Không phải tất cả các mô hình ChatGPT đều được tạo ra như nhau, và việc chọn sai mô hình có thể dẫn đến đầu ra chậm chạp, hiệu suất kém hiệu quả, và tệ nhất là hiện tượng “ảo giác AI” (AI hallucinations). May mắn thay, OpenAI đã dành thời gian để giúp chúng ta lựa chọn mô hình tốt nhất cho từng tác vụ, đồng thời làm rõ khi nào nên sử dụng mỗi phiên bản để đạt được hiệu quả tối ưu. Việc nắm vững cách chọn mô hình ChatGPT phù hợp là chìa khóa để khai thác tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.
Tại Sao Việc Chọn Đúng Mô Hình ChatGPT Lại Quan Trọng?
Sau khi ra mắt ChatGPT vào năm 2022, OpenAI ban đầu chỉ có một mô hình duy nhất. Kể từ đó, công ty đã định kỳ giới thiệu các phiên bản mới, khiến việc theo dõi trở nên khó khăn ngay cả đối với những người thường xuyên cập nhật tin tức công nghệ. Nếu bạn cảm thấy bối rối với các tên gọi mô hình AI, bạn không hề đơn độc.
Tính đến tháng 5 năm 2025, ChatGPT đã có nhiều mô hình khác nhau, mỗi mô hình được tối ưu hóa cho các tác vụ cụ thể. Việc mặc định cho rằng mô hình mới nhất hoặc mạnh nhất luôn là lựa chọn tốt nhất là một sai lầm. Chọn đúng mô hình ChatGPT không chỉ là về tốc độ hay sức mạnh; mà là về việc kết hợp những điểm mạnh của mô hình với yêu cầu của tác vụ. Sử dụng đúng mô hình cho công việc đang thực hiện có thể cải thiện đáng kể tốc độ, chất lượng và mức độ liên quan của kết quả. Ngược lại, việc sử dụng sai mô hình có thể dẫn đến các phản hồi chung chung và lãng phí tài nguyên, đặc biệt đối với các mô hình có giới hạn yêu cầu nghiêm ngặt.
Lấy ví dụ mô hình o1 Pro Mode của ChatGPT. Nó hoàn hảo cho các tác vụ suy luận phức tạp, nhưng với giới hạn sử dụng chặt chẽ chỉ năm yêu cầu mỗi tháng, việc sử dụng nó để tạo ảnh theo phong cách Studio Ghibli trong ChatGPT không phải là cách tốt nhất để tận dụng khả năng của nó.
Khi Nào Nên Sử Dụng Từng Mô Hình OpenAI?
Hình ảnh minh họa giao diện người dùng các mô hình AI ChatGPT của OpenAI, cho thấy sự đa dạng trong ứng dụng.
Với việc OpenAI liên tục phát hành các mô hình AI mới, việc lựa chọn một mô hình cho tác vụ của bạn có thể cảm thấy khó khăn. Đó là lý do tại sao lời giải thích của OpenAI về thời điểm nên sử dụng từng mô hình lại rất hữu ích: cho dù bạn đang giải quyết các vấn đề kỹ thuật, tiến hành nghiên cứu phức tạp hay lập kế hoạch chiến lược, bạn sẽ luôn đưa ra lựa chọn đúng đắn.
GPT-4o: Đa Nhiệm Hàng Ngày
GPT-4o là mô hình hoàn hảo cho các tác vụ hàng ngày, với tốc độ phản hồi nhanh và đủ sức mạnh để đáp ứng các nhu cầu đó. Bạn có thể sử dụng nó để hoàn thành các công việc thông thường như tóm tắt các bài viết dài hoặc ghi chú cuộc họp, soạn thảo email, động não ý tưởng, đọc soát báo cáo, và nhiều hơn nữa.
Nó cũng có khả năng đa phương thức (multimodal), cho phép bạn sử dụng để tạo hình ảnh, trong khi đầu vào của nó có thể bao gồm từ văn bản và tài liệu đến âm thanh và video, với sự hỗ trợ phân tích video trực tiếp. Đây là điểm khởi đầu tốt nhất nếu bạn muốn một trợ lý đáng tin cậy, đa năng.
GPT-4.5: Cộng Tác Viên Sáng Tạo
OpenAI đã ra mắt ChatGPT 4.5 vào tháng 2 năm 2025, và đây hiện là mô hình được khuyến nghị cho các tác vụ sáng tạo. Nó vượt trội vì được tối ưu hóa để hoạt động tốt nhất trong các tác vụ đòi hỏi sự sáng tạo giống con người. Nếu bạn cần giao tiếp với cá nhân hoặc nhóm, đây là lựa chọn tốt nhất.
Các thuộc tính chính làm cho mô hình này hoàn hảo cho giao tiếp bao gồm trí tuệ cảm xúc, giao tiếp rõ ràng và trực giác giống con người. Nó lý tưởng để viết các bài đăng hấp dẫn, giao tiếp đồng cảm và động não ý tưởng. Vì vậy, nếu bạn muốn soạn thảo nội dung tiếp thị cho sản phẩm mới nhất của công ty phù hợp với giọng điệu thương hiệu, GPT-4.5 là lựa chọn lý tưởng.
OpenAI o4-mini: Trợ Lý Kỹ Thuật Nhanh Chóng
OpenAI o4-mini được xây dựng để đạt tốc độ cao. Nhưng tốc độ đó đi kèm với một cái giá. Không giống như các đối tác lớn hơn, nó có thể không đi sâu khi được giao một tác vụ. Nó chủ yếu vượt trội trong việc xử lý các tác vụ kỹ thuật nhanh chóng, đơn giản. Vì lý do này, mô hình này lý tưởng cho các tác vụ kỹ thuật đơn giản mà câu trả lời không cần nhiều nỗ lực.
Đối với sinh viên, đây là mô hình nên chọn khi bạn cần trợ giúp với bài tập về nhà liên quan đến STEM mà không yêu cầu suy luận sâu. Đối với lập trình viên, OpenAI o4-mini là mô hình bạn sử dụng khi cần các bản sửa lỗi mã đơn giản, những thứ bạn thường tìm thấy trên Stack Overflow.
OpenAI o4-mini-high: Trợ Lý Kỹ Thuật Chuyên Sâu
Nếu bạn cần trợ giúp với các chủ đề hoặc vấn đề kỹ thuật nâng cao hơn ngoài phạm vi của o4-mini, o4-mini-high là câu trả lời. Hãy sử dụng nó cho các chủ đề mã hóa, toán học và khoa học nâng cao. Tuy nhiên, nó mất nhiều thời gian hơn một chút để phản hồi so với o4-mini. Bù lại, bạn sẽ nhận được chất lượng và độ sâu của đầu ra tốt hơn.
Vì vậy, nếu bạn cần độ sâu và độ chính xác từ ChatGPT về các chủ đề kỹ thuật nâng cao, hãy sử dụng mô hình này. Ví dụ, bạn có thể sử dụng mô hình này để giải quyết các bài toán phức tạp hoặc để có lời giải thích chi tiết về các thuật toán khoa học máy tính phức tạp.
OpenAI o3: Cỗ Máy Chiến Lược
OpenAI o3 cũng được xây dựng cho sự phức tạp. Nó tiếp nối nơi o4-mini-high đã dừng lại và nâng tầm hơn nữa bằng cách giải quyết các tác vụ không chỉ phức tạp mà còn liên quan đến nhiều bước.
Bạn có thể sử dụng o3 để thực hiện phân tích đa bước trên một tập dữ liệu, phát triển chiến lược mở rộng kinh doanh bằng cách phân tích động lực thị trường và đối thủ cạnh tranh, hoặc xem xét nhật ký hệ thống từ nhiều microservice để tìm chiến lược tối ưu hóa.
OpenAI o1 Pro Mode: Nhà Tư Duy Sâu Sắc
Nếu bạn làm việc trong các ngành công nghiệp tiên phong, o1 Pro Mode là thứ bạn nên sử dụng. Nó chắc chắn không được xếp hạng cao về tốc độ, nhưng điều đó là có chủ đích. Nó chủ yếu nhắm mục tiêu đến các ngành có rủi ro cao và các tác vụ đòi hỏi phân tích chi tiết, nơi mà sai lầm có thể gây tốn kém, chẳng hạn như trong tài chính, luật pháp và chăm sóc sức khỏe.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng OpenAI o1 để thiết kế các thuật toán dự báo tài chính và tạo tài liệu chính sách.
Không nên chỉ sử dụng một mô hình ChatGPT duy nhất cho mọi tác vụ. Mặc dù mô hình mới nhất có vẻ là giải pháp một-kích-phù-hợp-với-tất-cả cho mọi loại công việc, nhưng các hướng dẫn trên cho thấy không có mô hình nào vượt trội trong mọi thứ. Hãy chọn mô hình dựa trên loại tác vụ bạn đang thực hiện, điều này tất nhiên sẽ thay đổi theo thời gian.
