Nếu bạn đang theo dõi ngành AI gần đây, hẳn bạn đã để ý một điều thú vị: hai mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc đang chiếm lĩnh cùng một thị trường, và cả hai đều thách thức các ông lớn đóng với chi phí cực thấp, vốn thường tính hàng chục đô la mỗi triệu token.
DeepSeek V4 và Qwen 3.5 (một số kênh đã ghi nhận là Qwen 3.6-Plus) — bạn đã phân biệt được chưa?
Trước hết là con số
DeepSeek V4:
- Tổng tham số: khoảng 1 nghìn tỷ (thực tế kích hoạt khoảng 32 tỷ)
- Cửa sổ ngữ cảnh: hơn 1 triệu token
- Giá API: khoảng 0,14 USD/triệu token đầu vào
- Chi phí huấn luyện: ở mức vài triệu USD
Qwen 3.5/3.6-Plus:
- Tổng tham số: khoảng 397 tỷ (thực tế kích hoạt khoảng 17 tỷ)
- Cửa sổ ngữ cảnh: 1 triệu token
- Giấy phép: Apache 2.0 (hoàn toàn mở cho thương mại)
- Ngôn ngữ hỗ trợ: 201 ngôn ngữ
So với giá API của GPT-5 (khoảng 5 USD/triệu token đầu vào), DeepSeek V4 chỉ bằng khoảng 1/35.
Vậy mô hình nào mạnh hơn?
Thành thật mà nói, mỗi mô hình có thế mạnh riêng, không hoàn toàn giống nhau.
Điểm mạnh của DeepSeek V4:
- Khả năng xử lý ngữ cảnh siêu lớn: có thể đưa vào một kho mã hoặc tài liệu dài hàng triệu chữ mà không bị lỗi
- Đa phương thức gốc: văn bản, hình ảnh, video, âm thanh — không cần bộ chuyển đổi ngoài
- Khả năng hiểu các dự án mã nguồn lớn hiện là mạnh nhất trong số các mô hình mã nguồn mở
Thế mạnh của Qwen 3.5:
- Giấy phép Apache 2.0: doanh nghiệp có thể sử dụng thương mại tự do, điều mà DeepSeek chưa làm được
- Hỗ trợ 201 ngôn ngữ: nếu bạn làm ứng dụng đa ngôn ngữ, đặc biệt ở Đông Nam Á hoặc thị trường ngôn ngữ nhỏ, Qwen là lựa chọn hàng đầu
- Tích hợp hai chế độ suy luận thinking/non-thinking: linh hoạt hơn khi phát triển Agent
- Điểm MathVision 88,6: khả năng suy luận toán học không hề yếu
Tóm lại một câu: DeepSeek V4 phù hợp với các tình huống xử lý tài liệu lớn và kho mã lớn; Qwen 3.5 phù hợp với các tình huống đa ngôn ngữ, phát triển Agent và yêu cầu tuân thủ cao.
Tại sao điều này đáng chú ý?
Hai năm trước, thị phần của các mô hình AI Trung Quốc trên toàn cầu chỉ là một phần nhỏ. Giờ đây, DeepSeek và Qwen đã chiếm khoảng 15% thị phần AI toàn cầu, và xu hướng này vẫn đang tăng.
Quan trọng hơn, họ đã phá vỡ một giả định mặc định: bạn cần ngân sách lớn mới có mô hình tốt.
GPT-5 ước tính tốn hơn 100 triệu USD để huấn luyện, trong khi chi phí huấn luyện của DeepSeek V4 có thể chỉ ở mức vài triệu USD. Kết quả cuối cùng, trên nhiều tác vụ, khoảng cách đã thu hẹp đến mức chỉ còn trong phạm vi nhiễu thống kê.
Ý nghĩa đối với nhà phát triển
Nếu bạn đang chọn API AI để xây dựng sản phẩm:
- Nhạy cảm về ngân sách, khối lượng gọi lớn: Lợi thế về giá của DeepSeek V4 quá rõ ràng, khó có thể bỏ qua
- Cần giấy phép thân thiện với thương mại: Apache 2.0 của Qwen là sạch nhất trong số các mô hình mã nguồn mở
- Làm SaaS đa ngôn ngữ: Hỗ trợ 201 ngôn ngữ của Qwen thực sự hữu ích
- Phân tích kho mã lớn: Ngữ cảnh triệu token của DeepSeek V4 kết hợp với khả năng mã gốc phù hợp hơn
Các mô hình đóng vẫn có lợi thế trong suy luận đa bước phức tạp và các tác vụ lập trình đỉnh cao, nhưng khoảng cách này đang thu hẹp nhanh chóng.
Chưa kết thúc
Phiên bản đầy đủ của DeepSeek V4 (nghìn tỷ tham số) thực tế vẫn chưa được phát hành chính thức. Phiên bản ra mắt ngày 9 tháng 3 là V4 Lite với khoảng 200 tỷ tham số. Phiên bản đầy đủ dự kiến sẽ ra mắt trong vài tuần tới.
Về phía Qwen, 3.6-Plus đã lên OpenRouter vào cuối tháng 3 và chỉ được công bố chính thức vào ngày 2 tháng 4. Ngay sau khi ra mắt, nó đã đạt kết quả vượt Claude Opus 4.5 trong các tác vụ thiết bị đầu cuối thực tế.
Cả hai cùng tung ra, cùng tranh giành thị trường, cùng đẩy giá xuống mức sàn — đó mới là lý do thực sự khiến toàn ngành căng thẳng.
Nguồn tham khảo: DeepSeek V4 and Qwen 3.5: Open-Source AI Is Rewriting the Rules in 2026 (Particula.tech); CocoLoop, DeepSeek V4 Release Imminent — China's Next-Gen AI Model Race Accelerates (Jangwook.net)