Gemini 3.5 so với ChatGPT và Claude: nên dùng AI nào?

Khi Google DeepMind công bố benchmark của Gemini 3.5, điều đầu tiên mình làm là đặt Gemini 3.5 so với ChatGPT và Claude — hai cái tên luôn xuất hiện trong mọi bảng so sánh AI gần đây (ở đây là GPT-5.5 và Claude Opus 4.7). Không có mô hình nào "thắng tất cả" — mỗi cái mạnh ở một mảng khác nhau, và việc chọn đúng phụ thuộc vào việc bạn định dùng nó để làm gì.

Bài này mình tổng hợp lại toàn bộ số liệu so sánh, rồi đưa ra khuyến nghị cụ thể theo từng nhu cầu, thay vì chỉ nói chung chung "AI nào tốt hơn".

Gemini 3.5 so với ChatGPT và Claude: tổng quan ba mô hình

Trước khi vào bảng số liệu, một chút bối cảnh về ba cái tên:

• Gemini 3.5 Flash (Google DeepMind) — định vị "frontier intelligence with action", tối ưu cho agentic workflow, tốc độ và chi phí thấp.
• GPT-5.5 (OpenAI) — thế hệ mới nhất trong dòng GPT, cân bằng giữa coding, reasoning và context dài.
• Claude Opus 4.7 (Anthropic) — mạnh về reasoning sâu và coding phức tạp, thường được ưu tiên cho các tác vụ cần độ chính xác cao.

So sánh coding và agentic workflow

Đây là mảng Gemini 3.5 được quảng bá mạnh nhất, và số liệu cũng khá thú vị:

Benchmark	Gemini 3.5 Flash	GPT-5.5	Claude Opus 4.7
Terminal-bench 2.1	76.2%	78.2%	66.1%
SWE-Bench Pro	55.1%	58.6%	64.3%
MCP Atlas	83.6%	75.3%	79.1%
OSWorld-Verified	78.4%	78.7%	78.0%

Nhìn vào bảng này, không có mô hình nào áp đảo hoàn toàn. Gemini 3.5 Flash dẫn đầu ở MCP Atlas (đo khả năng phối hợp công cụ đa bước) — đây là chỉ dấu tốt nếu bạn xây dựng AI agent cần gọi nhiều tool. Claude Opus 4.7 lại vượt trội ở SWE-Bench Pro (giải quyết bug thực tế trên GitHub) — phù hợp hơn nếu công việc chính là sửa lỗi trong codebase lớn. GPT-5.5 nhỉnh nhất ở Terminal-bench và OSWorld — tức thao tác dòng lệnh và điều khiển máy tính.

So sánh đa phương thức (multimodal)

Benchmark	Gemini 3.5 Flash	GPT-5.5	Claude Opus 4.7
MMMU-Pro	83.6%	81.2%	75.2%
CharXiv Reasoning	84.2%	84.1%*	82.1%
Blueprint-Bench 2	33.6%	36.2%	24.5%

(*CharXiv Reasoning gần như ngang nhau giữa Gemini 3.5 và GPT-5.5, chênh lệch không đáng kể.)

Gemini 3.5 Flash dẫn đầu rõ rệt ở MMMU-Pro — benchmark đo hiểu và suy luận đa phương thức (ảnh, biểu đồ, tài liệu phức hợp). Nếu công việc của bạn liên quan nhiều tới xử lý ảnh, biểu đồ, tài liệu scan, đây là điểm cộng lớn cho Gemini.

So sánh long context

Benchmark	Gemini 3.5 Flash	GPT-5.5	Claude Opus 4.7
MRCR v2 (8-needle, 128K)	77.3%	94.8%	84.9%
MRCR v2 (8-needle, 1M)	26.6%	cao nhất trong ba	cao thứ nhì

Đây là mảng Gemini 3.5 Flash lộ điểm yếu rõ nhất. GPT-5.5 vượt trội hẳn ở khả năng ghi nhớ và truy xuất thông tin trong tài liệu cực dài, Claude Opus 4.7 theo sau. Nếu công việc của bạn xoay quanh xử lý hợp đồng dài, codebase khổng lồ, hoặc tài liệu nghiên cứu nhiều trăm trang, GPT-5.5 hoặc Claude là lựa chọn an toàn hơn Gemini 3.5 Flash — dù bản Gemini 3.1 Pro (không phải Flash) có thể thu hẹp khoảng cách này.

So sánh reasoning thuần tuý

Benchmark	Gemini 3.5 Flash	GPT-5.5	Claude Opus 4.7
Humanity's Last Exam	40.2%	41.4%	46.9%
ARC-AGI-2	72.1%	84.6%	75.8%

Ở mảng lý luận logic thuần tuý, Claude Opus 4.7 dẫn đầu Humanity's Last Exam, còn GPT-5.5 vượt trội ở ARC-AGI-2 (bài toán trừu tượng, pattern recognition). Gemini 3.5 Flash tụt lại phía sau ở cả hai — điều này dễ hiểu vì đây là dòng Flash, tối ưu tốc độ hơn là suy luận sâu. Bản Gemini 3.5 Pro (sắp ra mắt) được kỳ vọng thu hẹp khoảng cách này.

Vậy nên chọn AI nào?

Dựa trên toàn bộ số liệu trên, đây là khuyến nghị của mình theo từng nhu cầu cụ thể:

• Cần AI agent gọi nhiều công cụ, tự động hoá workflow phức tạp → Gemini 3.5 Flash (MCP Atlas dẫn đầu).
• Cần sửa bug trong codebase lớn, độ chính xác coding cao → Claude Opus 4.7 (SWE-Bench Pro dẫn đầu).
• Cần xử lý tài liệu cực dài, context hàng trăm nghìn tới triệu token → GPT-5.5 (MRCR v2 dẫn đầu).
• Cần xử lý nhiều ảnh, biểu đồ, tài liệu đa phương thức → Gemini 3.5 Flash (MMMU-Pro dẫn đầu).
• Cần suy luận logic sâu, nghiên cứu phức tạp → Claude Opus 4.7 (Humanity's Last Exam dẫn đầu).
• Cần tốc độ nhanh và chi phí thấp cho tác vụ khối lượng lớn → Gemini 3.5 Flash, vì đây là dòng được thiết kế riêng cho mục tiêu này.

Cách mình thử nghiệm thực tế trước khi chọn

Số liệu benchmark là một chuyện, nhưng cảm nhận thực tế khi dùng lại khác. Quy trình mình áp dụng khi cần chọn AI cho một dự án mới:

1. Viết ra 3-5 tác vụ đại diện cho công việc thật (không phải câu hỏi chung chung)
2. Chạy y hệt tác vụ đó trên cả ba mô hình qua bản miễn phí hoặc free tier — Gemini qua Google AI Studio, GPT-5.5 qua OpenAI, Claude qua Anthropic
3. So sánh không chỉ độ chính xác mà cả tốc độ phản hồi và chi phí ước tính nếu dùng ở quy mô lớn
4. Không ngại dùng kết hợp — nhiều team hiện tại dùng Gemini cho tác vụ agentic, Claude cho code review, và GPT cho xử lý tài liệu dài, tuỳ điểm mạnh từng mô hình

Một lưu ý quan trọng: benchmark không phải tất cả

Cần nhắc lại rằng các con số benchmark ở trên đến từ tài liệu công bố chính thức của từng bên, và phương pháp đo giữa các nhà cung cấp không hoàn toàn giống nhau. Trải nghiệm thực tế còn phụ thuộc vào loại prompt, ngôn ngữ sử dụng (ở đây là tiếng Việt), và cách bạn cấu trúc yêu cầu. Benchmark nên được dùng để thu hẹp lựa chọn, không phải để quyết định cuối cùng — bước cuối luôn nên là tự trải nghiệm trên chính công việc của bạn.

Kết luận

Không có câu trả lời "AI nào tốt nhất" chung cho tất cả — chỉ có "AI nào phù hợp nhất với việc bạn đang làm". Gemini 3.5 Flash là lựa chọn mạnh cho agentic workflow, đa phương thức và chi phí thấp; GPT-5.5 vượt trội ở long context và ARC-AGI; Claude Opus 4.7 dẫn đầu về reasoning sâu và sửa bug phức tạp. Nếu có thể, đừng chọn một — hãy thử cả ba trên chính công việc của bạn rồi quyết định.

Đọc thêm

Bài này là một phần trong loạt bài mình theo dõi về công nghệ AI của Google DeepMind. Xem thêm Gemini 3.5 dùng để làm gì trong thực tế, phân tích benchmark đầy đủ của Gemini 3.5, hoặc tìm hiểu Google DeepMind là gì. Nếu đây là lần đầu bạn ghé blog, tìm hiểu thêm về mình.