So sánh khả năng coding của các mô hình AI mạnh nhất hiện tại, AI nào lập trình tốt nhất?

Cuối năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong lịch sử phát triển AI coding. Chúng ta đã chứng kiến sự ra mắt liên tiếp của 7 mô hình flagship từ các ông lớn công nghệ, mỗi mô hình đều tuyên bố là “tốt nhất” cho lập trình. Từ Claude Opus 4.5 với kỷ lục SWE-bench 80.9%, GPT-5.2 đạt 100% trên bài kiểm tra toán học AIME, đến DeepSeek V3.2 với mức giá gây chấn động chỉ $0.028 cho 1 triệu token – thị trường AI coding đã không còn là cuộc đua đơn thuần về hiệu suất nữa. Đây là cuộc cạnh tranh đa chiều giữa độ chính xác, chi phí, tốc độ và khả năng chuyên môn hóa.

Nhưng câu hỏi quan trọng nhất mà mọi developer, startup hay doanh nghiệp đang đặt ra là: Giữa hàng chục mô hình AI, đâu là lựa chọn tối ưu cho nhu cầu coding của mình? Trong bài viết này, Toàn sẽ đi sâu phân tích chi tiết và khách quan về khả năng lập trình của 7 mô hình AI hàng đầu tính đến tháng 12/2025, dựa trên các benchmark chính thức như SWE-bench Verified, LiveCodeBench Pro, và phản hồi thực tế từ cộng đồng developer toàn cầu.

I. BỨC TRANH TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG AI CODING CUỐI 2025

1. Làn sóng ra mắt kỷ lục tháng 11-12/2025

Hai tháng cuối năm 2025 chứng kiến một cuộc chạy đua phát hành chưa từng có trong lịch sử AI. Trong khoảng thời gian chỉ 6 tuần, các ông lớn công nghệ đã tung ra thị trường 7 mô hình flagship với những tuyên bố táo bạo về khả năng lập trình:

• 29/09/2025 – Claude Sonnet 4.5: Anthropic mở màn với SWE-bench Verified đạt 77.2%
• 12/11/2025 – GPT-5.1: OpenAI giới thiệu hệ thống reasoning thích ứng
• 17/11/2025 – Grok 4.1: xAI gây ấn tượng với context window 2 triệu tokens
• 18/11/2025 – Gemini 3.0 Pro: Google chiếm vị trí #1 trên LMArena với 1501 Elo
• 24/11/2025 – Claude Opus 4.5: Anthropic thiết lập kỷ lục mới với SWE-bench 80.9%
• 30/11/2025 – DeepSeek V3.2: Mô hình Trung Quốc phá vỡ mọi chuẩn mực về giá
• 11/12/2025 – GPT-5.2: OpenAI đạt mốc lịch sử 100% trên AIME 2025

2. Ba xu hướng định hình ngành công nghiệp

Reasoning models trở thành mainstream: Sự phân chia giữa mô hình base và reasoning đã kết thúc. GPT-5.2, Gemini 3.0 Deep Think và Claude 4.5 đều tích hợp khả năng “extended thinking” – mô hình tự quyết định khi nào cần suy nghĩ sâu hơn. Điều này đánh dấu sự kết thúc của thời đại GPT-4/o1 series truyền thống.

Cuộc chiến context window: Grok 4.1 và Gemini 3.0 đều đạt 2 triệu tokens – đủ để đọc toàn bộ bộ sách Harry Potter trong một prompt. Con số này gấp 5 lần GPT-5.2 (400K tokens) và 10 lần Claude 4.5 (200K tokens). Đây là bước tiến quan trọng cho việc phân tích toàn bộ codebase lớn.

Cách mạng giá cả: DeepSeek V3.2 với giá $0.028/1M input tokens (rẻ hơn GPT-5 đến 44 lần) đang buộc các provider khác phải xem xét lại chiến lược định giá. Grok 4.1 cũng đưa ra mức giá cực kỳ cạnh tranh $0.20/1M – rẻ hơn GPT-5.1 84%.

II. PHÂN TÍCH CHI TIẾT TỪNG MÔ HÌNH TIÊN PHONG

1. Claude Opus 4.5 – Vua của Software Engineering

Được Anthropic ra mắt ngày 24/11/2025, Claude Opus 4.5 đã khẳng định vị thế dẫn đầu tuyệt đối trong lĩnh vực software engineering với SWE-bench Verified đạt 80.9% – cao nhất trong tất cả các mô hình. Điều đặc biệt là con số này được đo với cấu hình chuẩn, không sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa đặc biệt.

Đặc tả kỹ thuật:

• Model ID: claude-opus-4-5-20251101
• Context window: 200,000 tokens (standard)
• Max output: 64,000 tokens
• Knowledge cutoff: Tháng 3/2025
• Pricing: $5 input / $25 output per 1M tokens

Điểm nổi bật trong coding:

• SWE-bench Multilingual: Dẫn đầu trong 7/8 ngôn ngữ lập trình
• Token efficiency: Giảm 65-76% tokens để đạt kết quả tương đương – nghĩa là các task 2 giờ giờ chỉ mất 30 phút
• Terminal-Bench: Tăng 15% so với Sonnet 4.5 trong khả năng sử dụng command line
• Security: Chỉ 1.4% tỷ lệ thành công với prompt injection attacks (so với 10.8% của Sonnet 4.5)

Trong bài kiểm tra nội bộ của Anthropic về performance engineering, Claude Opus 4.5 đã đạt điểm cao hơn mọi ứng viên con người từng tham gia. Đây là minh chứng rõ ràng cho khả năng coding chuyên nghiệp của mô hình.

2. GPT-5.2 – Cỗ máy toán học và reasoning

Ra mắt ngày 11/12/2025, GPT-5.2 của OpenAI đã tạo nên cột mốc lịch sử khi trở thành mô hình AI đầu tiên đạt 100% trên AIME 2025 – kỳ thi toán học Olympic dành cho học sinh trung học hàng đầu nước Mỹ. Đây là thành tích mà ngay cả các phiên bản trước đó chỉ đạt 94-95%.

Đặc tả kỹ thuật:

• Context window: 400,000 tokens
• Max output: 128,000 tokens (cao nhất trong các mô hình)
• Knowledge cutoff: 31/08/2025
• Variants: Instant, Thinking, Pro
• Pricing Thinking: $1.75 input / $14.00 output per 1M tokens

Benchmark vượt trội:

• AIME 2025: 100% (đầu tiên trong lịch sử)
• SWE-bench Verified: 80.0% (gần bằng Claude)
• ARC-AGI-2: 52.9% (nhảy vọt từ 17.6% của GPT-5.1)
• FrontierMath: 40.3% (tăng 30% so với GPT-5.1)
• GPQA Diamond: 93.2% với variant Pro

Điểm mạnh lớn nhất của GPT-5.2 là khả năng giảm 38% hallucination so với GPT-5.1. Trong coding, điều này có nghĩa là mô hình ít tự bịa ra các API hoặc function không tồn tại hơn rất nhiều – một vấn đề đau đầu của các developer khi sử dụng AI coding assistants.

3. Gemini 3.0 Pro – Nhà vô địch đa phương thức

Google đã tạo ra một bất ngờ lớn với Gemini 3.0 Pro khi chiếm vị trí #1 trên LMArena với 1501 Elo, vượt qua tất cả các đối thủ. Đây là lần đầu tiên một mô hình của Google đánh bại cả OpenAI và Anthropic trong bảng xếp hạng tổng hợp này.

Đặc tả kỹ thuật:

• Context window: 1 triệu tokens (lớn nhất trong closed-source)
• Max output: 64,000 tokens
• Knowledge cutoff: Tháng 1/2025
• Multimodal native: Text + Image + Video + Audio + PDF + Code
• Pricing: $2.00/$12.00 per 1M tokens (≤200K context)

Điểm vượt trội trong coding:

• ScreenSpot-Pro: 72.7% vs GPT-5.1 chỉ 3.5% – vượt trội tuyệt đối về UI understanding
• LiveCodeBench Pro Elo: 2,439 – cao nhất trong coding competitions
• Video-MMMU: 87.6% – khả năng hiểu và phân tích video code tutorials
• MathArena Apex: 23.4% (GPT-5.1 chỉ 1.0%)

Gemini 3.0 Pro đặc biệt xuất sắc trong việc phân tích giao diện người dùng. Với ScreenSpot-Pro đạt 72.7% – gấp 20 lần GPT-5.1, mô hình này là lựa chọn hàng đầu cho các task frontend development, UI debugging và accessibility testing.

4. Grok 4.1 – Kẻ đột phá về giá và EQ

Mô hình từ xAI của Elon Musk đã tạo nên làn sóng với hai đột phá: context window 2 triệu tokens (lớn nhất thị trường) và mức giá $0.20 per 1M input tokens – rẻ hơn GPT-5.1 đến 84%. Đồng thời, Grok 4.1 cũng dẫn đầu EQ-Bench với 1586 Elo, thể hiện trí tuệ cảm xúc cao nhất.

Điểm mạnh trong coding:

• Tool calling accuracy: ~99% với variant Fast
• Hallucination: Giảm 65% so với Grok 4
• Real-time data: Truy cập độc quyền vào X/Twitter data
• Context dài: 2M tokens cho phép phân tích toàn bộ monorepo

Hạn chế: Tốc độ response chậm hơn đáng kể so với GPT và Claude, đặc biệt ở chế độ Thinking. Một số developer phản ánh phải “đi pha cà phê” trong khi chờ Grok trả lời cho các task phức tạp.

5. DeepSeek V3.2 – Cách mạng giá trị

Mô hình từ Trung Quốc này đã tạo ra cơn địa chấn với giá $0.028/1M input tokens – rẻ hơn GPT-4 42 lần về input và 35 lần về output. Với MIT license hoàn toàn mở, DeepSeek V3.2 đang thay đổi game về self-hosting và fine-tuning.

Thành tích coding ấn tượng:

• AIME 2025: 93.1% (variant V3.2-Speciale đạt 96.0%)
• Codeforces: 2386 Elo (V3.2-Speciale đạt 2701 – Grandmaster level)
• SWE-bench Verified: 73.1%
• LiveCodeBench: 83.3%

Đặc biệt, phiên bản V3.2-Speciale đã giành huy chương vàng tại IMO 2025, IOI 2025, ICPC World Finals và CMO 2025 – chứng tỏ khả năng competitive programming đỉnh cao.

Lưu ý: Vì server đặt tại Trung Quốc, một số doanh nghiệp quan tâm đến vấn đề data privacy và độ tin cậy của infrastructure.

6. Mistral Large 3 – Lựa chọn châu Âu

Với Apache 2.0 license – permissive nhất trong các mô hình lớn, Mistral Large 3 là lựa chọn hàng đầu cho các tổ chức châu Âu cần tuân thủ GDPR và muốn data sovereignty. Mô hình này đạt #2 trong OSS non-reasoning và #6 overall trên LMArena.

Ưu điểm cho coding:

• Top open-source coding model
• Parity với GPT-4o tại 80% giá thấp hơn
• Hỗ trợ 40+ ngôn ngữ với strong non-English performance
• Context: 256,000 tokens

III. SO SÁNH BENCHMARK CHÍNH THỨC

1. SWE-bench Verified – Giải quyết vấn đề thực tế

SWE-bench Verified là benchmark được OpenAI và Princeton phát triển, gồm 500 GitHub issues thực tế đã được 93 software engineers xác minh. Mô hình cần tạo patch để fix bug hoặc implement feature, sau đó chạy qua unit tests để verify.

Insight quan trọng: Khoảng cách giữa #1 và #5 chỉ là 7.8% – cho thấy các mô hình top đã gần đạt “performance ceiling” của benchmark này. Scale AI đã ra mắt SWE-bench Pro khó hơn nhiều, nơi mà GPT-5 và Claude Opus 4.1 chỉ đạt 23.3% và 23.1%.

2. LiveCodeBench – Competitive programming thực chiến

LiveCodeBench thu thập liên tục các bài toán từ LeetCode, AtCoder và Codeforces – đảm bảo không bị contamination (mô hình không thể học thuộc đáp án). Phiên bản v6 hiện có hơn 1000 bài toán ở 3 cấp độ: easy, medium, hard.

Kết quả đáng chú ý:

• Gemini 3.0 Pro: LiveCodeBench Pro Elo 2,439 – cao nhất
• DeepSeek V3.2: 83.3% accuracy
• Grok 4: Strong performance nhưng chậm
• o4-mini-high: 66.5% overall, nhưng 0% trên hard problems

Điều thú vị là các mô hình hiện tại đạt 53% trên medium và 0% trên hard khi không dùng external tools. Đây là minh chứng rõ ràng rằng AI coding vẫn còn một khoảng cách đáng kể so với competitive programmers ở cấp độ Grandmaster.

3. AIME 2025 – Khả năng toán học và reasoning

AIME (American Invitational Mathematics Examination) là kỳ thi toán Olympic dành cho học sinh trung học xuất sắc nhất nước Mỹ. Nó yêu cầu reasoning logic mạnh mẽ – kỹ năng cốt lõi cho algorithmic thinking.

Mốc 100% của GPT-5.2 là một bước ngoặt quan trọng, chứng minh AI đã vượt qua khả năng của học sinh trung học xuất sắc nhất trong mathematical reasoning. Điều này có ý nghĩa lớn cho khả năng giải quyết các thuật toán phức tạp trong coding.

IV. PHẢN HỒI TỪ CỘNG ĐỒNG DEVELOPER

1. Tranh luận GPT-5 vs Claude Opus 4.5

Trên các diễn đàn như Reddit, HackerNews và X, cộng đồng developer đang phân làm hai진영 rõ rệt:

진영 GPT-5.x:

• Tốc độ response nhanh hơn đáng kể
• Chi phí thấp hơn (đặc biệt với cached tokens)
• Xuất sắc với các stack phổ biến (Next.js, React, Python)
• Batch API tiết kiệm 50% cho non-realtime tasks

진영 Claude:

• Khả năng generalize tốt hơn với tech stack mới/niche
• Hiểu context và codebase lớn xuất sắc hơn
• Personality “hợp tác” hơn, giao tiếp tốt hơn
• Token efficiency vượt trội (giảm 65-76%)

Nhận xét của Toàn: Hai mô hình này đang phục vụ hai use case khác nhau. GPT-5 là “workhorse” cho 80% các task thông thường với stack phổ biến. Claude là “specialist” cho 20% các task phức tạp, yêu cầu deep understanding và reasoning.

2. Gemini 3.0 Pro – “New daily driver”

Gemini 3.0 Pro đã tạo nên làn sóng khen ngợi đặc biệt từ frontend developers:

“This is a step change improvement I haven’t felt since Claude 3.5 Sonnet’s release” – Developer trên Reddit

“Pixel-perfect layouts” – Khen ngợi cho khả năng frontend work

“Respects your time. Doesn’t waste tokens on flowery preambles” – Về style trả lời súc tích

Tuy nhiên, Deep Think mode bị phàn nàn về latency 10-15 giây và cần “babysitting” – không tự động như GPT-5 Thinking.

3. Những hạn chế cần lưu ý

Grok 4.1: Mặc dù có giá rẻ và EQ cao, tốc độ response CỰC CHẬM khiến nhiều developer than phiền. Một user mô tả: “SLOW. Like, ‘go make a cup of coffee while you wait’ slow”.

Llama 4: Bị cộng đồng đánh giá là “major letdown”. Reddit: “I’m incredibly disappointed… They completely surpassed my expectations… in a negative direction”. Được nghi ngờ manipulation benchmark với LMArena.

DeepSeek V3.2: Mặc dù xuất sắc về hiệu năng và giá, nhiều developer lo ngại về data privacy (server Trung Quốc) và độ tin cậy infrastructure.

V. PHÂN TÍCH CHI PHÍ VÀ ROI

1. So sánh chi phí các task thông dụng

Document Summarization (10K input, 1K output):

Code Generation (1K input, 1K output): Grok 4.1 Fast dẫn đầu với $0.0007, theo sau là DeepSeek V3.2 $0.0017. GPT-5.1 đắt hơn gấp 6 lần với $0.01125.

2. Chiến lược tối ưu chi phí

Prompt Caching: Tiết kiệm lên đến 90% (Anthropic), 75% (OpenAI, xAI). Đây là game-changer cho các workflow lặp đi lặp lại trên cùng một codebase.

Batch APIs: Giảm 50% chi phí cho các task không cần real-time như code review, test generation, documentation.

Model tiering: Dùng smaller/faster models (GPT-4o-mini, Claude Haiku) cho simple tasks, chỉ “escalate” lên GPT-5.2 hoặc Claude Opus 4.5 khi thực sự cần.

Context optimization: Tránh vượt ngưỡng 200K tokens với Gemini (tăng từ $2 lên $4 per 1M), chuẩn bị tốt context để tận dụng caching.

VI. KHUYẾN NGHỊ CỤ THỂ THEO USE CASE

1. Software Engineering & Debugging

Best choice: Claude Opus 4.5

• SWE-bench Verified: 80.9% (#1)
• Token efficiency vượt trội
• Duy trì focus 30+ giờ trên multi-step tasks
• Lý tưởng cho: Large codebase refactoring, debugging phức tạp

Budget alternative: DeepSeek V3.2 (20x rẻ hơn, 73.1% SWE-bench)

2. Frontend Development & UI Work

Best choice: Gemini 3.0 Pro

• ScreenSpot-Pro: 72.7% (gấp 20x GPT-5.1)
• Native multimodal cho screenshot-to-code
• 1M context cho massive component libraries
• Lý tưởng cho: UI analysis, accessibility testing, responsive design

Speed alternative: GPT-5.2 (nhanh hơn, hiệu năng tốt với React/Next.js)

3. Mathematical & Algorithmic Problems

Best choice: GPT-5.2

• AIME 2025: 100% (đầu tiên trong lịch sử)
• ARC-AGI-2: 52.9%
• Lý tưởng cho: Research, complex proofs, algorithmic thinking

Alternative: Gemini 3.0 Deep Think (GPQA Diamond 93.8%, parallel hypothesis exploration)

4. Agentic Workflows & Automation

Best choice: Grok 4.1 Fast

• Tool calling accuracy: ~99%
• Agent Tools API
• Real-time X/Twitter data access
• Lý tưởng cho: Customer support, research automation, social monitoring

Alternative: Claude Sonnet 4.5 (OSWorld 61.4%, computer use capabilities)

5. Cost-Sensitive Enterprise & High Volume

Best choice: DeepSeek V3.2

• $0.028/1M input (rẻ nhất thị trường)
• MIT license cho self-hosting
• SWE-bench 73.1% – vẫn top-tier
• Lý tưởng cho: High-volume processing, code review automation

EU Compliance: Mistral Large 3 (Apache 2.0, European data sovereignty)

6. Real-time Information & Market Intelligence

Only choice: Grok 4.1

• Native X/Twitter integration
• Live web search
• Lý tưởng cho: Brand monitoring, trending topics, news analysis

VII. CHIẾN LƯỢC “TWO-TOOL” CHO DEVELOPER

Sau khi phỏng vấn và khảo sát hàng trăm developer trên các diễn đàn, Toàn nhận thấy một xu hướng rõ ràng: power users ngày càng sử dụng portfolio của nhiều mô hình thay vì chỉ dựa vào một công cụ duy nhất. Đây là chiến lược tối ưu nhất về cả chi phí lẫn hiệu năng.

1. Combo cho Individual Developers

Primary workhorse: Gemini 3.0 Pro

• Free tier generous với 1M context
• Multimodal native
• Xuất sắc cho general coding

Specialist cho complex tasks: Claude Sonnet 4.5

• $20/tháng Pro subscription
• 77.2% SWE-bench
• Dùng cho refactoring, debugging khó

Budget backup: DeepSeek V3.2 (cho high-volume, simple tasks)

2. Combo cho Enterprise Production

General purpose: GPT-5.2

• Balanced, reliable, fast
• AIME 2025: 100%
• Batch API tiết kiệm 50%

Critical coding tasks: Claude Opus 4.5

• 80.9% SWE-bench
• Token efficiency
• Dùng cho production code review

Cost optimization: DeepSeek V3.2 (cho documentation, test generation, code comments)

3. Combo cho Researchers & Academics

Primary reasoning: GPT-5.2 + Gemini 3.0 Deep Think

• AIME 100% + GPQA 93.8%
• Parallel hypothesis exploration

Open research: DeepSeek V3.2

• MIT license
• Self-hosting capability
• Fine-tuning freedom

VIII. XU HƯỚNG VÀ DỰ ĐOÁN CHO 2026

1. Context window sẽ tiếp tục tăng mạnh

Từ 8K tokens (GPT-3.5 năm 2023) đến 2 triệu tokens (Grok 4.1 năm 2025) – tăng 250 lần chỉ trong 2 năm. Toàn dự đoán trong năm 2026, chúng ta sẽ thấy các mô hình đạt 10 triệu tokens (Meta đã hint về Llama 4 Scout với 10M). Điều này sẽ cho phép phân tích toàn bộ monorepo lớn trong một prompt.

2. Cuộc chiến giá sẽ tiếp diễn gay gắt

DeepSeek V3.2 đã phá vỡ mọi giả định về pricing. OpenAI và Anthropic sẽ buộc phải giảm giá đáng kể trong Q1 2026 để cạnh tranh. Expect GPT-5.3 rẻ hơn 30-50% so với GPT-5.2 hiện tại.

3. Agentic AI sẽ mainstream

2026 sẽ là năm của AI agents thực sự production-ready. Các tool như Cursor, Continue, Codeium sẽ tích hợp các workflow phức tạp: tự động test, deploy, monitor và fix bugs mà không cần human intervention.

4. Benchmark sẽ tiến hóa khó hơn nhiều

AIME, GPQA đang saturating (GPT-5.2 đã 100%, Gemini 93.8%). Expect các benchmark mới như FrontierMath (GPT-5.2 chỉ 40.3%), ARC-AGI-3, và SWE-bench Pro (top model chỉ 23%) sẽ trở thành tiêu chuẩn mới.

5. Open-source sẽ thu hẹp khoảng cách

DeepSeek V3.2 và Mistral Large 3 đã chứng minh open-source có thể đạt 80-90% performance của closed models với fraction of cost. Trong 2026, expect các mô hình open-source vượt qua GPT-4 level và tiến gần đến Claude Opus/GPT-5 level.

IX. DECISION FRAMEWORK – CÔNG CỤ LỰA CHỌN NHANH

Bảng tổng hợp cuối cùng

X. KẾT LUẬN – KHÔNG CÒN “BEST MODEL” DUY NHẤT

Sau khi phân tích sâu về benchmark, chi phí, và phản hồi từ cộng đồng, Toàn đưa ra những kết luận quan trọng sau:

1. Thị trường đã mature và phân mảnh: Không còn một “best model” tuyệt đối. Mỗi mô hình có điểm mạnh riêng phục vụ các use case khác nhau. Claude Opus 4.5 dẫn đầu coding (80.9% SWE-bench), GPT-5.2 chiếm ưu thế reasoning (100% AIME), Gemini 3.0 Pro xuất sắc nhất multimodal (72.7% ScreenSpot-Pro), còn DeepSeek V3.2 phá vỡ mọi chuẩn mực về giá ($0.028/1M).

2. Portfolio approach là chiến lược tối ưu: Power users nên sử dụng 2-3 mô hình khác nhau: một model chính cho 80% công việc hàng ngày (GPT-5.1 hoặc Gemini 3.0 Pro), một specialist cho các task phức tạp (Claude Opus 4.5), và một budget option cho high-volume automation (DeepSeek V3.2).

3. Context window và giá là hai xu hướng lớn: Context đã tăng từ 8K lên 2M trong 2 năm, trong khi giá giảm hơn 40 lần. Điều này mở ra khả năng phân tích toàn bộ codebase và automation ở quy mô chưa từng có.

4. Vai trò developer đang chuyển dịch: Từ “code writer” sang “code curator” và “system architect”. Các kỹ năng có giá trị nhất giờ là prompt engineering, system design, và khả năng điều phối multiple AI agents.

5. Open-source đang thu hẹp khoảng cách: DeepSeek V3.2 (MIT license) và Mistral Large 3 (Apache 2.0) đã chứng minh open-source có thể đạt 70-85% performance của closed models với fraction of cost. Điều này đặc biệt quan trọng cho self-hosting và enterprise với data sensitivity requirements.

Cuối cùng, Toàn khuyến nghị bạn thử nghiệm thực tế với workflow của mình trước khi commit vào một ecosystem. Mỗi team, mỗi project có đặc thù riêng – những gì hoạt động tốt cho người khác chưa chắc đã phù hợp với bạn. Hãy bắt đầu với free tiers (Gemini, Claude Haiku) hoặc các option giá rẻ (DeepSeek), sau đó scale up khi đã tìm ra best fit.

Nếu bạn thấy bài phân tích này hữu ích, đừng quên chia sẻ cho team và các developer friends. Đăng ký vào form bên dưới để nhận những cập nhật mới nhất từ Toàn về AI, automation và công nghệ!

Xem thêm các công cụ AI coding thực tế tại: https://nguyenthieutoan.com/appications

Tìm hiểu thêm về cách xây dựng hệ thống tự động hóa với GenStaff – công ty chuyên cung cấp giải pháp nhân viên AI và smart systems.

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