Hailuo

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

MiniMax làm visual quá đỉnh, hiệu ứng như này thì edit làm gì cho mệt nữa.

Nếu Seedance = Opus, thì model MiniMax H3 này giống Kimi K3, chuyên để thêm effect vào video quay sẵn. Prompt của tác giả mình bỏ ở 👇 cre: lepadphone

Mình tạo video ca nhạc này 100% model open source, free ko tốn một ngàn nào. Ảnh tạo bằng Qwen 2.1, cover nhạc YuE2, lên kịch bản, điều hướng camera bằng LLM Gemma4, video bằng Ltx 2.5 và fix face bằng Minimax H3. 😀

ComfyUI - 3080Ti 12Gb Vram - tổng thời lượng gen khoảng 1 tiếng rưỡi. Vẫn còn một vài lỗi nhưng mình dự định sẽ fix bằng Editor. Không biết mọi người có hứng thú kiểu tiết kiệm chi phí như mình không?

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.

Những người đứng sau AI model Trung Quốc đi lên từ đâu?

Càng tìm hiểu về mấy model AI Trung Quốc mới thấy 1 chuyện khá hay. Trước khi họ làm ra Kimi, DeepSeek, GLM hay MiMo thì những người này đã làm research AI cả chục năm rồi. Ví dụ Zhilin Yang, founder của Kimi. Ổng là đồng tác giả của Transformer-XL và XLNet từ tận năm 2019. Transformer-XL là một kiến trúc giúp Transformer xử lý được context dài hơn và nhớ thông tin tốt hơn giữa các đoạn văn. Còn XLNet là một hướng phát triển của language model, từng đạt kết quả rất mạnh trên nhiều benchmark NLP thời đó. Còn Jie Tang, founder của Zai đã làm nghiên cứu về data mining, social network và knowledge graph từ khoảng năm 2006, sau đó xây AMiner, một hệ thống dùng AI để phân tích dữ liệu nghiên cứu khoa học và kết nối các nhà nghiên cứu. Hai cái tên Zhilin Yang và Jie Tang cũng đều xuất hiện trong paper GLM đầu tiên. Fuli Luo cũng vậy. Trước khi làm MiMo ở Xiaomi, bà từng làm research ở Alibaba, tham gia VECO, sau đó làm việc tại DeepSeek. Tới lúc MiMo xuất hiện thì mọi người mới bắt đầu biết nhiều hơn tới cái tên này. Liang Wenfeng trước đó ổng làm về quantitative trading và xây High-Flyer trước khi xây DeepSeek. Junjie Yan, founder của MiniMax, có PhD về AI và từng làm hơn 6 năm ở SenseTime. Daxin Jiang, founder của StepFun, trước đó từng làm search ở Microsoft. Nên càng đào sâu mới thấy mấy cái model mà mình thấy xuất hiện trên mạng trong vài tháng gần đây thật ra là kết quả của cả một quá trình research kéo dài rất lâu. Nguồn: Alexey Fateev

Các bác thấy giống bao nhiêu % rồi :v

Quy trình mà em sử dụng: Gpt-image-2 tạo ảnh nhân vật, seedance 2.5 tạo video, chỉnh màu bằng capcut , clone và tạo voice bằng minimax audio