Trong thế giới trí tuệ nhân tạo, Llama 3 và GPT 4 đang là hai cái tên được quan tâm hàng đầu. Cả hai đều được xem là bước tiến lớn trong công nghệ ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ nhiều lĩnh vực từ nghiên cứu, lập trình, cho đến sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là: giữa GPT-4 và LLaMA 3, mô hình nào thực sự thông minh hơn, mang lại trải nghiệm tối ưu hơn cho người dùng? Bài viết này Cốc Cốc sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện thông qua việc phân tích tổng quan, so sánh chi tiết và thử nghiệm thực tế cùng các nhận định chuyên gia.
Nội dung chính
Tổng quan về Llama 3 và GPT 4
GPT-4 là mô hình ngôn ngữ thế hệ thứ tư của OpenAI, ra mắt vào năm 2023. Với khả năng xử lý văn bản tự nhiên mạnh mẽ, GPT-4 có thể tạo ra nội dung chính xác, mạch lạc và sáng tạo, đồng thời hỗ trợ nhiều tác vụ như viết lách, lập trình, dịch thuật hay phân tích dữ liệu. Điểm nổi bật của GPT-4 là sự ổn định, kho dữ liệu huấn luyện khổng lồ và khả năng tích hợp trong nhiều sản phẩm AI thương mại.
Trong khi đó, LLaMA 3 là phiên bản mới nhất thuộc dòng LLaMA (Large Language Model Meta AI) của Meta, được công bố vào năm 2024. LLaMA 3 gây chú ý nhờ khả năng mã nguồn mở, giúp cộng đồng nghiên cứu và doanh nghiệp dễ dàng tùy biến. Với hiệu năng cải thiện vượt trội, LLaMA 3 được đánh giá là đối thủ đáng gờm của GPT-4, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu linh hoạt và tối ưu chi phí.
So sánh chi tiết Llama 3 và GPT 4
| Tiêu chí | LLaMA 3 (Meta) | GPT-4 (OpenAI) |
| Nguồn gốc & giấy phép | Mã nguồn mở, cho phép dùng thương mại; phát hành trọng tâm 8B & 70B (Instruct/Pretrained). | Đóng, phân phối qua API/ChatGPT; GPT-4 ra mắt 3/2023. |
| Kích thước mô hình | 8B, 70B (các bản 3.1/3.2/3.3 mở rộng về sau). | Kích thước không công bố. |
| Cửa sổ ngữ cảnh | Bản đầu 8B/70B phổ biến 8K; nhiều nhà cung cấp hỗ trợ 128K–131K (ví dụ Llama 3.3 70B trên Groq). | GPT-4: 8K/32K; GPT-4 Turbo: 128K (API). |
| Đa phương thức | Trọng tâm văn bản (text). Các bản 3.1/3.2 có bổ sung biến thể/ tài liệu nhưng không như GPT-4o. | Hỗ trợ hình ảnh (GPT-4 with vision); GPT-4o (thế hệ sau) mở rộng audio/real-time. |
| Hiệu năng benchmark (khái quát) | 70B cạnh tranh mạnh, vượt đa số open-source khác trên MMLU, GSM8K, HumanEval; 8B ở mức khá/ tốt. | Nhìn chung dẫn đầu trên năng lực tổng hợp; các thử nghiệm thực tế của Neoteric cũng cho thấy GPT-4/4o ổn định hơn ở bài toán phức tạp. |
| Lập trình & toán | 70B cho kết quả coding/toán tốt (đặc biệt bản 3.1/3.3); phù hợp tối ưu chi phí tự lưu trữ. | GPT-4 thường ổn định hơn trong tác vụ phức tạp/đa bước; được đánh giá cao ở soạn thảo, toán, và đọc hiểu. |
| Triển khai | Tự host (on-prem, đám mây), hoặc dùng endpoint của bên thứ ba (Groq, HF Inference). Dễ tinh chỉnh. | Dùng qua API/ChatGPT; tích hợp hệ sinh thái OpenAI. |
| Fine-tuning | Cho phép fine-tuning đầy đủ (mã nguồn mở). | Hỗ trợ fine-tuning qua API (chủ yếu các biến thể GPT-4.x gần đây). |
| Chi phí dùng | “Miễn phí mô hình” (tốn hạ tầng). Nhiều nhà cung cấp có giá rẻ/tốc độ cao. | API tính theo token; GPT-4 Turbo khoảng $0.01/1K input, $0.03/1K output (tham chiếu). |
| Phù hợp nhất cho | Doanh nghiệp muốn chủ động dữ liệu/chi phí, tùy biến cao, triển khai nội bộ. | Tác vụ phức tạp, yêu cầu độ chính xác/ổn định cao, tích hợp sản phẩm nhanh qua API. |
Thử nghiệm thực tế: 5 prompts giống nhau với GPT-4 và LLaMA 3
Prompt 1: Code: Viết code Python in ra dãy số Fibonacci từ 1 đến 20.
Kết quả tại LLaMA 3
Kết quả tại GPT-4
Đánh giá câu trả lời:
| Mô hình | Phong cách trả lời | Kết quả | Hướng đến đối tượng |
| LLaMA 3 | Giải thích từng dòng, chú thích trong code, phân tích logic thuật toán. | In dãy: 1 1 2 3 5 8 13 (cùng dòng). | Người mới học lập trình, cần hiểu sâu |
| ChatGPT 4o | Trực tiếp – code ngắn, không cần hàm, in từng dòng rõ ràng. | In dãy: 1\n1\n2\n… | Người dùng phổ thông, tối ưu trải nghiệm nhanh |
Prompt 2: So sánh: So sánh ưu điểm và nhược điểm của GPT-4 và LLaMA 3 trong xử lý ngôn ngữ.
Kết quả từ LLaMA 3
Kết quả từ Chat GPT 4.o
Nhận xét
| Tiêu chí | LLaMA 3 | ChatGPT 4o |
| Cách trình bày | Dạng bài viết phân tích, có mở đầu – kết luận | Dạng bảng so sánh, trực quan, dễ đọc lướt |
| Mức độ chi tiết | Giải thích rõ ràng, thiên về học thuật | Ngắn gọn, bao phủ nhiều khía cạnh kỹ thuật |
| Phù hợp đối tượng | Người mới học, cần giải thích sâu | Người đọc phổ thông, muốn so sánh nhanh |
| Nhược điểm | Thiếu trực quan, chưa bao phủ hết tính năng nâng cao | Ít giải thích sâu, văn phong hơi kỹ thuật |
Prompt 3: Dịch thuật: Dịch đoạn sau sang tiếng Anh: “Học AI đang trở nên phổ biến tại Việt Nam.”
Kết quả từ LLaMA 3
Kết quả từ Chat GPT 4.o
Nhận xét
| Tiêu chí | LLaMA 3 | ChatGPT 4o |
| Phong cách dịch | Có xu hướng học thuật, thiên về ngữ cảnh giáo dục (“AI education…”) | Ngắn gọn, tự nhiên, gần gũi (“Learning AI is becoming increasingly popular…”) |
| Độ dễ hiểu | Đòi hỏi người đọc có nền tảng tiếng Anh cơ bản để phân biệt nghĩa | Dễ hiểu ngay cả với người ít giỏi tiếng Anh |
| Đối tượng phù hợp: Học sinh, sinh viên | Phù hợp với sinh viên đại học, học viên nghiên cứu, người học chuyên ngành cần diễn đạt học thuật, làm bài luận, báo cáo | Phù hợp với học sinh phổ thông, sinh viên năm đầu muốn đọc nhanh, dễ hiểu, dễ nhớ |
| Đối tượng phù hợp: Người đi làm | Phù hợp với người đi làm trong lĩnh vực AI, giáo dục, nghiên cứu cần thuật ngữ chính xác | Phù hợp với người đi làm văn phòng, marketer, người học thêm kỹ năng muốn nội dung súc tích, thân thiện |
Prompt 4: Content Creator: Viết một đoạn quảng cáo 100 từ cho quán cà phê theo phong cách hài hước.
Kết quả từ LLaMA 3
Kết quả từ Chat GPT 4.o
Nhận xét
| Tiêu chí | LLaMA 3 | ChatGPT 4o |
| Phong cách ngôn ngữ | Thân thiện, quảng cáo theo hướng mô tả sản phẩm – dịch vụ (cà phê, trà sữa, đồ uống). | Mang tính storytelling, châm biếm hài hước, gắn cảm xúc với người đọc. |
| Mức độ hài hước | Hơi nhẹ, mang tính khích lệ và vui vẻ, nhưng thiên về quảng bá trực tiếp. | Hài hước đậm nét, gây ấn tượng mạnh nhờ các ví dụ dí dỏm (wifi nhanh hơn crush rep tin nhắn). |
| Trải nghiệm người đọc | Gần giống quảng cáo truyền thống, tập trung giới thiệu menu và lợi ích. | Giống một đoạn viral content, dễ lan truyền trên mạng xã hội. |
| Đối tượng phù hợp | Người tiêu dùng phổ thông, khách hàng tìm hiểu dịch vụ trước khi ghé quán. | Học sinh, sinh viên, dân văn phòng – những người thích nội dung vui nhộn, bắt trend. |
| Nhược điểm | Thiếu cá tính riêng, ít yếu tố gây “viral”. | Có thể quá “mặn” trong ngữ cảnh formal, không phù hợp nếu đăng web chính thức. |
Prompt 5: Toán học: Giải phương trình bậc hai: 2x² – 5x + 3 = 0.
Kết quả từ LLaMA 3
Kết quả từ Chat GPT 4.o
Nhận xét
| Tiêu chí | LLaMA 3 | ChatGPT 4o |
| Cách trình bày | Đưa công thức tổng quát, thay số trực tiếp và rút gọn kết quả. | Trình bày theo từng bước rõ ràng: viết công thức, tính Δ\Delta, sau đó giải nghiệm. |
| Mức độ chi tiết | Có tính toán, nhưng các bước gộp nhanh nên hơi khó theo dõi cho người mới. | Chi tiết từng bước (tính Δ\Delta, tính nghiệm), dễ theo dõi và kiểm tra. |
| Tính trực quan | Chỉ dùng chữ và số, không có ký hiệu toán học đẹp. | Dùng công thức toán học LaTeX, biểu diễn rõ ràng và trực quan hơn. |
| Kết quả cuối cùng | Hai nghiệm: x=32,x=1x = \tfrac{3}{2}, x = 1. | Hai nghiệm: x1=32,x2=1x_1 = \tfrac{3}{2}, x_2 = 1. |
| Phù hợp với đối tượng | Người đã quen với cách giải nhanh, không cần chi tiết trung gian. | Người học sinh, sinh viên cần từng bước rõ ràng để hiểu và đối chiếu. |
GPT hay LLaMA tốt hơn? – Phân tích và nhận định chuyên gia
Nếu xét về tính toàn diện, GPT-4 hiện vẫn được đánh giá cao hơn. Điểm mạnh lớn nhất của GPT-4 là khả năng đa phương thức: không chỉ xử lý văn bản mà còn có thể phân tích hình ảnh, thậm chí cả âm thanh. Bên cạnh đó, GPT-4 hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh dài hơn, mang lại độ chính xác cao hơn trong các tác vụ phức tạp, đồng thời được tích hợp rộng rãi vào nhiều sản phẩm và dịch vụ quen thuộc, giúp người dùng phổ thông dễ dàng tiếp cận.
Tuy nhiên, không thể bỏ qua giá trị mà LLaMA 3 mang lại. Với ưu điểm mã nguồn mở và miễn phí, LLaMA 3 nhanh chóng trở thành lựa chọn yêu thích của cộng đồng nghiên cứu và nhiều doanh nghiệp. Mô hình này mang lại hiệu suất đáng nể, tính linh hoạt cao và khả năng kiểm soát dữ liệu tốt hơn. Dù người dùng phổ thông có thể chưa thấy ứng dụng rõ ràng ngay lập tức, LLaMA 3 vẫn là giải pháp đáng tin cậy cho các tổ chức cần một nền tảng AI tùy biến, tiết kiệm chi phí và đảm bảo bảo mật.
Kết luận
Qua bài viết so sánh Llama 3 và GPT 4, Cốc Cốc hy vọng bạn đã có được góc nhìn rõ ràng hơn để cân nhắc lựa chọn mô hình phù hợp với nhu cầu học tập, công việc hay nghiên cứu của mình. Mỗi công cụ đều có thế mạnh riêng, và việc chọn đúng sẽ giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong hành trình phát triển.
Xem thêm:
