Trong thế giới công nghệ phát triển không ngừng, việc tạo ra các ứng dụng web giờ đây trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết nhờ vào sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI). Bài viết này, trích từ CNET, tập trung vào trải nghiệm ‘vibe coding’ – một phương pháp tiếp cận sáng tạo cho phép người dùng, ngay cả những người không có kiến thức chuyên sâu về lập trình, có thể tạo ra các ứng dụng chỉ bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
Tác giả, Blake Stimac, đã thử nghiệm với hai loại mô hình AI khác nhau từ Google: Gemini 3 Pro (mô hình ‘suy luận’) và Gemini 2.5 Flash (mô hình ‘nhanh’). Mục tiêu là so sánh hiệu quả và trải nghiệm khi sử dụng hai mô hình này để thực hiện cùng một dự án. Kết quả cho thấy sự khác biệt đáng kể trong cách thức làm việc và chất lượng đầu ra.
Gemini 3 Pro, với khả năng ‘suy luận’ sâu hơn, thường cung cấp các giải pháp toàn diện và giúp người dùng khắc phục các vấn đề phức tạp. Mặc dù chậm hơn so với Gemini 2.5 Flash, Gemini 3 Pro lại cung cấp một trải nghiệm liền mạch hơn, với khả năng đề xuất các cải tiến thiết kế và tính năng. Trong khi đó, Gemini 2.5 Flash, tuy nhanh hơn, lại yêu cầu người dùng phải chủ động hơn trong việc đưa ra các hướng dẫn cụ thể và sẵn sàng chỉnh sửa các lỗi phát sinh.
Bài viết cũng nhấn mạnh rằng, mặc dù cả hai mô hình đều có thể tạo ra các sản phẩm khả thi, nhưng con đường để đạt đến kết quả cuối cùng có thể khác biệt rất nhiều. Việc lựa chọn mô hình AI phù hợp có thể ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm và hiệu quả làm việc của người dùng trong quá trình ‘vibe coding’.
Theo CNET, để có một trải nghiệm tốt nhất với ‘vibe coding’, việc lựa chọn mô hình AI phù hợp với mục tiêu và kỹ năng của người dùng là rất quan trọng.
