Các mô hình trọng số mở (open-weight models) cho phép bạn chạy một chatbot AI trên chính máy tính của mình, ngay cả khi ngoại tuyến. Chúng hoạt động ra sao và điều này có ý nghĩa gì đối với quyền riêng tư của bạn.
Bạn có thể sử dụng một chatbot mà không cần suy nghĩ về việc ai kiểm soát mô hình đằng sau nó. Sau đó, một bản cập nhật thay đổi cách nó trả lời, hoặc bạn cần trợ giúp về một vấn đề riêng tư mà bạn muốn giữ trên máy tính của mình.
Một mô hình trọng số mở cho phép bạn tải xuống AI đã được huấn luyện trước và tự chạy nó. Bạn sẽ cần phần mềm để sử dụng nó và một máy tính đủ khả năng xử lý, nhưng bạn sẽ có một bản sao hoạt động. Mặc dù các chatbot nhận được nhiều sự chú ý, các trình tạo ảnh và video cũng có thể có các tùy chọn trọng số mở.
Việc tải xuống một mô hình AI không nhất thiết mang lại cho bạn quyền truy cập không giới hạn hoặc tiết lộ mọi thứ đã tạo ra nó. Chắc chắn, bạn có nhiều quyền tự chủ hơn trong cách sử dụng AI, nhưng từ “mở” vẫn còn nhiều điều chưa nói. Dưới đây là những gì các mô hình trọng số mở, bạn có thể làm gì với chúng và những gì cần cân nhắc trước khi thử một mô hình cho riêng mình.
Mô hình trọng số mở là gì và chúng hoạt động như thế nào?
Trong một chatbot, mô hình AI là phần mềm tạo ra các câu trả lời. Trong quá trình huấn luyện, mô hình học các mẫu bằng cách điều chỉnh hàng tỷ giá trị số được gọi là trọng số mạng nơ-ron. Khi bạn đặt câu hỏi, mô hình sử dụng lời nhắc của bạn và các mẫu đã học đó để dự đoán văn bản nào nên đi tiếp theo, xây dựng câu trả lời từng mảnh một.
Các nhà phát triển mô hình đóng, bao gồm cả những người đứng sau ChatGPT và Claude, giữ kín trọng số của họ. Một mô hình trọng số mở làm cho trọng số đã được huấn luyện của nó có sẵn công khai. Điều đó có nghĩa là bạn có thể tải chúng xuống và chạy bản sao của riêng mình bằng phần mềm tương thích.
“Bất cứ khi nào bạn mở trọng số một mô hình, tất cả các trọng số đều ở khắp nơi trên internet, như trên Hugging Face và các máy chủ khác,” Pierre Stock, Phó Chủ tịch Khoa học tại công ty AI Mistral, nói với CNET. “Vì vậy, gần như không thể cắt đứt quyền truy cập vào mô hình này.”
Với một mô hình và ứng dụng miễn phí, bạn có thể trò chuyện cục bộ mà không cần đăng ký hoặc phí sử dụng. Quan trọng hơn, một thiết lập hoàn toàn cục bộ cũng giữ cho các lời nhắc và tệp của bạn không nằm trên máy chủ của nhà cung cấp AI.
Đừng lo lắng nếu bạn không rành về công nghệ, vì bạn sẽ không phải viết mã hoặc mở cửa sổ dòng lệnh để thực hiện việc đó. Các ứng dụng máy tính để bàn như LM Studio, Ollama và Jan cho phép bạn tải xuống và chạy các mô hình trọng số mở với cài đặt đơn giản, cung cấp cho bạn giao diện giống ChatGPT ngay trên máy Mac hoặc PC của bạn. Bạn vẫn cần một máy tính đủ khả năng xử lý mô hình bạn chọn. Sau khi mọi thứ được cài đặt, bạn có thể tiếp tục trò chuyện ngoại tuyến.
Nếu bạn biết cách, bạn cũng có thể điều chỉnh mô hình thông qua việc huấn luyện thêm, nơi mà giấy phép cho phép. Bạn không cần phải huấn luyện một mô hình hoàn toàn mới từ đầu.
Trọng số mở so với mã nguồn mở
Mọi người thường sử dụng các thuật ngữ này thay thế cho nhau, nhưng chúng không hoàn toàn có nghĩa giống nhau. Một mô hình trọng số mở cũng có thể là mã nguồn mở, nhưng việc xuất bản trọng số một mình không đủ điều kiện theo định nghĩa của Sáng kiến Mã nguồn mở. Các nhà phát triển phải chia sẻ mã được sử dụng để huấn luyện và chạy nó. Họ cũng phải cung cấp đủ thông tin về dữ liệu huấn luyện để một người có kỹ năng có thể xây dựng một mô hình hoạt động theo cách tương tự. Các điều khoản phải cho phép mọi người sử dụng, nghiên cứu, thay đổi và chia sẻ nó.
Theo định nghĩa của OSI, các nhà phát triển không nhất thiết phải chia sẻ dữ liệu họ đã sử dụng để huấn luyện một mô hình. Tổ chức Phần mềm Tự do nói rằng điều đó nên là một phần của thỏa thuận, với người dùng tự do sử dụng và thay đổi dữ liệu.
Một số giấy phép trọng số mở giới hạn việc sử dụng kinh doanh, có nghĩa là một mô hình có thể miễn phí để tải xuống nhưng bị cấm sử dụng cho một ứng dụng bạn muốn bán. Loại hạn chế đó sẽ loại nó ra khỏi định nghĩa của OSI. Giấy phép mã nguồn mở vẫn có thể yêu cầu bạn giữ các điều khoản tương tự khi bạn chia sẻ một phiên bản đã thay đổi.
Mô hình nào có trọng số mở?
Các mô hình Trung Quốc hiện đang dẫn đầu bảng xếp hạng trí tuệ của công ty kiểm tra AI độc lập Artificial Analysis cho các mô hình trọng số mở. Bạn có thể đã biết về DeepSeek, nhưng cũng có Kimi K3 của Moonshot AI và gia đình Qwen3.8 của Alibaba, cung cấp trọng số có thể tải xuống.
Một số giải pháp thay thế của Hoa Kỳ đến từ các công ty đứng sau các chatbot quen thuộc. OpenAI cung cấp các mô hình gpt-oss riêng biệt với ChatGPT, trong khi Google có các mô hình Gemma. Meta có Muse Glimmer và bổ sung Muse Spark Open bên cạnh các mô hình Llama của họ, và Nvidia có Nemotron.
Bạn cũng không nhất thiết phải gắn bó với các gã khổng lồ chatbot. Một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Hoa Kỳ, Reflection, đã phát hành Beam, có trọng số hiện có sẵn để tải xuống. Một công ty khởi nghiệp khác của Hoa Kỳ, Thinking Machines Lab, cung cấp mô hình Inkling của họ.
Châu Âu có một đối thủ cạnh tranh là Mistral AI của Pháp. Các mô hình có thể tải xuống của họ bao gồm Mistral Large 3 và gia đình Ministral 3 nhỏ hơn. Mistral Large 4 mới hơn, được gọi là Le Chonk, hiện đã có sẵn với trọng số có thể tải xuống.
Không phải mọi mô hình được đề cập ở đây đều chạy được trên máy tính xách tay. Một số mô hình lớn hơn cần phần cứng máy chủ, trong khi các phiên bản nhỏ hơn có thể chạy trên máy tính cá nhân hoặc thậm chí các thiết bị nhỏ hơn, như điện thoại.
Các giới hạn là gì?
Một mô hình trọng số mở vẫn có thể bị “ảo giác” khi nó chạy ngoại tuyến trên máy tính xách tay của bạn. Nó cũng có thể mang những thành kiến từ quá trình huấn luyện của nó. Các nhà phát triển có thể công bố trọng số trong khi giữ bí mật dữ liệu huấn luyện, khiến người ngoài không thể kiểm tra kỹ lưỡng những gì đã đưa vào đó.
Hiệu suất thay đổi theo mô hình và tác vụ, vì vậy việc mở không thôi sẽ không cho bạn biết liệu nó có vượt trội hơn một giải pháp thay thế đóng hay không.
Tự do thay đổi mô hình cũng có nghĩa là mọi người có thể làm suy yếu hoặc loại bỏ các biện pháp bảo vệ của nó.
“Các rào cản là cần thiết để mở trọng số một mô hình,” Stock nói. Khi được hỏi làm thế nào để giữ chúng an toàn nếu mọi người có thể xóa các biện pháp bảo vệ đó sau khi tải xuống một mô hình, Stock nói: “Với rất nhiều công việc, bạn có thể vượt qua các rào cản một phần,” so sánh nỗ lực cần thiết để làm như vậy với việc tinh chỉnh một mô hình của riêng bạn.
Một khi mọi người đã tải xuống các bản sao, nhà phát triển ban đầu có quyền kiểm soát hạn chế đối với những gì xảy ra tiếp theo. Một công ty có thể chặn ai đó lạm dụng dịch vụ trực tuyến của họ, và việc phát hành một phiên bản thay thế an toàn hơn sẽ không cập nhật bản tải xuống của mọi người.
Tuy nhiên, chính những bản tải xuống đó cho phép các nhà nghiên cứu độc lập kiểm tra kỹ lưỡng hơn các mô hình và xác định lỗi. Các nhà nghiên cứu có thể tự kiểm tra các thay đổi, thay vì phụ thuộc vào nhà phát triển để điều tra một khiếu nại.
Microsoft và các công ty khác đã trích dẫn lợi ích đó trong một bức thư ngỏ bảo vệ trọng số mở sau các báo cáo về các hạn chế tiềm tàng của Hoa Kỳ đối với các mô hình Trung Quốc. Họ lập luận rằng việc giữ cho các công cụ này có sẵn giúp các nhóm bảo mật phòng chống lại những kẻ tấn công sử dụng AI.
“Khi bạn mở trọng số một mô hình, bạn về cơ bản đang cho phép toàn bộ hệ sinh thái cùng nhau tiến bộ,” Stock nói với CNET.
Bạn có nên sử dụng mô hình trọng số mở không?
Các mô hình trọng số mở có thể soạn email, tóm tắt tài liệu, phân tích tệp cục bộ và hỗ trợ viết mã giống như các mô hình đám mây. Tuy nhiên, khi bạn chạy một mô hình cục bộ, tốc độ và khả năng xử lý các tài liệu dài của nó phụ thuộc vào cả mô hình và bộ nhớ cũng như sức mạnh xử lý của máy tính bạn.
Các mô hình lớn hơn thường chạy mượt mà hơn trên các máy tính có nhiều bộ nhớ hoặc GPU mạnh mẽ, như máy Mac có 16GB hoặc 36GB RAM, mặc dù các mô hình nhỏ hơn có thể hoạt động trên máy Mac 8GB.
Nếu bạn đã sở hữu phần cứng cần thiết, bạn nên cân nhắc cài đặt một mô hình trọng số mở. Nhưng nếu bạn phải mua một máy tính mới để chạy chúng, hãy cân nhắc chi phí đó so với khoản phí đăng ký 20 đô la mỗi tháng cho một mô hình đám mây.
Bạn cũng có thể sử dụng một số mô hình trọng số mở thông qua các trang web của nhà phát triển, nơi họ chạy chúng cho bạn, như DeepSeek và Kimi. Điều đó ít tốn công hơn so với việc tải xuống và chạy mô hình, nhưng các lời nhắc của bạn sẽ được gửi đến nhà cung cấp.
Nếu bạn chỉ cần trợ giúp viết email không thường xuyên và không ngại sử dụng dịch vụ trực tuyến, một chatbot được lưu trữ có thể phù hợp với bạn. ChatGPT, Gemini và Claude đều có các gói miễn phí, vì vậy việc tránh đăng ký không nhất thiết phải chạy AI của riêng bạn.
Trọng số mở cho phép bạn tự mình kiểm soát nhiều hơn, chưa kể đến việc giữ các tài liệu nhạy cảm trên thiết bị của bạn. Một trợ lý tiếp tục hoạt động khi bạn không có quyền truy cập internet nghe có vẻ tuyệt vời. Cũng giống như khả năng giữ lại một mô hình bạn thích ngay cả khi nhà phát triển ngừng hoạt động trực tuyến.
“Bạn không muốn sống trong một thế giới mà ai đó có thể cắt đứt quyền truy cập vào mô hình của bạn,” Stock nói.
Tương lai cũng có vẻ đầy hứa hẹn với các mô hình trọng số mở được cài đặt trên các thiết bị nhỏ hơn. Các mô hình Gemma của Google bao gồm các phiên bản nhỏ hơn cho điện thoại và máy tính xách tay. Mistral có một loạt các mô hình tương tự, bao gồm các mô hình chuyên biệt dành cho các mục đích và thiết bị cụ thể.
“Ví dụ, chúng tôi cũng có các mô hình chuyên về âm thanh,” Stock nói, “và những mô hình đó có thể vừa vặn trên đồng hồ thông minh.”
Bài viết này được đăng tải bởi CNET vào ngày 30 tháng 10 năm 2026.
