Vì vậy, nếu bạn hỏi rất cụ thể: “Mô hình nào đang dẫn bảng AIME của Vals AI?”, câu trả lời có căn cứ nhất là Gemini 3.1 Pro Preview.
Điểm cần nhớ là AIME chỉ đại diện cho một dạng toán: bài thi ngắn, thường có đáp án cuối cùng rõ ràng, thiên về tư duy thi đấu. Một mô hình làm rất tốt kiểu bài này chưa chắc là lựa chọn tốt nhất cho việc giảng giải từng bước, kiểm tra lời giải của học sinh, xử lý đại số ký hiệu, chứng minh dài hoặc bài toán định lượng trong sản phẩm thực tế.
Các bảng xếp hạng khác nhau có thể cho ra “người dẫn đầu” khác nhau. Vals AI xếp Gemini 3.1 Pro Preview đứng đầu benchmark AIME, trong khi LLM Stats lại hiển thị GPT-5.2 Pro và GPT-5.2 trong các mục hạng 1 trên leaderboard AIME 2025 của họ.
Điều này không nhất thiết có nghĩa là một bên đúng và một bên sai. Các leaderboard có thể khác nhau ở bộ đề, cách chấm, cấu hình chạy, số lần thử, công cụ được phép dùng, phiên bản mô hình và thời điểm cập nhật.
Bức tranh chung là nhóm mô hình AI hàng đầu đã tiến rất gần nhau ở toán thi đấu. BenchLM cho biết các mô hình đứng đầu đều vượt 95% trên AIME 2025 và vượt 90% trên HMMT 2025. Khi khoảng cách đã hẹp như vậy, lựa chọn thực tế có thể phụ thuộc nhiều hơn vào chất lượng giải thích, độ ổn định, tốc độ phản hồi, chi phí và việc mô hình có hợp với đúng dạng bài của bạn hay không.
AIME là tín hiệu hữu ích, nhưng không phải phép thử hoàn hảo cho năng lực suy luận mới. Vals AI lưu ý rằng câu hỏi và đáp án AIME là dữ liệu công khai, nên có rủi ro mô hình đã gặp chúng trong giai đoạn tiền huấn luyện.
Vals AI cũng cho biết các mô hình có xu hướng làm tốt hơn trên bộ câu hỏi cũ năm 2024 so với bộ mới năm 2025, làm dấy lên câu hỏi về nhiễm dữ liệu và khả năng khái quát hóa thật sự.
Nói đơn giản: điểm AIME rất cao cho thấy mô hình mạnh trên benchmark đó, nhưng không đảm bảo mô hình sẽ đáng tin tương đương khi gặp đề mới, đề riêng, đề lạ hoặc bài toán được viết theo cách không quen thuộc.
| Nếu bạn cần... | Cách đọc kết quả hợp lý |
|---|---|
| Cái tên dẫn đầu AIME rõ nhất trong các nguồn này | Bắt đầu với Gemini 3.1 Pro Preview, vì Vals AI xếp mô hình này đầu bảng AIME với độ chính xác 98,13%. |
| Luyện toán thi đấu kiểu AIME/HMMT | So sánh thêm các kết quả dạng AIME và HMMT; BenchLM cho biết nhóm mô hình hàng đầu vượt 95% trên AIME 2025 và vượt 90% trên HMMT 2025. |
| Đánh giá rộng hơn về suy luận định lượng | Xem các bảng tổng hợp. LLMBase cho biết bảng xếp hạng toán của họ dùng chỉ số toán của Artificial Analysis, gồm AIME, MATH 500 và các thành phần khác. |
| Bài toán nâng cao có định dạng khác | Xem thêm các benchmark kiểu FrontierMath; Epoch AI cho biết FrontierMath Tier 4 yêu cầu mỗi mô hình nộp một hàm Python answer() cho từng câu hỏi. |
| Độ tin cậy khi dùng thật | Tự tạo một bộ đề nhỏ, mới và riêng, vì câu hỏi AIME công khai có thể đã xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện. |
Nếu bạn dùng AI cho học tập, dạy kèm, luyện thi hoặc một quy trình có nhiều bài toán, đừng chỉ nhìn điểm leaderboard. Hãy chọn 2–3 mô hình mạnh, rồi tự thử bằng một bộ bài gần với nhu cầu thật:
Cách này đặc biệt quan trọng vì “giỏi toán” không chỉ có một nghĩa. Một mô hình có thể rất mạnh ở bài thi ngắn nhưng chưa chắc phù hợp nhất để dạy học sinh mất gốc, viết chứng minh dài, thao tác biểu thức phức tạp hoặc phối hợp với Python trong công việc định lượng.
Nếu nói riêng về benchmark AIME theo Vals AI, Gemini 3.1 Pro Preview là mô hình dẫn đầu với 98,13% độ chính xác. Nhưng nếu hỏi “AI nào giỏi toán nhất” theo nghĩa rộng, bằng chứng hiện có không ủng hộ một đáp án duy nhất: các mô hình tuyến đầu đang bám rất sát nhau, bảng xếp hạng khác nhau có thể nêu tên khác nhau, và dữ liệu AIME công khai tạo ra lý do chính đáng để kiểm tra thêm bằng bài mới trước khi đặt niềm tin quá lớn vào bất kỳ con số nào.