Google tung Gemini 3.8 Flash đuổi kịp Anthropic về năng lực lập trình

Tờ Wall Street Journal đưa tin hôm 01/9 theo giờ địa phương rằng Google chuẩn bị tung ra một mô hình được nâng cấp mạnh về năng lực lập trình, với thời điểm ra mắt sớm nhất có thể vào thứ Tư theo giờ địa phương.

Trong các bài kiểm tra so sánh chạy trên Jetski, công cụ lập trình nội bộ của Google, đội ngũ kỹ sư dành nhiều thiện cảm cho Gemini 3.8 Flash hơn so với mô hình Opus của Anthropic. Kết quả thử nghiệm nội bộ cho thấy Gemini 3.8 Flash rút ngắn khoảng cách về năng lực lập trình giữa Google với hai đối thủ Anthropic và OpenAI, từng dẫn trước trong suốt một thời gian dài ở nhóm chỉ số mà giới lập trình viên quan tâm nhất.

Văn phòng Google DeepMind. Ảnh: Linkedin (Martin Gonzalez)

Đợt ra mắt Gemini 3.8 Flash diễn ra trong lúc Google DeepMind trải qua một đợt thay đổi nhân sự cấp cao. Tháng trước, đồng sáng lập Demis Hassabis rời công việc điều hành hằng ngày để giữ vị trí chủ tịch bộ phận kiêm nhà khoa học trưởng của Alphabet, trong khi Koray Kavukcuoglu, người nhiều năm giữ vai trò cấp phó, được bổ nhiệm làm phó chủ tịch cấp cao và tiếp quản hoạt động thường nhật của DeepMind. Ngay sau khi nhận nhiệm vụ, Kavukcuoglu nói với nhân viên rằng ông muốn đẩy nhanh tốc độ triển khai.

Trước đó, Google liên tiếp gặp khó khăn trong cuộc đua phát triển mô hình AI. Kể từ khi Gemini 3.0 ra mắt vào tháng 11 năm ngoái, các mô hình Gemini vẫn đứng sau sản phẩm chủ lực của Anthropic và OpenAI ở một số tiêu chí quan trọng, trong đó có khả năng lập trình. Đến mùa hè năm nay, nhiều nhà nghiên cứu tên tuổi lần lượt rời Google, trong đó có Noam Shazeer, đồng sáng lập Character.AI, và nhà khoa học trưởng Jeff Dean.

Gemini 3.8 Flash thuộc dòng Flash, được Google thiết kế theo hướng nhỏ gọn, chi phí thấp và tốc độ xử lý nhanh hơn, nhưng vẫn có năng lực thấp hơn dòng Pro chủ lực với hàng nghìn tỷ tham số. theo Wall Street Journal, mẫu Pro mạnh nhất của Google đã chậm tiến độ nhiều tháng so với kế hoạch, còn phiên bản 3.5 Pro trong quá trình thử nghiệm nội bộ bị loại vì mức cải thiện so với dòng Flash chưa đủ thuyết phục. Gemini 4, mẫu chủ lực thế hệ tiếp theo, cho kết quả tốt ở các bài đánh giá trước giai đoạn huấn luyện, nhưng Google vẫn chưa hoàn tất quá trình hậu huấn luyện.

Để cải thiện khả năng lập trình của các mô hình, từ đầu năm Google đã dành thêm thời gian nghiên cứu và tài nguyên tính toán cho quá trình học tăng cường. Gần đây, công ty cũng tuyển Barret Zoph, đồng sáng lập Thinking Machines Lab và từng phụ trách mảng hậu huấn luyện tại OpenAI, làm phó chủ tịch nghiên cứu. Ông sẽ tập trung vào hai lĩnh vực học tăng cường và hậu huấn luyện.

Gemini 3.8 Flash vì thế trở thành phép thử đối với cam kết tăng tốc của ban lãnh đạo mới tại Google DeepMind, khi một mô hình nhỏ, có chi phí thấp được kỳ vọng giúp Google lấy lại vị thế trong cuộc đua về năng lực lập trình.