LG EXAONE Deep vs DeepSeek R1: So sánh các mô hình AI suy luận

Giới thiệu

Cục diện các mô hình AI suy luận đang ngày càng cạnh tranh khốc liệt, với nhiều tổ chức tuyên bố đạt được đột phá về hiệu suất ở các tác vụ toán học và logic phức tạp. Việc LG ra mắt EXAONE Deep, một mô hình suy luận 32 tỷ tham số, đã thu hút sự chú ý lớn với tuyên bố vượt trội hơn các đối thủ như DeepSeek R1. Tuy nhiên, kiểm thử thực tiễn cho thấy một bức tranh nhiều sắc thái hơn so với những gì marketing công bố. Bài viết này cung cấp phân tích chuyên sâu về hiệu năng thực tế của EXAONE Deep so với các mô hình suy luận dẫn đầu khác, làm rõ khoảng cách giữa các chỉ số được công bố và chức năng thực tiễn. Thông qua kiểm thử thực tế và so sánh chi tiết, chúng ta sẽ khám phá các khả năng thực sự của các mô hình này, cách chúng xử lý các tác vụ suy luận phức tạp, cũng như ý nghĩa đối với các tổ chức cân nhắc ứng dụng chúng vào sản xuất.

Tìm hiểu về mô hình AI suy luận và test-time decoding

Sự xuất hiện của các mô hình suy luận đánh dấu bước chuyển quan trọng trong cách AI tiếp cận giải quyết vấn đề phức tạp. Khác với các mô hình ngôn ngữ truyền thống chỉ sinh ra phản hồi qua một lượt dự báo, mô hình suy luận sử dụng kỹ thuật gọi là test-time decoding, phân bổ tài nguyên tính toán đáng kể trong quá trình suy luận để giải quyết từng bước một. Cách tiếp cận này mô phỏng tư duy của con người, khi chúng ta thường phải cân nhắc nhiều góc độ trước khi đi đến đáp án. Khái niệm này trở nên nổi bật từ khi OpenAI ra mắt model o1 và được nhiều tổ chức, bao gồm DeepSeek, Alibaba, và nay là LG, áp dụng. Những mô hình này sinh ra chuỗi token ’tư duy’ hoặc ‘suy luận’ mà người dùng thường không thấy trong kết quả cuối, nhưng chúng thể hiện quá trình cân nhắc nội bộ của mô hình. Các token tư duy này đóng vai trò quan trọng vì cho phép mô hình thử nhiều hướng giải quyết, phát hiện lỗi, và điều chỉnh phương pháp trước khi chốt đáp án cuối cùng. Điều này đặc biệt hữu ích cho các bài toán toán học, tác vụ suy luận logic, và các tình huống đa bước phức tạp, nơi chỉ dự báo một lượt có thể bỏ sót chi tiết quan trọng hoặc dẫn đến kết luận sai.

Vì sao mô hình suy luận quan trọng trong triển khai AI doanh nghiệp

Đối với các tổ chức triển khai hệ thống AI, mô hình suy luận là bước tiến lớn về độ tin cậy và chính xác cho các tác vụ phức tạp. Các mô hình ngôn ngữ truyền thống thường gặp khó với bài toán nhiều bước, suy luận logic hoặc các tình huống cần phân tích kỹ các điều kiện, ràng buộc. Mô hình suy luận khắc phục hạn chế này bằng cách thể hiện rõ quá trình giải quyết, đồng thời mang lại sự minh bạch về cách mô hình đưa ra kết luận. Sự minh bạch này đặc biệt quan trọng trong môi trường doanh nghiệp, nơi các quyết định dựa trên khuyến nghị từ AI cần có khả năng kiểm tra và giải thích. Tuy nhiên, đánh đổi lại là chi phí tính toán và độ trễ. Bởi vì các mô hình suy luận sinh ra nhiều token tư duy trước khi tạo ra đáp án cuối, chúng cần nhiều tài nguyên xử lý hơn và phản hồi chậm hơn so với mô hình ngôn ngữ tiêu chuẩn. Do đó, việc lựa chọn mô hình là rất quan trọng—các tổ chức cần hiểu không chỉ điểm số benchmark mà còn hiệu suất thực tế với bài toán riêng của mình. Khi ngày càng nhiều nhà cung cấp tung ra mô hình suy luận và ai cũng tuyên bố vượt trội, việc kiểm thử độc lập và so sánh trở thành điều thiết yếu để ra quyết định triển khai đúng đắn.

LG EXAONE Deep: Tuyên bố và thực tế

LG gia nhập thị trường mô hình suy luận với EXAONE Deep đã thu hút sự quan tâm lớn, nhất là khi hãng có năng lực nghiên cứu mạnh và kích thước mô hình khá khiêm tốn với 32 tỷ tham số. Tài liệu marketing của LG trình bày các kết quả benchmark ấn tượng, như đạt 90% độ chính xác trong kỳ thi AIME (American Invitational Mathematics Examination) chỉ với 64 lần thử, và 95% trên các bài toán MATH-500. Nếu đúng, những con số này sẽ đặt EXAONE Deep ngang hoặc vượt DeepSeek R1 và QwQ của Alibaba. Công ty còn phát hành nhiều phiên bản kích cỡ khác nhau, bao gồm bản 2,4 tỷ tham số thiết kế làm mô hình nháp trong speculative decoding—kỹ thuật dùng mô hình nhỏ dự đoán token mà mô hình lớn sẽ sinh ra, từ đó tăng tốc thời gian suy luận. Tuy nhiên, khi kiểm thử thực tế với các bài toán suy luận tiêu chuẩn, EXAONE Deep lại thể hiện hành vi đáng lo ngại trái ngược với các tuyên bố benchmark. Mô hình có xu hướng rơi vào vòng lặp tư duy kéo dài mà không đưa ra kết luận logic, tạo ra hàng nghìn token lặp lại hoặc vô nghĩa thay vì suy luận hiệu quả. Điều này cho thấy có thể có vấn đề với quá trình huấn luyện mô hình, phương pháp đánh giá benchmark, hoặc cách mà mô hình xử lý một số dạng prompt nhất định.

Bài toán viên đá: Ca kiểm thử then chốt

Để hiểu rõ sự khác biệt thực tế giữa các mô hình suy luận, hãy xét một bài toán tưởng như đơn giản và đã trở thành tiêu chuẩn đánh giá chất lượng mô hình: “Beth đặt một số viên đá nguyên vào chảo. Sau một phút có 20 viên, sau hai phút còn 10 viên, sau ba phút còn 0 viên. Hỏi cuối phút thứ ba còn bao nhiêu viên đá nguyên trong chảo?” Đáp án đúng là 0, vì đề bài nói rõ cuối phút thứ ba còn 0 viên. Tuy nhiên, bài toán này được thiết kế để đánh lừa các mô hình suy nghĩ quá mức hoặc bị lẫn lộn bởi câu chuyện đá tan. Một số mô hình có thể suy luận về tốc độ tan của đá và đi chệch khỏi đáp án đơn giản. Khi thử nghiệm với EXAONE Deep, mô hình đã sinh ra khoảng 5.000 token tư duy mà không đưa ra kết luận hợp lý. Quá trình suy luận trở nên lạc hướng, văn bản sinh ra ngày càng rời rạc và không thể hiện được khả năng giải quyết logic. Các token sinh ra chỉ là những mảnh vụn, không thành ý hoàn chỉnh, và mô hình không đưa ra lập luận hay đáp án rõ ràng. Hiệu suất này hoàn toàn trái ngược với cách một mô hình suy luận nên xử lý—cần nhận ra mẹo của đề, tư duy logic rõ ràng và cho đáp án nhanh chóng.

So sánh hiệu suất: EXAONE Deep vs DeepSeek R1 vs QwQ

Khi cùng bài toán viên đá được thử nghiệm trên DeepSeek R1 và QwQ của Alibaba, cả hai đều thể hiện hiệu suất vượt trội rõ rệt. DeepSeek R1 sinh ra quá trình tư duy rõ ràng, giải quyết bài toán một cách tuần tự và đưa ra đáp án đúng là 0. Lập luận của mô hình minh bạch và logic, thể hiện quá trình xem xét, nhận ra mẹo và kết luận đúng. QwQ cũng thể hiện hiệu suất mạnh, dù cũng tạo ra quá trình tư duy kéo dài. Thú vị là QwQ ban đầu cân nhắc liệu viên đá có mất bao lâu để tan và bài toán hỏi về vật lý hay toán học, nhưng cuối cùng cũng đưa ra đáp án đúng. Khác biệt lớn là cả hai mô hình đều thể hiện suy luận mạch lạc xuyên suốt, kể cả khi xét nhiều góc độ. Chúng nhận ra khi nào đủ thông tin để trả lời và chốt đáp án cuối cùng. EXAONE Deep thì ngược lại, không bao giờ đạt đến điểm này. Mô hình tiếp tục sinh token không mục đích rõ ràng, không chốt đáp án hay thể hiện tiến trình logic. Điều này cho thấy vấn đề căn bản trong cách mô hình xử lý tác vụ suy luận, bất chấp kết quả benchmark ấn tượng.

Tìm hiểu speculative decoding và tối ưu hóa mô hình

Một điểm kỹ thuật thú vị trong bản phát hành EXAONE Deep là đi kèm nhiều kích cỡ mô hình để phối hợp thông qua speculative decoding. Phiên bản 2,4 tỷ tham số có thể làm mô hình nháp, dự đoán token mà mô hình lớn 32 tỷ sẽ sinh ra. Khi dự đoán của mô hình nháp trùng với mô hình chính, hệ thống có thể bỏ qua tính toán của mô hình lớn và dùng kết quả dự đoán nháp, từ đó tăng tốc độ suy luận. Đây là kỹ thuật tối ưu hóa tinh vi giúp giảm đáng kể độ trễ và tài nguyên tính toán. Thử nghiệm cho thấy speculative decoding hoạt động như ý với các token màu xanh báo hiệu dự đoán thành công. Tuy nhiên, tối ưu hóa này không giải quyết được vấn đề cốt lõi về chất lượng suy luận của mô hình chính. Tăng tốc cho quá trình suy luận kém vẫn cho ra kết quả kém. Việc có tính năng tối ưu hóa này cũng đặt ra câu hỏi liệu kết quả benchmark của LG có đạt được nhờ cấu hình hay kỹ thuật không phản ánh tình huống sử dụng thực tế hay không.

Cách tiếp cận của FlowHunt trong đánh giá và tự động hóa mô hình AI

Đối với các tổ chức gặp khó khăn trong việc đánh giá và so sánh nhiều mô hình AI, FlowHunt cung cấp nền tảng tự động hóa toàn diện giúp tối ưu quy trình kiểm thử và benchmark. Thay vì phải kiểm thử thủ công từng mô hình rồi so sánh kết quả, FlowHunt cho phép các nhóm thiết lập quy trình tự động kiểm tra hiệu năng mô hình trên nhiều tiêu chí. Điều này đặc biệt hữu ích khi so sánh các mô hình suy luận, nơi hiệu suất có thể thay đổi lớn theo loại bài toán, độ phức tạp và cách đặt prompt. Năng lực tự động hóa của FlowHunt giúp các nhóm kiểm thử mô hình với bộ đề chuẩn hóa, theo dõi chỉ số qua thời gian, và tạo báo cáo so sánh toàn diện. Nền tảng này tích hợp với nhiều nhà cung cấp mô hình và API khác nhau, cho phép đánh giá các mô hình từ nhiều bên trong một quy trình hợp nhất. Đối với các nhóm cân nhắc triển khai các mô hình như EXAONE Deep, DeepSeek R1 hay QwQ, FlowHunt cung cấp hạ tầng để ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu suất thực tế thay vì chỉ dựa vào tuyên bố của nhà cung cấp. Khả năng tự động hóa các tác vụ kiểm thử lặp lại cũng giúp tiết kiệm nguồn lực kỹ thuật để tập trung vào tích hợp và tối ưu hóa thay vì benchmark thủ công.

Tầm quan trọng của kiểm thử và xác minh độc lập

Khoảng cách giữa hiệu suất công bố của EXAONE Deep và hành vi thực tế khi kiểm thử cho thấy bài học quan trọng cho việc ứng dụng AI: các chỉ số benchmark từ nhà cung cấp luôn cần được xác minh bằng kiểm thử độc lập. Kết quả benchmark có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như bộ đề kiểm thử, phương pháp đánh giá, cấu hình phần cứng, hay tham số suy luận. Một mô hình có thể đạt điểm tốt trên benchmark nhất định nhưng gặp khó với các dạng bài toán hay tình huống thực tế khác. Đó là lý do các tổ chức như Weights & Biases và các nhà nghiên cứu độc lập đóng vai trò quan trọng—họ cung cấp kiểm thử và phân tích khách quan, giúp cộng đồng hiểu đúng về khả năng thực sự của mô hình. Khi đánh giá các mô hình suy luận để triển khai thực tế, tổ chức nên tự kiểm thử với bộ đề đại diện cho lĩnh vực cụ thể của mình. Một mô hình mạnh về toán học có thể lại yếu về suy luận logic hay sinh mã lệnh. Bài toán viên đá, dù đơn giản, là phép thử chuẩn đoán hữu ích vì nó cho thấy mô hình có xử lý được câu hỏi mẹo và tránh suy nghĩ quá mức hay không. Các mô hình thất bại ở dạng bài này thường cũng gặp khó với các tác vụ suy luận phức tạp hơn.

Vấn đề kỹ thuật và nguyên nhân tiềm năng

Các vòng lặp tư duy kéo dài quan sát được khi kiểm thử EXAONE Deep có thể bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân. Một khả năng là quá trình huấn luyện chưa dạy mô hình đủ về thời điểm nên dừng suy nghĩ và chốt đáp án. Mô hình suy luận cần được hiệu chỉnh cẩn thận trong huấn luyện để cân bằng lợi ích của tư duy mở rộng với nguy cơ suy nghĩ quá mức và sinh ra token không hiệu quả. Nếu quá trình huấn luyện thiếu ví dụ về lúc nên dừng, mô hình có thể mặc định sinh token đến khi đạt giới hạn tối đa. Một khả năng khác là việc xử lý prompt của mô hình gặp vấn đề, đặc biệt với cách diễn giải một số loại câu hỏi hay chỉ dẫn. Một số mô hình rất nhạy cảm với cách đặt prompt và có thể phản ứng khác nhau tùy theo cách diễn đạt. Việc EXAONE Deep sinh ra các chuỗi token rời rạc cho thấy mô hình có thể rơi vào trạng thái tạo token không còn ý nghĩa ngữ nghĩa, điều này có thể liên quan đến cơ chế attention hoặc logic dự đoán token của mô hình. Khả năng thứ ba là phương pháp đánh giá benchmark đã dùng các cấu hình hoặc chiến lược prompt khác với khi kiểm tra thực tế, dẫn tới khoảng cách lớn giữa kết quả công bố và hiệu năng thực tế.

Ý nghĩa đối với thị trường mô hình suy luận

Các vấn đề quan sát được với EXAONE Deep mang ý nghĩa rộng hơn cho thị trường mô hình suy luận. Khi ngày càng nhiều tổ chức ra mắt mô hình suy luận, thị trường có nguy cơ tràn ngập các mô hình có chỉ số benchmark ấn tượng nhưng hiệu năng thực tế đáng ngờ. Điều này gây khó khăn cho các tổ chức muốn chọn mô hình để triển khai thực tế. Giải pháp là tăng cường kiểm thử độc lập, chuẩn hóa phương pháp đánh giá và minh bạch về giới hạn của mô hình. Lĩnh vực mô hình suy luận sẽ được hưởng lợi nếu có tiêu chuẩn ngành về đánh giá và so sánh, giống như các benchmark AI khác đã phát triển. Ngoài ra, các tổ chức nên cẩn trọng với những mô hình tuyên bố vượt trội lớn so với đối thủ đã được kiểm chứng, nhất là khi khoảng cách hiệu suất không phù hợp với kiến trúc hoặc phương pháp huấn luyện. DeepSeek R1 và QwQ đều cho thấy hiệu suất ổn định qua nhiều kịch bản kiểm thử, tạo sự tin tưởng về năng lực. Hiệu suất thất thường của EXAONE Deep—tuyên bố benchmark xuất sắc nhưng kết quả thực tế yếu—gợi ý vấn đề nằm ở bản thân mô hình hoặc ở cách tiến hành benchmark.

Thực hành tốt nhất khi đánh giá mô hình suy luận

Các tổ chức dự định triển khai mô hình suy luận nên tuân theo quy trình đánh giá có cấu trúc. Đầu tiên, xây dựng bộ đề kiểm thử đại diện, bao gồm các bài toán từ lĩnh vực hoặc trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Benchmark chung có thể không phản ánh đúng hiệu năng mô hình với vấn đề thực tế của bạn. Thứ hai, kiểm thử nhiều mô hình trên cùng bộ đề để so sánh trực tiếp, cần chuẩn hóa môi trường kiểm thử, gồm phần cứng, tham số suy luận và cách đặt prompt. Thứ ba, đánh giá không chỉ độ chính xác mà còn các chỉ số hiệu quả như độ trễ và số lượng token sinh ra. Một mô hình cho đáp án đúng nhưng cần 10.000 token tư duy thì không thực tế nếu bạn cần phản hồi thời gian thực. Thứ tư, xem xét cả quá trình suy luận chứ không chỉ đáp án cuối. Một mô hình cho đáp án đúng nhưng tư duy sai có thể thất bại với bài toán tương tự nhưng tham số khác. Thứ năm, kiểm thử các trường hợp biên, câu hỏi mẹo để hiểu cách mô hình xử lý các tình huống dễ gây nhầm lẫn. Cuối cùng, cân nhắc tổng chi phí sở hữu, không chỉ chi phí license hay API mà còn tài nguyên tính toán cho suy luận và công sức kỹ thuật để tích hợp.

Vai trò của kích thước mô hình và hiệu suất

Kích thước 32 tỷ tham số của EXAONE Deep nhỏ hơn đáng kể so với một số mô hình suy luận cạnh tranh, dẫn đến câu hỏi liệu vấn đề của mô hình có phải do dung lượng hạn chế không. Tuy nhiên, kích thước mô hình không quyết định tất cả về khả năng suy luận. QwQ, hoạt động trong phạm vi tham số tương tự, lại thể hiện năng lực suy luận mạnh mẽ. Điều này cho thấy vấn đề của EXAONE Deep nhiều khả năng liên quan đến phương pháp huấn luyện, thiết kế kiến trúc hoặc cấu hình suy luận hơn là giới hạn dung lượng mô hình. Việc LG bổ sung mô hình nháp 2,4 tỷ tham số cho thấy công ty chú trọng tối ưu hóa hiệu suất, điều này đáng ghi nhận. Nhưng tối ưu hóa chỉ có ý nghĩa khi mô hình gốc cho kết quả đúng. Đáp án sai nhanh còn tệ hơn đáp án đúng chậm trong hầu hết ứng dụng thực tế. Thị trường mô hình suy luận sẽ tiếp tục nhấn mạnh vào hiệu suất khi các tổ chức muốn triển khai quy mô lớn, nhưng tối ưu hóa không được đánh đổi chất lượng tư duy.

Định hướng tương lai cho mô hình suy luận

Lĩnh vực mô hình suy luận vẫn còn ở giai đoạn đầu và có thể sẽ phát triển mạnh trong những tháng, năm tới. Khi ngày càng nhiều tổ chức ra mắt mô hình và nhiều kiểm thử độc lập được thực hiện, thị trường sẽ dần tập trung vào những mô hình cho hiệu suất nhất quán, tin cậy. Các tổ chức như DeepSeek và Alibaba đã xây dựng được uy tín nhờ hiệu suất ổn định, trong khi các “tân binh” như LG cần giải quyết các vấn đề hiệu suất vừa quan sát được để được thị trường chấp nhận. Chúng ta cũng sẽ chứng kiến nhiều đổi mới về cách huấn luyện và đánh giá mô hình suy luận. Phương pháp hiện tại—sinh ra nhiều token tư duy—hiệu quả nhưng tốn tài nguyên. Các mô hình tương lai có thể phát triển cơ chế tư duy hiệu quả hơn, đạt độ chính xác tương đương với ít token hơn. Ngoài ra, sẽ có nhiều mô hình chuyên biệt hóa cho từng lĩnh vực như toán, sinh mã, hay suy luận logic. Việc tích hợp mô hình suy luận với các kỹ thuật AI khác như truy xuất kiến thức hay sử dụng công cụ cũng sẽ mở rộng năng lực và phạm vi ứng dụng của chúng.

Kết luận

LG EXAONE Deep là một bước đi tham vọng vào thị trường mô hình suy luận, nhưng kiểm thử thực tế cho thấy tồn tại khoảng cách lớn giữa hiệu suất công bố và năng lực thực tế. Dù kết quả benchmark cho thấy cạnh tranh với DeepSeek R1 và QwQ của Alibaba, kiểm thử thực tế với các bài toán chuẩn lại chỉ ra EXAONE Deep gặp khó với các tác vụ cơ bản, sinh ra quá nhiều token mà không đi đến kết luận hợp lý. DeepSeek R1 và QwQ đều thể hiện vượt trội trên cùng các bài toán, đưa ra đáp án đúng thông qua quá trình suy luận rõ ràng, logic. Đối với các tổ chức đánh giá mô hình suy luận để triển khai thực tế, phân tích này nhấn mạnh tầm quan trọng sống còn của kiểm thử và xác minh độc lập. Các chỉ số benchmark từ nhà cung cấp nên là điểm khởi đầu cho quá trình đánh giá chứ không phải là thước đo cuối cùng về năng lực mô hình. Thị trường mô hình suy luận sẽ hưởng lợi từ sự minh bạch hơn, chuẩn hóa phương pháp đánh giá, và liên tục được kiểm thử độc lập từ cộng đồng nghiên cứu. Khi công nghệ này trưởng thành, các tổ chức đầu tư vào quy trình đánh giá và so sánh mô hình nghiêm túc sẽ có vị thế tốt hơn để lựa chọn và triển khai các mô hình suy luận mang lại giá trị thực cho các trường hợp sử dụng cụ thể của mình.