Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: Nên sử dụng model nào?

Gemini 4 Argon là model Gemini 4 đầu tiên của Google, được giới thiệu vào cuối tháng 9. Model mới xuất hiện chỉ khoảng 4 tuần sau GPT-6 Astra, flagship mới nhất của OpenAI kể từ đầu tháng 9.

Theo bảng benchmark do Google công bố, Gemini 4 Argon vượt GPT-6 Astra ở phần lớn bài kiểm tra, đồng thời có mức giá thấp hơn đáng kể. Tuy nhiên, Astra lại có một lợi thế rất lớn ở thời điểm hiện tại: đã được cung cấp rộng rãi, trong khi Argon vẫn giới hạn cho một nhóm chuyên gia an ninh mạng được Google kiểm duyệt.

Vậy Gemini 4 Argon và GPT-6 Astra khác nhau như thế nào? Model nào mạnh hơn về lập trình, xử lý dữ liệu dài, nghiên cứu và sử dụng máy tính? Và đâu là lựa chọn phù hợp hơn?

Gemini 4 Argon là gì?

Gemini 4 Argon là model tiên phong mới của Google DeepMind và là model đầu tiên thuộc thế hệ Gemini 4. Google công bố Argon vào cuối tháng 9, tập trung vào khả năng suy luận chuyên sâu và xử lý những tác vụ phức tạp gồm nhiều bước.

Một trong những điểm đáng chú ý nhất của Argon là giới hạn đầu ra lên tới 1 triệu token. Điều này cho phép model duy trì quá trình suy luận trong thời gian dài và xử lý những tác vụ có khối lượng dữ liệu lớn trong một lần chạy.

Google đặc biệt hướng Argon tới các tác vụ knowledge work, nghiên cứu, lập trình, tự động hóa doanh nghiệp và những công việc yêu cầu xử lý ngữ cảnh dài.

GPT-6 Astra là gì?

GPT-6 Astra là flagship model mới của OpenAI, được phát hành vào đầu tháng 9. Đây là model cao cấp nhất trong dòng GPT-6 và được thiết kế cho những tác vụ yêu cầu khả năng suy luận mạnh.

Astra tập trung vào nhiều nhóm công việc, từ suy luận phức tạp, lập trình, nghiên cứu khoa học cho đến khả năng sử dụng máy tính và xây dựng AI agent.

Khác với Argon, Astra đã được cung cấp rộng rãi thông qua nhiều nền tảng, giúp người dùng có thể tiếp cận và thử nghiệm model ngay.

Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: So sánh chi tiết

Theo bảng benchmark do Google công bố, Argon đạt điểm cao hơn Astra ở 14/19 bài kiểm tra, trong khi Astra dẫn trước ở 4 bài và hai model hòa nhau ở 1 bài.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đây là số liệu do Google công bố, không phải một bảng xếp hạng độc lập. Kết quả thực tế có thể thay đổi tùy theo tác vụ, prompt và cách sử dụng model.

Có thể thấy không model nào chiến thắng tuyệt đối. Argon nổi bật trong knowledge work, xử lý ngữ cảnh dài và một số tác vụ lập trình, trong khi Astra có lợi thế ở một số benchmark coding, khoa học và khả năng sử dụng máy tính.

Gemini 4 Argon mạnh hơn trong công việc pháp lý và kinh doanh

Knowledge work là một trong những lĩnh vực Gemini 4 Argon thể hiện lợi thế rõ nhất.

Trong Harvey's Legal Agent Benchmark, bài kiểm tra khả năng nghiên cứu và soạn thảo tài liệu pháp lý, Argon đạt 19,6%, cao hơn đáng kể so với mức 5,4% của Astra.

Argon cũng dẫn trước trong các bài kiểm tra liên quan đến nghiên cứu tài chính và tự động hóa doanh nghiệp, với khoảng cách khoảng 10-12 điểm tùy benchmark.

Điều này cho thấy Argon có tiềm năng phù hợp với các công việc như:

• Phân tích tài liệu pháp lý.
• Nghiên cứu và tổng hợp thông tin.
• Phân tích tài chính.
• Tự động hóa quy trình doanh nghiệp.
• Xử lý khối lượng lớn tài liệu.

Tuy nhiên, đây mới là kết quả benchmark. Hiệu quả thực tế vẫn cần được kiểm chứng trên workload cụ thể khi Argon được cung cấp rộng rãi.

Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra về lập trình

Ở khả năng lập trình và kỹ thuật phần mềm, khoảng cách giữa hai model không lớn và phụ thuộc nhiều vào loại tác vụ.

Argon dẫn trước trong DeepSWE v1.1, bài kiểm tra những tác vụ dài trên codebase thực tế. Model cũng nhỉnh hơn Astra trong Vibe Code Bench, đánh giá khả năng xây dựng các ứng dụng hoạt động.

Trong khi đó, Astra dẫn trước khá rõ trong FrontierSWE v2. Hai model có kết quả gần như tương đương ở Terminal-bench 4.0.

Google cũng đưa ra một số ví dụ tập trung vào các tác vụ migration quy mô lớn, chẳng hạn chuyển đổi code từ C và C++ sang Rust trên những codebase lớn.

Nhìn chung:

• Argon phù hợp với những tác vụ coding dài và xử lý codebase lớn.
• Astra có lợi thế ở một số bài kiểm tra kỹ thuật chuyên sâu.
• Không nên chỉ dựa vào một benchmark để lựa chọn model cho lập trình.

Gemini 4 Argon có lợi thế về ngữ cảnh dài

Một trong những điểm đáng chú ý nhất khi so sánh Gemini 4 Argon và GPT-6 Astra là khả năng xử lý ngữ cảnh dài.

Argon có giới hạn đầu ra tối đa 1 triệu token, vượt xa mức 128K token của Astra trong bảng so sánh này.

Trong GraphWalks, hai model có kết quả khá sát nhau khi xử lý tối đa 128K token. Tuy nhiên, khi tăng ngữ cảnh lên 256K đến 1 triệu token, Argon bắt đầu tạo khoảng cách rõ hơn.

Argon cũng dẫn trước trong LVBench, một benchmark đánh giá khả năng hiểu video dài. Trong khi đó, kết quả của hai model trên Chartography, bài kiểm tra khả năng đọc biểu đồ, khá tương đồng.

Khả năng xử lý ngữ cảnh dài có thể đặc biệt hữu ích khi người dùng cần đưa vào model:

• Một bộ tài liệu lớn.
• Hợp đồng dài.
• Codebase nhiều file.
• Bản ghi cuộc họp.
• Video hoặc nội dung đa phương tiện dài.
• Tài liệu nghiên cứu.

GPT-6 Astra mạnh hơn ở một số tác vụ khoa học và computer use

Ở nhóm khoa học, toán học và sử dụng máy tính, kết quả được chia khá rõ giữa hai model.

Astra dẫn trước trong Terminal-Bench Science 0.1 với khoảng cách hơn 10 điểm. Đây là benchmark tập trung vào các tác vụ khoa học được thực hiện thông qua terminal.

Trong khi đó, Argon có kết quả tốt hơn ở LABBench 2, một benchmark liên quan đến nghiên cứu sinh học, và RiemannBench trong lĩnh vực toán học.

Với khả năng sử dụng máy tính, Astra dẫn trước trong OSWorld-2.0, còn Argon dẫn trước trong Agent's Last Exam.

Do đó, nếu xây dựng AI agent có khả năng tương tác với máy tính, người dùng nên kiểm tra cả hai model trên workload thực tế thay vì chỉ dựa vào một benchmark.

Giá Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra

Một trong những lợi thế đáng chú ý nhất của Argon là mức giá thấp hơn đáng kể so với Astra.

Ở mức giá giới thiệu, Argon có giá chỉ khoảng 1/5 Astra. Ngay cả khi áp dụng mức giá tiêu chuẩn, chi phí vẫn thấp hơn Astra đáng kể.

Xét riêng giá token:

• Argon có giá bằng khoảng 20% Astra ở mức giá giới thiệu.
• Argon có giá bằng khoảng 40% Astra ở mức giá tiêu chuẩn.
• Output của Argon cũng rẻ hơn đáng kể, dù model có giới hạn output lên tới 1 triệu token.
• Giá dành cho ngữ cảnh rất dài của Argon hiện chưa được Google công bố.

Tuy nhiên, hai nhà cung cấp sử dụng tokenizer khác nhau và chưa công bố số lượng token cho một workload hoàn toàn giống nhau. Vì vậy, những con số này nên được xem là so sánh đơn giá, không phải dự đoán chính xác hóa đơn thực tế.

Gemini 4 Argon và GPT-6 Astra: Model nào dễ sử dụng hơn?

Đây là điểm tạo ra khác biệt lớn nhất giữa hai model ở thời điểm hiện tại.

GPT-6 Astra đã được cung cấp rộng rãi, trong khi Gemini 4 Argon vẫn đang trong giai đoạn triển khai giới hạn.

Google hiện cung cấp Argon thông qua Fairwind Program cho các chuyên gia an ninh mạng đã được kiểm duyệt cùng một số đội ngũ nội bộ.

Google cho biết khách hàng API trả phí và người đăng ký Google AI Ultra sẽ được tiếp cận Argon trong giai đoạn tiếp theo. Tuy nhiên, thời điểm mở rộng cụ thể chưa được công bố. Vì vậy, nếu cần sử dụng model ngay, GPT-6 Astra là lựa chọn thực tế hơn.

Tuy nhiên, Google lại đặc biệt nhấn mạnh đến khả năng an ninh mạng của Argon.

Model hiện được cung cấp cho những chuyên gia bảo mật đã được kiểm duyệt mà không áp dụng các guardrail an ninh mạng thông thường. Argon đồng hạng nhất với Astra trên CWE-bench v1, benchmark đánh giá khả năng khắc phục các lỗ hổng bảo mật thực tế.

Đối với người dùng thông thường, Google cho biết Argon sẽ từ chối những yêu cầu gây hại liên quan đến an ninh mạng và CBRN. Model cũng sử dụng hệ thống giám sát có khả năng dừng quá trình thực thi khi phát hiện hành vi vượt quá ý định của người dùng.

Gemini 4 Argon hay GPT-6 Astra: Nên chọn model nào?

Nếu chỉ nhìn vào benchmark và giá, Gemini 4 Argon là đối thủ rất đáng chú ý của GPT-6 Astra. Model của Google dẫn trước ở phần lớn benchmark được công bố và có mức giá thấp hơn.

Tuy nhiên, khả năng sử dụng thực tế mới là yếu tố quan trọng nhất. Ở thời điểm hiện tại, Astra có lợi thế lớn vì đã được cung cấp rộng rãi, trong khi Argon vẫn bị giới hạn quyền truy cập.

Nên chọn Gemini 4 Argon nếu:

• Bạn làm việc với tài liệu dài: Argon có lợi thế khi xử lý ngữ cảnh từ 256K đến 1 triệu token.
• Bạn cần AI cho công việc pháp lý, tài chính hoặc doanh nghiệp: Đây là nhóm benchmark mà Argon thể hiện ưu thế rõ rệt.
• Bạn muốn tối ưu chi phí API: Giá token của Argon thấp hơn đáng kể so với Astra, đặc biệt ở mức giá giới thiệu.
• Bạn xây dựng các workflow AI cần xử lý nhiều dữ liệu: Khả năng xử lý ngữ cảnh dài và giới hạn output lớn có thể giúp Argon phù hợp với những workflow phức tạp.

Nên chọn GPT-6 Astra nếu:

• Bạn cần sử dụng model ngay: Astra đã được cung cấp rộng rãi, trong khi Argon chưa có API công khai cho tất cả người dùng.
• Bạn tập trung vào lập trình chuyên sâu: Astra dẫn trước trong FrontierSWE v2 và một số benchmark kỹ thuật quan trọng.
• Bạn làm việc với khoa học và tính toán qua terminal: Astra dẫn trước Argon khá rõ trong Terminal-Bench Science 0.1.
• Bạn xây dựng AI agent điều khiển máy tính: Astra có lợi thế trong OSWorld-2.0.

Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra không phải là cuộc so sánh mà một model hoàn toàn vượt trội model còn lại. Argon nổi bật ở knowledge work, xử lý ngữ cảnh dài và chi phí, trong khi Astra có lợi thế về khả dụng, một số tác vụ lập trình, khoa học và computer use.

Nếu Argon được mở rộng quyền truy cập với mức giá như Google công bố, model này có thể trở thành lựa chọn rất đáng cân nhắc cho các doanh nghiệp và người dùng cần xử lý lượng dữ liệu lớn.

Còn ở thời điểm hiện tại, GPT-6 Astra là lựa chọn thực tế hơn vì có thể sử dụng ngay. Với những người có quyền truy cập Gemini 4 Argon, việc thử nghiệm cả hai model trên chính workload thực tế sẽ cho kết quả chính xác hơn so với việc chỉ dựa vào benchmark.