Hoàng Đức
Writer
Một mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc vừa vượt mặt các ông lớn Mỹ, và người đứng sau nó tuyên bố thẳng: hàng nguồn mở không có nghĩa là hàng rẻ.
Sáng 21 tháng 7, tại trụ sở Kimi ở Bắc Kinh, ông Huang Zhenxin, người đứng đầu bộ phận kinh doanh của công ty, có buổi trả lời công khai đầu tiên kể từ khi Kimi K3 ra mắt hôm 17 tháng 7. Đây là mô hình mã nguồn mở thế hệ mới, 2,8 nghìn tỷ tham số, hiểu được hình ảnh và xử lý cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token.
K3 đã đứng đầu bảng xếp hạng Frontend Code Arena với 1679 điểm, vượt qua cả các mô hình mã nguồn đóng như Claude Fable 5 và GPT 5.6 Sol. Đây là lần đầu tiên một mô hình mã nguồn mở soán ngôi bảng xếp hạng vốn được xem là tiêu chuẩn vàng để đo năng lực lập trình của các mô hình lớn, do các nhà nghiên cứu tại UC Berkeley xây dựng. Elon Musk cũng để lại bình luận khen sản phẩm này ấn tượng, và xem K3 là mục tiêu mà Grok 4.5 của ông cần vươn tới. Một số báo đài gọi đây là khoảnh khắc Kimi, ví tác động của nó với thị trường giống như DeepSeek từng gây ra hồi năm 2025.
Goldman Sachs nhận định K3 đánh dấu cột mốc mới cho các mô hình Trung Quốc trong việc giành quyền định giá riêng. Morgan Stanley thì cho rằng K3 chứng minh các mô hình lớn của Trung Quốc đã bắt kịp toàn diện với hàng đầu Mỹ về quy mô, hiệu năng lẫn giá cả, và đặc biệt lưu ý giá API của K3 đang ở mức khá cao so với các mô hình nội địa khác.
Nhưng ngành cũng dấy lên nhiều tranh cãi. Người đứng đầu chiến lược tại OpenAI cho rằng hiệu năng của K3 không thể có được nhờ chưng cất từ mô hình khác, trong khi một số ý kiến khác lại nói mô hình trọng số mở đang làm chậm tiến trình chung. Có người lo ngại việc mở mã nguồn sẽ ăn mòn lợi nhuận của các mô hình tiên tiến, khiến ngành bớt động lực đầu tư nghiên cứu. Cố vấn AI của chính quyền Trump cũng bày tỏ lo ngại tương tự. Phía Kimi không phản bác từng ý kiến cụ thể, nhưng lập trường của họ rất rõ ràng. Huang Zhenxin nói thẳng, mô hình mã nguồn mở và các mô hình lớn của Trung Quốc không nên bị gắn mác giá rẻ. Ông khẳng định K3 là một mô hình tiên tiến thực sự, xứng đáng được định giá hợp lý trên thị trường.
Trước tin đồn K3 chỉ là bản thu nhỏ, sao chép từ mô hình có sẵn, ông giải thích bước đột phá về hiệu năng đến từ ba công nghệ nền tảng do chính đội ngũ phát triển.
Huang Zhenxin, người đứng đầu bộ phận kinh doanh của Moonshot AI
Thứ nhất là Moon Clip, một thuật toán tối ưu hóa bậc hai hoàn toàn mới. Trong bối cảnh dữ liệu huấn luyện toàn cầu gần cạn kiệt, công nghệ này giúp 20 nghìn tỷ dữ liệu đạt hiệu quả tương đương 40 nghìn tỷ, giảm một nửa chi phí huấn luyện và điện năng tính toán mà vẫn giữ nguyên hiệu năng.
Thứ hai là Kimi Linear Tension, cơ chế chú ý tuyến tính tự phát triển, giải quyết tình trạng suy giảm hiệu suất khi xử lý các tác vụ cực dài. Cơ chế này mở rộng cửa sổ ngữ cảnh gấp mười lần trong khi chi phí đào tạo chỉ tăng tương ứng.
Thứ ba là phần dư chú ý, giúp tối ưu việc truyền tải thông tin giữa các lớp mạng, cho phép mô hình 2,8 nghìn tỷ tham số không chỉ huấn luyện ổn định mà còn cải thiện hiệu quả suy luận thêm 25%.
Ba công nghệ này phục vụ ba hướng đi cốt lõi của Kimi: xử lý ngữ cảnh dài, hiệu quả sử dụng token, và phối hợp giữa các tác nhân AI con. Công ty chủ động đứng ngoài mảng giải trí, tạo ảnh hay tạo video, để tập trung vào các lĩnh vực tăng năng suất như lập trình, tài chính, luật và nghiên cứu khoa học.
Tại sự kiện, ông trình diễn trực tiếp khả năng của K3: chỉ một cú nhấp chuột đã tạo ra bài thuyết trình PowerPoint tương tác chuyên nghiệp, báo cáo nghiên cứu ngành chip với biểu đồ và sơ đồ logic tự động. Ngay cả người không rành kỹ thuật cũng có thể tạo một trình giả lập máy chơi game cầm tay hoàn chỉnh chỉ bằng một câu lệnh, việc trước đây cần cả nhóm thiết kế làm trong nhiều tháng.
Về hiện tượng ảo giác của mô hình, Huang Zhenxin thừa nhận không thể loại bỏ hoàn toàn, vì ảo giác vốn cùng gốc với khả năng sáng tạo của mô hình. Nhưng K3 đã giảm đáng kể tỷ lệ này, nhờ có tác nhân phụ chuyên xác minh sự thật trong kiến trúc của nó.
Sau khi ra mắt, lượng người dùng tăng vọt khiến đội ngũ phải tạm ngừng nhận đăng ký mới. Nhiều người trong ngành so sánh tình trạng này với thời điểm DeepSeek từng thiếu hụt năng lực tính toán trầm trọng. Ông thừa nhận đã chuẩn bị sẵn phương án dự phòng, nhưng độ phổ biến thực tế vẫn vượt xa dự tính. Đứng trước lựa chọn giữa mở rộng cho người dùng mới hay bảo vệ trải nghiệm của khách hàng trả phí, công ty chọn cách thứ hai, chấp nhận tạm mất doanh thu mới để giữ chất lượng dịch vụ.
Về thương mại hóa, ông cho biết Kimi hiện chưa cung cấp dịch vụ triển khai riêng, mô hình kinh doanh theo hướng các công ty AI hàng đầu ở nước ngoài đã đi trước, tập trung hoàn thiện năng lực mô hình gốc. Doanh thu chủ yếu đến từ mảng API. Ông cũng khẳng định quy mô tham số của các mô hình lớn sẽ còn tiếp tục mở rộng, không dừng lại ở mức 2,8 nghìn tỷ hiện tại.
Về tranh luận mã nguồn mở hay đóng, ông cho rằng hai hướng này không đối lập nhau. Doanh nghiệp cần bảo mật và tùy chỉnh sâu thường chọn mã nguồn mở, còn doanh nghiệp cần dịch vụ lưu trữ ổn định lại chọn mã nguồn đóng. Việc mở hay đóng không quyết định chất lượng của mô hình. Kimi trung thành với mã nguồn mở từ thời K2 và sẽ tiếp tục như vậy, công khai cả công nghệ nền tảng lẫn tài liệu kỹ thuật. Trước lời thách thức của Musk rằng Grok 4.5 có thể vượt K3, ông chỉ đáp gọn, hãy chờ xem.
Kimi chọn đứng ngoài cuộc đua giá rẻ, không chạy theo giải trí, và không đồng tình với quan điểm mã nguồn mở làm chậm sự phát triển của ngành. Với họ, bước tiếp theo của các mô hình lớn Trung Quốc không còn là cạnh tranh bằng chi phí thấp, mà là giành lấy quyền định giá dựa trên giá trị thực sự trên thị trường toàn cầu. Và K3 có thể chỉ mới là điểm khởi đầu.
Sáng 21 tháng 7, tại trụ sở Kimi ở Bắc Kinh, ông Huang Zhenxin, người đứng đầu bộ phận kinh doanh của công ty, có buổi trả lời công khai đầu tiên kể từ khi Kimi K3 ra mắt hôm 17 tháng 7. Đây là mô hình mã nguồn mở thế hệ mới, 2,8 nghìn tỷ tham số, hiểu được hình ảnh và xử lý cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token.
K3 đã đứng đầu bảng xếp hạng Frontend Code Arena với 1679 điểm, vượt qua cả các mô hình mã nguồn đóng như Claude Fable 5 và GPT 5.6 Sol. Đây là lần đầu tiên một mô hình mã nguồn mở soán ngôi bảng xếp hạng vốn được xem là tiêu chuẩn vàng để đo năng lực lập trình của các mô hình lớn, do các nhà nghiên cứu tại UC Berkeley xây dựng. Elon Musk cũng để lại bình luận khen sản phẩm này ấn tượng, và xem K3 là mục tiêu mà Grok 4.5 của ông cần vươn tới. Một số báo đài gọi đây là khoảnh khắc Kimi, ví tác động của nó với thị trường giống như DeepSeek từng gây ra hồi năm 2025.
Goldman Sachs nhận định K3 đánh dấu cột mốc mới cho các mô hình Trung Quốc trong việc giành quyền định giá riêng. Morgan Stanley thì cho rằng K3 chứng minh các mô hình lớn của Trung Quốc đã bắt kịp toàn diện với hàng đầu Mỹ về quy mô, hiệu năng lẫn giá cả, và đặc biệt lưu ý giá API của K3 đang ở mức khá cao so với các mô hình nội địa khác.
Nhưng ngành cũng dấy lên nhiều tranh cãi. Người đứng đầu chiến lược tại OpenAI cho rằng hiệu năng của K3 không thể có được nhờ chưng cất từ mô hình khác, trong khi một số ý kiến khác lại nói mô hình trọng số mở đang làm chậm tiến trình chung. Có người lo ngại việc mở mã nguồn sẽ ăn mòn lợi nhuận của các mô hình tiên tiến, khiến ngành bớt động lực đầu tư nghiên cứu. Cố vấn AI của chính quyền Trump cũng bày tỏ lo ngại tương tự. Phía Kimi không phản bác từng ý kiến cụ thể, nhưng lập trường của họ rất rõ ràng. Huang Zhenxin nói thẳng, mô hình mã nguồn mở và các mô hình lớn của Trung Quốc không nên bị gắn mác giá rẻ. Ông khẳng định K3 là một mô hình tiên tiến thực sự, xứng đáng được định giá hợp lý trên thị trường.
Trước tin đồn K3 chỉ là bản thu nhỏ, sao chép từ mô hình có sẵn, ông giải thích bước đột phá về hiệu năng đến từ ba công nghệ nền tảng do chính đội ngũ phát triển.
Huang Zhenxin, người đứng đầu bộ phận kinh doanh của Moonshot AI
Thứ nhất là Moon Clip, một thuật toán tối ưu hóa bậc hai hoàn toàn mới. Trong bối cảnh dữ liệu huấn luyện toàn cầu gần cạn kiệt, công nghệ này giúp 20 nghìn tỷ dữ liệu đạt hiệu quả tương đương 40 nghìn tỷ, giảm một nửa chi phí huấn luyện và điện năng tính toán mà vẫn giữ nguyên hiệu năng.
Thứ hai là Kimi Linear Tension, cơ chế chú ý tuyến tính tự phát triển, giải quyết tình trạng suy giảm hiệu suất khi xử lý các tác vụ cực dài. Cơ chế này mở rộng cửa sổ ngữ cảnh gấp mười lần trong khi chi phí đào tạo chỉ tăng tương ứng.
Thứ ba là phần dư chú ý, giúp tối ưu việc truyền tải thông tin giữa các lớp mạng, cho phép mô hình 2,8 nghìn tỷ tham số không chỉ huấn luyện ổn định mà còn cải thiện hiệu quả suy luận thêm 25%.
Ba công nghệ này phục vụ ba hướng đi cốt lõi của Kimi: xử lý ngữ cảnh dài, hiệu quả sử dụng token, và phối hợp giữa các tác nhân AI con. Công ty chủ động đứng ngoài mảng giải trí, tạo ảnh hay tạo video, để tập trung vào các lĩnh vực tăng năng suất như lập trình, tài chính, luật và nghiên cứu khoa học.
Tại sự kiện, ông trình diễn trực tiếp khả năng của K3: chỉ một cú nhấp chuột đã tạo ra bài thuyết trình PowerPoint tương tác chuyên nghiệp, báo cáo nghiên cứu ngành chip với biểu đồ và sơ đồ logic tự động. Ngay cả người không rành kỹ thuật cũng có thể tạo một trình giả lập máy chơi game cầm tay hoàn chỉnh chỉ bằng một câu lệnh, việc trước đây cần cả nhóm thiết kế làm trong nhiều tháng.
Về hiện tượng ảo giác của mô hình, Huang Zhenxin thừa nhận không thể loại bỏ hoàn toàn, vì ảo giác vốn cùng gốc với khả năng sáng tạo của mô hình. Nhưng K3 đã giảm đáng kể tỷ lệ này, nhờ có tác nhân phụ chuyên xác minh sự thật trong kiến trúc của nó.
Sau khi ra mắt, lượng người dùng tăng vọt khiến đội ngũ phải tạm ngừng nhận đăng ký mới. Nhiều người trong ngành so sánh tình trạng này với thời điểm DeepSeek từng thiếu hụt năng lực tính toán trầm trọng. Ông thừa nhận đã chuẩn bị sẵn phương án dự phòng, nhưng độ phổ biến thực tế vẫn vượt xa dự tính. Đứng trước lựa chọn giữa mở rộng cho người dùng mới hay bảo vệ trải nghiệm của khách hàng trả phí, công ty chọn cách thứ hai, chấp nhận tạm mất doanh thu mới để giữ chất lượng dịch vụ.
Về thương mại hóa, ông cho biết Kimi hiện chưa cung cấp dịch vụ triển khai riêng, mô hình kinh doanh theo hướng các công ty AI hàng đầu ở nước ngoài đã đi trước, tập trung hoàn thiện năng lực mô hình gốc. Doanh thu chủ yếu đến từ mảng API. Ông cũng khẳng định quy mô tham số của các mô hình lớn sẽ còn tiếp tục mở rộng, không dừng lại ở mức 2,8 nghìn tỷ hiện tại.
Về tranh luận mã nguồn mở hay đóng, ông cho rằng hai hướng này không đối lập nhau. Doanh nghiệp cần bảo mật và tùy chỉnh sâu thường chọn mã nguồn mở, còn doanh nghiệp cần dịch vụ lưu trữ ổn định lại chọn mã nguồn đóng. Việc mở hay đóng không quyết định chất lượng của mô hình. Kimi trung thành với mã nguồn mở từ thời K2 và sẽ tiếp tục như vậy, công khai cả công nghệ nền tảng lẫn tài liệu kỹ thuật. Trước lời thách thức của Musk rằng Grok 4.5 có thể vượt K3, ông chỉ đáp gọn, hãy chờ xem.
Kimi chọn đứng ngoài cuộc đua giá rẻ, không chạy theo giải trí, và không đồng tình với quan điểm mã nguồn mở làm chậm sự phát triển của ngành. Với họ, bước tiếp theo của các mô hình lớn Trung Quốc không còn là cạnh tranh bằng chi phí thấp, mà là giành lấy quyền định giá dựa trên giá trị thực sự trên thị trường toàn cầu. Và K3 có thể chỉ mới là điểm khởi đầu.
