Thế giới AI đang sôi động: OpenAI đang tích cực phát triển phiên bản kế nhiệm của GPT-5 (thường được gọi đùa là "GPT-6" trên báo chí và các bài đăng trên mạng xã hội), và các phòng thí nghiệm cạnh tranh — đáng chú ý là DeepMind/Google — đang chuẩn bị cho bản nâng cấp lớn tiếp theo (Gemini 3.0). Nhìn chung, các tín hiệu này cho thấy một điều rõ ràng: một thế hệ mô hình lớn mới, mang tính đại diện hơn, đa phương thức hơn và được tích hợp vào các sản phẩm và giải pháp doanh nghiệp đang dần hiện hữu.
GPT-6 sắp ra mắt. Nó sẽ có những tính năng gì?
Các cuộc thảo luận trên các kênh công cộng và ngành trong năm qua đã tập trung vào một kỳ vọng duy nhất: phiên bản lớn tiếp theo sau GPT-5 (GPT-6” trên báo chí và cộng đồng) sẽ được định nghĩa ít hơn bởi một thước đo độ chính xác duy nhất mà nhiều hơn bởi các tính năng giúp các mô hình luôn hữu ích, được cá nhân hóa và có tính đại diện đáng tin cậy. Kỳ vọng đó dựa trên ba xu hướng cụ thể mà chúng ta đã thấy: (1) định tuyến mô hình cấp hệ thống và các họ mô hình lai trong GPT-5; (2) các cuộc thảo luận trong ngành và các tín hiệu của công ty nhấn mạnh vào bộ nhớ, cá nhân hóa và quy trình làm việc của đại diện; và (3) các cam kết về cơ sở hạ tầng từ các đối tác đám mây lớn giúp hiện thực hóa trải nghiệm tính toán cao hơn, độ trễ thấp hơn.
1. Bộ nhớ dài hạn và cá nhân hóa
Một trong những bổ sung có khả năng được trích dẫn thường xuyên nhất trong GPT-6 là một tính năng mạnh mẽ, có nhận thức về quyền riêng tư trí nhớ dài hạn Hệ thống. Không giống như các cửa sổ ngữ cảnh phiên đơn ngắn, điều này nhằm mục đích cho phép trợ lý nhớ lại tùy chọn của người dùng, các dự án đang diễn ra và bối cảnh doanh nghiệp trong các phiên, đồng thời cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát minh bạch về những gì được lưu trữ và lý do tại sao. Định hướng ngành công nghiệp xoay quanh "bộ nhớ + cá nhân hóa" xuất phát từ nỗ lực biến trợ lý thành những người cộng tác lâu dài thay vì những người trả lời câu hỏi không có trạng thái.
2. Khả năng của tác nhân và tự động hóa nhiệm vụ
Hành vi "đại diện" như một nâng cấp cốt lõi: GPT-6 dự kiến sẽ chia nhỏ các mục tiêu phức tạp thành các kế hoạch nhiều bước, kết nối các công cụ và API một cách tự động, và hoàn thành nhiệm vụ từ đầu đến cuối hoặc chuyển giao các hiện vật trung gian cho người dùng. Đó là một bước nhảy vọt về chất lượng từ một trợ lý gợi ý các bước tiếp theo sang một trợ lý điều phối chúng — ví dụ: lập kế hoạch nghiên cứu, chạy tìm kiếm, tóm tắt kết quả, viết bản nháp và lặp lại. Sự chuyển dịch sang AI đại diện có thể thấy rõ trong các câu lệnh OpenAI và cách các mô hình mới hơn được đánh giá dựa trên các nhiệm vụ "vòng kín" thay vì các hoàn thành riêng lẻ.
3. Đa phương thức mở rộng sang video thực tế và cảm biến liên tục
Trong khi GPT-5 nâng cao đa phương thức (văn bản + hình ảnh + mã + âm thanh), GPT-6 được kỳ vọng rộng rãi sẽ bổ sung suy luận video có độ trung thực cao hơn, đầu vào cảm biến liên tục và hiểu biết về thời gian cho các tác vụ đòi hỏi phải theo dõi, tóm tắt hoặc vận hành trên luồng (cuộc họp, dữ liệu từ camera an ninh, dữ liệu từ xa của thiết bị). Điều này sẽ rất quan trọng đối với bất kỳ tác nhân thực tế nào cần hành động kịp thời và phối hợp giữa các phương thức.
4. Chuyên gia tùy chỉnh chi tiết và chuyên gia về lĩnh vực
Xu hướng chuyên môn hóa (bộ công cụ dành cho nhà phát triển, mô hình dọc) sẽ tăng tốc. GPT-6 có thể sẽ cung cấp những cách dễ tiếp cận hơn để tải hoặc đào tạo các chuyên gia trong lĩnh vực (pháp lý, y tế, khoa học) hoạt động trên một giao diện thống nhất nhưng vẫn đảm bảo các lớp xác minh và an toàn riêng cho từng lĩnh vực. Điều này đáp ứng cả nhu cầu về độ chính xác của doanh nghiệp và nhu cầu về nguồn gốc của các cơ quan quản lý.
5. Hiệu suất, độ trễ và chế độ hỗ trợ trên thiết bị hoặc cạnh
Kỹ thuật hiệu suất sẽ vẫn là ưu tiên hàng đầu: độ trễ thấp hơn cho các phản hồi "đạt chuẩn hội thoại", định tuyến động giữa các mô hình suy luận nhẹ và nặng, và suy luận hiệu quả hơn cho phép triển khai kết hợp biên/đám mây. Mục tiêu: tạo cảm giác hành vi năng lực cao ngay lập tức, đồng thời vẫn duy trì tùy chọn nâng cấp lên tư duy sâu hơn khi cần.
6. Lý luận, thực tế và chế độ “suy nghĩ” tốt hơn
OpenAI đã nhiều lần nói rằng họ đã rút kinh nghiệm từ việc triển khai GPT-5 và đặt mục tiêu GPT-6 là một bước tiến đáng kể về chất lượng thay vì chỉ gia tăng. Điều đó có nghĩa là cải thiện chuỗi suy luận, tinh chỉnh hiệu chuẩn (độ tin cậy phù hợp với độ chính xác) và các chế độ "suy nghĩ" hoặc cân nhắc rõ ràng, làm nổi bật các bước trung gian mà mô hình đã sử dụng để đi đến câu trả lời — vừa để cải thiện tính minh bạch vừa hỗ trợ giám sát của con người.
GPT-6 sẽ sử dụng kiến trúc nào?
Việc dự đoán kiến trúc chính xác vài tháng trước khi phát hành chỉ mang tính suy đoán — nhưng những suy luận hợp lý sẽ xuất hiện từ lộ trình kiến trúc mà OpenAI và các phòng thí nghiệm khác đã chỉ ra. GPT-6 rất có thể sẽ là hệ thống mô hình thay vì một mô hình đơn khối, với những cải tiến ở ba lớp: định tuyến mô hình, hệ thống truy xuất và bộ nhớ, và các thành phần chuyên gia mô-đun.
Liệu GPT-6 có phải là một máy biến áp có khả năng thu nhỏ hay là một thứ gì đó mới?
Xu hướng của ngành là kết hợp: xương sống máy biến áp lớn vẫn là nền tảng, nhưng chúng ngày càng được kết hợp với các hệ thống con mô-đun — hệ thống truy xuất, tác nhân nối đất, bộ điều phối công cụ, và có thể là các thành phần biểu tượng thần kinh. GPT-6 sẽ kết hợp lõi máy biến áp với khoản đầu tư lớn vào các kỹ thuật tăng cường truy xuất, tinh chỉnh theo kiểu RLHF, và các bộ điều hợp chuyên dụng để xử lý phương thức (hình ảnh, âm thanh, video).
Thiết kế theo mô-đun, thưa thớt và chú trọng hiệu quả
Để đạt được cả mục tiêu về quy mô và hiệu quả, GPT-6 có thể áp dụng các lớp hỗn hợp chuyên gia (MoE), tính thưa thớt và tính toán có điều kiện để mô hình có thể định tuyến động các token thông qua các mô-đun con nhẹ hoặc nặng. Điều này mang lại chi phí/hiệu suất tốt hơn và cho phép các chuyên gia chuyên biệt (ví dụ: chuyên gia y tế, chuyên gia mã hóa) chỉ được gọi khi cần thiết. Một số bản xem trước kỹ thuật trong hệ sinh thái đã chỉ ra hướng đi này như một cách thiết thực để tăng khả năng mà không gây ra chi phí tính toán quá cao.
GPT-6 so với Gemini 3.0 của Google như thế nào?
Với ngày phát hành GPT-6 và Gemini 3.0 của Google đang đến rất gần, và cả hai công ty đều vừa công bố thông tin về các mô hình AI mới nhất của mình, sự cạnh tranh giữa hai mô hình hàng đầu này là điều khó tránh khỏi.
Việc so sánh GPT-6 và Gemini 3.0 của Google (như được mô tả trong bản xem trước của ngành) đòi hỏi phải tách biệt thông tin sản phẩm đã được xác nhận với suy đoán của thị trường. Google đã báo hiệu một phiên bản Gemini thế hệ tiếp theo tập trung vào khả năng lập luận và tác nhân mạnh mẽ hơn; mốc thời gian và chi tiết cụ thể khác nhau tùy theo báo cáo.
Tư thế năng lực
Cả hai nhà cung cấp đều hướng đến việc cung cấp khả năng suy luận sâu hơn, đa phương thức rộng hơn và tự động hóa theo kiểu tác nhân. Trước đây, OpenAI tập trung vào tích hợp sản phẩm (nền tảng ChatGPT, API, công cụ phát triển) trong khi Google tập trung vào cơ sở hạ tầng mô hình và tích hợp tìm kiếm/trợ lý. Trong thực tế:
- OpenAI (kỳ vọng GPT-6): tập trung vào bộ nhớ + cá nhân hóa, định tuyến mô hình và các tác nhân cấp doanh nghiệp với công cụ kiểm toán/an toàn mạnh mẽ. ()
- Google (dự kiến Song Tử 3.0): kỳ vọng hướng đến những cải tiến trong lý luận đa phương thức và các chương trình xem trước dành cho nhà phát triển liên kết Gemini với Google Cloud và hệ sinh thái tìm kiếm. ()
Các yếu tố khác biệt
- Tích hợp với các ngăn xếp hiện có: Điểm mạnh của Google là khả năng nhúng Gemini vào Docs, Workspace và trải nghiệm tìm kiếm; điểm mạnh của OpenAI là tập trung vào nền tảng (ChatGPT + API + hệ sinh thái plugin).
- Lý luận và chuỗi suy nghĩ: Cả hai dự án đều thúc đẩy tư duy nâng cao; OpenAI nhấn mạnh vào cải tiến lặp đi lặp lại từ các lần triển khai trước, trong khi Gemini của DeepMind nhấn mạnh vào chế độ "suy nghĩ sâu". Dự kiến sẽ có sự cạnh tranh gay gắt trong các bài kiểm tra chuẩn mực, nơi tư duy nhiều bước đóng vai trò quan trọng.
- Dữ liệu và cơ sở: cả hai đều nhấn mạnh vào việc truy xuất và căn cứ, nhưng có thể phát sinh sự khác biệt trong các mô hình quyền riêng tư mặc định, kiểm soát doanh nghiệp và cách bộ nhớ được hiển thị.
- Lập trình viên công thái học: Độ dài ngữ cảnh, hiệu suất cho các tác vụ cụ thể và quan trọng nhất là chi phí sử dụng là những phần mà các nhà phát triển quan tâm nhất.
Ý nghĩa thị trường
Cạnh tranh sẽ mang lại lợi ích cho khách hàng: nhiều nhà cung cấp chạy đua để cung cấp bộ nhớ, quy trình làm việc của agent và trải nghiệm đa phương thức sẽ đẩy nhanh việc triển khai tính năng nhưng cũng làm tăng tính không đồng nhất. Hãy cùng theo dõi việc phát hành hai mô hình này. CometAPI sẽ tích hợp các mô hình mới nhất và phát hành các bản so sánh mới nhất một cách kịp thời.
Lời cuối
Thế hệ mô hình nền tảng tiếp theo — dù chúng ta gọi là GPT-6, GPT-6-7 hay tên gọi khác — đại diện cho nhiều thứ hơn là quy mô gia tăng: đó là sự hội tụ của bộ nhớ liên tục, điều phối tác nhân và hiểu biết đa phương thức trong các hệ thống mà các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể sản xuất hàng loạt. Các tín hiệu công khai của Sam Altman, tư thế doanh nghiệp của OpenAI, và áp lực cạnh tranh từ các dự án như Gemini 3.0 cùng nhau tạo ra một môi trường rủi ro cao, nơi tiến bộ kỹ thuật phải đi kèm với việc triển khai và quản trị cẩn thận.
Sao chổiAPI Chúng tôi cam kết sẽ theo dõi các mô hình động lực học mới nhất, bao gồm cả GPT-6, sẽ được phát hành đồng thời với bản phát hành chính thức. Xin hãy đón chờ và tiếp tục theo dõi CometAPI. Trong thời gian chờ đợi, bạn có thể theo dõi các mô hình khác, khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Các nhà phát triển có thể truy cập API GPT-5-Codex ,API GPT-5 Pro Thông qua CometAPI, các mô hình mới nhất của cometAPI được liệt kê tính đến ngày bài viết được xuất bản. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API.Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !
Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!