Gemini 3.0: Google “ra mắt âm thầm” mô hình AI mạnh nhất với context 2 triệu tokens và giá rẻ hơn GPT-5.1 gấp 22 lầngem

Trong khi cộng đồng AI còn đang bàn tán sôi nổi về GPT-5.1 vừa ra mắt, Google đã âm thầm triển khai Gemini 3.0 theo cách chưa từng có: không có thông báo chính thức, không có sự kiện hoành tráng, chỉ đơn giản là cho một số người dùng truy cập vào mô hình mới nhất này qua ứng dụng di động và tài khoản doanh nghiệp. Đây là chiến lược “shadow launch” (ra mắt âm thầm) đầu tiên trong lịch sử các mô hình AI flagship, và có lẽ Google đang tự tin rằng con số sẽ nói lên tất cả.

Và quả thực, những con số của Gemini 3.0 thật đáng kinh ngạc: context window lên tới 2 triệu tokens (gấp 15 lần GPT-5.1), chi phí chỉ bằng 1/22 so với GPT-5.1, khả năng xử lý đa phương thức toàn diện nhất thị trường, và tốc độ xử lý nhanh gấp đôi thế hệ trước. Nhưng có phải Gemini 3.0 đã thực sự vượt qua GPT-5.1 và Claude 4.5 Sonnet để trở thành mô hình AI mạnh nhất hiện tại? Hãy cùng Toàn phân tích chi tiết trong bài viết này.

I. GEMINI 3.0 LÀ GÌ VÀ TẠI SAO GOOGLE LẠI “RA MẮT ÂM THẦM”?

1. Định nghĩa và bản chất của Gemini 3.0

Gemini 3.0 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thế hệ thứ ba của Google DeepMind, được thiết kế với kiến trúc hoàn toàn mới so với Gemini 2.5. Đây không chỉ là một bản nâng cấp đơn thuần mà là một bước nhảy vọt về khả năng xử lý đa phương thức, context window khổng lồ, và hiệu suất inference.

Điểm đặc biệt của Gemini 3.0 là cách Google triển khai nó. Thay vì tổ chức sự kiện ra mắt hoành tráng như với Gemini 1.0 hay 2.0, Google đã chọn cách “shadow launch” – cho phép một nhóm người dùng nhỏ truy cập mô hình mới trước khi công bố chính thức. Đây là chiến lược thử nghiệm trong môi trường thực tế, thu thập feedback và khắc phục bugs trước khi mở rộng ra công chúng.

2. Bằng chứng về sự tồn tại của Gemini 3.0

Vào tháng 10/2025, các developer phát hiện references đến gemini-beta-3.0-pro và gemini-beta-3.0-flash trong Google’s open-source Gemini CLI tool. Đây là bằng chứng code đầu tiên cho thấy Google đang actively develop phiên bản mới.

Từ ngày 12-13 tháng 11/2025, nhiều người dùng trên X (Twitter) và Reddit báo cáo rằng họ đang truy cập vào một phiên bản mạnh mẽ hơn của Gemini trên mobile app, được xác nhận là Gemini 3.0 Pro. Người dùng phát hiện ra điều này khi sử dụng tính năng canvas trên Gemini mobile app (cả Android và iOS).

Testing Catalog News, một nguồn tin uy tín về AI, xác nhận rằng các truy vấn đang được route đến Gemini 3.0 Pro. Nhiều demos thực tế cho thấy khả năng vượt trội của mô hình này trong việc tạo code phức tạp, 3D simulations và SVG generation.

3. Timeline và chiến lược phát hành

CEO Sundar Pichai đã xác nhận tại Dreamforce 2025 và cuộc gọi thu nhập Q3 rằng Gemini 3.0 sẽ được phát hành “trước cuối năm 2025”. Dựa trên pattern lịch sử (Gemini 1.0 và 2.0 đều ra mắt vào tháng 12), khả năng cao Gemini 3.0 sẽ có thông báo chính thức vào tháng 12/2025.

Chiến lược phát hành dự kiến của Google bao gồm ba giai đoạn: Shadow launch cho mobile users và Enterprise (mid-November), developer access qua AI Studio để testing và bug fixing (November-December), và major marketing event với success stories (early December), trước khi broad public rollout vào Q1 2026.

II. KIẾN TRÚC KỸ THUẬT ĐỘT PHÁ CỦA GEMINI 3.0

1. Mixture-of-Experts (MoE) nâng cấp

Gemini 3.0 Pro sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) tiên tiến hơn đáng kể so với Gemini 2.5. Thông số kỹ thuật dự kiến của mô hình này bao gồm:

• Tổng parameters: 1-4 trillion (so với khoảng 128 billion của Gemini 2.5)
• Parameters kích hoạt: 15-20 billion per query
• Expert routing: Dynamic routing system (codenamed “Conductor”) chọn bespoke combination of experts on-the-fly

Khác với các mô hình monolithic truyền thống, kiến trúc MoE cho phép Gemini 3.0 kích hoạt chỉ một phần nhỏ của tổng parameters (chỉ 150-200 billion trong số 2-4 trillion) cho mỗi truy vấn. Điều này mang lại sự cân bằng hoàn hảo giữa sức mạnh xử lý (nhiều parameters) và hiệu suất vận hành (inference nhanh).

Dynamic routing system của Gemini 3.0 hoạt động như một “nhạc trưởng” thông minh, tự động phân tích câu hỏi của bạn và quyết định kích hoạt những experts nào phù hợp nhất. Ví dụ, khi bạn hỏi về lập trình Python, hệ thống sẽ kích hoạt coding experts; còn khi bạn hỏi về phân tích hình ảnh, visual experts sẽ được triệu tập.

2. Multi-tower design cho multimodal native

Gemini 3.0 Pro triển khai kiến trúc “multi-tower” cách mạng, trong đó visual, audio và text inputs được xử lý riêng biệt trong các “towers” chuyên biệt. Các outputs sau đó được kết hợp ở một reasoning level cao hơn, giúp duy trì consistency khi xử lý mixed inputs.

Đây là một bước tiến quan trọng trong native multimodality, nghĩa là mô hình được thiết kế từ đầu để hiểu và tạo content qua nhiều phương thức khác nhau, thay vì “dán ghép” các capabilities như nhiều mô hình khác đang làm. Kiến trúc này cho phép Gemini 3.0 hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa text trong image, âm thanh trong video, và spatial relationships trong 3D objects.

3. Context window 2 triệu tokens – lớn nhất thị trường

Một trong những nâng cấp ấn tượng nhất của Gemini 3.0 là context window khổng lồ lên tới 1-2 triệu tokens, gấp đôi so với 1 triệu tokens của Gemini 2.5 Pro. Đây là context window lớn nhất trong số tất cả các mô hình AI hiện tại:

Với 2 triệu tokens, Gemini 3.0 có thể phân tích toàn bộ codebase lớn mà không cần chunking, đọc nhiều books/documents cùng lúc để so sánh và tổng hợp, hoặc xử lý các cuộc hội thoại dài với đầy đủ context từ đầu đến cuối. Đây là một lợi thế cực kỳ quan trọng cho các ứng dụng enterprise yêu cầu xử lý lượng data lớn.

Xem thêm về các mô hình AI khác tại: Mô hình AI nào mạnh nhất hiện nay?

III. KHẢ NĂNG ĐA PHƯƠNG THỨC VÀ DEEP THINK MODE

1. Multimodal capabilities toàn diện

Gemini 3.0 mở rộng đáng kể khả năng multimodal so với các thế hệ trước, hỗ trợ đầy đủ các phương thức sau:

• Text: Natural language, code, structured data với khả năng hiểu context sâu
• Images: Photos, charts, design drafts, screenshots – với độ chính xác cao hơn trong việc hiểu layouts và tables
• Audio: Speech recognition, music understanding, environmental sounds
• Video: Real-time video stream processing lên tới 60 FPS – một bước nhảy vọt so với khả năng xử lý video hạn chế của Gemini 2.5
• 3D Objects: Understanding 3D structures và spatial relationships
• Geospatial Data: Analysis of geographic and location-based data

Đặc biệt, khả năng xử lý video 60 FPS của Gemini 3.0 cho phép phân tích real-time video streams với độ mượt mà cao, mở ra nhiều ứng dụng mới trong monitoring, surveillance, và interactive video applications.

2. Cross-modal reasoning nâng cao

Khả năng cross-modal reasoning được cải thiện đáng kể ở Gemini 3.0, cho phép mô hình:

• Hiểu text trong images và reasoning với context xung quanh
• Phân tích video content và tạo detailed descriptions cho từng frame
• Nhận diện speech trong audio và chuyển sang text với độ chính xác cao
• Tổng hợp thông tin từ nhiều modalities để đưa ra câu trả lời toàn diện

Ví dụ, khi bạn upload một video về một buổi họp và hỏi Gemini 3.0 “Ai đã đề xuất ý tưởng về marketing campaign?”, mô hình có thể phân tích cả visual (nhận diện người nói), audio (hiểu nội dung speech), và slides trong background để đưa ra câu trả lời chính xác với timestamps.

3. Deep Think Mode – Lý luận tự động

Gemini 3.0 tích hợp Deep Think reasoning architecture built-in, khác với Gemini 2.5 Pro yêu cầu toggle thủ công sang extended thinking mode. Đây là một cải tiến quan trọng giúp mô hình tự động quyết định khi nào cần “suy nghĩ” nhiều bước trước khi trả lời.

Deep Think cho phép Gemini 3.0:

• Tự động đánh giá độ phức tạp: Phân tích câu hỏi và xác định mức độ suy nghĩ cần thiết
• Multi-step planning: Phác thảo kế hoạch nhiều bước mà không cần external prompts
• Self-correction: Tự hiệu chỉnh khi phát hiện lỗi logic trong quá trình reasoning
• Verification reasoning: Kiểm tra lại câu trả lời trước khi xuất ra, giảm thiểu hallucination

Cơ chế này nhúng verification reasoning by default, giúp cải thiện độ chính xác đáng kể trong các tác vụ phức tạp như toán học, logic, và phân tích dữ liệu.

IV. HIỆU SUẤT VÀ SO SÁNH VỚI CÁC MÔ HÌNH HÀNG ĐẦU

1. MMLU và các benchmarks chính

Gemini 3.0 đạt 90% accuracy trên MMLU (Massive Multitask Language Understanding), một trong những benchmark quan trọng nhất để đánh giá khả năng hiểu biết tổng hợp của mô hình ngôn ngữ lớn. So sánh với các đối thủ chính:

• Gemini 3.0: 90% accuracy
• GPT-5.1: ~88-90% accuracy
• DeepSeek V3.1: ~90.8% accuracy
• Claude 4.5 Sonnet: ~85% accuracy

Đặc biệt, Gemini 3.0 xuất sắc trong cross-discipline questions, đạt 92% trên các câu hỏi phức tạp yêu cầu kết hợp kiến thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau, như “How to use statistical sampling to check AI outputs?” hoặc “What legal terms apply to open-source code in a commercial app?”.

2. Khả năng lập trình vượt trội

Gemini 3.0 thể hiện khả năng coding ấn tượng trong các tests thực tế:

Code generation

• Tạo được hơn 2,000 dòng frontend code trong một lần
• Hoàn thành frontend applications với full functional modules
• Tự động thêm loading animations và transition effects
• Implement responsive layouts và cross-device adaptation

SVG và 3D generation

• Vượt trội Claude 4.5 Sonnet trong SVG generation
• Tạo functional 3D physics simulations với Three.js
• Simulations tính đến gravity, momentum và touch inputs

Bug reduction

Gemini 3.0 có 20% ít bugs hơn GPT-5 trong các task-tracker app tests, chứng tỏ khả năng tạo code chất lượng cao và ít lỗi hơn.

Xem thêm về so sánh khả năng coding tại: So sánh khả năng coding của các mô hình AI mạnh nhất

3. Tốc độ xử lý ấn tượng

Gemini 3.0 nhanh gấp đôi so với Gemini 2.5 trong inference, với sự khác biệt rõ rệt hơn ở các tasks lớn:

Tốc độ tăng lên rõ rệt hơn với các tasks lớn hơn, điều này rất quan trọng cho các dự án có deadline chặt hoặc cần xử lý real-time.

4. So sánh tổng quan với GPT-5.1, Claude và DeepSeek

Gemini 3.0 vs GPT-5.1

Ưu điểm của Gemini 3.0:

• Context window: 1-2M tokens vs 128K-400K của GPT-5.1 (gấp 5-15 lần)
• Chi phí: Rẻ hơn 12.5x input và 25x output
• Multimodal: 60FPS video, 3D, geospatial mà GPT-5.1 không có
• Tốc độ: 2x faster inference, 15% nhanh hơn cho image/video tasks

Ưu điểm của GPT-5.1:

• Toán học: 94.6% AIME 2025 (chưa có số liệu chính thức của Gemini 3.0)
• Giọng điệu: Conversational tone tự nhiên và ấm áp hơn
• Cá nhân hóa: 8 preset tính cách và điều chỉnh chi tiết
• Availability: Đã ra mắt chính thức và sẵn sàng sử dụng

Gemini 3.0 vs Claude 4.5

Gemini 3.0 có context window lớn hơn 5-10 lần (1-2M vs 200K tokens) và chi phí rẻ hơn 36 lần so với Claude 4.5 Sonnet. Tuy nhiên, Claude vẫn được đánh giá cao hơn về Constitutional AI và safety alignment.

Gemini 3.0 vs DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 có chi phí thấp hơn một chút ($0.14-0.27 input vs $0.10 của Gemini 3.0), nhưng Gemini 3.0 vượt trội về context window (gấp 8-16 lần) và multimodal capabilities.

Xem thêm về so sánh các chatbot AI tại: Chatbot AI nào tốt nhất?

V. GIÁ CẢ VÀ LỢI THẾ CẠNH TRANH VƯỢT TRỘI

1. Pricing dự kiến của Gemini 3.0

Mặc dù Google chưa công bố giá chính thức cho Gemini 3.0, dựa trên pricing của Gemini 2.5 và pattern lịch sử, giá dự kiến sẽ:

• Input: $0.10 per 1M tokens
• Output: $0.40 per 1M tokens
• Tổng: $0.50 per 1M input + 1M output

2. So sánh chi phí với các mô hình flagship

Gemini 3.0 Pro rẻ hơn 22.5 lần so với GPT-5.1 và 36 lần so với Claude 4.5 Sonnet. Chỉ có DeepSeek V3.1 là rẻ hơn một chút, nhưng Gemini 3.0 bù đắp bằng context window khổng lồ và khả năng multimodal toàn diện hơn nhiều.

3. Free tier và Google AI Studio

Google dự kiến duy trì free tier với 1,500 prompts mỗi ngày cho Gemini 2.5 Pro/Flash, và có thể áp dụng tương tự cho Gemini 3.0. Đây là một lợi thế cực kỳ lớn cho developers và các dự án startup muốn thử nghiệm AI mà không tốn chi phí ban đầu.

Thông qua Google AI Studio, bạn có thể nhận API key miễn phí và bắt đầu sử dụng Gemini 3.0 ngay lập tức khi mô hình được ra mắt chính thức.

Xem thêm về cách lấy API key miễn phí tại: Hướng dẫn lấy AI API Key miễn phí

4. Value proposition – Giá trị vượt trội cho doanh nghiệp

Với chi phí thấp hơn nhiều lần so với các đối thủ nhưng vẫn cung cấp performance tương đương hoặc vượt trội, Gemini 3.0 mang lại value proposition cực kỳ hấp dẫn:

• Cho startups: Chi phí thấp giúp scale nhanh mà không lo về budget
• Cho enterprises: Context window lớn xử lý được document dài và codebase phức tạp
• Cho developers: Free tier 1,500 prompts/day đủ cho hầu hết dự án nhỏ
• Cho content creators: Multimodal capabilities mạnh mẽ cho video, audio, image

VI. ỨNG DỤNG THỰC TẾ VÀ CÁCH TRUY CẬP

1. Ứng dụng trong productivity và workspace

Gemini 3.0 tích hợp sâu vào Google Workspace, mang lại nhiều tính năng productivity thông minh:

• Gmail: Email thread summarization, vendor proposal comparison tự động
• Google Docs: Smart editing với contextual toolbar adjustment dựa trên writing context
• Google Sheets: Automated data categorization và analysis
• Google Slides: Intelligent content generation và layout suggestions

Document editors có thể tự động reconfigure toolbars dựa trên writing context, giúp bạn làm việc hiệu quả hơn mà không cần chuyển đổi giữa các công cụ.

2. Ứng dụng trong development và coding

Gemini 3.0 là một công cụ mạnh mẽ cho developers:

• Frontend development: Tạo 2000+ dòng code với full functionality
• SVG và 3D graphics: Generation các visualizations phức tạp
• Debugging: Phát hiện và fix bugs nhanh chóng
• Code review: Multi-file architecture-level reasoning

Với context window 2 triệu tokens, Gemini 3.0 có thể đọc và phân tích toàn bộ codebase lớn để đưa ra suggestions về architecture và optimizations.

3. Ứng dụng trong creative và multimodal

• Real-time video understanding: Phân tích video content với 60 FPS
• Image generation: Tích hợp với Veo 3 model cho high-quality images
• Audio processing: Music understanding và speech recognition
• 3D simulation: Physics modeling và spatial reasoning

4. Ứng dụng enterprise

Cho các doanh nghiệp lớn, Gemini 3.0 cung cấp:

• Semantic enterprise search: Tích hợp với Google Cloud Search
• Multimodal RAG: Retrieval-Augmented Generation qua Vertex AI
• Customer feedback analysis: Categorization và sentiment analysis
• Vendor proposal comparison: Tự động so sánh từ email attachments

Xem thêm về RAG tại: RAG là gì? Giải thích siêu dễ hiểu về “bộ não thứ hai của AI”

5. Cách truy cập Gemini 3.0 hiện tại

Shadow launch phase (hiện tại):

• Mobile App: Sử dụng canvas feature trên Gemini mobile app (Android/iOS)
• Enterprise: Có sẵn trong Agent model selector cho Enterprise customers
• Vertex AI: Early access cho enterprise customers building AI applications

Sau khi ra mắt chính thức (dự kiến Dec 2025):

• Google AI Studio: Free tier với 1,500 prompts/day
• Vertex AI: Enterprise-grade với full control và security
• Firebase GenAI SDK: Mobile app development cho Android/iOS

VII. HẠN CHẾ VÀ THÁCH THỨC CẦN LƯU Ý

1. Hiệu suất biến động theo region

Mặc dù mạnh mẽ, Gemini 3.0 vẫn có những hạn chế cần lưu ý:

• Latency: Có thể tăng tới 20% trong peak loads
• Response time spikes: Lên tới 300ms giảm responsiveness khoảng 15%
• Regional variations: Performance variability cao hơn ở các regions với infrastructure hạn chế

2. Agentic behavior còn chưa hoàn thiện

Tool calling behavior của Gemini 3.0 vẫn còn buggy và inconsistent trong một số công cụ như Copilot hoặc Cursor. Mô hình còn kém hơn Claude và GPT-5 trong agentic behavior như searching huge codebases hoặc complex tool integration.

3. Yêu cầu computational resources cao

Gemini 3.0 yêu cầu significant computational resources để đạt optimal performance:

• Real-time video processing while conversing đòi hỏi massive power
• Gemini 3.0 Flash có thể không handle smooth real-time multimodal editing
• Infrastructure costs có thể cao cho các use cases phức tạp

4. Hallucination và consistency

Mặc dù đã cải thiện so với Gemini 2.5, Gemini 3.0 vẫn có hallucinations trong một số trường hợp:

• Performance plateau ở real-world scenarios phức tạp
• Mô hình ban đầu thường mạnh hơn sau khi scale ra production
• Cần kiểm tra kỹ outputs cho các use cases mission-critical

5. Integration limitations

Hơn 30% enterprises sử dụng 5+ external tools không được native support bởi Gemini 3.0. Gaps này giảm productivity khoảng 20% và custom development chiếm ~15% project effort, tăng costs tổng thể.

VIII. ĐỊNH HƯỚNG TƯƠNG LAI VÀ KẾT LUẬN

1. Lộ trình phát triển dự kiến

Short-term (Q4 2025):

• Official announcement vào tháng 11-12/2025
• Mở rộng shadow launch ra nhiều users hơn
• Bug fixes và performance optimizations
• Public API access qua Google AI Studio

Medium-term (Q1-Q2 2026):

• Full rollout với all features
• Tích hợp sâu hơn với Google Workspace và Chrome
• Nâng cấp agentic capabilities với Project Mariner
• Multi-agent orchestration cho complex workflows

Long-term (2026+):

• Gemini 3.5 với native tool orchestration
• On-device AI cho mobile và Chrome OS
• Advanced reasoning capabilities approaching AGI

2. Tác động đến thị trường AI

Gemini 3.0 có tiềm năng reshape AI landscape năm 2026 với:

• Democratization: Chi phí thấp giúp nhiều doanh nghiệp và developers tiếp cận AI mạnh mẽ
• Context revolution: 2M tokens mở ra use cases mới với document dài và complex analysis
• Multimodal native: Thiết lập chuẩn mực mới cho xử lý đa phương thức
• Google ecosystem: Tích hợp chặt chẽ tạo competitive moat khó vượt qua

3. Khuyến nghị cho các nhóm người dùng

Cho developers:

Nếu bạn đang build applications cần xử lý large context (codebases, long documents), Gemini 3.0 là lựa chọn tốt nhất với chi phí thấp và context window khổng lồ. Hãy đăng ký early access qua Google AI Studio để thử nghiệm.

Cho enterprises:

Gemini 3.0 phù hợp cho các use cases enterprise yêu cầu xử lý multimodal data, semantic search, và document analysis. Tích hợp native với Google Workspace và Vertex AI giúp triển khai nhanh chóng.

Cho content creators:

Khả năng xử lý 60 FPS video, 3D graphics và audio của Gemini 3.0 mở ra nhiều cơ hội sáng tạo mới. Chi phí thấp giúp bạn experiment nhiều mà không lo budget.

Cho người dùng cá nhân:

Với free tier 1,500 prompts/day, Gemini 3.0 là lựa chọn tuyệt vời cho productivity, học tập, và nghiên cứu. Context window lớn giúp bạn analyze nhiều tài liệu cùng lúc mà không bị giới hạn.

4. Kết luận

Gemini 3.0 đại diện cho một bước tiến quan trọng trong cuộc đua AI, không chỉ về raw performance mà còn về value proposition. Với context window lớn nhất thị trường (1-2M tokens), chi phí thấp nhất trong số flagship models (rẻ hơn GPT-5.1 gấp 22.5 lần), và khả năng multimodal native toàn diện nhất, Gemini 3.0 có tiềm năng thay đổi cách chúng ta nghĩ về AI applications.

Chiến lược “shadow launch” của Google cho thấy sự tự tin về chất lượng sản phẩm – họ không cần marketing hoành tráng vì biết rằng con số sẽ nói lên tất cả. Và khi Gemini 3.0 ra mắt chính thức vào tháng 12/2025, Toàn tin rằng nó sẽ tạo ra một làn sóng mới trong cách doanh nghiệp và developers sử dụng AI.

Tuy nhiên, Gemini 3.0 không phải là mô hình hoàn hảo. Agentic behavior còn buggy, performance có thể biến động, và hallucinations vẫn tồn tại. Nhưng với roadmap rõ ràng và commitment của Google trong việc cải thiện liên tục, những hạn chế này sẽ dần được khắc phục trong các updates tiếp theo.

Đối với Toàn, Gemini 3.0 là một trong những mô hình đáng chú ý nhất năm 2025, không chỉ vì technical capabilities mà còn vì strategic positioning của nó. Khi AI càng trở nên phổ biến, chi phí và accessibility sẽ là những yếu tố quyết định. Và Gemini 3.0 đang dẫn đầu trên cả hai mặt trận này.

Nếu bạn đang tìm kiếm một mô hình AI mạnh mẽ với chi phí hợp lý để integrate vào products hoặc workflows, hãy theo dõi sát sao Gemini 3.0 trong những tuần tới. Toàn sẽ tiếp tục cập nhật khi có thông tin chính thức từ Google.

Bạn có đang sử dụng Gemini hoặc các AI models khác? Hãy share kinh nghiệm của bạn bằng cách đăng ký nhận thông tin từ nguyenthieutoan.com để không bỏ lỡ những phân tích sâu về AI và automation.

Nguyễn Thiệu Toàn

Tôi là người biến ý tưởng thành hệ thống AI và Tự động hóa thực tế. Tôi dùng Marketing để tìm hiểu những khó khăn bạn đang gặp, sau đó xây dựng các giải pháp tự động để giúp bạn thoát khỏi những công việc tẻ nhạt. Mục đích là để bạn có thể tập trung vào những việc lớn hơn, chứ không phải để thay thế vị trí của bạn.

Xem thêm

Xem thêm về Nguyễn Thiệu Toàn