LG ra mắt mô hình AI lý luận lai đầu tiên tại Hàn Quốc

LG của Hàn Quốc vừa ra mắt Exaone 4.0, hệ thống AI lý luận lai đầu tiên tại quốc gia này, sở hữu khả năng tạo và đánh giá giả thuyết.

Exaone 4.0 là bước tiến quan trọng trong nghiên cứu AI của LG, được thiết kế để cạnh tranh toàn cầu với công nghệ hybrid reasoning tiên tiến từ các quốc gia như Hoa Kỳ, Trung Quốc và Pháp.

Exaone 4.0 của LG có điểm nổi bật gì trong lĩnh vực AI?

Exaone 4.0 được phát triển như mô hình AI lai đầu tiên của Hàn Quốc, sở hữu khả năng vừa tạo giả thuyết vừa đánh giá chúng hiệu quả. Theo bà Lee Jin Sik, Trưởng phòng nghiên cứu EXAONE Lab tại LG AI Research, công ty sẽ đẩy mạnh R&D giúp Exaone đứng đầu thị trường AI trong nước và mở rộng ra toàn cầu.

Exaone phải trở thành mô hình AI tiên phong tại Hàn Quốc, chứng minh được tính cạnh tranh trong thị trường toàn cầu.

Lee Jin Sik, Trưởng phòng EXAONE Lab, 2025

Mô hình này được kỳ vọng sẽ khai phá tiềm năng hybrid reasoning, kết hợp nhiều phương pháp AI để nâng cao độ chính xác và khả năng xử lý thông tin phức tạp hơn.

LG AI Research đã phát triển những mô hình AI reasoning nào trước đây?

LG AI Research ra mắt Exaone 1.0 năm 2021 và tiếp tục phát triển Exaone Deep-32B vào tháng 3 năm 2025 — mô hình AI reasoning đầu tiên của Hàn Quốc với 32 tỷ tham số, giúp tăng khả năng học tập và suy luận. Chuyên gia đánh giá hiệu năng của Exaone Deep tương đương Deepseek R1 dù tham số thấp hơn gần một nửa.

Exaone Deep-32B đạt điểm 90 tại Olympic Toán học Hoa Kỳ 2024, vượt qua các đối thủ Deepseek và Alibaba.

Báo cáo Hiệu năng, 2024

Tại kỳ thi CSAT toán 2025 ở Hàn Quốc, Exaone Deep ghi được điểm 94,5, đồng thời thể hiện ưu thế ở khoa học trình độ tiến sĩ so với QwQ-32B (66,1 so với 63,3). Tuy vậy, điểm yếu về xử lý ngôn ngữ và mã hóa vẫn khiến nó thua các model của Deepseek và Alibaba.

Tại sao các công ty AI nhấn mạnh vào tối ưu hóa thay vì chỉ tăng tham số?

Tăng số lượng tham số thường giúp cải thiện hiệu suất mô hình, nhưng cũng tăng rất nhiều chi phí tính toán và tài nguyên sử dụng. Vì vậy, nhiều tổ chức AI đang tìm cách tối ưu hóa độ chính xác với số tham số thấp hơn để đạt hiệu quả kinh tế và tiện lợi hơn.

Xu hướng này phù hợp với nguồn lực tính toán hiện đại và nhu cầu mở rộng ứng dụng AI trong thực tế, mang lại trải nghiệm người dùng nhanh và ổn định hơn.

Exaone 4.0 so sánh thế nào với các mô hình reasoning AI từ quốc tế?

LG cho biết Exaone 4.0 đã vượt qua nhiều bài kiểm tra hiệu năng so với các model đến từ Hoa Kỳ, Trung Quốc và Pháp. Trên thị trường hiện có một số hệ thống reasoning lai như Claude của Anthropic và Qwen của Alibaba nhưng rất ít doanh nghiệp phát triển thành công mô hình hybrid tốt như Exaone 4.0.

Exaone 4.0 dự kiến sẽ được phát hành chính thức tại Seoul vào ngày 22 tháng 7 năm 2025, tạo bước đột phá trong cuộc đua AI toàn cầu.

OpenAI đã giới thiệu những dòng mô hình reasoning AI nào mới đây?

OpenAI vừa công bố hai mô hình reasoning mới, gọi là o3 và o4-mini. Mô hình o3 được tối ưu cho giải quyết các bài toán khoa học phức tạp nhiều bước, kèm theo tính năng Codex CLI hỗ trợ lập trình trực tiếp qua terminal máy tính.

Trong khi đó o4-mini dù gọn nhẹ hơn nhưng vẫn giữ được hiệu năng tương đương o3. Cả hai mô hình đều có khả năng phân tích hình ảnh trực quan, xử lý hình ảnh mờ và chi tiết để tăng độ chính xác trong kết quả.

Sắp tới, OpenAI sẽ phát hành phiên bản AI reasoning mã nguồn mở cùng với GPT-5 nhằm mở rộng tiện ích cho cộng đồng phát triển.

Sam Altman, CEO OpenAI, 2025

Các mô hình reasoning AI mới ảnh hưởng thế nào đến thị trường công nghệ?

Việc phát triển mô hình reasoning tiên tiến giúp tăng cường khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu phức tạp và hỗ trợ con người trong các lĩnh vực khoa học, kỹ thuật hay nghiên cứu. Điều này thúc đẩy đổi mới sáng tạo và mở rộng ứng dụng AI trong nhiều ngành nghề.

Những câu hỏi thường gặp

Exaone 4.0 của LG có đặc điểm gì nổi bật?

Đây là mô hình AI reasoning lai đầu tiên tại Hàn Quốc, có khả năng tạo và đánh giá giả thuyết, cạnh tranh với các mô hình trên thế giới.

Exaone Deep-32B mạnh hơn các model AI khác như thế nào?

Exaone Deep-32B có 32 tỷ tham số, vượt trội trong các kỳ thi toán học và khoa học so với Deepseek và Alibaba, dù có tham số thấp hơn.

Tại sao tăng số tham số không luôn mang lại hiệu quả tốt?

Tăng tham số giúp mô hình mạnh hơn nhưng cũng tăng chi phí tính toán; tối ưu hóa mô hình giúp tiết kiệm tài nguyên và duy trì hiệu suất.

Mô hình AI reasoning mới của OpenAI có gì đặc biệt?

O3 và o4-mini hỗ trợ giải quyết bài toán phức tạp, tích hợp nhận diện hình ảnh và có phiên bản mã nguồn mở được chờ đón.

Exaone 4.0 sẽ phát hành khi nào và ở đâu?

Model này được LG công bố sẽ ra mắt tại Seoul, Hàn Quốc vào ngày 22 tháng 7 năm 2025.