So sánh khả năng lập trình (coding) của các mô hình AI mạnh nhất hiện tại (cập nhật liên tục)

Vài tháng trước, mình đã có một bài viết về việc ứng dụng AI trong lập trình và nhận được sự hưởng ứng rất lớn. Điều đó cho thấy anh em lập trình viên chúng ta đang ở trong một giai đoạn chuyển mình vô cùng thú vị. AI không còn là một công cụ “hay ho để thử” nữa, nó đã thực sự trở thành một Co-pilot, một người đồng đội không thể thiếu trong quy trình làm việc hàng ngày của rất nhiều người, trong đó có cả mình.

Thế nhưng, cuộc chạy đua vũ trang giữa các gã khổng lồ công nghệ và cộng đồng mã nguồn mở đã tạo ra một “ma trận các lựa chọn“. Giữa GPT-4o thần tốc, dòng “o-series” biết suy nghĩ của OpenAI, Claude 4 chuyên gia viết code “sạch”, Gemini 2.5 Pro với khả năng “đọc” cả một dự án, hay sự trỗi dậy mạnh mẽ của các “cao thủ” nguồn mở như DeepSeek-R1 và Codestral, việc lựa chọn đúng công cụ bỗng trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. Chọn sai không chỉ làm giảm năng suất mà còn có thể tạo ra những sản phẩm kém chất lượng.

Vì vậy, trong bài viết cập nhật này, Toàn sẽ cùng anh em “mổ xẻ” một cách chi tiết và thẳng thắn nhất các mô hình AI hàng đầu cho lập trình, tính đến tháng 6 năm 2025. Chúng ta sẽ không chỉ nhìn vào các con số benchmark, mà còn phân tích dựa trên các kịch bản sử dụng thực tế: từ việc lên ý tưởng, viết code mới, refactor code cũ, cho đến debugging và viết unit test. Mục tiêu cuối cùng là giúp mỗi anh em tự xây dựng được một “AI Co-pilot Stack” tối ưu nhất cho riêng mình.

I. ĐIỂM MẶT CÁC “CAO THỦ” TRÊN VÕ ĐÀI AI CODING

Trước khi đi vào so sánh chiêu thức, chúng ta cần hiểu rõ từng “võ sĩ”. Mỗi người có một trường phái, một thế mạnh riêng. Dưới đây là những cái tên sáng giá nhất đang được cộng đồng lập trình viên toàn cầu đưa lên bàn cân.

1. OpenAI: Hệ sinh thái đa dạng và linh hoạt (GPT-4o, GPT-4.5, o3-pro)

OpenAI không chỉ có một mà là cả một hệ sinh thái mô hình. Mình tạm gọi đây là “bộ công cụ Thụy Sĩ” cho lập trình viên.

• GPT-4o: Đây là mô hình “dành cho mọi nhà”, cân bằng hoàn hảo giữa tốc độ, trí thông minh và chi phí. Nó cực kỳ nhanh, phù hợp cho các tác vụ hàng ngày như hoàn thiện code, giải thích các đoạn mã nhỏ, hay viết script nhanh.
• GPT-4.5: Một bản nâng cấp về chiều sâu kiến thức, đưa ra các câu trả lời chính xác và đáng tin cậy hơn, phù hợp khi cần xây dựng các tính năng phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết sâu về thư viện hoặc framework.
• o3-pro: Đây mới là “át chủ bài” thực sự cho các bài toán khó. Nó là một AI Agent có khả năng “suy nghĩ” (thinking time), tự lên kế hoạch, sử dụng công cụ (như chạy code, truy cập terminal) để giải quyết các vấn đề logic phức tạp mà các mô hình thông thường sẽ “bó tay”.

2. Anthropic: Kiến trúc sư của Code Sạch (Claude 4 Series)

Nếu OpenAI mạnh về sự đa dạng, thì Anthropic với dòng Claude 4 (Opus, Sonnet, Haiku) lại tập trung vào chất lượng và sự tin cậy. Mình xem Claude như một “Kiến trúc sư phần mềm” khó tính.

• Thế mạnh cốt lõi: Claude 4 Opus nổi tiếng với khả năng tạo ra code không chỉ chạy được, mà còn cực kỳ “sạch”, dễ đọc, dễ bảo trì và tuân thủ các coding convention. Nó giải thích logic của mình một cách mạch lạc, giúp lập trình viên hiểu “tại sao” chứ không chỉ là “cái gì”.
• Tính năng đặc biệt: Tính năng Artifacts cho phép Claude hiển thị và chạy các đoạn code (ví dụ: một trang web nhỏ dùng React/Vue) ngay trong một cửa sổ riêng, giúp việc kiểm thử và xem trước kết quả trở nên trực quan hơn bao giờ hết.

3. Google DeepMind: Cỗ máy Refactor quy mô lớn (Gemini 2.5 Pro)

Gemini 2.5 Pro là câu trả lời của Google, và đây là một câu trả lời cực kỳ mạnh mẽ. Hiện tại, nó đang dẫn đầu nhiều bảng xếp hạng về coding và được cộng đồng đánh giá rất cao.

• Vũ khí hủy diệt: Lợi thế tuyệt đối của Gemini 2.5 Pro là cửa sổ ngữ cảnh (context window) khổng lồ lên đến 2 triệu token. Điều này cho phép nó làm những việc không tưởng: “đọc” và phân tích toàn bộ một codebase lớn với hàng trăm file, sau đó thực hiện các tác vụ refactor, nâng cấp phiên bản, hoặc tìm kiếm các lỗi logic tiềm ẩn một cách nhất quán.
• Khả năng suy luận: Tương tự dòng “o” của OpenAI, Gemini 2.5 Pro cũng có cơ chế suy luận đa bước, giúp nó giải quyết các thuật toán và vấn đề phức tạp với độ chính xác cao.

4. Thế lực Mã nguồn mở: Tự do và Sức mạnh cộng đồng

Cộng đồng mã nguồn mở đã không còn là “kẻ theo sau”. Họ đã có những “võ sĩ” thực thụ, cạnh tranh sòng phẳng với các mô hình đóng.

• DeepSeek-R1: “Ngôi sao đang lên” từ Trung Quốc, đây là một mô hình chuyên về suy luận và coding với hiệu năng cực kỳ ấn tượng, thường xuyên đứng trong top đầu các benchmark, vượt qua cả nhiều mô hình đóng.
• Mistral Codestral: Một mô hình được Mistral AI đào tạo chuyên biệt cho lập trình. Nó hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ, cực nhanh và được tối ưu để tích hợp vào IDE, là một lựa chọn tuyệt vời cho việc hoàn thiện code (code completion).
• Meta Llama 4: Thế hệ mới nhất từ Meta, dù không chuyên biệt hoàn toàn cho code, nhưng với sức mạnh tổng quát và một hệ sinh thái khổng lồ, nó vẫn là một nền tảng vững chắc để cộng đồng xây dựng các phiên bản tinh chỉnh (fine-tuned) cho lập trình.

II. MỔ XẺ TỪNG KỸ NĂNG: AI NÀO VÔ ĐỊCH HẠNG MỤC NÀO?

Dựa trên các benchmark khó như SWE-Bench (đo khả năng giải quyết các vấn đề thực tế trên GitHub), LMSYS Chatbot Arena và trải nghiệm thực tế của cộng đồng, mình sẽ phân tích chi tiết từng “hạng mục thi đấu”.

1. Viết code từ đầu (Code Generation)

Đây là kỹ năng cơ bản nhất, yêu cầu AI tạo ra các hàm, class, hoặc cả một dự án nhỏ từ mô tả.

• Hạng Vô Địch: Gemini 2.5 Pro và Claude 4 Opus. Cả hai đang thể hiện một phong độ hủy diệt trên các benchmark khó nhất. Chúng có khả năng tạo ra các đoạn code phức tạp, tuân thủ chặt chẽ các best practice về kiến trúc và ít lỗi vặt.
• Hạng Thách Đấu: OpenAI o3-pro, GPT-4.5, và đặc biệt là DeepSeek-R1. Nhóm này tạo ra code với chất lượng rất cao. DeepSeek-R1 là một bất ngờ lớn, chứng tỏ mô hình nguồn mở hoàn toàn có thể cạnh tranh sòng phẳng về chất lượng code.
• Hạng Triển Vọng: Mistral Codestral và GPT-4o. Các mô hình này được tối ưu cho tốc độ, rất phù hợp để tạo các đoạn code, script hoặc các hàm đơn giản một cách nhanh chóng.

2. Tối ưu hóa & Refactor Code

Đây là lúc các mô hình cần “đọc” và “hiểu” code có sẵn để cải thiện nó.

• Hạng Vô Địch: Gemini 2.5 Pro. Không có đối thủ ở hạng mục này. Khả năng “nuốt” trọn 2 triệu token cho phép nó nhìn thấy bức tranh toàn cảnh của cả một dự án lớn, từ đó đưa ra các đề xuất refactor nhất quán và thông minh trên nhiều file khác nhau. Ví dụ: nâng cấp toàn bộ codebase từ Java 8 lên Java 17.
• Hạng Thách Đấu: OpenAI o3-pro và Claude 4 Opus. Dù không có context window khổng lồ như Gemini, khả năng phân tích logic và cấu trúc code sâu sắc giúp chúng tìm ra những điểm cần cải thiện về thuật toán, performance và tính dễ đọc của code.
• Hạng Triển Vọng: Các mô hình còn lại làm tốt ở quy mô nhỏ (refactor một hàm, một class), nhưng với các codebase lớn, chúng có thể đưa ra các thay đổi không nhất quán hoặc thiếu sót.

3. Sửa lỗi (Debugging)

Đây là bài kiểm tra về khả năng suy luận logic của AI.
Xem thêm về cách ra lệnh cho AI để có kết quả tốt hơn tại: bí quyết Prompt Engineering nâng cao.

• Hạng Vô Địch: OpenAI o3-pro. Khả năng agentic (tự sử dụng công cụ) là một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Nó có thể được cấp quyền truy cập vào một môi trường sandbox để tự chạy code, phân tích log, và thử các giả thuyết khác nhau để tìm ra lỗi, giống hệt cách một lập trình viên làm.
• Hạng Thách Đấu: Gemini 2.5 Pro và Claude 4 Opus. Khả năng suy luận chuỗi (chain-of-thought) giúp chúng phân tích các lỗi logic phức tạp, truy ngược dấu vết của bug và đề xuất các bản vá chính xác.
• Hạng Triển Vọng: DeepSeek-R1 và GPT-4.5 cũng có khả năng sửa lỗi rất tốt. Các mô hình khác thường mạnh hơn ở việc sửa các lỗi cú pháp hoặc các lỗi rõ ràng từ thông báo của compiler/interpreter.

4. Tốc độ Phản hồi & Tích hợp IDE

Trong thực tế, tốc độ là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến luồng làm việc (flow).

• Nhanh Nhất (Tối ưu cho code completion): GPT-4o, Claude 4 Haiku, và Mistral Codestral. Các mô hình này được thiết kế để phản hồi trong vài giây, lý tưởng để tích hợp vào IDE dưới dạng gợi ý code theo thời gian thực.
• Chậm Nhưng Chất (Tối ưu cho giải quyết vấn đề): OpenAI o3-pro, Claude 4 Opus, Gemini 2.5 Pro. Cần chấp nhận độ trễ từ vài chục giây đến cả phút để chúng “suy nghĩ” và đưa ra câu trả lời chất lượng cho các bài toán khó.
• Về Tích hợp: GPT-4o/4.5 (qua GitHub Copilot) và Claude 4 (qua các plugin cộng đồng và Amazon CodeWhisperer) có hệ sinh thái tích hợp vào IDE rộng rãi nhất. Các mô hình nguồn mở thường yêu cầu tự thiết lập qua các công cụ như Continue hoặc Ollama.

III. XÂY DỰNG “AI CO-PILOT STACK” CỦA BẠN: LỰA CHỌN NÀO CHO AI?

Không có công cụ nào là tốt nhất cho tất cả. Dưới đây là gợi ý của mình về cách xây dựng một “stack” công cụ AI cho từng đối tượng cụ thể.

1. Cho người mới học lập trình (Newbies)

• Ưu tiên: Giải thích rõ ràng, code sạch, dễ hiểu, chi phí thấp hoặc miễn phí.
• Stack đề xuất:
  • Công cụ chính: ChatGPT (bản miễn phí với GPT-4o) hoặc Claude.ai (bản miễn phí với Sonnet/Haiku). Cả hai đều rất mạnh và giải thích code rất tốt.
  • Công cụ phụ: Perplexity AI để tìm kiếm các khái niệm, hỏi đáp về lỗi và luôn có nguồn trích dẫn để kiểm chứng.

2. Cho lập trình viên chuyên nghiệp / Team nhỏ

• Ưu tiên: Tăng tốc độ làm việc, chất lượng code cao, tích hợp IDE mượt mà, cân bằng hiệu năng/chi phí.
• Stack đề xuất:
  • Trong IDE: GitHub Copilot (dùng mô hình của OpenAI) vẫn là lựa chọn tích hợp sâu và mượt mà nhất.
  • Ngoài IDE (Web UI): Một tài khoản trả phí như ChatGPT Plus/Team hoặc Claude Pro. Dùng chúng để giải quyết các vấn đề phức tạp, lên kiến trúc, hoặc thảo luận về giải pháp. Cá nhân mình thường dùng Claude Pro vì nó tạo ra code rất dễ bảo trì.

3. Cho doanh nghiệp / Dự án lớn

• Ưu tiên: Hiệu năng đỉnh cao, khả năng xử lý codebase lớn, bảo mật và kiểm soát dữ liệu.
• Stack đề xuất:
  • Nền tảng Cloud: Sử dụng các dịch vụ AI trên nền tảng đám mây lớn như Google Cloud (Vertex AI với Gemini 2.5 Pro), Microsoft Azure (Azure OpenAI với GPT-4.5/o3-pro), hoặc AWS (Bedrock với Claude 4 Opus). Điều này đảm bảo bảo mật, tuân thủ và khả năng mở rộng.
  • Lựa chọn hàng đầu: Gemini 2.5 Pro cho các dự án cần refactor hoặc phân tích codebase khổng lồ. OpenAI o3-pro cho các nhiệm vụ R&D và giải quyết vấn đề siêu phức tạp. Claude 4 Opus cho các dự án đòi hỏi code chất lượng cao và đáng tin cậy.

4. Cho người yêu thích mã nguồn mở / Tự chủ

• Ưu tiên: Miễn phí, linh hoạt, kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và mô hình.
• Stack đề xuất:
  • Công cụ chạy local: Sử dụng Ollama hoặc LM Studio để chạy các mô hình nguồn mở trên máy cá nhân.
  • Mô hình lựa chọn: DeepSeek-R1 cho hiệu năng coding và suy luận cao nhất. Mistral Codestral cho tốc độ và khả năng hoàn thiện code. Llama 4 (bản đã được tinh chỉnh cho code) cho một lựa chọn cân bằng với cộng đồng lớn.

IV. LỜI KẾT: LẬP TRÌNH VIÊN CỦA TƯƠNG LAI LÀ MỘT “AI ORCHESTRATOR”

Cuộc đua song mã giữa các mô hình đóng và mở đang mang lại lợi ích khổng lồ cho chúng ta – những người lập trình. Sẽ không có một AI nào thống trị tuyệt đối. Tương lai của lập trình hiệu quả không nằm ở việc chọn ra một công cụ duy nhất, mà nằm ở khả năng “điều phối” (orchestrate) một dàn “trợ thủ” AI, sử dụng đúng người đúng việc.

Lập trình viên của tương lai sẽ là một người giải quyết vấn đề, một kiến trúc sư, và một “nhạc trưởng” chỉ huy dàn nhạc AI của mình. Bạn có thể dùng Codestral để gõ code nhanh, sau đó nhờ Claude 4 Opus review và viết tài liệu, và khi gặp một bug hóc búa, bạn sẽ giao nó cho o3-pro hoặc Gemini 2.5 Pro xử lý. Đó mới chính là cách chúng ta tối ưu hóa năng suất và sự sáng tạo.

Mình hy vọng bài phân tích chi tiết này sẽ giúp anh em có một cái nhìn rõ ràng và tự tin hơn trong việc lựa chọn và ứng dụng AI vào công việc. Hãy bắt đầu thử nghiệm, tìm ra stack phù hợp nhất với phong cách của bạn. Và đừng quên, công nghệ thay đổi mỗi ngày, hãy luôn giữ cho mình một tâm thế học hỏi không ngừng.

Nếu bạn thấy bài viết này có giá trị, đừng ngần ngại chia sẻ nó lên các cộng đồng lập trình, Facebook hay LinkedIn của bạn nhé. Mỗi lượt chia sẻ không chỉ giúp lan tỏa kiến thức mà còn là động lực để mình tiếp tục đào sâu nghiên cứu và cập nhật những thông tin mới nhất, hữu ích nhất cho anh em.

Nguyễn Thiệu Toàn

Tôi 'phiên dịch' nhu cầu thực tế thành hệ thống AI và Tự động hóa tinh gọn. Marketing cho tôi biết 'nỗi đau', còn 'builder' trong tôi tạo ra giải pháp 'chạy được'. Mục tiêu: giúp bạn được giải phóng, không phải thay thế.

Xem thêm

Xem thêm về Nguyễn Thiệu Toàn