Ngày 25/07, hai tin tức AI đáng chú ý bao gồm: Anthropic ra mắt Claude Opus 5, giá bằng một nửa Fable 5 và bộ lọc an toàn “thoáng” hơn; và 35 tổ chức công nghệ, trong đó có Nvidia, Microsoft, Meta và OpenAI, cùng ký thư chung phản đối việc siết mô hình trọng số mở. Bức thư xuất hiện giữa lúc Washington đang cân nhắc cấm mô hình trọng số mở của Trung Quốc.
1. Anthropic ra mắt Claude Opus 5: Giá bằng một nửa Fable 5, bộ lọc an toàn “thoáng” hơn
Ngày 24/7, Anthropic ra mắt Claude Opus 5 với giá 5 USD/triệu token đầu vào và 25 USD/triệu token đầu ra, tương đương Opus 4.8 nhưng chỉ bằng một nửa Fable 5. Mô hình cũng có chế độ Fast, cho tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng 2,5 lần với chi phí gấp đôi.
Theo Anthropic, Opus 5 đạt kết quả hàng đầu trên nhiều bài đánh giá như FrontierBench, CursorBench và OSWorld. Đáng chú ý, trên CursorBench 3.2, Opus 5 chỉ thấp hơn Fable 5 chưa đến 0,5%, trong khi chi phí cho mỗi tác vụ chỉ bằng một nửa. Trên OSWorld 2.0, Opus 5 thậm chí vượt Fable 5 với chi phí chỉ hơn một phần ba. Đây cũng là mô hình mặc định mới trên gói Claude Max.
Bên cạnh hiệu năng, Anthropic cho biết bộ lọc an toàn của Opus 5 sẽ can thiệp vào yêu cầu của người dùng ít hơn khoảng 85% so với Fable 5. Mô hình cũng không thuộc diện lưu dữ liệu 30 ngày như Fable và Mythos. Đồng thời, Anthropic mở thử nghiệm tính năng Automatic Fallbacks: nếu một yêu cầu bị chặn bởi bộ lọc an toàn, hệ thống sẽ tự động chuyển sang mô hình khác phù hợp hơn thay vì trả về thông báo lỗi.
Tuy vậy, các giới hạn liên quan đến an ninh mạng vẫn được giữ nguyên. Opus 5 có thể hỗ trợ phân tích mã nguồn do người dùng cung cấp, nhưng vẫn từ chối tìm lỗ hổng trên phần mềm không có mã nguồn hoặc hỗ trợ viết mã khai thác lỗ hổng. Theo Anthropic, Opus 5 cũng chưa mạnh bằng Mythos 5 ở các tác vụ an ninh mạng.
Việc Anthropic tung ra Opus 5 cho thấy hãng đang mở rộng lựa chọn ở phân khúc doanh nghiệp: thay vì theo đuổi mô hình mạnh nhất bằng mọi giá, hãng đưa ra một phương án có hiệu năng gần tương đương Fable 5 nhưng với chi phí thấp hơn đáng kể và ít rào cản sử dụng hơn.
Nguồn: TechCrunch
Ghi chú thuật ngữ
- FrontierBench: Bộ bài kiểm tra chấm điểm khả năng của mô hình AI khi phải tự hoàn thành các tác vụ kỹ thuật nhiều bước, gần với công việc thật.
- CursorBench: Bộ bài kiểm tra của Cursor, một công cụ lập trình có AI hỗ trợ, đo xem mô hình viết và sửa mã tốt đến đâu trong dự án thật.
- OSWorld: Bộ bài kiểm tra xem mô hình có tự thao tác được trên giao diện máy tính hay không, chẳng hạn mở ứng dụng, nhấn nút, điền biểu mẫu.
- Claude Max: Một gói đăng ký trả phí của Anthropic dành cho người dùng Claude ở mức sử dụng cao.
- Automatic Fallbacks: Tính năng chuyển yêu cầu bị bộ lọc an toàn chặn sang một mô hình khác, để người dùng nhận được câu trả lời thay vì thông báo lỗi.
2. 35 tổ chức công nghệ kêu gọi Mỹ không siết mô hình trọng số mở
Ngày 24/7, 35 tổ chức công nghệ công bố thư ngỏ mang tên “Open Weights and American AI Leadership”, kêu gọi chính phủ Mỹ không siết các mô hình AI trọng số mở trong bối cảnh Washington đang cân nhắc hạn chế mô hình AI từ Trung Quốc sau cáo buộc Moonshot AI sử dụng đầu ra của mô hình Anthropic để huấn luyện Kimi K3 bằng kỹ thuật distillation.
Danh sách ký tên có nhiều tên tuổi lớn như Nvidia, Microsoft, Meta, IBM, Cisco, Mistral, Hugging Face, Mozilla, Y Combinator và OpenAI. Đáng chú ý, Anthropic và Google DeepMind không tham gia ký.
Bức thư lập luận rằng mô hình trọng số mở là nền tảng giúp Mỹ duy trì năng lực cạnh tranh trong AI, đồng thời đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu và an ninh mạng. Theo các tổ chức ký tên, khi cả bên tấn công lẫn bên phòng thủ đều sử dụng AI, các nhà nghiên cứu bảo mật cũng cần những mô hình đủ mạnh và có thể triển khai trên hạ tầng của mình để mô phỏng và ứng phó với các mối đe dọa.
Bức thư cũng đề nghị không đánh đồng distillation với hành vi đánh cắp sở hữu trí tuệ. Theo các tác giả, đây là một kỹ thuật phổ biến trong phát triển mô hình AI; nếu xảy ra hành vi khai thác trái phép, cơ quan quản lý nên xử lý trực tiếp các vi phạm thay vì hạn chế toàn bộ mô hình trọng số mở.
Cuộc tranh luận này phản ánh hai cách tiếp cận khác nhau đối với AI: một bên ưu tiên kiểm soát chặt để bảo vệ mô hình thương mại, bên còn lại cho rằng hệ sinh thái trọng số mở là yếu tố quan trọng để thúc đẩy đổi mới và cạnh tranh. Kết quả của cuộc tranh luận có thể ảnh hưởng đáng kể đến việc các doanh nghiệp và nhà phát triển trên thế giới được phép tiếp cận, triển khai và tùy chỉnh các mô hình AI trong những năm tới.
Nguồn: TechCrunch / Open Weights and American AI Leadership
Ghi chú thuật ngữ
- Trọng số (weights): Các tham số số học cấu thành “trí nhớ” của mô hình AI, được học trong quá trình huấn luyện.
- Mô hình trọng số mở (open-weight model): Mô hình AI mà bên phát triển công bố trọng số công khai, cho phép tải về, kiểm tra, chỉnh sửa và chạy trên hạ tầng riêng mà không phải gọi qua API của bên phát triển.
- Distillation: Kỹ thuật dùng câu trả lời của một mô hình mạnh làm bài mẫu để huấn luyện một mô hình khác nhỏ hơn, giúp mô hình mới học được cách trả lời mà không phải huấn luyện lại từ đầu.
Bài viết của đội ngũ ZTO Labs, chuyên đào tạo và nghiên cứu AI tại Việt Nam.
