Đối đầu trực tiếp
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4: mô hình AI nào thắng trong năm 2026?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) và DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) là hai trong số mô hình AI được dùng nhiều nhất năm 2026. Trên 6 phiếu của cộng đồng, Gemini 3 Pro dẫn đầu với 57% ủng hộ.
Phán quyết nhanh
Về Suy luận, Gemini 3 Pro và DeepSeek-V4 hòa nhau ở 4.5/5. Về ngân sách, DeepSeek-V4 thắng: giá từ $0.87/1M out so với $12/1M out (prompts ≤200K) của Gemini 3 Pro.
So sánh từng dòng
Điểm mạnh và điểm yếu
Gemini 3 Pro
- Đứng đầu LMArena lúc ra mắt với kỷ lục 1501 Elo và đạt 91.9% trên GPQA Diamond, SOTA lúc phát hành
- ARC-AGI-2 đạt 31.1%, khoảng 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) và gần gấp đôi GPT-5.1 (17.6%) vào thời điểm đó
- Hiểu đa phương thức thuộc hàng tốt nhất: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, với cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens
- Lập trình agentic mạnh: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo trên WebDev Arena
- Phá giá đối thủ ở mức $2/$12 mỗi 1M tokens, thấp hơn giá hạng Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level chỉnh được (low/medium/high) cho phép dev đánh đổi độ sâu suy luận lấy độ trễ và chi phí
- Ảo giác quá tự tin: trên AA-Omniscience nó đưa câu trả lời sai 88% số lần thay vì từ chối, so với 48% của Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Tính xu nịnh bị người đánh giá phản ánh rộng rãi (Zvi Mowshowitz: 'trí tuệ mênh mông nhưng không có xương sống'); cần system prompt chặt chẽ
- Vấn đề độ tin cậy tool-calling trong các stack agent: dev báo cáo output của công cụ bị đổ thẳng vào luồng chat và cần nhiều scaffolding hơn model của OpenAI/Anthropic
- Chậm ở thinking level cao: thời gian tới token đầu tiên đo được khoảng 30-60s trên AI Studio dù tốc độ output ~130 tok/s
- Đã ngừng hoạt động: bị tắt trên Gemini API và AI Studio ngày 9 tháng 3 năm 2026, và gemini-3-pro-preview nay được trỏ sang Gemini 3.1 Pro
DeepSeek-V4
- Cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens (8x mức 128K của V3.2) với output tới 384K tokens, chuẩn trên API chính thức
- Giá cực gắt: $0.435/$0.87 mỗi 1M tokens (V4-Pro), rẻ hơn Claude Opus 4.8 khoảng 28.7x mỗi output token; input trúng cache giảm còn $0.003625/1M (giảm hơn 99%)
- Open weights giấy phép MIT cho cả V4-Pro và V4-Flash trên Hugging Face: cho phép dùng thương mại, fine-tuning và tái phân phối
- SOTA mã nguồn mở về lập trình agentic: 80.6 trên SWE-bench Verified (cấu hình Think Max), ngang Gemini 3.1 Pro, cộng rating Codeforces 3206 (~hạng 23 so với con người)
- Xếp #3 trên 93 trên Artificial Analysis Intelligence Index (điểm 44), cao hơn hẳn mức trung bình 25
- Bộ sparse attention cắt inference ngữ cảnh 1M xuống còn 27% FLOPs và 10% KV cache của V3.2
- Tool call sai định dạng ngắt quãng: function call đôi khi bị xuất thành văn bản thường trong content thay vì trường tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Chế độ thinking làm gãy các chuỗi tool call đa lượt dài với lỗi 400 trong các framework agent (issue OpenClaw #72044, bản vá vẫn chưa hoàn chỉnh)
- Dev báo cáo nó bịa ra các API không tồn tại trong codebase tùy chỉnh và hành động dựa trên input người dùng do nó ảo giác ra trong vòng lặp agent
- Rất dài dòng (180M output tokens khi eval so với trung vị 95M) và tốc độ tầm trung 54.6 tok/s (#39/93), làm xói mòn lợi thế giá mỗi token trong thực tế
- Chỉ văn bản (không vision hay âm thanh) và vẫn là bản preview: bản chính thức dự kiến giữa tháng 7/2026 bổ sung giá giờ cao điểm nhân đôi mức API niêm yết trong giờ hành chính Bắc Kinh
Đưa ra phán quyết của bạn
Mỗi đấu sĩ một đề xuất cho mỗi công cụ. Nó định hình lại điểm đám đông mà mọi người nhìn thấy.
Phán quyết của đấu trường về Gemini 3 Pro
Một bản phát hành cột mốc đưa Google trở lại đỉnh vào cuối 2025, với bước nhảy suy luận khổng lồ so với Gemini 2.5 Pro và điểm đa phương thức tốt nhất thế hệ của nó. Đến giữa 2026 không còn lý do gì để chọn nó: Google đã tắt nó trên API ngày 9 tháng 3 năm 2026, và Gemini 3.1 Pro giá y hệt trong khi hơn gấp đôi hiệu năng ARC-AGI-2 (77.1% so với 31.1%). Các đội còn chạy triển khai cũ nên di trú sang 3.1 Pro, đằng nào model ID cũ nay cũng trỏ về đó. Tránh nó cho các workload nhạy cảm với ảo giác trừ khi bạn bổ sung grounding, một điểm yếu được người đánh giá cảnh báo nhiều lần.
Phán quyết của đấu trường về DeepSeek-V4
Chọn DeepSeek-V4 nếu bạn muốn suy luận và lập trình agentic gần đỉnh cao với giá thấp hơn Claude Opus hay GPT-5.5 từ 3x đến gần 30x, hoặc nếu weights giấy phép MIT để tự host và fine-tune là điều quan trọng với bạn. Đây là nâng cấp dứt khoát so với V3.2: ngữ cảnh dài hơn 8x, inference ngữ cảnh dài rẻ hơn hẳn và lập trình mạnh hơn, và đằng nào các endpoint cũ deepseek-chat/reasoner cũng bị ngừng vào ngày 24 tháng 7, 2026. Tránh nó cho các agent production phụ thuộc vào tool calling đa lượt tuyệt đối vững, nơi người dùng vẫn báo cáo tool call sai định dạng và API bị bịa ra, và cho mọi công việc vision hay âm thanh vì nó chỉ xử lý văn bản. Ứng dụng nhạy cảm độ trễ cũng nên test trước, vì độ dài dòng và tốc độ output tầm trung 54.6 tok/s bào bớt lợi thế chi phí, và hãy dự trù cho việc nhân đôi giá giờ cao điểm đến cùng bản phát hành chính thức giữa tháng 7.
Đám đông nói gì
Về Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
Về DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Tiếp tục so sánh
Câu hỏi thường gặp
Gemini 3 Pro có tốt hơn DeepSeek-V4 không?
Lựa chọn đúng tùy vào nhu cầu của bạn. Bảng so sánh từng dòng trên trang này mổ xẻ giá, thông số chính và điểm đấu trường.
Gemini 3 Pro hay DeepSeek-V4 rẻ hơn?
DeepSeek-V4 rẻ hơn: giá từ $0.87/1M out, trong khi Gemini 3 Pro bắt đầu từ $12/1M out (prompts ≤200K).
Gemini 3 Pro và DeepSeek-V4 giá bao nhiêu cho mỗi 1M tokens?
Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) cho 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) cho 1M output tokens. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) cho 1M input tokens, $0.87/1M out cho 1M output tokens.