Khám phá 12 ngôn ngữ lập trình kỳ lạ trong năm 2025: điều gì khiến chúng khác thường, nơi chúng phù hợp và cách thử đơn giản mà không bị lạc.

"Kỳ lạ" không có nghĩa là "tốt hơn" hay "khó hơn". Thường nó có nghĩa là một ngôn ngữ đang thử một điều bất thường — hoặc ở cách bạn viết mã, hoặc ở thứ ngôn ngữ được tối ưu hóa cho, hoặc ở ý tưởng mà nó muốn truyền đạt.
Trong bài này, một ngôn ngữ lập trình được coi là kỳ lạ nếu nó thỏa ít nhất một trong các điều sau:
Học một ngôn ngữ kỳ lạ hay esoteric thường là vui và rất bổ ích, vì nó buộc bạn suy nghĩ lại các giả định: một “chương trình” là gì, dữ liệu chảy như thế nào, và bạn thực sự cần bao nhiêu cú pháp.
Nhiều ngôn ngữ trong danh sách không dành cho công việc hằng ngày. Một số là câu đố, một số là phương tiện nghiên cứu, và một số làm tốt một nhiệm vụ hẹp nhưng vụng về ở mọi thứ khác. Giá trị thu được thường là nhận thức — không nhất thiết là hiệu suất.
Năm 2025 là thời điểm tuyệt vời để khám phá: nhiều ngôn ngữ ngách có cộng đồng hoạt động, tài liệu tốt hơn và công cụ thân thiện hơn (REPL, gói, playground trực tuyến). Cũng có sự tò mò mới về các mô hình thay thế — lập trình mảng cho công việc dữ liệu, lập trình logic cho hệ quy tắc, và môi trường "đồ chơi" lượng tử cho phép thử nghiệm mà không cần phần cứng đặc biệt.
Thay vì xếp hạng theo mức "kỳ quặc", danh sách được nhóm theo gia đình (tối giản, vô hình, 2D, mảng, logic, dựa trên ngăn xếp, hướng an toàn, lượng tử). Mỗi phần có ý tưởng đơn giản "cần thử" để bạn có chiến thắng nhanh trước khi quyết định đi sâu.
"Kỳ lạ" có nhiều nghĩa, nên danh sách này không chỉ là cuộc diễu hành của cú pháp lạ. Chúng tôi chọn ngôn ngữ cảm thấy thật sự khác biệt và vẫn thực tế để học vào năm 2025.
Đầu tiên, chúng tôi tìm tính nguyên bản: ngôn ngữ buộc bạn phải dùng mô hình tư duy mới (mã 2D, tư duy theo ngăn xếp, quy tắc/truy vấn, mảng là mặc định, mạch lượng tử).
Thứ hai, ưu tiên khả năng học. Dù lạ, bạn nên tìm thấy một “hello world” rõ ràng, một hướng dẫn và con đường viết chương trình nhỏ mà không mất cả tuần để thiết lập.
Thứ ba, kiểm tra công cụ có thể dùng được: tài liệu công khai, trình thông dịch/biên dịch hoạt động, hoặc kho mã hoạt động. Một ngôn ngữ có thể tuyệt vời, nhưng nếu không chạy được trên máy hiện đại thì khó khuyến nghị.
Cuối cùng, chúng tôi hướng tới cân bằng — hòa trộn giữa esolang cổ điển (vui, gây xoắn não) và ngôn ngữ nghiên cứu/ngách nghiêm túc (ý tưởng hữu dụng có thể chuyển sang công việc chính thống).
Đối xử với mã không quen như một tệp tải về không rõ nguồn. Ưu tiên chạy trình thông dịch và chương trình mẫu trong container hoặc sandbox (hoặc ít nhất thư mục dùng một lần), và tránh dán mã không biết nguồn vào môi trường có quyền truy cập file cá nhân, SSH key hoặc thông tin đám mây.
Nếu bạn thử nghiệm thường xuyên, hãy chuẩn hóa một thiết lập "sân chơi an toàn". Ví dụ: bạn có thể dựng một web app tạm thời chạy trình thông dịch phía sau API và đặt lại trạng thái giữa các lần chạy. Các nền tảng như Koder.ai hữu ích ở đây vì bạn có thể mô tả playground mong muốn bằng chat (frontend + backend + database nếu cần), lặp nhanh và xuất mã nguồn khi hài lòng.
Brainfuck "kỳ lạ" vì lý do đơn giản: cố gắng làm mọi thứ với tập lệnh nhỏ đến mức buồn cười. Ngôn ngữ chỉ có tám lệnh (+ - \u003c \u003e [ ] . ,), không có từ khóa, không có biến (theo nghĩa thông thường), và không có cấu trúc đọc được trừ khi bạn đã biết cách.
Thay vì biến được đặt tên, Brainfuck cho bạn một băng tế bào nhớ và một con trỏ di chuyển trái/phải. Bạn tăng/giảm ô hiện tại, di chuyển con trỏ và dùng ngoặc cho vòng lặp. Chỉ vậy thôi. Kết quả giống như giải một câu đố logic hơn là viết ứng dụng.
Brainfuck là bài học thực hành về mức tối thiểu một máy tính cần để tính toán. Nó buộc bạn suy nghĩ về:
[ và ])Nếu bạn từng tự hỏi trình thông dịch hoặc trình biên dịch thực sự làm gì, Brainfuck là mục tập luyện tuyệt vời.
Chủ yếu dùng cho câu đố lập trình, thảo luận lý thuyết, code golf và bài tập viết trình thông dịch.
"Hello World" (phiên bản cổ điển):
++++++++++[\\u003e+++++++\\u003e++++++++++\\u003e+++\\u003e+\\u003c\\u003c\\u003c\\u003c-]\\u003e++.\\u003e+.+++++++..+++.\\u003e++.\\u003c\\u003c+++++++++++++++.\\u003e.+++.------.--------.\\u003e+.\\u003e.
Một ví dụ vòng lặp nhỏ đặt một giá trị và in nó dưới dạng ký tự:
+++++[\\u003e++++++++\\u003c-]\\u003e.
Mẹo: dùng trình thông dịch Brainfuck trực tuyến có chế độ chạy từng bước để quan sát băng nhớ thay đổi sau mỗi lệnh.
Whitespace là một esoteric language nơi chỉ có khoảng trắng, tab và xuống dòng có ý nghĩa. Phần còn lại được coi là chú thích. Nghĩa là chương trình hợp lệ có thể trông hoàn toàn trống trong trình soạn thảo — nhưng vẫn chạy được.
Hầu hết ngôn ngữ dùng từ khóa và dấu câu rõ ràng. Whitespace đảo ngược kỳ vọng đó: toàn bộ mã nguồn là "vô hình" trừ khi bạn bật hiển thị ký tự vô hình. Đây là ví dụ hoàn hảo cho thấy lập trình phụ thuộc nhiều vào quy ước, công cụ và mắt người như thế nào.
Whitespace buộc bạn suy nghĩ về phân tích cú pháp và tách token ở mức thấp nhất:
Nếu bạn từng viết parser nhỏ, viết lexer hay gỡ lỗi ký tự "vô hình" trong mã thực (tab/space lẫn lộn, xuống dòng lạ), Whitespace biến nỗi đau đó thành bài học.
Gỡ lỗi là thách thức chính. Một tab hay xuống dòng sai có thể thay đổi hoàn toàn nghĩa. Dùng visualizer (công cụ hiển thị khoảng trắng/tab/newline dưới dạng ký hiệu) và editor có thể "show invisibles". Nếu không, đọc lại chương trình của chính bạn sau này sẽ rất bực bội.
Viết chương trình Whitespace nhỏ nhất in một ký tự hoặc số, rồi hiện thực cùng hành vi bằng ngôn ngữ bình thường (Python/JavaScript). So sánh:
Befunge kỳ lạ vì chương trình không phải là các dòng đọc từ trên xuống dưới. Thay vào đó, nó nằm trên lưới 2D, và con trỏ lệnh di chuyển quanh lưới — phải, trái, lên và xuống — theo các mũi tên bạn đặt trong mã. Nó giống như điều hướng sơ đồ mạch nhỏ hoặc bàn pinball hơn là viết script.
Trong hầu hết ngôn ngữ, mã là văn bản cố định. Trong Befunge, chương trình có thể tự sửa đổi khi chạy: các lệnh có thể ghi ký tự mới vào lưới, thay đổi những gì sẽ chạy tiếp theo. Khả năng tự thay đổi này là một phần bản sắc của ngôn ngữ và có thể tạo ra chương trình gây ngạc nhiên như câu đố.
Befunge hướng bạn đến tư duy luồng dữ liệu và máy trạng thái: bạn lập kế hoạch các đường đi, vòng lặp là tuyến đường thực tế, và rẽ nhánh là hướng đi. Vì nhiều hướng là tự nhiên, dễ tưởng tượng luồng song song (mặc dù trình thông dịch thường vẫn thực thi từng lệnh theo thứ tự).
Befunge phù hợp bối cảnh vui: câu đố lập trình, code golf, cài đặt tương tác cần hành vi tạo sinh lạ mắt, hoặc demo nhanh nơi mã là một phần nghệ thuật.
Đây là chương trình Befunge-93 đơn giản đọc một chữ số và in số nhân đôi:
\\u00262*.
Chạy trong bất kỳ trình thông dịch Befunge nào: nhập 1 chữ số (0–9) và nó sẽ xuất kết quả. Từ đó, thử thêm mũi tên hướng (\\u003e \\u003c ^ v) và ô bổ sung để con trỏ lệnh đi theo "hành trình" thay vì đường thẳng.
Hexagony kỳ lạ vì chương trình không phải dòng văn bản — nó được sắp xếp trên lưới hình lục giác như "tổ ong". Con trỏ lệnh di chuyển trên lưới, quẹo ở mép và theo quy tắc khiến nó giống việc điều hướng trên bàn cờ hơn là viết mã thông thường.
Hexagony buộc bạn suy nghĩ theo không gian: vị trí của lệnh quan trọng không kém nội dung. Điều này giúp luyện:
Chủ yếu để khám phá. Bạn sẽ không thay Python hoặc JavaScript bằng Hexagony ở nơi làm việc, nhưng bạn sẽ rèn được cảm giác cho trình thông dịch, con trỏ lệnh và luồng điều khiển.
Bắt đầu tưởng tượng lưới nhỏ nơi mỗi ô chứa một ký tự lệnh. Bạn đặt con trỏ lệnh ở ô bắt đầu với một hướng (một trong sáu hướng trên lưới lục giác). Sau đó:
Bài tập đầu tiên: bước qua chương trình chỉ thay đổi hướng và xuất một ký tự — vừa đủ để cảm nhận cách điều hướng là luồng điều khiển. Nếu muốn playground an toàn, dùng trình thông dịch trực tuyến và chạy bước từng bước (xem /blog/how-to-try-esoteric-languages-safely).
Hầu hết ngôn ngữ khuyến khích bạn mô tả các bước: làm việc này rồi làm việc kia, lặp đến khi xong. Wolfram Language kỳ lạ vì bạn thường mô tả quy tắc hơn — các mối quan hệ và biến đổi — và để hệ thống áp dụng chúng.
Cốt lõi của Wolfram Language là ký hiệu và dựa trên quy tắc. Bạn viết mẫu (pattern) khớp phần của biểu thức, rồi chỉ định cách ghi lại. Thay vì điều khiển luồng thủ công, bạn dựa vào pattern matching và quy tắc biến đổi để phát triển biểu thức đến kết quả.
Phong cách này là giới thiệu thực tế cho term rewriting: tính toán là thay thế lặp đi lặp lại. Bạn sẽ nhận ra nhiều "thuật toán" thực chất chỉ là tập quy tắc ghi lại cộng với chiến lược áp dụng. Nó cũng giúp nắm bắt trực giác về pattern matching — không chỉ trên chuỗi mà trên cấu trúc biểu thức.
Lập trình theo quy tắc tỏa sáng khi mô hình hóa các biến đổi: giản lược đại số, ghi lại công thức, thao tác cây, chuyển đổi định dạng, hoặc biểu diễn hệ thống nơi quy tắc quan trọng hơn thủ tục.
Dán đoạn sau vào Wolfram Language và xem vài quy tắc cho ra hành vi bất ngờ:
rules = {
x_ + 0 -\\u003e x,
0 + x_ -\\u003e x,
x_ * 1 -\\u003e x,
1 * x_ -\\u003e x,
x_ + x_ -\\u003e 2 x
};
expr = (a + 0) + (a + a) * 1;
FixedPoint[# //. rules \\u0026, expr]
Rồi sửa một quy tắc (ví dụ thêm luật phân phối) và xem "tính cách" của hệ thay đổi thế nào.
APL và người em hiện đại BQN cảm thấy "kỳ lạ" vì thay đổi mô hình tư duy mặc định. Thay vì nghĩ theo giá trị đơn và vòng lặp, bạn coi mọi thứ là mảng (danh sách, bảng, dữ liệu nhiều chiều), và hầu hết phép toán tự động áp dụng lên toàn bộ tập.
Trong ngôn ngữ thông thường, cộng một số vào danh sách cần vòng lặp hoặc hàm trợ giúp. Trong APL/BQN, "cộng 10" có thể nghĩa là "cộng 10 cho mọi phần tử", và ngôn ngữ coi đó là mặc định. Hành vi broadcasting rất mạnh — nhưng cú pháp là cú sốc: các ký hiệu ngắn gọn (glyph) đại diện cho phép toán phổ biến, khiến mã trông cô đọng như toán học.
Làm việc với APL/BQN luyện bạn hỏi: "Hình dạng dữ liệu của tôi là gì?" và "Tôi có thể diễn đạt điều này như biến đổi toàn bộ mảng không?" Bạn sẽ thay thủ tục từng bước bằng vài phép biến đổi dữ liệu rõ ràng: reshape, sort, group, reduce (tổng), scan (tổng chạy), và outer product.
Nếu công việc của bạn liên quan xử lý cột, ma trận và chuỗi thời gian, ngôn ngữ mảng có thể rất biểu đạt. Đó là lý do chúng có chỗ đứng lâu dài trong tài chính và khoa học, và BQN thu hút người muốn sức mạnh mảng với cảm giác hiện đại hơn.
Chọn nhiệm vụ quen thuộc — như chuẩn hóa danh sách số hoặc tính trung bình trượt — và viết hai lần: một với vòng lặp, một với phép biến đổi "toàn bộ mảng". Dù ký hiệu có lạ, bài tập sẽ dạy bạn nhìn tính toán như lưu lượng dữ liệu thay vì luồng điều khiển.
J và K "kỳ lạ" vì khuyến khích bạn nghĩ theo mảng đầy đủ (danh sách, bảng) và theo ghép các hàm hơn là chỉ dẫn từng bước. Thay vì viết vòng lặp và biến tạm, bạn xây pipeline hàm nhỏ — thường cô đọng đến mức trông như dấu câu.
Cả hai đều thiết kế cho việc xâu chuỗi các phép toán: lấy dữ liệu, biến đổi, tổng hợp, reshape. J nghiêng về lập trình "tacit" (point-free) nơi bạn định nghĩa hành vi mà không đặt tên đầu vào. K (và q trong kdb+) tương tự, rất ngắn gọn và cho phép biến đổi dữ liệu nhanh.
Dành một giờ với J/K thay đổi cách bạn nhận ra trong ngôn ngữ khác: bạn bắt đầu hỏi "phép biến đổi là gì?" thay vì "vòng lặp thế nào?" Bạn cũng học đọc chương trình như các hợp thành — giống như toán — nơi cấu trúc pipeline là lời giải thích.
Những ngôn ngữ này xuất sắc ở nhiệm vụ "lấy tập hợp này và tính tóm tắt kia": xếp hạng, nhóm, chuẩn hóa, lọc và phân tích khám phá nhanh. Chúng đặc biệt thỏa mãn khi những ngôn ngữ khác phải viết nhiều mã tầm thường.
Trong J, thử định nghĩa pipeline chuẩn hóa (min-max scale) mà không đặt tên input:
norm =: (] - \\u003c./) % (\\u003e./ - \\u003c./)
norm 3 10 5 7
Hoặc pipeline đếm từ nhỏ:
#@;: 'J makes pipelines feel like algebra'
Đừng lo nếu ký hiệu dày đặc ban đầu — sự ma sát đó chính là mục tiêu: nó buộc bạn thấy các phép biến đổi dữ liệu như các khối xây dựng có thể ghép.
Forth và Factor "kỳ lạ" vì bạn không viết biểu thức như Python hay JavaScript. Thay vào đó, bạn viết chuỗi thao tác ngăn xếp: đẩy giá trị, gọi một word (hàm), và để kết quả trên ngăn xếp cho word tiếp theo.
Trong ngôn ngữ ngăn xếp, thứ tự chính là cú pháp. Một thay đổi nhỏ trong thứ tự thay đổi nghĩa, và ít "danh từ" hiển thị (biến) trên trang. Forth nổi tiếng vì tối giản, thường được hiện thực với lõi rất nhỏ. Factor giữ mô hình ngăn xếp nhưng thêm thư viện tiêu chuẩn hiện đại, công cụ và cảm giác có cấu trúc hơn.
Bạn hiểu cách máy ảo ngăn xếp hoạt động và lý do chúng hấp dẫn cho trình thông dịch/VM. Bạn cũng học về composition: xây các word nhỏ ghép vào nhau, vì cân bằng ngăn xếp buộc tính kỷ luật.
Vì lõi có thể nhỏ, hệ Forth dễ nhúng vào thiết bị, game và script khi cần ngôn ngữ lệnh gọn nhẹ. Factor là sân chơi tốt để xây chương trình có thể ghép nhanh.
Bắt đầu với số học và thao tác ngăn xếp (ví dụ: nhân đôi và đổi chỗ giá trị). Rồi xây REPL máy tính nhỏ: đọc token, đẩy số, chạy word như + và *, in ngăn xếp. Nếu thấy ổn, mở rộng thành trình thông dịch mini với từ điển word do người dùng định nghĩa.
Hầu hết ngôn ngữ yêu cầu bạn viết cách làm: lặp ở đây, rẽ nhánh kia, cập nhật biến này. Prolog và Datalog đảo lại: bạn mô tả facts và rules, rồi đặt câu hỏi — hệ thống tìm lời giải.
Thay vì luồng điều khiển, bạn viết luật logic. Một chương trình Prolog thường giống như tập luật về một thế giới, cộng với các truy vấn. Bên dưới, Prolog dùng unification (khớp mẫu) và backtracking (thử lựa chọn khác) để tìm lời giải.
Datalog là họ hàng gần: thường bị giới hạn hơn (không có các term phức tạp như Prolog), nhưng tuyệt cho đánh giá luật ở quy mô và suy luận kiểu cơ sở dữ liệu.
Làm việc theo kiểu khai báo ép bạn sang mô hình tư duy khác:
Những ý tưởng này xuất hiện rộng rãi: engine quy tắc, hệ thống chính sách, bộ lập kế hoạch truy vấn và nghiên cứu ngôn ngữ.
Ngôn ngữ lập trình logic phù hợp cho lập lịch, quy tắc cấu hình, cơ sở tri thức và giải câu đố — mọi nơi mục tiêu là "tìm một lời giải thỏa điều kiện".
parent(alex, sam).
parent(sam, riley).
grandparent(X, Y) :- parent(X, Z), parent(Z, Y).
Bây giờ truy vấn:
?- grandparent(alex, Who).
Bạn không viết vòng lặp; bạn đặt câu hỏi. Sự chuyển đổi tư duy đó là bài học thực sự — và lý do những ngôn ngữ này vẫn tươi mới vào 2025.
Rust có thể cảm thấy "kỳ lạ" không phải vì hiếm, mà vì nó yêu cầu bạn học mô hình mới: ownership. Thay vì dựa vào garbage collector (như JavaScript hay Python) hoặc tin bạn tự giải phóng bộ nhớ (như C), Rust thi hành quy tắc ai "sở hữu" giá trị và cách giá trị đó được chia sẻ.
Borrow checker giống trọng tài ở thời gian biên dịch. Nó ngăn nhiều bug thông dụng — use-after-free, double free, data race — bằng cách từ chối mã có thể không an toàn. Ban đầu có thể ngạc nhiên: bạn biết ý mình, nhưng Rust muốn bằng chứng.
Điều lớn Rust dạy là hiệu suất và an toàn không phải lúc nào cũng đối lập. Bạn bắt đầu nghĩ về lifetimes, luồng dữ liệu rõ ràng và ranh giới giữa "một owner" và "chia sẻ". Dù không dùng Rust trong sản phẩm, thói quen ấy chuyển sang ngôn ngữ khác.
Rust là lựa chọn thực tế cho tool hệ thống, utility dòng lệnh, engine game, dự án embedded và dịch vụ cần hiệu suất — nơi tốc độ quan trọng và crash là đắt.
Lấy script nhỏ bạn biết (đếm từ, dọn CSV, đổi tên file). Viết bằng Rust, rồi cố tình chèn bug:
Rust thường sẽ không cho biên dịch nếu hành vi rủi ro chưa được sửa. Hãy coi thông báo lỗi như hướng dẫn: chúng giải thích quy tắc bạn vi phạm và thường gợi ý cấu trúc an toàn hơn.
Lập trình lượng tử kỳ lạ vì bạn không mô tả chuỗi bước như truyền thống mà mô tả mạch lượng tử: qubit, cổng và phép đo. Thay vì "hàm trả về X", bạn thường nhận phân phối xác suất — chạy chương trình nhiều lần có thể cho kết quả khác nhau.
Q# (Microsoft) và Qiskit (IBM) tập trung vào thao tác mạch và phép đo. Bạn viết mã đặt qubit vào superposition và entangle chúng, rồi làm sụp đổ bằng đo. Tư duy này khác biệt nhiều so với ứng dụng thông thường.
Dù không chạm phần cứng thực, các công cụ này làm cụ thể những khái niệm cốt lõi:
Phần lớn mọi người chạy chương trình lượng tử trên mô phỏng. Thiết bị thực có nhiễu, hàng đợi và giới hạn. Mô phỏng vẫn có giá trị: bạn học mô hình tư duy mà không phải chiến đấu với quirks phần cứng.
Đoạn này tạo hai qubit rối (Bell pair) và đo chúng:
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator
qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])
sim = AerSimulator()
result = sim.run(qc, shots=1000).result()
print(result.get_counts())
Bạn thường thấy chủ yếu 00 và 11, đó là khoảnh khắc "aha": các qubit hành xử như một cặp, không phải hai bit độc lập.
Chọn ngôn ngữ dễ hơn khi bạn bắt đầu từ mục tiêu. Một số ngôn ngữ dạy ý tưởng (logic, mảng, tư duy lượng tử), số khác dạy kỷ luật (quy tắc an toàn), và một vài chỉ là ràng buộc vui giúp mài giũa tư duy giải quyết vấn đề.
Nếu chưa chắc, chọn cái hơi gây khó chịu nhưng vẫn trong tầm tay — bạn muốn ma sát, không phải bế tắc.
Giới thiệu 1 giờ:
Đọc hướng dẫn ngắn và chạy 3–5 ví dụ rất nhỏ. Mục tiêu duy nhất là hiểu mã trông thế nào và chạy như thế nào.
Dự án 1 ngày:
Xây thứ nhỏ đủ để hoàn thành. Gợi ý:
Sâu hơn 1 tuần:
Xây lại cùng dự án với cấu trúc tốt hơn: test, thông báo lỗi, docs và tinh chỉnh hiệu năng. Đây là lúc thấy rõ sức mạnh và đánh đổi của ngôn ngữ.
Nếu muốn tăng tốc giai đoạn "dự án 1 ngày", bạn có thể dùng Koder.ai để scaffold runner web nhỏ (React UI + Go backend + PostgreSQL nếu cần) từ brief chat đơn giản, rồi lặp trong chế độ lập kế hoạch và xuất mã nguồn khi xong. Đây là cách nhanh biến sự tò mò thành playground chạy được và có thể chia sẻ.
Để có thêm thí nghiệm thực hành và bài viết, duyệt /blog.
Nếu cần ngữ cảnh công cụ — editor, runner, sandbox, hay workflow đội — xem /pricing và quyết định điều gì thực sự giúp bạn luyện tập đều đặn hơn.