Meta nói mô hình AI Watermelon đã bắt kịp GPT-5.5

Cuộc đua mô hình AI nền tảng vừa có thêm một diễn biến đáng chú ý từ Meta. Giám đốc AI của công ty, Alexandr Wang, nói với nhân viên rằng mô hình sắp ra mắt mang tên mã Watermelon đã bắt kịp GPT-5.5, mô hình hàng đầu của OpenAI, trên một số bài đánh giá. Đây là tín hiệu cho thấy tham vọng thu hẹp khoảng cách của Meta, dù tuyên bố này cũng đi kèm không ít điểm cần cân nhắc.

Watermelon bắt kịp GPT-5.5 trên một số benchmark

Theo các báo cáo về buổi họp nội bộ đầu tháng 7, Alexandr Wang cho biết Watermelon, mô hình AI nền tảng sắp ra mắt của Meta, đã bắt kịp GPT-5.5 của OpenAI dựa trên một số bài đánh giá tiêu chuẩn. Watermelon hiện vẫn đang trong quá trình huấn luyện, nghĩa là đây là kết quả sơ bộ chứ chưa phải phiên bản hoàn thiện cuối cùng.

Điểm đáng chú ý về mặt kỹ thuật là quy mô tính toán. Watermelon sử dụng năng lực tính toán gấp khoảng 10 lần so với Avocado, tên mã nội bộ của Muse Spark. Đây là con số phản ánh mức đầu tư khổng lồ của Meta vào việc huấn luyện mô hình, phù hợp với chiến lược đổ hàng trăm tỷ USD vào hạ tầng AI mà công ty theo đuổi. Muse Spark, tức Avocado, là mô hình đầu tiên trong một họ mô hình mà Meta phát hành hồi tháng 4/2026, và Watermelon là thế hệ kế tiếp.

Alexandr Wang dẫn dắt tham vọng AI của Meta trong cuộc đua với OpenAI. Nguồn: YouTube

Bên cạnh Watermelon, Wang cũng tiết lộ rằng một bản cập nhật cho Muse Spark sẽ sớm được phát hành. Bản cập nhật này được cho là mang tới những cải tiến đáng kể về khả năng lập trình và khả năng tác nhân, tức khả năng tự động thực hiện các chuỗi tác vụ nhiều bước. Đây là hai lĩnh vực đang được cả ngành đặc biệt chú trọng, khi các mô hình AI ngày càng được kỳ vọng làm được nhiều việc thực tế hơn thay vì chỉ trả lời câu hỏi.

Những điểm cần thận trọng

Dù là một tuyên bố tích cực, câu chuyện Watermelon cũng có nhiều điểm cần nhìn nhận một cách thận trọng. Đầu tiên và quan trọng nhất, Wang không nêu cụ thể benchmark nào được dùng để so sánh. Trong lĩnh vực AI, kết quả benchmark có thể thay đổi rất nhiều tùy theo bài đánh giá được chọn, nên một tuyên bố bắt kịp mà không kèm chi tiết sẽ khó được kiểm chứng.

Thêm vào đó, đây là phát biểu trong một buổi họp nội bộ. Meta đã từ chối bình luận về vấn đề này, còn OpenAI không phản hồi. Do đó, tuyên bố mang tính một chiều và cần chờ mô hình ra mắt chính thức cùng các đánh giá độc lập để đối chiếu. Bối cảnh này cũng gợi nhớ tới việc chính CEO Meta Mark Zuckerberg từng thừa nhận tiến độ AI agents của công ty chậm hơn kỳ vọng, cho thấy khoảng cách giữa tuyên bố và thực tế triển khai luôn cần được theo dõi.

Một điểm nữa đáng cân nhắc là việc dùng năng lực tính toán gấp 10 lần để bắt kịp một mô hình đối thủ đặt ra câu hỏi về hiệu quả. Trong lĩnh vực AI, việc đạt được kết quả tương đương nhưng tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn không hẳn là một lợi thế, bởi chi phí huấn luyện và vận hành cao sẽ ảnh hưởng tới khả năng thương mại hóa. Điều này càng cho thấy vì sao các đánh giá công khai, minh bạch về cả hiệu năng lẫn chi phí mới thực sự quan trọng để định vị một mô hình, thay vì chỉ dựa vào những tuyên bố nội bộ chưa được kiểm chứng.

Cuộc đua mô hình vẫn tăng tốc

Điểm mấu chốt khiến câu chuyện thêm phần thú vị là tốc độ của cuộc đua. Trong khi Watermelon được cho là mới bắt kịp GPT-5.5, OpenAI đã kịp giới thiệu GPT-5.6, nghĩa là ranh giới công nghệ của đối thủ đã dịch chuyển xa hơn. Điều này minh họa rõ đặc thù của lĩnh vực AI, nơi việc bắt kịp một mốc cũ không đồng nghĩa với dẫn đầu, bởi các phòng thí nghiệm hàng đầu liên tục cho ra phiên bản mới. Thực tế, GPT-5.6 với ba biến thể Sol, Terra và Luna đã được OpenAI phát hành, tiếp tục nới rộng khoảng cách.

Với Meta, việc theo kịp cuộc đua này đòi hỏi không chỉ tài năng mà còn nguồn lực khổng lồ. Công ty đang đầu tư mạnh vào cả mô hình lẫn hạ tầng, thậm chí tính tới việc xây dựng dịch vụ đám mây để bán năng lực tính toán AI dư thừa. Dưới sự dẫn dắt của Alexandr Wang, Meta rõ ràng muốn khẳng định mình là một đối thủ nghiêm túc, dù chặng đường vươn lên vị trí dẫn đầu vẫn còn nhiều thử thách.

Tựu trung, câu chuyện Watermelon vừa cho thấy tham vọng, vừa cho thấy thách thức của Meta trong cuộc đua AI. Việc một mô hình đang huấn luyện được cho là đã bắt kịp GPT-5.5 là tín hiệu tích cực, nhưng việc thiếu benchmark cụ thể và việc đối thủ đã tiến xa hơn nhắc nhở rằng cuộc đua này không có điểm dừng. Trong một lĩnh vực tiến hóa từng tuần, khả năng ra mắt sản phẩm thực tế và được kiểm chứng công khai mới là thước đo cuối cùng cho vị thế của mỗi phòng thí nghiệm AI.