Ứng dụng AI

Ứng dụng AI · LLM

7 bài / 30 ngày · #16 trong 28 ứng dụng · 21 người viết

Bài viết trong cộng đồng có nhắc đến GLM — mẹo dùng, so sánh và sản phẩm làm bằng GLM.

Sắp xếp

Claude vạch trần toàn bộ AI Lab Trung Quốc và mạng lưới chiến tranh bằng report dài 154 trang

Tóm lại là vậy, thật sự tôi ko đọc hết được, tôi dùng AI tóm tắt rồi đọc. sẵn share cho ae đọc chung 1. Mấy lab AI Trung Quốc kéo nhau đi "rút ruột" Claude Alibaba (Qwen / Tongyi Lab) bào dữ dằn nhất: Lập hơn 3.500 tài khoản ảo, rút trộm hơn 151 triệu lượt trao đổi* của Claude từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2026 (đỉnh điểm gần 3 triệu lượt/ngày). Họ ép Claude Opus 4.6 và 4.7 nhả toàn bộ chuỗi suy luận ẩn (Chain-of-Thought) đem về dạy lại cho Qwen 3.5, 3.6 và 3.7; sẵn tiện bắt Claude thiết kế luôn kiến trúc mô hình với môi trường huấn luyện giùm. Moonshot AI (Kimi) chơi trò "treo đầu Kimi, bán thịt Claude": Khách hàng tưởng đang xài Kimi, ai dè hệ thống âm thầm chuyển tiếp hơn 23 triệu lượt chat* (riêng 10 ngày cao điểm chuyển gần 300.000 lệnh qua 5.380 tài khoản proxy) sang cho Claude Opus trả lời giùm rồi bưng ngược về. Hậu quả của Moonshot:* Lộ sạch video camera giám sát ở Thành Đô quay các cơ sở quân đội (PLA) và viện nghiên cứu quốc phòng (CETC) do một nhân sự quân sự tải lên nhờ Kimi phân tích; lộ luôn mã nguồn và mật khẩu của các tập đoàn nhà nước lớn. DeepSeek cũng làm y chang: Lén chuyển tiếp hơn 12,1 triệu lượt chat* từ các công cụ lập trình sang Claude Opus chỉ trong 14 ngày của tháng 7 năm 2026. Làm lộ luôn tài liệu mật một dự án AI quốc gia, mã nguồn giám sát công dân của công an, và sốc nhất là tài khoản cơ sở dữ liệu thuộc Bộ Quốc phòng Nga. Zhipu AI (GLM / Z.ai): Bào hơn 3,4 triệu lượt* suy luận của Claude Opus 4.8; trước khi ra mắt GLM 5.3 còn tổ chức thi đấu bảo mật để rút trích năng lực tấn công mạng từ các mô hình Mỹ. Xiaomi (MiMo): Mở đợt dùng thử miễn phí con MiMo-V2-Pro dụ lập trình viên vô xài, rồi gom hơn 400.000 phiên làm việc* đó quăng qua Claude nhại lại để lấy dữ liệu luyện gà nhà. SenseTime & MiniMax:* SenseTime thì bỏ tiền mua lại dữ liệu chat của Claude từ chợ đen; MiniMax thì lập công ty bình phong bán proxy chỉ để gom lén dữ liệu huấn luyện. 2. Khi AI bị bắt đi làm vũ khí ngoài đời thực Nhóm kỹ sư tên lửa ở Yemen: Chia việc cho nhiều tài khoản Claude Code làm việc y như một phòng ban công nghệ, viết hệ thống dẫn đường cho tên lửa smartphone, tên lửa đạn đạo tầm xa hơn 2.000 km và phương tiện lượn siêu vượt âm. Bắn thử bị nổ rớt ngoài bãi đất trống, chỉ vài tiếng sau đã gom dữ liệu đo đạc lên hỏi Claude: "Sao nãy tao bắn nó rớt vậy mày, sửa code giùm coi!"* Đàn drone cảm tử FPV của Nga (Dự án Serafim):* Nhúng luôn mô hình ngôn ngữ nhỏ lên con chip của từng chiếc drone, huấn luyện nó tự nhận diện mục tiêu khí tài và con người, rồi cho phép đàn drone tự quyết định lao xuống kích nổ mà không cần con người dưới đất bấm nút. Tác chiến ngầm của Trung Quốc:* Nhờ Claude viết tài liệu kỹ thuật chống ngư lôi dài hơn 200 trang cho Hải quân, và lập trình bộ phần mềm tác chiến điện tử 16 module nhắm thẳng vào 12 cứ điểm phòng không ở Đài Loan. 3. Kỷ nguyên "Vibe Hacking": Một người chấp cả tiểu đoàn IT Định nghĩa Vibe Hacking:* Không cần giỏi lập trình, chỉ cần quăng mục tiêu cho con AI rồi ngồi nói chuyện qua lại, để AI tự phân tích cấu hình, tự viết mã độc, tự chui qua tường lửa vét sạch cơ sở dữ liệu trong vài tiếng. Một hacker Pháp (nhóm ShinyHunters):* Dùng 10 máy chủ ảo tải về 1,8 triệu file APK Android để quét trộm chìa khóa API. Cứ trộm được API key Claude của nạn nhân nào là lấy luôn tài khoản đó đi hack tiếp công ty khác. Hai bạn sinh viên đại học ở Hồ Nam:* Thả bầy AI agent tự mò mẫm phần mềm thiết bị mạng suốt ngày đêm, đào ra hơn 10 lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng (zero-day) chỉ trong vòng một tháng. Một chuyên gia an ninh ở Mali:* Một mình dùng Claude viết nên hệ thống nghe lén toàn quốc Lakana 360, kiểm soát cuộc gọi và tin nhắn của 25 triệu thẻ SIM trên cả nước mà không cần trát của tòa án. 4. Mẩu chuyện lừa tình: 4.700 nàng Claude đi dỗ ngọt 25.000 anh Mỹ Quy mô:* Một xưởng phần mềm Trung Quốc

Justin Võ

Justin Võ

18/09/2026

Đây là cách ông chủ Zhipu AI (Z.AI) aka giáo sư Tang Jie, cho bài tập sinh viên ở Đại học Thanh Hoa

Ngay buổi đầu tiên, thầy đã nói trước: môn này sẽ có khá nhiều bài tập và ổng cho thiệt! Sinh viên phải tự tay * Tự viết Tokenizer + Transformer từ đầu, rồi train một model 0,1B. * Tự code Triton attention kernel và benchmark train/inference trên nhiều GPU. * Tự làm sạch dữ liệu thô, tìm scaling law và thử dự đoán khi scale model. * Trên cùng một base model, tự chạy SFT, DPO và RLVR để so sánh. * Sau đó còn phải dựng environment + harness, train một Agent có context dài và thử cho Agent tự đánh giá kết quả của mình. * Làm nhóm 2–3 người, viết report tiếng Anh theo format NeurIPS và có demo trực tiếp. Chắc ko ai dám nói: Ông giỏi thì tự làm đi 😁 Ngoài ra, ông còn dự đoán cuộc đua chatbot dựa trên kiến thức hiện đã gần chạm giới hạn. Bước tiếp theo của AI sẽ là đa phương thức, bộ nhớ và khả năng tự học, để AI có thể tự ghi nhớ, tự cải thiện và xử lý những nhiệm vụ kéo dài. Ông hình dung con đường phát triển sẽ đi từ kiến thức → lập trình → thế giới số → thế giới vật lý, và trong 1–2 năm tới, AI có thể tiến tới mức tự vận hành máy tính cá nhân gần như hoàn toàn.

Open Source - Nước cờ ngoại giao AI của Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình

Cuộc đua AI hiện chỉ còn hai cái tên Nếu nhìn vào bảng xếp hạng những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh nhất thế giới hiện nay, có một sự thật rất thú vị nhưng ít được nhắc đến. 100% Top 30 mô hình AI thông minh nhất đều đến từ Mỹ và Trung Quốc. Không có châu Âu, không có Nhật Bản, không có Hàn Quốc hay bất kỳ quốc gia nào khác. Điều này cho thấy cuộc đua AI đã không còn là cuộc cạnh tranh của hàng chục quốc gia mà đang dần tập trung vào hai siêu cường công nghệ. Tuy nhiên, điều đáng chú ý hơn cả không nằm ở việc ai có nhiều mô hình mạnh hơn, mà nằm ở cách hai quốc gia này lựa chọn con đường phát triển AI. Hai triết lý phát triển AI hoàn toàn khác nhau Nếu quan sát kỹ, bạn sẽ thấy phần lớn các mô hình AI hàng đầu của Mỹ như GPT, Claude hay Gemini đều được phát triển theo hướng Closed Source, nơi người dùng chủ yếu tiếp cận thông qua API hoặc dịch vụ do chính công ty sở hữu vận hành. Ngược lại, phần lớn các mô hình AI mạnh nhất của Trung Quốc như Qwen, DeepSeek, GLM hay Kimi lại được phát hành dưới dạng Open Weight, cho phép doanh nghiệp và nhà phát triển tải xuống, triển khai trên hạ tầng riêng, tinh chỉnh theo dữ liệu của mình và xây dựng các sản phẩm thương mại. Nếu đặt trong bối cảnh địa chính trị và những gì Chủ tịch Tập Cận Bình vừa công bố tại World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2026, mình nghĩ đây là hai triết lý hoàn toàn khác nhau về cách tạo ra ảnh hưởng trong kỷ nguyên AI. Bài phát biểu của Tập Cận Bình hé lộ chiến lược lớn hơn Trong bài phát biểu khai mạc WAIC, ông Tập Cận Bình liên tục nhấn mạnh rằng AI cần được phát triển theo hướng hợp tác quốc tế, đồng thời công bố hàng loạt sáng kiến rất cụ thể như thành lập World AI Cooperation Organization (WAICO) với 29 quốc gia tham gia, triển khai chương trình đào tạo 5.000 cơ hội học tập và hội thảo AI cho các nước đang phát triển trong vòng 5 năm, xây dựng các trung tâm hợp tác AI quốc tế và thúc đẩy việc chia sẻ các mô hình AI mã nguồn mở. Khi ghép tất cả các mảnh ghép lại với nhau, mình cho rằng chúng ta đang chứng kiến một chiến lược lớn hơn rất nhiều: Open Source đang trở thành công cụ ngoại giao của Trung Quốc. AI đang trở thành hạ tầng của nền kinh tế trí tuệ Lịch sử công nghệ từng nhiều lần chứng minh rằng quốc gia hoặc doanh nghiệp tạo ra được hạ tầng sẽ có ảnh hưởng lâu dài hơn rất nhiều so với việc chỉ tạo ra sản phẩm. Google gần như không thu phí Android, nhưng Android đã trở thành cánh cửa đưa hàng tỷ người dùng bước vào hệ sinh thái của Google, từ Search, Gmail, Maps cho đến Play Store. Linux không phải là sản phẩm mang về doanh thu trực tiếp, nhưng lại trở thành nền tảng vận hành phần lớn Internet hiện đại. Kubernetes cũng không phải một phần mềm bán cho người dùng cuối, nhưng đã trở thành tiêu chuẩn triển khai ứng dụng trên cloud. Điểm chung của tất cả những nền tảng này là chúng đều tạo ra hệ sinh thái, và khi hệ sinh thái đủ lớn thì giá trị sẽ tiếp tục sinh ra giá trị thông qua hiệu ứng mạng lưới. Cuộc đua AI đã chuyển từ Model sang Ecosystem Theo mình, AI đang bước vào giai đoạn tương tự. Trong vài năm đầu của cuộc đua AI, mọi người chủ yếu quan tâm đến benchmark, số lượng tham số hay khả năng suy luận của từng mô hình. Nhưng ở giai đoạn tiếp theo, câu hỏi quan trọng hơn sẽ là có bao nhiêu doanh nghiệp đang xây sản phẩm trên mô hình của bạn, có bao nhiêu lập trình viên đang phát triển công cụ cho mô hình của bạn và có bao nhiêu quốc gia lựa chọn công nghệ của bạn làm nền tảng cho quá trình chuyển đổi số. Khi AI dần trở thành hạ tầng của nền kinh tế trí tuệ, việc sở hữu một hệ sinh thái rộng lớn sẽ quan trọng không kém việc sở hữu một mô hình mạnh. Open Source giúp AI trở thành công cụ ngoại giao Đây cũng là lý do Open Source có giá trị chiến lược rất lớn. Khi một quốc gia ở Đông Nam Á, châu Phi hay Mỹ Latinh muốn xây dựng năng lực AI, họ hoàn toàn có thể tải một mô hình như Qwen hoặc DeepSeek về để triển khai trong nước, tinh chỉnh theo ngôn ngữ và dữ liệu địa phương, đồng thời đáp ứng các yêu cầu về bảo mật hoặc chủ quyền dữ liệu. Quyết định đó không chỉ giúp họ sở hữu một mô hình AI, mà còn kéo theo việc các trường đại học đào tạo kỹ sư dựa trên mô hình đó, doanh nghiệp phát triển sản phẩm trên mô hình đó, cộng đồng chia sẻ prompt, workflow, agent và kinh nghiệm triển khai xoay quanh mô hình đó. Theo thời gian, cả một hệ sinh thái kỹ thuật sẽ hình thành. Giá trị lúc này không còn nằm ở bản thân mô hình AI nữa mà nằm ở cộng đồng, công cụ và kiến thức được xây dựng xung quanh nó. Xuất khẩu mô hình thực chất là xuất khẩu tiêu chuẩn Điều này cũng đồng nghĩa với việc Open Source giúp Trung Quốc xuất khẩu không chỉ công nghệ mà còn cả tiêu chuẩn. Trong lịch sử ngành công nghệ, người tạo ra tiêu chuẩn thường có sức ảnh hưởng lớn hơn người bán sản phẩm. HTML trở thành tiêu chuẩn của Web, PDF trở thành tiêu chuẩn chia sẻ tài liệu, Linux trở thành tiêu chuẩn của máy chủ và Kubernetes trở thành tiêu chuẩn của Cloud Native. Nếu hàng triệu lập trình viên trên thế giới học cách xây Agent bằng Qwen, hàng nghìn doanh nghiệp fine-tune từ Qwen và vô số framework AI được tối ưu cho Qwen, thì theo thời gian Qwen sẽ dần trở thành một tiêu chuẩn thực tế của ngành. Khi tiêu chuẩn được hình thành, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn nằm ở benchmark nữa mà nằm ở hệ sinh thái đã phát triển xung quanh tiêu chuẩn đó. Open Source giúp Trung Quốc có một đội R&D toàn cầu Một khía cạnh khác cũng rất đáng chú ý là Open Source tạo ra khả năng đổi mới với tốc độ cực kỳ lớn. Một mô hình đóng chủ yếu được phát triển bởi đội ngũ kỹ sư của chính công ty sở hữu nó. Trong khi đó, một mô hình mở có thể được hàng trăm nghìn lập trình viên trên toàn thế giới cùng tham gia tối ưu hiệu năng, xây dựng công cụ, phát triển agent, fine-tune cho từng ngành nghề, viết tài liệu, chia sẻ kinh nghiệm triển khai và tích hợp với hàng loạt nền tảng khác. Linux, PyTorch hay Kubernetes đều phát triển theo mô hình này và trở thành những nền tảng thống trị trong lĩnh vực của mình. Open Source giúp tốc độ tiến hóa của công nghệ không còn bị giới hạn bởi quy mô của một công ty mà được mở rộng ra toàn bộ cộng đồng toàn cầu. AI đang trở thành Soft Power mới Mình cũng cho rằng Open Source đang trở thành một dạng soft power hoàn toàn mới. Trước đây, ảnh hưởng của một quốc gia thường đến từ phim ảnh, văn hóa, Internet hay các thương hiệu toàn cầu. Trong kỷ nguyên AI, ảnh hưởng đó có thể đến từ nền tảng công nghệ. Nếu sinh viên Việt Nam học AI bằng Qwen, startup Indonesia xây sản phẩm trên DeepSeek, doanh nghiệp Brazil triển khai GLM và các trường đại học châu Phi sử dụng các mô hình AI của Trung Quốc trong đào tạo, thì cùng với công nghệ, ảnh hưởng của Trung Quốc cũng sẽ lan tỏa theo một cách rất tự nhiên. Đây là hình thức mở rộng ảnh hưởng thông qua hạ tầng số thay vì thông qua hạ tầng vật lý như đường sắt, cảng biển hay mạng viễn thông trước đây. Mỹ và Trung Quốc đang theo đuổi hai chiến lược khác nhau Điều thú vị là Mỹ và Trung Quốc thực chất đang theo đuổi hai chiến lược khác nhau chứ không phải một bên đúng và một bên sai. OpenAI, Anthropic hay Google xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên API, gói thuê bao và khách hàng doanh nghiệp, vì vậy việc giữ mô hình ở trạng thái đóng là hoàn toàn hợp lý. Trong khi đó, Alibaba, Tencent hay Zhipu sở hữu những hệ sinh thái rất lớn bao gồm cloud, thương mại điện tử, dịch vụ doanh nghiệp và hạ tầng số. Với họ, mô hình AI có thể được xem như cánh cửa thu hút nhà phát triển và doanh nghiệp bước vào toàn bộ hệ sinh thái phía sau. Một bên tập trung tối ưu doanh thu trực tiếp từ AI, trong khi bên còn lại tập trung mở rộng ảnh hưởng của AI để gia tăng giá trị cho toàn bộ hệ sinh thái. Cuộc chiến AI sẽ được quyết định bởi hệ sinh thái Trong khi nhiều người vẫn xem AI là một sản phẩm, Trung Quốc dường như đang xem AI là hạ tầng chiến lược của thế kỷ 21, tương tự như Internet, điện hay hệ điều hành trong những giai đoạn trước. Nếu góc nhìn đó là đúng, thì cuộc đua AI trong thập kỷ tới sẽ không chỉ được quyết định bởi mô hình nào thông minh hơn, mà còn bởi quốc gia nào xây dựng được hệ sinh thái AI được nhiều quốc gia, doanh nghiệp và nhà phát triển lựa chọn nhất.

+2
Lê Hưng

Lê Hưng

05/09/2026

Hi ae, mình muốn giới thiệu đến mọi người 1 AI Agent là 'Chia sẻ Token', với mục đích chính là 'Mượn của người dư, share cho người cần', và cái cần share ở đây là 'Token'.

Hi ae, mình muốn giới thiệu đến mọi người 1 AI Agent là 'Chia sẻ Token', với mục đích chính là 'Mượn của người dư, share cho người cần', và cái cần share ở đây là 'Token'. Đã có vài mạnh thường quân chia sẻ 2 Tỷ token đầu tiên, hãy trải nghiệm hoàn toàn miễn phí AI Agent 'Chia sẻ Token' tại https://agents.ai.vn/agents/chia-se-token =================== AI CẦN? 👤 Các bào thủ đang trong giai đoạn 'cụt tay' và chờ reset 👤 Ae sinh viên cần làm demo, làm dự án nhỏ 👤 Ae dev cần test thử chất lượng các model mới, hoặc muốn thử nghiệm nhiều model và không cần mua nhiều subscription 👤 Ae cắm bot như Claw, Hermes ... AI CHO? 👤 Ae dư nhiều token, gần hết hạn 👤 Ae muốn nhờ người dùng test thử server hoặc model mới của hệ thống mình 👤 Ae muốn quảng bá và tiếp cận người dùng cho sản phẩm của mình 👤 Ae giàu, dư tiền, muốn tích công đức :)) AI AGENT hỗ trợ gì ✅ Hỗ trợ tư vấn tìm theo nhu cầu như coding, tạo ảnh, chạy bot, translate ... (model, hạn mức) ✅ Gom về 1 mối, khi cần token nghĩ ngay đến nơi để tìm ✅ Server có sẵn, chỉ việc trải nghiệm ✅ [ĐANG PHÁT TRIỂN] Agent tìm kiếm và gợi ý các deal từ các ông lớn như OpenAI, Xiaomi, GLM, Alibaba ✅ [ĐANG PHÁT TRIỂN] Agent tìm kiếm các 'mạnh thường quân' share token từ internet và tổng hợp ⚠️ QUAN TRỌNG: Toàn bộ thông tin sẽ được chia sẻ công khai (bao gồm key). Hãy Ý THỨC được những gì bạn muốn chia sẻ và bảo mật, chúng tôi hoàn toàn không chịu trách nhiệm nếu lỡ dại chơi 'TRỘI'

Một tweet đang viral trên X với hơn 2 triệu lượt xem đặt ra câu hỏi:

> "CEO của Kimi lấy bằng Tiến sĩ tại Carnegie Mellon University (CMU). Vậy tại sao anh ấy không ở lại Mỹ?" Thực tế, những gì có thể kiểm chứng là: 🎓 Yang Zhilin lấy bằng Tiến sĩ tại Carnegie Mellon University (CMU)*. 🧠 Từng nghiên cứu tại Google Brain và Meta*. 🍎 Theo nhiều nguồn, Apple từng muốn tuyển dụng anh*, nhưng anh quyết định trở về Trung Quốc. 🇨🇳 Sau đó anh đồng sáng lập Moonshot AI, công ty đứng sau Kimi AI*. Hiện không có phát biểu công khai nào xác nhận rằng anh luôn có ý định về nước hay từ chối Mỹ vì lý do nào đó. Điều có thể khẳng định là anh đã chọn quay về Trung Quốc để khởi nghiệp. Điều này cũng khiến mình suy nghĩ về một câu chuyện lớn hơn. Mấy năm vừa rồi, Mỹ liên tục siết xuất khẩu GPU AI cao cấp của NVIDIA sang Trung Quốc. Rất nhiều người từng cho rằng điều đó sẽ khiến AI Trung Quốc chậm lại. Thế nhưng thực tế chúng ta vẫn chứng kiến: DeepSeek* Kimi (Moonshot AI)* Qwen (Alibaba)* Doubao (ByteDance)* Hunyuan (Tencent)* ERNIE (Baidu)* GLM (Zhipu AI)* đều đang phát triển rất nhanh và cho ra những mô hình có năng lực cạnh tranh trên phạm vi toàn cầu. Theo mình, điều này cho thấy GPU rất quan trọng, nhưng không phải là yếu tố duy nhất quyết định sức mạnh AI. Một hệ sinh thái AI mạnh còn cần: * Nguồn nhân lực nghiên cứu hàng đầu. * Dữ liệu và bài toán thực tế. * Thuật toán tối ưu. * Hệ sinh thái doanh nghiệp sẵn sàng ứng dụng AI. Và đặc biệt là khả năng tối ưu tài nguyên tính toán*, để làm được nhiều hơn với số GPU sẵn có. 💬 Sherry cũng có cùng một thắc mắc: Nếu Trung Quốc bị hạn chế tiếp cận các GPU NVIDIA tiên tiến trong vài năm qua, vì sao họ vẫn liên tục cho ra đời những mô hình AI rất mạnh? Có lẽ đây sẽ là một chủ đề rất đáng để đào sâu trong thời gian tới. Cuộc đua AI có vẻ không còn đơn thuần là "ai có nhiều GPU hơn", mà đang dần trở thành cuộc đua về con người, thuật toán và khả năng tối ưu hóa.

TRUNG QUỐC BỎ XA MỸ TRONG CUỘC ĐUA AI

Một thống kê khá thú vị từ OpenRouter – nền tảng tổng hợp hơn 400 mô hình AI – cho thấy bảng xếp hạng theo tổng số token được sử dụng trong tháng (bao gồm prompt, completion và reasoning tokens). Top 10 hiện tại: 1/ Xiaomi MiMo V2.5 – 25.1T tokens (+148%) 2/ DeepSeek V4 Flash – 22T tokens (+31%) 3/ Tencent Hunyuan 3 (Hy3) – 17.6T tokens 4/ MiniMax M3 – 16.8T tokens (+74%) 5/ GLM 5.2 – 11.9T tokens (+999%) 6/ DeepSeek V4 Pro – 10.5T tokens (+39%) 7/ Claude Opus 4.7 – 9.32T tokens 8/ Claude Opus 4.8 – 8.62T tokens (+123%) Điều đáng chú ý là 7/10 vị trí dẫn đầu thuộc về các mô hình AI Trung Quốc (Xiaomi, DeepSeek, Tencent, MiniMax, Zhipu AI), phản ánh tốc độ phát triển và mức độ sử dụng ngày càng lớn của các AI Labs Trung Quốc. Trong khi đó, Anthropic vẫn duy trì sức hút với dòng Claude, còn GPT-5.5 của OpenAI hiện chỉ đứng ở vị trí thứ 15 nếu xét theo lượng token sử dụng trên OpenRouter. Lưu ý: Đây không phải bảng xếp hạng về chất lượng mô hình, mà là mức độ sử dụng trên OpenRouter, nên chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như giá API, số lượng mô hình miễn phí, hiệu năng và mức độ phổ biến trong cộng đồng developer. Dù vậy, bảng xếp hạng này cũng cho thấy một xu hướng rõ ràng: cuộc đua AI không còn do các AI Lab Mỹ thống trị tuyệt đối. Các mô hình đến từ Trung Quốc đang được cộng đồng sử dụng ngày càng nhiều, đặc biệt nhờ chiến lược hiệu năng cao với chi phí thấp và open-weight.