Trong một động thái hiếm hoi thể hiện sự thành thật đáng chú ý, Apple vừa công bố những bản cập nhật mới cho các mô hình AI chạy hệ thống Apple Intelligence trên iOS, macOS và các nền tảng khác, đồng thời tự thừa nhận rằng hiệu suất của chúng vẫn kém hơn so với các đối thủ lâu năm trong ngành.
Trong một bài đăng blog vào thứ Hai, Apple tiết lộ rằng các tester con người đã đánh giá chất lượng văn bản được tạo ra bởi mô hình "Apple On-Device" mới nhất chỉ "tương đương" với, chứ không vượt trội hơn, những văn bản từ các mô hình cùng kích thước của Google và Alibaba. Mô hình này được thiết kế để chạy offline trên các sản phẩm của Apple, bao gồm cả iPhone, nhằm đảm bảo tính riêng tư cho người dùng.

Thậm chí còn đáng lo ngại hơn, mô hình "Apple Server" mạnh mẽ hơn của Apple, được thiết kế để chạy trong các trung tâm dữ liệu của công ty, vẫn được đánh giá kém hơn GPT-4o của OpenAI - một mô hình đã có tuổi đời cả năm. Điều này cho thấy khoảng cách công nghệ đáng kể mà Apple vẫn chưa thể thu hẹp được trong cuộc đua AI hiện tại.
Trong một cuộc thử nghiệm riêng biệt đánh giá khả năng phân tích hình ảnh, các chuyên gia đánh giá con người thậm chí còn ưa chuộng mô hình Llama 4 Scout của Meta hơn so với Apple Server. Điều này đặc biệt bất ngờ khi xét đến việc Llama 4 Scout trong nhiều bài kiểm tra khác lại có hiệu suất kém hơn so với các mô hình hàng đầu từ các phòng thí nghiệm AI như Google, Anthropic và OpenAI.
Những kết quả benchmark này tiếp tục củng cố các báo cáo cho rằng bộ phận nghiên cứu AI của Apple đang gặp khó khăn trong việc bắt kịp các đối thủ trong cuộc đua AI khốc liệt. Khả năng AI của Apple trong những năm gần đây đã liên tục làm thất vọng người dùng, và một bản nâng cấp được hứa hẹn cho Siri đã bị hoãn lại vô thời hạn.
Tình hình thậm chí còn trở nên nghiêm trọng hơn khi một số khách hàng đã khởi kiện Apple, cáo buộc công ty quảng cáo các tính năng AI cho sản phẩm của mình mà thực tế chưa được triển khai. Điều này đặt ra câu hỏi về chiến lược marketing của Apple và khả năng thực hiện các cam kết công nghệ.

Ngoài việc tạo văn bản, mô hình Apple On-Device với kích thước khoảng 3 tỷ tham số còn điều khiển các tính năng như tóm tắt và phân tích văn bản. Số lượng tham số thường tương ứng với khả năng giải quyết vấn đề của mô hình, và các mô hình có nhiều tham số hơn thường có hiệu suất tốt hơn so với những mô hình có ít tham số hơn. Kể từ thứ Hai, các nhà phát triển bên thứ ba đã có thể truy cập vào mô hình này thông qua framework Foundation Models của Apple.
Apple khẳng định rằng cả Apple On-Device và Apple Server đều có khả năng sử dụng công cụ và hiệu quả được cải thiện so với các phiên bản tiền nhiệm, đồng thời có thể hiểu khoảng 15 ngôn ngữ khác nhau. Điều này một phần nhờ vào bộ dữ liệu huấn luyện được mở rộng bao gồm dữ liệu hình ảnh, PDF, tài liệu, bản thảo, infographic, bảng biểu và biểu đồ.
Nguyễn Hải (Theo TechCrunch)
Link bài gốc