Gemini 2.5 Pro đánh dấu bước tiến đáng kể của Google trong cuộc đua mô hình nền tảng – không chỉ trong các chuẩn mực, mà còn trong khả năng sử dụng. Dựa trên các thử nghiệm ban đầu, dữ liệu chuẩn mực và phản ứng thực tế của nhà phát triển, đây là một mô hình đáng được các nhà ra quyết định kỹ thuật doanh nghiệp quan tâm nghiêm túc, đặc biệt là những người trước đây mặc định sử dụng OpenAI hoặc Claude để lập luận ở cấp độ sản xuất.
Sau đây là bốn điểm chính cần lưu ý đối với các nhóm doanh nghiệp khi đánh giá Gemini 2.5 Pro.
1. Lý luận có cấu trúc, minh bạch – một chuẩn mực mới cho sự rõ ràng của chuỗi suy nghĩ
Điều khiến Gemini 2.5 Pro trở nên khác biệt không chỉ là trí thông minh của nó – mà còn là cách trí thông minh đó thể hiện rõ ràng công việc của nó. Phương pháp đào tạo từng bước của Google tạo ra một chuỗi suy nghĩ có cấu trúc (CoT) không giống như sự lan man hay phỏng đoán, giống như những gì chúng ta đã thấy từ các mô hình như DeepSeek. Và các CoT này không bị cắt ngắn thành các bản tóm tắt nông cạn như những gì bạn thấy trong các mô hình của OpenAI. Mô hình Gemini mới trình bày các ý tưởng theo các bước được đánh số, với các dấu đầu dòng phụ và logic nội bộ cực kỳ mạch lạc và minh bạch.
Trên thực tế, đây là một bước đột phá về độ tin cậy và khả năng điều khiển. Người dùng doanh nghiệp đánh giá đầu ra cho các nhiệm vụ quan trọng – như xem xét các hàm ý chính sách, logic mã hóa hoặc tóm tắt nghiên cứu phức tạp – giờ đây có thể thấy cách mô hình đưa ra câu trả lời. Điều đó có nghĩa là họ có thể xác thực, sửa hoặc chuyển hướng nó với sự tự tin hơn. Đây là một sự phát triển lớn từ cảm giác “hộp đen” vẫn còn tồn tại trong nhiều đầu ra LLM.
Để biết thêm thông tin chi tiết về cách thức hoạt động của tính năng này, hãy xem video phân tích nơi chúng tôi thử nghiệm Gemini 2.5 Pro trực tiếp . Một ví dụ chúng tôi thảo luận: Khi được hỏi về những hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn, Gemini 2.5 Pro đã thể hiện nhận thức đáng chú ý. Nó đã nêu ra những điểm yếu phổ biến và phân loại chúng thành các lĩnh vực như “trực giác vật lý”, “tổng hợp khái niệm mới”, “lập kế hoạch dài hạn” và “sắc thái đạo đức”, cung cấp một khuôn khổ giúp người dùng hiểu được những gì mô hình biết và cách tiếp cận vấn đề.
Các nhóm kỹ thuật doanh nghiệp có thể tận dụng khả năng này để:
- Gỡ lỗi chuỗi lý luận phức tạp trong các ứng dụng quan trọng
- Hiểu rõ hơn về những hạn chế của mô hình trong các lĩnh vực cụ thể
- Cung cấp quyết định minh bạch hơn được hỗ trợ bởi AI cho các bên liên quan
- Cải thiện tư duy phản biện của chính mình bằng cách nghiên cứu cách tiếp cận của mô hình
Một hạn chế đáng lưu ý: Mặc dù khả năng lập luận có cấu trúc này có trong ứng dụng Gemini và Google AI Studio, nhưng vẫn chưa thể truy cập thông qua API – một thiếu sót đối với các nhà phát triển muốn tích hợp khả năng này vào các ứng dụng doanh nghiệp.
2. Một ứng cử viên thực sự cho công nghệ tiên tiến – không chỉ trên giấy tờ
Mô hình hiện đang đứng đầu bảng xếp hạng Chatbot Arena với một biên độ đáng kể – hơn 35 điểm Elo so với mô hình tốt thứ hai – đáng chú ý là bản cập nhật OpenAI 4o ra mắt một ngày sau khi Gemini 2.5 Pro ra mắt. Và trong khi sự thống trị chuẩn mực thường là một vương miện thoáng qua (vì các mô hình mới ra mắt hàng tuần), Gemini 2.5 Pro thực sự mang lại cảm giác khác biệt.
Nó nổi trội trong các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận sâu sắc: mã hóa, giải quyết vấn đề sắc thái, tổng hợp trên các tài liệu, thậm chí là lập kế hoạch trừu tượng. Trong thử nghiệm nội bộ, nó hoạt động đặc biệt tốt trên các chuẩn mực trước đây khó vượt qua như “Humanity’s Last Exam”, một chuẩn mực được ưa chuộng để vạch trần điểm yếu của LLM trong các lĩnh vực trừu tượng và sắc thái.
Các nhóm doanh nghiệp có thể không quan tâm mô hình nào giành chiến thắng trong bảng xếp hạng học thuật nào. Nhưng họ sẽ quan tâm rằng mô hình này có thể suy nghĩ – và cho bạn thấy cách nó suy nghĩ. Bài kiểm tra rung cảm rất quan trọng và lần này, đến lượt Google cảm thấy như họ đã vượt qua nó.
Như kỹ sư AI đáng kính Nathan Lambert đã lưu ý , “Google lại có những mô hình tốt nhất, vì họ nên bắt đầu toàn bộ sự bùng nổ AI này. Sai lầm chiến lược đã được sửa chữa.” Người dùng doanh nghiệp nên xem đây không chỉ là Google đang bắt kịp các đối thủ cạnh tranh, mà còn có khả năng vượt qua họ về các khả năng quan trọng đối với các ứng dụng kinh doanh.
3. Cuối cùng: Trò chơi mã hóa của Google rất mạnh
Theo truyền thống, Google đã tụt hậu so với OpenAI và Anthropic khi nói đến hỗ trợ mã hóa tập trung vào nhà phát triển. Gemini 2.5 Pro đã thay đổi điều đó – theo một cách lớn lao.
Trong các thử nghiệm thực hành, nó đã cho thấy khả năng mạnh mẽ trong một lần thử thách mã hóa, bao gồm xây dựng một trò chơi Tetris hoạt động chạy ngay lần thử đầu tiên khi xuất sang Replit – không cần gỡ lỗi. Đáng chú ý hơn nữa: nó lý giải cấu trúc mã một cách rõ ràng, gắn nhãn các biến và các bước một cách chu đáo, và trình bày cách tiếp cận của mình trước khi viết một dòng mã.
Mô hình này cạnh tranh với Claude 3.7 Sonnet của Anthropic, được coi là dẫn đầu trong việc tạo mã và là lý do chính cho sự thành công của Anthropic trong doanh nghiệp . Nhưng Gemini 2.5 cung cấp một lợi thế quan trọng: cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo khổng lồ lên tới 1 triệu. Claude 3.7 Sonnet hiện chỉ mới cung cấp 500.000 mã thông báo .
Cửa sổ ngữ cảnh lớn này mở ra những khả năng mới cho việc lập luận trên toàn bộ cơ sở mã, đọc tài liệu trực tuyến và làm việc trên nhiều tệp phụ thuộc lẫn nhau. Kinh nghiệm của kỹ sư phần mềm Simon Willison minh họa cho lợi thế này. Khi sử dụng Gemini 2.5 Pro để triển khai một tính năng mới trên toàn bộ cơ sở mã của mình, mô hình đã xác định những thay đổi cần thiết trên 18 tệp khác nhau và hoàn thành toàn bộ dự án trong khoảng 45 phút – trung bình chưa đến ba phút cho mỗi tệp đã sửa đổi. Đối với các doanh nghiệp đang thử nghiệm với các khuôn khổ tác nhân hoặc môi trường phát triển được hỗ trợ bởi AI, đây là một công cụ nghiêm túc.
4. Tích hợp đa phương thức với hành vi giống như tác nhân
Trong khi một số mô hình như 4o mới nhất của OpenAI có thể cho thấy sự rực rỡ hơn với khả năng tạo hình ảnh bắt mắt, Gemini 2.5 Pro dường như đang âm thầm định nghĩa lại hình ảnh của lý luận đa phương thức có cơ sở.
Trong một ví dụ, thử nghiệm thực hành của Ben Dickson cho VentureBeat đã chứng minh khả năng của mô hình trong việc trích xuất thông tin chính từ một bài viết kỹ thuật về thuật toán tìm kiếm và tạo sơ đồ luồng SVG tương ứng – sau đó cải thiện sơ đồ luồng đó khi hiển thị phiên bản được kết xuất có lỗi trực quan. Mức độ suy luận đa phương thức này cho phép tạo ra các quy trình làm việc mới mà trước đây không thể thực hiện được với các mô hình chỉ có văn bản.
Trong một ví dụ khác, nhà phát triển Sam Witteveen đã tải lên một ảnh chụp màn hình đơn giản về bản đồ Las Vegas và hỏi những sự kiện Google nào đang diễn ra gần đó vào ngày 9 tháng 4 . Mô hình đã xác định vị trí, suy ra ý định của người dùng, tìm kiếm trực tuyến (với chế độ nối đất được bật) và trả về thông tin chi tiết chính xác về Google Cloud Next – bao gồm ngày tháng, vị trí và trích dẫn. Tất cả đều không có khuôn khổ tác nhân tùy chỉnh, chỉ có mô hình cốt lõi và tìm kiếm tích hợp.
Mô hình thực sự lý giải đầu vào đa phương thức này, không chỉ đơn thuần là nhìn vào nó. Và nó gợi ý về quy trình làm việc của doanh nghiệp có thể trông như thế nào trong sáu tháng: tải lên tài liệu, sơ đồ, bảng điều khiển – và để mô hình thực hiện tổng hợp, lập kế hoạch hoặc hành động có ý nghĩa dựa trên nội dung.
Phần thưởng: Nó chỉ… hữu ích
Mặc dù không phải là một takeaway riêng biệt, nhưng điều đáng chú ý là: Đây là bản phát hành Gemini đầu tiên đã kéo Google ra khỏi “vùng nước đọng” LLM đối với nhiều người trong chúng ta. Các phiên bản trước chưa bao giờ thực sự được sử dụng hàng ngày, vì các mô hình như OpenAI hoặc Claude đã đặt ra chương trình nghị sự. Gemini 2.5 Pro có cảm giác khác biệt. Chất lượng lý luận, tiện ích ngữ cảnh dài và các điểm nhấn UX thực tế – như xuất Replit và quyền truy cập Studio – khiến nó trở thành một mô hình khó có thể bỏ qua.
Tuy nhiên, vẫn còn quá sớm. Mô hình này vẫn chưa có trong Vertex AI của Google Cloud, mặc dù Google đã nói rằng điều đó sẽ sớm diễn ra. Một số câu hỏi về độ trễ vẫn còn, đặc biệt là với quy trình lý luận sâu hơn (với rất nhiều mã thông báo suy nghĩ đang được xử lý, điều đó có ý nghĩa gì đối với thời gian đến mã thông báo đầu tiên?), và giá cả vẫn chưa được tiết lộ.
Một lưu ý khác từ những quan sát của tôi về khả năng viết của nó: OpenAI và Claude vẫn có vẻ như có lợi thế trong việc tạo ra văn xuôi dễ đọc. Gemini. 2.5 có vẻ rất có cấu trúc và thiếu một chút sự mượt mà khi đàm thoại mà những cái khác cung cấp. Đây là điều mà tôi nhận thấy OpenAI đặc biệt tập trung vào gần đây.
Nhưng đối với các doanh nghiệp cân bằng giữa hiệu suất, tính minh bạch và quy mô, Gemini 2.5 Pro có thể đưa Google trở thành đối thủ đáng gờm một lần nữa.
Như CTO của Zoom Xuedong Huang đã nói trong cuộc trò chuyện với tôi ngày hôm qua: Google vẫn vững vàng trong cuộc chơi khi nói đến LLM đang được sản xuất. Gemini 2.5 Pro vừa cho chúng ta một lý do để tin rằng điều đó có thể đúng hơn vào ngày mai so với ngày hôm qua.
