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

Trong vài năm qua, chúng ta đã chứng kiến một cuộc cách mạng thực sự trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo. Từ những công cụ chỉ đơn thuần gợi ý vài dòng code, AI giờ đây đã tiến hóa thành những tác nhân (agent) thực thụ. Cuộc đua đã chuyển từ khả năng tạo mã đơn giản—một năng lực hiện đã được hàng hóa hóa—sang việc giải quyết vấn đề trong thế giới thực một cách tự chủ trong các cơ sở mã phức tạp. Sự chuyển dịch từ vai trò “trợ lý” sang “đồng đội tự chủ” này đang định hình lại hoàn toàn cách chúng ta phát triển phần mềm.

Trong bối cảnh đó, một câu hỏi lớn được đặt ra cho mọi nhà phát triển, từ freelancer cho đến các tập đoàn lớn: Giữa ma trận các mô hình AI từ OpenAI, Google, Anthropic, và kẻ thách thức xAI, đâu mới là lựa chọn tối ưu? Việc lựa chọn sai công cụ không chỉ làm lãng phí tiền bạc mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất. Vì vậy, trong bài viết này, Toàn sẽ đi sâu phân tích một cách toàn diện và khách quan về khả năng lập trình của các mô hình AI hàng đầu tính đến giữa năm 2025: GPT-5 của OpenAI, Claude Opus 4.1 của Anthropic, Gemini 2.5 Pro của Google, và Grok-4 Heavy của xAI. Chúng ta sẽ không chỉ nhìn vào các con số benchmark, mà còn mổ xẻ các trường hợp sử dụng thực tế, từ việc dựng giao diện (UI) cho đến tái cấu trúc (refactoring – quá trình sắp xếp lại mã nguồn máy tính hiện có mà không thay đổi hành vi bên ngoài của nó) hệ thống phức tạp. Mục tiêu của Toàn là cung cấp cho bạn một tấm bản đồ chi tiết để đưa ra quyết định chiến lược và hiệu quả nhất.

I. CÁC GÃ KHỔNG LỒ & CÁC CHỦ ĐỀ KIẾN TRÚC CHÍNH

Cuộc đua AI trong lĩnh vực lập trình không còn là cuộc chạy đua đơn lẻ. Nó được thúc đẩy bởi ba xu hướng kiến trúc và năng lực chính định hình nên hiệu suất của các mô hình hiện tại.

• Mô hình Hỗn hợp Chuyên gia (Mixture-of-Experts – MoE): Gần như tất cả các công ty lớn – bao gồm Meta, Google, xAI, và Mistral – đã áp dụng rộng rãi kiến trúc MoE. Cách tiếp cận này cho phép các mô hình mở rộng quy mô lên hàng nghìn tỷ tham số mà không làm tăng chi phí tính toán tương ứng, mang lại hiệu quả và khả năng lưu trữ kiến thức lớn hơn.
• Cuộc cách mạng “Tư duy”: Để giải quyết các vấn đề phức tạp, đa bước, các mô hình hàng đầu đã giới thiệu các chế độ lý luận rõ ràng, tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn. Các ví dụ bao gồm GPT-5 Thinking, Gemini Deep Think, và tư duy mở rộng của Claude. Các cơ chế này cho phép mô hình dành nhiều thời gian và tài nguyên hơn để phân tích một vấn đề thay vì chỉ đưa ra phản hồi tức thì.
• Sự trỗi dậy của các Framework Tác nhân (Agentic Frameworks): Trọng tâm đã chuyển từ các công cụ tạo mã đơn giản sang các tác nhân tự chủ có khả năng lập kế hoạch, sử dụng các công cụ bên ngoài (như trình thông dịch mã (code interpreter) hoặc trình duyệt web), tương tác với môi trường phát triển và tự sửa lỗi. Đây là bước tiến từ AI như một công cụ sang AI như một cộng tác viên tự chủ.

II. HỒ SƠ CÁC MÔ HÌNH TIÊN PHONG

Phần này cung cấp một hồ sơ kỹ thuật chi tiết về từng họ mô hình lớn, tập trung vào kiến trúc, các tính năng độc đáo và các trường hợp sử dụng tối ưu của chúng.

1. GPT-5 của OpenAI: Hệ thống Trí tuệ Hợp nhất

GPT-5 được giới thiệu không phải là một mô hình đơn lẻ mà là một “hệ thống AI hợp nhất”. Nó có một bộ định tuyến (router – thiết bị mạng chuyển tiếp các gói dữ liệu giữa các mạng máy tính) tích hợp để tự động phân bổ các tác vụ cho các mô hình cơ bản khác nhau: một mô hình nhanh cho các truy vấn hàng ngày, và một mô hình GPT-5 Thinking mạnh mẽ hơn cho lý luận nâng cao. Kiến trúc này nhằm mục đích cân bằng hiệu suất, chi phí và độ trễ một cách tự động, định vị GPT-5 là một “cộng tác viên lập trình thực thụ”.

2. Claude Opus 4.1 của Anthropic: Cỗ máy Tinh chỉnh theo Ngữ cảnh

Được phát hành vào đầu tháng 8 năm 2025, Claude Opus 4.1 tập trung vào việc cải thiện hiệu suất trong “các tác vụ tự chủ, lập trình trong thế giới thực và lý luận”. Anthropic nhấn mạnh hiệu suất hàng đầu của mình trong việc tái cấu trúc mã đa tệp (multi-file code refactoring), một tác vụ phức tạp và quan trọng. Nó được định vị là lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng doanh nghiệp và các ứng dụng đòi hỏi độ an toàn cao.

3. Gemini 2.5 Pro của Google: Kiến trúc sư Lý luận Chuyên sâu

Gemini 2.5 Pro được xây dựng trên kiến trúc MoE và có khả năng đa phương thức (multimodal – có khả năng xử lý và hiểu thông tin từ nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh) tự nhiên. Tính năng nổi bật của nó là Deep Think, một khả năng lý luận tiên tiến sử dụng các kỹ thuật tư duy song song để khám phá đồng thời nhiều con đường giải pháp. Với cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ 1 triệu token, nó vượt trội trong việc xử lý và lý luận trên toàn bộ kho mã.

4. Grok-4 Heavy của xAI: Cỗ máy Giải quyết Vấn đề Tự chủ

Grok-4 Heavy là một phiên bản đa tác nhân chạy nhiều phiên bản Grok-4 song song để “xem xét nhiều giả thuyết cùng một lúc”, cho phép nó giải quyết các vấn đề cực kỳ phức tạp. Nó được thiết kế với khả năng sử dụng công cụ tự nhiên, bao gồm một trình thông dịch mã và trình duyệt web thời gian thực, hoạt động như một tác nhân mạnh mẽ.

5. Lực lượng Tiên phong Mã nguồn mở: Llama 4, DeepSeek và Qwen

Llama 4 của Meta đại diện cho sự chuyển đổi sang kiến trúc MoE đa phương thức, với phiên bản Scout cung cấp cửa sổ ngữ cảnh hàng đầu ngành lên đến 10 triệu token, được thiết kế để lý luận trên các cơ sở mã khổng lồ. DeepSeek Coder V2 tự khẳng định mình là một nhà lãnh đạo trong các mô hình lập trình mã nguồn mở, hỗ trợ 338 ngôn ngữ lập trình. Qwen 2.5 Coder của Alibaba là một đối thủ mạnh mẽ khác, được ghi nhận về hiệu suất mạnh mẽ trong việc sửa mã và khả năng đa ngôn ngữ.

Bảng 1: Tổng quan Thông số kỹ thuật của các Mô hình Tiên phong

III. ĐẤU TRƯỜNG: PHÂN TÍCH HIỆU SUẤT ĐỊNH LƯỢNG

Đây là phần cốt lõi, nơi chúng ta đi sâu vào dữ liệu để xem các mô hình này thực sự hoạt động như thế nào khi đối mặt với những thách thức lập trình khác nhau.

1. Năng lực Tự chủ trong Thế giới thực: SWE-Bench và Aider

Sự khác biệt rõ ràng về hiệu suất giữa SWE-Bench (giải quyết vấn đề từ đầu đến cuối) và Aider (chỉnh sửa mã chính xác) cho thấy sự chuyên môn hóa.

• SWE-Bench: Grok-4 (75%), GPT-5 (74.9%) và Claude Opus 4.1 (74.5%) gần như ngang bằng và dẫn đầu, cho thấy khả năng lý luận tự chủ đa bước, cấp cao của chúng. Gemini 2.5 Pro tụt lại phía sau đáng kể (59.6%).

• Aider: Thứ hạng thay đổi đáng kể. GPT-5 dẫn đầu với 88%, theo sau là Gemini 2.5 Pro (82.2%). Điều này cho thấy các mô hình của OpenAI và Google được tinh chỉnh đặc biệt tốt cho vòng lặp “chỉnh sửa và tinh chỉnh” lặp đi lặp lại, lý tưởng để tích hợp vào các IDE (Môi trường phát triển tích hợp) như một copilot hoàn hảo.

=> Kết luận: Thị trường đang phân nhánh. Một bên là các “tác nhân” tự chủ đảm nhận toàn bộ các ticket (nơi Grok/Claude có thể vượt trội). Một bên khác là các “copilot” nâng cao quy trình làm việc của nhà phát triển (nơi hiệu suất Aider của GPT-5/Gemini là chìa khóa).

2. Sức mạnh Thuật toán & Sở thích Người dùng: LiveCodeBench và LMArena

• LiveCodeBench (thuật toán thuần túy): Grok-4 Heavy (79.4%) và Grok-4 (79.0%) thống trị, nhấn mạnh sức mạnh của xAI trong việc giải quyết vấn đề logic và thuật toán thô.

• LMArena WebDev (sở thích người dùng): Bảng xếp hạng này phản ánh những gì các nhà phát triển thấy hữu ích nhất để xây dựng ứng dụng web thực tế. GPT-5 là người chiến thắng quyết định, theo sau là Gemini 2.5 Pro và Claude Opus 4.1. Grok-4 không có mặt trong top đầu.

=> Kết luận: Điều này cho thấy sự đánh đổi cơ bản trong thiết kế. Tối ưu hóa cho lý luận trừu tượng, thuần túy (Grok) so với tối ưu hóa cho kiến thức ứng dụng trong một lĩnh vực có giá trị cao như phát triển web (GPT-5). Cách tiếp cận của GPT-5 có vẻ khả thi hơn về mặt thương mại cho các công cụ phát triển đa dụng.

Bảng 2: Bảng xếp hạng Toàn diện các Benchmark Lập trình

IV. CUỘC TRANH LUẬN TRỰC DIỆN: GPT-5 VS. CLAUDE OPUS 4.1 TRONG THỰC TẾ

Các benchmark định lượng cho thấy một kết quả gần như hòa, nhưng phản hồi từ cộng đồng nhà phát triển lại vẽ nên một bức tranh khác biệt.

1. Lập luận cho GPT-5: Tốc độ, Chi phí và Sự thành thạo trong các Lĩnh vực Phổ biến

Những người ủng hộ nhấn mạnh lợi thế về chi phí và tốc độ vượt trội của GPT-5. Nó được cho là xuất sắc trong các stack công nghệ phổ biến, chính thống như Next.js và phát triển frontend nói chung, nơi dữ liệu đào tạo khổng lồ của nó mang lại lợi thế rõ ràng. Nó là một công cụ nhân rộng năng suất cho 80% các tác vụ thông thường.

2. Lập luận cho Claude Opus 4.1: Khả năng Khái quát hóa, Ngữ cảnh và Hợp tác

Những người ủng hộ Claude cho rằng sức mạnh chính của nó là khả năng khái quát hóa và “học” các quy tắc của một stack công nghệ mới hoặc chuyên biệt từ tài liệu, một nhiệm vụ mà GPT-5 được cho là thất bại. Các nhà phát triển ca ngợi khả năng vượt trội của nó trong việc hiểu các cơ sở mã lớn, hiện có và phong cách tương tác hợp tác, giao tiếp tốt hơn. Nó là một đối tác giải quyết vấn đề cho 20% các tác vụ phức tạp, mới lạ.

V. PHÁN QUYẾT CUỐI CÙNG VÀ KHUYẾN NGHỊ CHIẾN LƯỢC

Sau khi mổ xẻ chi tiết, đây là bảng tổng kết cuối cùng và những khuyến nghị chiến lược của Toàn để giúp bạn lựa chọn công cụ phù hợp nhất.

Bảng 3: Ma trận Phù hợp theo Trường hợp Sử dụng và Khuyến nghị

VI. TƯƠNG LAI: TỪ NGƯỜI VIẾT MÃ ĐẾN KIẾN TRÚC SƯ

Kỷ nguyên của AI như một công cụ tự động hoàn thành đơn giản đã kết thúc. Chúng ta hiện đang ở trong kỷ nguyên của AI như một cộng tác viên và, ngày càng nhiều hơn, một tác nhân tự chủ. Khi AI tự động hóa ngày càng nhiều công việc lập trình cấp thấp, vai trò của kỹ sư con người đang chuyển từ “người sản xuất mã” sang “người giám tuyển mã” và “kiến trúc sư hệ thống”. Các kỹ năng có giá trị nhất sẽ là kỹ thuật câu lệnh (prompt engineering), thiết kế hệ thống và khả năng điều phối và xác thực các thành phần do AI tạo ra.

Cuối cùng, Toàn tin rằng nhà phát triển hiệu quả nhất sẽ là người có khả năng đóng vai trò như một nhạc trưởng, điều phối một đội ngũ các tác nhân AI chuyên biệt. Họ sẽ sử dụng Gemini để phác thảo kiến trúc, giao cho Claude Opus viết các thành phần cốt lõi, và yêu cầu Grok-4 săn tìm những lỗi khó nhằn nhất. Làn sóng đổi mới tiếp theo sẽ đến từ các công cụ giúp việc điều phối đa tác nhân này trở nên liền mạch. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng ngần ngại chia sẻ nó cho bạn bè và đồng nghiệp. Và đừng quên đăng ký vào form bên dưới để nhận những phân tích chuyên sâu mới nhất từ Toàn nhé!

Xem thêm về cách xây dựng trợ lý AI của riêng bạn tại: Xây dựng trợ lý AI cá nhân đầu tiên

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