Gemini 3.6 Flash bị chê là mô hình AI gây thất vọng nhất

Gemini 3.6 Flash bị chê là mô hình AI gây thất vọng nhất của Google

Gemini 3.6 Flash vừa được Google phát hành nhưng sớm vấp phải tranh cãi khi nhiều bài kiểm tra cho kết quả không như kỳ vọng.

Google vừa công bố phiên bản mới nhất của mô hình AI (trí tuệ nhân tạo) mang tên Gemini 3.6 Flash, nhưng thời điểm ra mắt không thể tệ hơn khi hiệu năng của sản phẩm này bị đánh giá thấp. Đây là điều đặc biệt gây chú ý trong bối cảnh các mô hình AI mã nguồn mở ấn tượng từ Trung Quốc, như Kimi K3 của Moonshot, đang chiếm ưu thế với những cải tiến kiến trúc giúp tiết kiệm chi phí mà vẫn mang lại hiệu suất vượt trội.

Gemini 3.6 Flash bị chê là mô hình AI gây thất vọng nhất của Google - Ảnh 1. — Những kết quả chỉ số AI của Gemini 3.6 Flash không đạt kỳ vọng

Gemini 3.6 Flash sở hữu cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token, tương đương với 1.500 trang văn bản khổ A4, 30.000 dòng mã hoặc 1 giờ video, với mức giá 7,5 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Mô hình này cũng hỗ trợ đầu vào từ văn bản, hình ảnh, giọng nói và video. Đáng chú ý, Google cho biết Gemini 3.6 Flash tiêu thụ ít hơn 17% token đầu ra trong các quy trình làm việc nhiều bước.

Những con số gây thất vọng của Gemini 3.6 Flash

Tuy nhiên, theo Báo cáo Chỉ số AI (AI Index), Gemini 3.6 Flash chỉ đạt 50 điểm, một con số thấp hơn so với nhiều mô hình đối thủ khác như Meta Spark 1.1, GLM-5.2, GPT-5.6 Luna, Sonnet 5, Grok 4.5 và GPT-5.6 Terra. Phân tích sâu hơn cho thấy Gemini 3.6 Flash thường bị các mẫu cũ hơn và rẻ hơn vượt mặt trong hầu hết các bài kiểm tra hiệu năng. Cụ thể, trên SWE-Bench Pro, mô hình này bị Grok 4.5, ra mắt vào ngày 8.7, đồng thời cũng bị Claude Sonnet 5 đánh bại trên MLE Bench.

Có thể nói, Gemini 3.6 Flash là một trong những sản phẩm AI gây thất vọng nhất mà Google từng phát hành. Bên cạnh đó, Google cũng đã giới thiệu Gemini 3.5 Flash-Lite, một lựa chọn tiết kiệm chi phí với khả năng cung cấp 350 token đầu ra mỗi giây, cùng với Gemini 3.5 Flash Cyber, được thiết kế cho các ứng dụng an ninh mạng.

//Chèn ads giữa bài (runinit = window.runinit || []).push(function () { //Nếu k chạy ads thì return if (typeof _chkPrLink != 'undefined' && _chkPrLink) return; var mutexAds = '<zone id="l2srqb41"></zone>'; var content = $('[data-role="content"]'); if (content.length > 0) { var childNodes = content[0].childNodes; for (i = 0; i < childNodes.length; i++) { var childNode = childNodes[i]; var isPhotoOrVideo = false; if (childNode.nodeName.toLowerCase() == 'div') { // kiem tra xem co la anh khong? var type = $(childNode).attr('class') + ''; if (type.indexOf('VCSortableInPreviewMode') >= 0) { isPhotoOrVideo = true; } } try { if ((i >= childNodes.length / 2 - 1) && (i < childNodes.length / 2) && !isPhotoOrVideo) { if (i <= childNodes.length - 3) { childNode.after(htmlToElement(mutexAds)); arfAsync.push("l2srqb41"); } break; } } catch (e) { } } } }); function htmlToElement(html) { var template = document.createElement('template'); template.innerHTML = html; return template.content.firstChild; } // Lấy phần tử giữa bài để chèn widget: ưu tiên figure, sau đó p không nằm trong figure function tnDetailFindMidElement(rootSelector) { var root = document.querySelector(rootSelector); if (!root) return null; var figures = Array.from(root.querySelectorAll('figure')); var paragraphs = Array.from(root.querySelectorAll('p')).filter(function (p) { return !p.closest('figure'); }); var elements = figures.concat(paragraphs); return elements.length ? elements[Math.floor(elements.length / 2)] : null; }

if (window.pageSettings && pageSettings.allow3rd && (typeof window._isAdsHidden === 'undefined' || !window._isAdsHidden)) { if (!laNuocNgoai) { (function (w, q) { w[q] = w[q] || []; w[q].push(["_mgc.load"]); })(window, "_mgq"); } } (function() { if (!(window.pageSettings && pageSettings.allow3rd && (typeof window._isAdsHidden === 'undefined' || !window._isAdsHidden))) return; if (typeof window.laNuocNgoai === 'undefined' || !window.laNuocNgoai) return; // chỉ chạy khi laNuocNgoai true var target = tnDetailFindMidElement('div.detail-cmain'); if (!target || !target.parentNode) return; var newDiv = document.createElement('div'); newDiv.id = 'taboola-mid-article-widget'; target.parentNode.insertBefore(newDiv, target.nextSibling); window._taboola = window._taboola || []; window._taboola.push({ mode: 'thumbnails-4x1', container: 'taboola-mid-article-widget', placement: 'Mid Article Widget', target_type: 'mix' }); })();