So sánh giữa Qwen3.8-Flash-Next và DeepSeek V4 Pro
Một cuộc thảo luận trong cộng đồng đã xuất hiện nhằm so sánh Qwen3.8-Flash-Next mới ra mắt, một mô hình Mixture-of-Experts (MoE) 125 tỷ tham số, với DeepSeek V4 Pro. Sự so sánh này làm nổi bật hiệu năng của kiến trúc mới nhất từ Qwen đối trọng với mô hình 1,6 nghìn tỷ tham số của DeepSeek. So sánh này phản ánh sự cạnh tranh gay gắt trong không gian mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trọng số mở, nơi các kiến trúc mới hơn và nhỏ hơn như Qwen3.8-Flash-Next đặt mục tiêu thách thức các mô hình lớn hơn như DeepSeek V4 Pro. Điều này giúp các nhà phát triển lựa chọn mô hình hiệu quả nhất cho các tác vụ suy luận, lập trình và đa phương thức. Qwen3.8-Flash-Next được xây dựng trên kiến trúc Qwen4 mới với các nâng cấp hệ thống về cơ chế chú ý (attention), phần dư (residual), nhúng (embedding) và tối ưu hóa. Ngược lại, DeepSeek V4 Pro là một mô hình MoE khổng lồ với tổng cộng 1,6 nghìn tỷ tham số (49 tỷ tham số kích hoạt) và cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token.
## KIẾN THỨC NỀN
Qwen là một chuỗi các mô hình trọng số mở được phát triển bởi Alibaba, trong đó Qwen3.8-Flash-Next đại diện cho bước tiến kiến trúc mới nhất của họ. DeepSeek là một công ty AI nổi tiếng của Trung Quốc được biết đến với các mô hình Mixture-of-Experts (MoE) hiệu quả cao như DeepSeek-R1 và dòng DeepSeek-V4, mang lại hiệu năng cạnh tranh với chi phí tính toán thấp hơn.