LLama 3 so với ChatGPT 3.5: So sánh hiệu suất

CometAPI
AnnaFeb 4, 2025
LLama 3 so với ChatGPT 3.5: So sánh hiệu suất

LLama 3 so với ChatGPT 3.5: So sánh hiệu suất

Trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển. LLama 3 và ChatGPT 3.5 đại diện cho những tiến bộ mới nhất trong các mô hình AI. LLama 3 so với ChatGPT 3.5 cung cấp một so sánh hấp dẫn. Mỗi mô hình thể hiện các tính năng và khả năng độc đáo. Hiểu được những khác biệt này chứng tỏ là điều cần thiết cho quá trình phát triển AI. Các nhà phát triển tìm kiếm hiệu suất và hiệu quả tối ưu. Một phân tích chi tiết giúp đưa ra quyết định sáng suốt. So sánh hỗ trợ trong việc lựa chọn công cụ phù hợp cho các nhiệm vụ cụ thể.

LLama 3 so với ChatGPT 3.5: Thông số kỹ thuật

Cửa sổ ngữ cảnh đầu vào

cửa sổ ngữ cảnh đầu vào xác định lượng thông tin mà một mô hình có thể xử lý cùng một lúc. LLama 3 cung cấp 8000 token ấn tượng. Khả năng này cho phép xử lý nhiệm vụ phức tạp với nhiều ngữ cảnh hơn. Các nhà phát triển có thể tận dụng tính năng này để phân tích chi tiết và đưa ra phản hồi toàn diện.

Ngược lại, Trò chuyệnGPT 3.5 cung cấp 4096 mã thông báo. Cửa sổ nhỏ hơn này phù hợp với các tác vụ đơn giản hơn. Người dùng có thể thấy nó đủ cho các ứng dụng đơn giản. Sự khác biệt về dung lượng mã thông báo làm nổi bật khía cạnh chính của so sánh LLama 3 với ChatGPT 3.5.

Mã thông báo đầu ra tối đa

mã thông báo đầu ra tối đa xác định độ dài của phản hồi mà mô hình có thể tạo ra. Trò chuyệnGPT 3.5 dẫn đầu với 4096 mã thông báo. Khả năng này cho phép tạo ra các đầu ra dài và chi tiết. Người dùng được hưởng lợi từ các giải thích và tường thuật mở rộng.

LLama 3, tuy nhiên, cung cấp 2048 mã thông báo cho đầu ra. Giới hạn này khuyến khích các phản hồi ngắn gọn và tập trung. Các nhà phát triển có thể thích điều này cho các tác vụ đòi hỏi sự ngắn gọn và chính xác. Sự lựa chọn giữa các mô hình này phụ thuộc vào nhu cầu đầu ra cụ thể.

Ngưỡng kiến ​​thức

ngưỡng kiến ​​thức chỉ ra thông tin mới nhất mà mô hình có. LLama 3 có thời hạn vào tháng 2023 năm 3. Bản cập nhật gần đây này đảm bảo quyền truy cập vào dữ liệu và xu hướng mới nhất. Người dùng có thể dựa vào LLama XNUMX để biết thông tin chi tiết hiện tại.

Trò chuyệnGPT 3.5 có thời hạn vào tháng 2023 năm XNUMX. Mặc dù hơi cũ hơn, nhưng vẫn cung cấp thông tin có giá trị. Sự khác biệt về thời hạn kiến ​​thức đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn mô hình phù hợp. Người dùng phải cân nhắc tầm quan trọng của thông tin cập nhật trong ứng dụng của họ.

Số tham số

số lượng thông số trong một mô hình ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và khả năng của nó. LLama 3 tự hào có ấn tượng 70 tỷ thông số. Số lượng lớn này cho phép LLama 3 xử lý các tác vụ phức tạp với độ chính xác và chiều sâu cao hơn. Các nhà phát triển có thể sử dụng mô hình này để giải quyết các vấn đề phức tạp và phân tích chi tiết.

Mặt khác, Trò chuyệnGPT 3.5 có phạm vi ước tính từ 20 đến 175 tỷ tham số. Phạm vi này cung cấp sự linh hoạt trong việc lựa chọn một mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể. Người dùng có thể thấy mức thấp hơn phù hợp với các tác vụ đơn giản hơn, trong khi mức cao hơn cung cấp các khả năng nâng cao cho các ứng dụng đòi hỏi khắt khe hơn. Việc so sánh các tham số trong LLama 3 với ChatGPT 3.5 làm nổi bật các điểm mạnh riêng biệt của chúng.

Phát hành ngày

ngày phát hành của một mô hình thường phản ánh những tiến bộ và cập nhật về công nghệ của nó. LLama 3 đã được phát hành vào 18 Tháng Tư, 2024. Bản phát hành gần đây này đảm bảo rằng người dùng được hưởng lợi từ những cải tiến và đổi mới mới nhất trong công nghệ AI. Các nhà phát triển có thể tin tưởng vào LLama 3 để có các tính năng và chức năng tiên tiến.

Trò chuyệnGPT 3.5 ra mắt vào ngày 30 tháng 2022 năm 3. Mặc dù cũ hơn, nhưng nó vẫn cung cấp hiệu suất mạnh mẽ và độ tin cậy. Người dùng có thể đánh giá cao thành tích đã được thiết lập và khả năng đã được chứng minh của nó. Dòng thời gian phát hành trong LLama 3.5 so với ChatGPT XNUMX cung cấp thông tin chi tiết về các giai đoạn phát triển và các ứng dụng tiềm năng của chúng.

LLama 3 so với ChatGPT 3.5: Điểm chuẩn hiệu suất

Kiến thức trình độ đại học

LLama 3 đạt được số điểm đáng chú ý là 82.0 về kiến ​​thức trình độ đại học. Điểm số này phản ánh khả năng của mô hình hiểu và xử lý các khái niệm học thuật phức tạp. Mô hình này vượt trội trong các lĩnh vực như kiến ​​thức chung và biên dịch đa ngôn ngữ. Trò chuyệnGPT 3.5, mặt khác, đạt 70.0 điểm trong cùng hạng mục. Điểm này cho thấy sự hiểu biết vững chắc nhưng vẫn còn kém so với LLama 3. Người dùng tìm kiếm sự hiểu biết nâng cao sẽ thấy LLama 3 phù hợp hơn với các nhiệm vụ học thuật.

Lý luận trình độ sau đại học

Trong lý luận ở trình độ sau đại học, LLama 3 đạt 39.5 điểm. Hiệu suất này thể hiện khả năng của mô hình trong việc giải quyết các nhiệm vụ lý luận phức tạp. Kiến trúc biến áp được tối ưu hóa của mô hình và Grouped-Query Attention (GQA) góp phần vào khả năng lý luận vượt trội của mô hình. Trò chuyệnGPT 3.5 đạt 28.1 điểm, thể hiện trình độ khá nhưng không ngang bằng với LLama 3. Người dùng cần khả năng giải quyết vấn đề nâng cao sẽ được hưởng lợi từ các kỹ năng lập luận nâng cao của LLama 3.

Khả năng mã hóa

Khả năng mã hóa làm nổi bật một lĩnh vực khác mà LLama 3 vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh. Với số điểm 81.7, LLama 3 chứng minh được năng lực của mình trong công nghệ tạo mã AI. Khả năng xử lý các lời nhắc phức tạp và tóm tắt văn bản dài của mô hình khiến nó trở nên lý tưởng cho các nhà phát triển. Trò chuyệnGPT 3.5 đạt 48.1 điểm, cho thấy kỹ năng lập trình cơ bản nhưng thiếu các tính năng nâng cao của LLama 3. Các nhà phát triển đang tìm kiếm sự hỗ trợ lập trình tiên tiến sẽ thích LLama 3 vì hiệu suất vượt trội của nó.

Toán Tiểu học

LLama 3 đạt điểm số xuất sắc là 93.0 trong môn toán tiểu học. Điểm số này chứng minh khả năng xử lý các khái niệm số học và toán học cơ bản một cách chính xác của mô hình. Kiến trúc tiên tiến của LLama 3, bao gồm thiết kế máy biến áp được tối ưu hóa, góp phần tạo nên hiệu suất cao này. Người dùng tìm kiếm một mô hình cho mục đích giáo dục sẽ thấy LLama 3 cực kỳ hiệu quả trong việc giảng dạy và học các kỹ năng toán học cơ bản.

Trò chuyệnGPT 3.5, mặt khác, đạt 57.1 điểm trong môn toán tiểu học. Điểm này cho thấy hiểu biết ở mức trung bình về các khái niệm toán học cơ bản. ChatGPT 3.5 có thể thực hiện các phép tính đơn giản nhưng thiếu chiều sâu và độ chính xác như trong LLama 3. Người dùng có thể cân nhắc ChatGPT 3.5 cho các nhiệm vụ đòi hỏi hiểu biết toán học cơ bản nhưng không dành cho các phép toán chi tiết hoặc phức tạp hơn.

Giải quyết vấn đề toán học

Trong giải toán, LLama 3 điểm 50.4. Điểm này phản ánh khả năng của mô hình trong việc giải quyết các vấn đề toán học phức tạp hơn ngoài số học cơ bản. Grouped-Query Attention (GQA) của LLama 3 tăng cường khả năng lập luận của mô hình, giúp mô hình phù hợp để giải quyết các vấn đề toán học phức tạp. Người dùng tham gia vào các nhiệm vụ đòi hỏi giải quyết vấn đề nâng cao sẽ được hưởng lợi từ các khả năng mạnh mẽ của LLama 3.

Trò chuyệnGPT 3.5 đạt 34.1 điểm trong giải toán. Điểm này cho thấy trình độ cơ bản trong việc xử lý các thách thức toán học. Mặc dù ChatGPT 3.5 có thể xử lý các bài toán đơn giản, nhưng không thể sánh được với khả năng giải quyết vấn đề của LLama 3. Người dùng có thể thấy ChatGPT 3.5 đủ cho các nhiệm vụ đơn giản nhưng có thể cần tìm kiếm ở nơi khác cho các ứng dụng toán học đòi hỏi nhiều hơn.

LLama 3 so với ChatGPT 3.5: Ứng dụng thực tế

Mã hóa và phát triển

Ưu điểm của LLama 3 trong các tác vụ mã hóa

LLama 3 xuất sắc trong các nhiệm vụ mã hóa. Kiến trúc của mô hình hỗ trợ tạo mã phức tạp. Các nhà phát triển được hưởng lợi từ khả năng xử lý các lời nhắc phức tạp của LLama 3. Hiệu suất của mô hình trong công nghệ tạo mã AI rất đáng chú ý. Với điểm số của 81.7, LLama 3 vượt trội hơn nhiều đối thủ cạnh tranh. Khả năng này làm cho LLama 3 trở nên lý tưởng cho các dự án phát triển nâng cao.

Hiệu suất của ChatGPT 3.5 trong mã hóa

ChatGPT 3.5 cung cấp khả năng mã hóa cơ bản. Mô hình cung cấp nền tảng vững chắc cho các tác vụ mã hóa đơn giản. Các nhà phát triển thấy ChatGPT 3.5 hữu ích cho các ứng dụng đơn giản. Mô hình điểm 48.1 trong mã hóa, cho thấy trình độ trung bình. Người dùng tìm kiếm sự hỗ trợ mã hóa cơ bản sẽ đánh giá cao độ tin cậy của ChatGPT 3.5. Tuy nhiên, đối với các tác vụ phức tạp hơn, các mô hình khác có thể cung cấp hiệu suất tốt hơn.

Lý luận và giải quyết vấn đề

Khả năng suy luận của LLama 3

LLama 3 chứng minh khả năng lập luận mạnh mẽ. Kiến trúc của mô hình nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề. Người dùng được hưởng lợi từ khả năng giải quyết các nhiệm vụ lập luận phức tạp của LLama 3. Mô hình đạt 39.5 điểm ở mức lập luận sau đại học. Hiệu suất này cho thấy chiều sâu của LLama 3 trong tư duy phân tích. Đối với việc giải quyết vấn đề nâng cao, LLama 3 chứng tỏ hiệu quả cao.

Khả năng suy luận của ChatGPT 3.5

ChatGPT 3.5 cung cấp khả năng suy luận hợp lý. Mô hình xử lý các nhiệm vụ giải quyết vấn đề cơ bản một cách dễ dàng. Người dùng thấy ChatGPT 3.5 phù hợp với các thách thức suy luận đơn giản hơn. Mô hình đạt 28.1 điểm trong lý luận trình độ sau đại học. Điểm này phản ánh sự hiểu biết vững chắc nhưng thiếu chiều sâu của LLama 3. Đối với các nhiệm vụ suy luận đơn giản, ChatGPT 3.5 vẫn là một lựa chọn đáng tin cậy.

LLama 3 so với ChatGPT 3.5: Phân tích giá

Chi phí cho 1k AI/ML Token

Việc hiểu được chi phí sử dụng mô hình AI là rất quan trọng đối với các nhà phát triển. LLama 3 cung cấp một giải pháp tiết kiệm chi phí. Giá cho cả token đầu vào và đầu ra là (https://aimlapi.com/comparisons/llama-3-vs-chatgpt-3-5-comparison). Mức giá nhất quán này mang lại sự rõ ràng và khả năng dự đoán cho việc lập ngân sách.

Trò chuyệnGPT 3.5 trình bày một cấu trúc giá khác nhau. Chi phí mã thông báo đầu vào $0.00065, trong khi các mã thông báo đầu ra có giá là $0.00195. Sự thay đổi này có thể ảnh hưởng đến các quyết định dựa trên nhu cầu sử dụng cụ thể.

Giá trị của đồng tiền

Đánh giá giá trị đồng tiền không chỉ liên quan đến chi phí. Giá cả cạnh tranh của LLama 3 phù hợp với hiệu suất vượt trội của nó trong các chuẩn mực. Mô hình này vượt trội trong các lĩnh vực như mã hóa và giải quyết vấn đề toán học, mang lại giá trị tuyệt vời cho các nhiệm vụ đó.

Những cân nhắc về giá của ChatGPT 3.5 yêu cầu phân tích cẩn thận. Mô hình cung cấp độ tin cậy cho các tác vụ đơn giản hơn. Người dùng phải cân nhắc chi phí so với lợi ích về hiệu suất cho các ứng dụng cụ thể của họ.

LLama 3 và ChatGPT 3.5 mỗi loại đều có những ưu điểm riêng biệt. LLama 3 xuất sắc trong việc mã hóa và lý luận, thể hiện hiệu suất vượt trội trong các chuẩn mực. Kiến trúc tiên tiến của mô hình hỗ trợ giải quyết vấn đề phức tạp. Người dùng được hưởng lợi từ khả năng xử lý các tác vụ phức tạp của LLama 3. ChatGPT 3.5 cung cấp hiệu suất đáng tin cậy cho các ứng dụng đơn giản hơn. Người dùng nên cân nhắc các nhu cầu cụ thể và ngân sách khi chọn mô hình. LLama 3 cung cấp mức giá cạnh tranh với các khả năng nâng cao. Người dùng tìm kiếm các giải pháp AI tiên tiến sẽ thấy LLama 3 là một lựa chọn có giá trị.

SHARE THIS BLOG

Đọc thêm

Seedance 1.5 Pro có thể tái định nghĩa việc tạo sinh âm thanh - hình ảnh không?
January 21, 1970

Seedance 1.5 Pro có thể tái định nghĩa việc tạo sinh âm thanh - hình ảnh không?

Nhóm nghiên cứu Seed của ByteDance đã phát hành công khai Seedance 1.5 Pro, một mô hình nền tảng đa phương thức thế hệ mới được thiết kế để tạo đồng thời âm thanh và video trong một lượt duy nhất với độ đồng bộ chặt chẽ. Mô hình này hứa hẹn đầu ra 1080p đạt chuẩn phòng thu, đồng bộ khẩu hình đa ngôn ngữ và phương ngữ chuẩn bản ngữ, các điều khiển chi tiết ở cấp độ đạo diễn (chuyển động máy quay, bố cục khung hình), cùng một bộ tối ưu hóa mà theo công ty cho biết mang lại tăng tốc suy luận theo bậc độ lớn so với các bản phát hành trước đó.
Dưới đây là hướng dẫn ngắn gọn để bắt đầu sử dụng Gemini Flash API (hãy thay MODEL bằng tên model cụ thể bạn dùng, ví dụ: gemini-1.5-flash hoặc biến thể “Gemini 3 Flash” tương ứng khi khả dụng). 1) Chọn nền tảng truy cập - Google AI API (AI Studio): dễ bắt đầu, dùng API key. - Vertex AI (Google Cloud): phù hợp production, quản trị bằng Service Account, quota, IAM. 2) Chuẩn bị khóa/cấu hình - AI Studio: tạo API key, đặt vào biến môi trường GOOGLE_API_KEY. - Vertex AI: tạo dự án, bật Vertex AI API, thiết lập quyền và biến GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS trỏ tới Service Account JSON. 3) Gọi nhanh bằng REST (AI Studio) - Text: curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/MODEL:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "contents":[{"role":"user","parts":[{"text":"Viết 1 câu giới thiệu về năng lượng mặt trời."}]}], "generationConfig":{"temperature":0.7,"maxOutputTokens":256} }' - Streaming (SSE): curl -s -N -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/MODEL:streamGenerateContent?alt=sse&key=$GOOGLE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"contents":[{"role":"user","parts":[{"text":"Tóm tắt nội dung này trong 3 gạch đầu dòng:"}]}]}' - Multimodal (ảnh base64): curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/MODEL:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "contents":[{"role":"user","parts":[ {"text":"Mô tả ngắn gọn bức ảnh:"}, {"inlineData":{"mimeType":"image/png","data":"<BASE64_IMAGE>"}} ]}] }' 4) SDK Node.js (AI Studio) - Cài đặt: npm install @google/generative-ai - Ví dụ text: import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai"; const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_API_KEY); const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "MODEL" }); const result = await model.generateContent("Viết haiku về mùa thu."); console.log(result.response.text()); - Streaming: const stream = await model.generateContentStream({ contents: [{ role: "user", parts: [{ text: "Viết 5 tiêu đề cho bài viết về pin mặt trời." }] }] }); for await (const chunk of stream.stream) { process.stdout.write(chunk.text()); } - Multimodal: const imagePart = { inlineData: { data: base64Image, mimeType: "image/jpeg" } }; const res = await model.generateContent([{ text: "Mô tả ảnh này." }, imagePart]); console.log(res.response.text()); 5) SDK Python (AI Studio) - Cài đặt: pip install google-generativeai - Ví dụ text: import os import google.generativeai as genai genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]) model = genai.GenerativeModel("MODEL") resp = model.generate_content("Liệt kê 3 rủi ro khi triển khai AI.") print(resp.text) - Streaming: for chunk in model.generate_content("Viết tóm tắt 100 từ về nông nghiệp bền vững.", stream=True): print(chunk.text, end="", flush=True) - Multimodal: from PIL import Image img = Image.open("image.jpg") resp = model.generate_content(["Mô tả bức ảnh này.", img]) print(resp.text) 6) Vertex AI (Google Cloud) - Python: from vertexai.generative_models import GenerativeModel import vertexai vertexai.init(project="PROJECT_ID", location="us-central1") model = GenerativeModel("MODEL") # ví dụ: "gemini-1.5-flash" resp = model.generate_content("Đề xuất 3 ý tưởng cho chiến dịch email.") print(resp.text) - Node.js: npm install @google-cloud/vertexai import { VertexAI } from '@google-cloud/vertexai'; const vertexAI = new VertexAI({ project: "PROJECT_ID", location: "us-central1" }); const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: "publishers/google/models/MODEL" }); const resp = await model.generateContent({ contents: [{ role: "user", parts: [{ text: "Viết tagline cho sản phẩm mới." }] }] }); console.log(resp.response.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text); 7) Cấu hình quan trọng - generationConfig: temperature, topP/topK, maxOutputTokens, stopSequences. - systemInstruction: thêm ngữ cảnh/phong cách cho model. - safetySettings: tinh chỉnh mức độ lọc nội dung. - Chọn model: Flash ưu tiên tốc độ/chi phí; Pro/Ultra ưu tiên chất lượng. Thay MODEL bằng tên model “Flash” phù hợp (ví dụ: gemini-1.5-flash) hoặc biến thể “Gemini 3 Flash” tương ứng trong môi trường của bạn. 8) Thực tiễn tốt - Gói prompt rõ ràng, chỉ dẫn vai trò, ví dụ đầu vào/đầu ra. - Dùng streaming cho phản hồi dài/real-time. - Theo dõi quota, 429 (rate limit) và 5xx (retry có backoff). - Với multimodal lớn, cân nhắc tải file qua File API (nếu dùng) thay vì inline base64. 9) Lỗi thường gặp - 401/403: sai/thiếu API key hoặc quyền IAM. - 404: sai MODEL hoặc model chưa bật ở khu vực. - 429: vượt quota/tốc độ—giảm tần suất hoặc xin tăng hạn mức. - 400: payload sai định dạng (kiểm tra contents/parts, mimeType, base64). Chỉ cần thay MODEL bằng tên model Flash bạn dùng (ví dụ: gemini-1.5-flash hoặc biến thể Gemini 3 Flash khi có), thiết lập khóa/credentials đúng cho AI Studio hay Vertex AI, rồi chạy các mẫu trên để bắt đầu.
January 21, 1970
Gemini-3-Flash

Dưới đây là hướng dẫn ngắn gọn để bắt đầu sử dụng Gemini Flash API (hãy thay MODEL bằng tên model cụ thể bạn dùng, ví dụ: gemini-1.5-flash hoặc biến thể “Gemini 3 Flash” tương ứng khi khả dụng). 1) Chọn nền tảng truy cập - Google AI API (AI Studio): dễ bắt đầu, dùng API key. - Vertex AI (Google Cloud): phù hợp production, quản trị bằng Service Account, quota, IAM. 2) Chuẩn bị khóa/cấu hình - AI Studio: tạo API key, đặt vào biến môi trường GOOGLE_API_KEY. - Vertex AI: tạo dự án, bật Vertex AI API, thiết lập quyền và biến GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS trỏ tới Service Account JSON. 3) Gọi nhanh bằng REST (AI Studio) - Text: curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/MODEL:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "contents":[{"role":"user","parts":[{"text":"Viết 1 câu giới thiệu về năng lượng mặt trời."}]}], "generationConfig":{"temperature":0.7,"maxOutputTokens":256} }' - Streaming (SSE): curl -s -N -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/MODEL:streamGenerateContent?alt=sse&key=$GOOGLE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"contents":[{"role":"user","parts":[{"text":"Tóm tắt nội dung này trong 3 gạch đầu dòng:"}]}]}' - Multimodal (ảnh base64): curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/MODEL:generateContent?key=$GOOGLE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "contents":[{"role":"user","parts":[ {"text":"Mô tả ngắn gọn bức ảnh:"}, {"inlineData":{"mimeType":"image/png","data":"<BASE64_IMAGE>"}} ]}] }' 4) SDK Node.js (AI Studio) - Cài đặt: npm install @google/generative-ai - Ví dụ text: import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai"; const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_API_KEY); const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "MODEL" }); const result = await model.generateContent("Viết haiku về mùa thu."); console.log(result.response.text()); - Streaming: const stream = await model.generateContentStream({ contents: [{ role: "user", parts: [{ text: "Viết 5 tiêu đề cho bài viết về pin mặt trời." }] }] }); for await (const chunk of stream.stream) { process.stdout.write(chunk.text()); } - Multimodal: const imagePart = { inlineData: { data: base64Image, mimeType: "image/jpeg" } }; const res = await model.generateContent([{ text: "Mô tả ảnh này." }, imagePart]); console.log(res.response.text()); 5) SDK Python (AI Studio) - Cài đặt: pip install google-generativeai - Ví dụ text: import os import google.generativeai as genai genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]) model = genai.GenerativeModel("MODEL") resp = model.generate_content("Liệt kê 3 rủi ro khi triển khai AI.") print(resp.text) - Streaming: for chunk in model.generate_content("Viết tóm tắt 100 từ về nông nghiệp bền vững.", stream=True): print(chunk.text, end="", flush=True) - Multimodal: from PIL import Image img = Image.open("image.jpg") resp = model.generate_content(["Mô tả bức ảnh này.", img]) print(resp.text) 6) Vertex AI (Google Cloud) - Python: from vertexai.generative_models import GenerativeModel import vertexai vertexai.init(project="PROJECT_ID", location="us-central1") model = GenerativeModel("MODEL") # ví dụ: "gemini-1.5-flash" resp = model.generate_content("Đề xuất 3 ý tưởng cho chiến dịch email.") print(resp.text) - Node.js: npm install @google-cloud/vertexai import { VertexAI } from '@google-cloud/vertexai'; const vertexAI = new VertexAI({ project: "PROJECT_ID", location: "us-central1" }); const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: "publishers/google/models/MODEL" }); const resp = await model.generateContent({ contents: [{ role: "user", parts: [{ text: "Viết tagline cho sản phẩm mới." }] }] }); console.log(resp.response.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text); 7) Cấu hình quan trọng - generationConfig: temperature, topP/topK, maxOutputTokens, stopSequences. - systemInstruction: thêm ngữ cảnh/phong cách cho model. - safetySettings: tinh chỉnh mức độ lọc nội dung. - Chọn model: Flash ưu tiên tốc độ/chi phí; Pro/Ultra ưu tiên chất lượng. Thay MODEL bằng tên model “Flash” phù hợp (ví dụ: gemini-1.5-flash) hoặc biến thể “Gemini 3 Flash” tương ứng trong môi trường của bạn. 8) Thực tiễn tốt - Gói prompt rõ ràng, chỉ dẫn vai trò, ví dụ đầu vào/đầu ra. - Dùng streaming cho phản hồi dài/real-time. - Theo dõi quota, 429 (rate limit) và 5xx (retry có backoff). - Với multimodal lớn, cân nhắc tải file qua File API (nếu dùng) thay vì inline base64. 9) Lỗi thường gặp - 401/403: sai/thiếu API key hoặc quyền IAM. - 404: sai MODEL hoặc model chưa bật ở khu vực. - 429: vượt quota/tốc độ—giảm tần suất hoặc xin tăng hạn mức. - 400: payload sai định dạng (kiểm tra contents/parts, mimeType, base64). Chỉ cần thay MODEL bằng tên model Flash bạn dùng (ví dụ: gemini-1.5-flash hoặc biến thể Gemini 3 Flash khi có), thiết lập khóa/credentials đúng cho AI Studio hay Vertex AI, rồi chạy các mẫu trên để bắt đầu.

Gemini 3 Flash của Google là một thành viên mới của dòng Gemini 3, được xây dựng để mang lại năng lực suy luận tiệm cận cấp độ Pro và khả năng hiểu đa phương thức với độ trễ và chi phí ở cấp Flash. Nó được định vị cho các nhu cầu triển khai sản xuất có thông lượng cao — hãy nghĩ đến chat ở quy mô lớn, trợ lý đa phương thức, phân tích video theo thời gian thực và quy trình làm việc theo mô hình tác tử dành cho nhà phát triển.
Gemini 3 Flash đã ra mắt: Nó là gì và cách truy cập nó (Hướng dẫn CometAPI)
January 21, 1970
Gemini-3-Flash

Gemini 3 Flash đã ra mắt: Nó là gì và cách truy cập nó (Hướng dẫn CometAPI)

Họ Gemini của Google vừa trở nên tiết kiệm chi phí hơn và dễ tiếp cận hơn với một cấp “Flash” mới trong dòng Gemini 3. Gemini 3 Flash nhắm đến các trường hợp sử dụng yêu cầu độ trễ thấp, thông lượng cao: đó là một biến thể nhẹ hơn, nhanh hơn của Gemini 3, đã xuất hiện trong ứng dụng Gemini và có sẵn thông qua CometAPI. Giá đơn vị được công bố (tính theo mỗi triệu token) đặt nó ở mức chỉ bằng một phần chi phí của Gemini 3 Pro—khiến Flash trở nên hấp dẫn cho các khối lượng công việc trong môi trường sản xuất, nơi giá và tốc độ quan trọng hơn mức trần khả năng suy luận cao nhất tuyệt đối.

500+ Mô hình trong Một API

Giảm giá lên đến 20%