create(    model="gpt-5.2-pro",           # gpt-5.2 or gpt-5.2-pro    input="Tóm tắt báo cáo công ty 50k token này và xuất dàn ý 10 slide thuyết trình kèm ghi chú cho người thuyết trình.",    reasoning={"effort": "xhigh"},  # suy luận sâu hơn    max_output_tokens=4000)​print(resp.output_text)  # hoặc kiểm tra resp để lấy đầu ra có cấu trúc / token

Ghi chú: reasoning.effort cho phép bạn đánh đổi chi phí với độ sâu. Dùng gpt-5.2-chat-latest cho kiểu chat Instant. Tài liệu OpenAI có ví dụ cho responses.create.

GPT-5.2 — curl (đơn giản)

curl https://api.openai.com/v1/responses \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "input": "Viết một hàm Python chuyển đổi PDF có bảng thành CSV chuẩn hóa với các cột có kiểu.",    "reasoning": {"effort":"high"}  }'

(Xem JSON để lấy output_text hoặc đầu ra có cấu trúc.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (Google GenAI client)

# Python (google genai client) — ví dụ từ tài liệu Googlefrom google import genaiclient = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")​response = client.models.generate_content(    model="gemini-3-pro-preview",    contents="Tìm race condition trong đoạn C++ đa luồng này: <paste code here>",    config={        "thinkingConfig": {"thinking_level": "high"}    })print(response.text)

Ghi chú: thinking_level điều khiển sự suy luận nội bộ của mô hình; media_resolution có thể đặt cho ảnh/video. Ví dụ REST và JS có trong hướng dẫn nhà phát triển Gemini của Google.

Gemini 3 Pro — curl (REST)

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -X POST \  -d '{    "contents": [{       "parts": [{"text": "Giải thích race condition trong đoạn mã C++ này: ..."}]    }],    "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}}  }'

Tài liệu của Google bao gồm các ví dụ đa phương thức (dữ liệu ảnh inline, media_resolution).

Mô hình nào “tốt hơn” — hướng dẫn thực tế

Không có “người thắng” duy nhất; thay vào đó hãy chọn theo trường hợp sử dụng và ràng buộc.

Chọn GPT-5.2 nếu:

• Bạn cần tích hợp chặt với công cụ thực thi mã (hệ sinh thái interpreter/công cụ của OpenAI) cho pipeline dữ liệu lập trình, tạo bảng tính hoặc quy trình mã agentic. OpenAI nêu bật cải tiến công cụ Python và mega-agent agentic.
• Bạn ưu tiên hiệu quả token theo tuyên bố của nhà cung cấp và muốn mức giá theo token của OpenAI rõ ràng, dự đoán được, với chiết khấu lớn cho đầu vào được cache (hữu ích cho batch/sản xuất).
• Bạn muốn hệ sinh thái OpenAI (tích hợp sản phẩm ChatGPT, quan hệ đối tác Azure/Microsoft, và công cụ quanh Responses API và Codex).

Chọn Gemini 3 Pro nếu:

• Bạn cần đầu vào đa phương thức cực lớn (video + hình ảnh + âm thanh + pdf) và muốn một mô hình đơn lẻ chấp nhận nguyên bản tất cả các đầu vào này với cửa sổ đầu vào 1.000.000 token. Google định vị rõ cho video dài, pipeline tài liệu + video lớn, và các ca sử dụng Search/AI Mode tương tác.
• Bạn xây dựng trên Google Cloud / Vertex AI và muốn tích hợp chặt với grounding tìm kiếm Google, cấp phát Vertex và GenAI client API. Bạn sẽ hưởng lợi từ tích hợp sản phẩm Google (Search AI Mode, AI Studio, công cụ agent Antigravity).

Kết luận: Mô hình nào tốt hơn vào 2026?

Trong cuộc đối đầu GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview, câu trả lời phụ thuộc vào ngữ cảnh:

• GPT-5.2 dẫn đầu ở công việc tri thức chuyên nghiệp, chiều sâu phân tích và các quy trình có cấu trúc.
• Gemini 3 Pro Preview vượt trội ở hiểu đa phương thức, hệ sinh thái tích hợp và các tác vụ ngữ cảnh lớn.

Không mô hình nào “tốt hơn” một cách phổ quát — thay vào đó, thế mạnh của chúng bổ sung cho các nhu cầu thực tế khác nhau. Người dùng thông minh nên ghép lựa chọn mô hình với ca sử dụng cụ thể, ràng buộc ngân sách và sự phù hợp hệ sinh thái.

Điều rõ ràng vào 2026 là biên giới AI đã tiến xa đáng kể, và cả GPT-5.2 lẫn Gemini 3 Pro đều đang đẩy ranh giới những gì hệ thống thông minh có thể đạt được trong doanh nghiệp và hơn thế nữa.

Nếu bạn muốn thử ngay, hãy khám phá khả năng của GPT-5.2 và Gemini 3 Pro trên CometAPI trong Playground và tham khảo hướng dẫn API để biết chỉ dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, hãy đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy API key. CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng bắt đầu? → Dùng thử miễn phí GPT-5.2 và Gemini 3 Pro !

If you want to