GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026 และวิธีเลือกโมเดลให้ตรงงาน

ภาพรวม: ไม่มีผู้ชนะรวมที่ยืนยันได้ครบทุก benchmark

ข้อสรุปที่ปลอดภัยที่สุดคือ แยกดูตามประเภทงาน ไม่ใช่หาผู้ชนะรวมแบบเด็ดขาด ในชุดตัวเลขที่เทียบ GPT-5.5 กับ Claude Opus 4.7 ได้โดยตรง GPT-5.5 นำบน Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% ต่อ 69.4% และ GDPval ที่ 84.9% ต่อ 80.3% ขณะที่ Claude Opus 4.7 นำบน SWE-Bench Pro ที่ 64.3% ต่อ 58.6% และ GPQA Diamond ที่ 94.2% ต่อ 93.6% ตามตารางของ Vellum ^[2]

ในหมวด computer use และ tool use, OpenAI รายงานว่า GPT-5.5 ได้ 78.7% บน OSWorld-Verified เทียบกับ Claude Opus 4.7 ที่ 78.0%, ได้ 84.4% บน BrowseComp เทียบกับ 79.3%, แต่ตามหลังบน MCP Atlas ที่ GPT-5.5 ได้ 75.3% เทียบกับ Claude Opus 4.7 ที่ 79.1% ^[7]

สำหรับ DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 หลักฐานที่พบไม่ได้ครอบคลุม benchmark เดียวกับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ครบทุกชุด จึงไม่ควรสรุปว่ารุ่นใดชนะหรือแพ้ในหมวดที่ไม่มีคะแนนเทียบตรง ^{[31][33][35][36]}

ตารางคะแนนที่เทียบได้จากแหล่งที่มี

คำว่า ไม่พบคะแนนเทียบตรง ไม่ได้แปลว่าโมเดลนั้นแย่กว่า แปลเพียงว่าในแหล่งข้อมูลที่ใช้ ยังไม่พบคะแนนของโมเดลนั้นบน benchmark เดียวกันและภายใต้ผู้ประเมินเดียวกัน

GPT-5.5: เด่นด้าน agentic, terminal และ tool workflow

ในชุดข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้ GPT-5.5 เป็นรุ่นที่มีคะแนนสาธารณะเทียบกับ Claude Opus 4.7 ได้หลายหมวดที่สุด โดย Vellum รายงานคะแนน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, GPQA Diamond และ FrontierMath ขณะที่ OpenAI รายงาน OSWorld-Verified, BrowseComp และ MCP Atlas ^[2][7]

จุดแข็งชัดคือกลุ่มงาน terminal, agentic workflow และ tool use: GPT-5.5 นำ Claude Opus 4.7 บน Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% ต่อ 69.4%, BrowseComp ที่ 84.4% ต่อ 79.3% และ OSWorld-Verified ที่ 78.7% ต่อ 78.0% ^[2][7] แต่ GPT-5.5 ไม่ได้ชนะทุกหมวด เพราะ Claude Opus 4.7 นำบน SWE-Bench Pro, MCP Atlas และ GPQA Diamond ในแหล่งที่อ้างถึง ^[2][7]

ด้าน safety/evaluation, OpenAI ระบุใน System Card ว่า GPT-5.5 ถูกประเมินด้วย CoT-Control ซึ่งมีมากกว่า 13,000 tasks ที่สร้างจาก benchmark เช่น GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL และ SWE-Bench Verified ^[4] ข้อมูลนี้มีประโยชน์ต่อการอ่านด้านการควบคุมพฤติกรรมของโมเดล แต่ไม่ควรนำไปแทนคะแนน performance benchmark โดยตรง

Claude Opus 4.7: สัญญาณเด่นที่สุดคือ software engineering

Anthropic ระบุ Claude Opus 4.7 ใน Claude API Docs พร้อมวันที่ 16 เมษายน 2026 ^[20] เมื่อดูเฉพาะคะแนนที่เทียบกับ GPT-5.5 ได้โดยตรง จุดแข็งเด่นที่สุดคือ SWE-Bench Pro ซึ่ง Claude Opus 4.7 ได้ 64.3% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% ^[2]

Claude Opus 4.7 ยังนำ GPT-5.5 บน MCP Atlas ที่ 79.1% ต่อ 75.3% ตามตารางของ OpenAI ^[7] อย่างไรก็ตาม ในแหล่งเดียวกัน GPT-5.5 นำบน OSWorld-Verified และ BrowseComp ส่วน Vellum รายงานว่า GPT-5.5 นำบน Terminal-Bench 2.0, GDPval และ FrontierMath T1–3 ^[2][7]

สำหรับมุม safety, Anthropic รายงานใน Petri 2.0 ว่าการแทรกแซงสองแนวทางร่วมกันทำให้ eval-awareness ใน Claude models ลดลงแบบ median relative drop 47.3% ^[22] ตัวเลขนี้ควรอ่านเป็นข้อมูลด้านพฤติกรรมและความปลอดภัยของตระกูล Claude มากกว่าคะแนน performance ของ Claude Opus 4.7 โดยตรง

DeepSeek V4: long context ใหญ่มาก แต่ต้องคุมความเสี่ยง hallucination

เอกสารเทคนิค DeepSeek-V4 ระบุว่า V4 series ยังคง DeepSeekMoE framework และ Multi-Token Prediction strategy จาก DeepSeek-V3 พร้อมเพิ่มกลไก hybrid attention เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับ long context ^[30] ในตารางของ Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro มี context window 1,000k tokens เทียบกับ Kimi K2.6 ที่ 256k tokens ^[33]

จุดที่ต้องระวังคือ reliability: Artificial Analysis รายงานว่า DeepSeek V4 Pro Max ได้ AA-Omniscience -10 ซึ่งดีขึ้นจาก DeepSeek V3.2 Reasoning ที่ -21 แต่รายงาน hallucination rate 94% สำหรับ DeepSeek V4 Pro และ 96% สำหรับ DeepSeek V4 Flash ^[31]

ดังนั้น DeepSeek V4 Pro น่าพิจารณาเมื่อโจทย์ต้องการบริบทยาวมาก เช่น การทำงานกับเอกสารขนาดใหญ่หรือ workflow ที่ต้องเก็บบริบทจำนวนมาก แต่ควรใช้ร่วมกับ retrieval grounding, fact-checking หรือ human review โดยเฉพาะงานที่ความผิดพลาดมีต้นทุนสูง ^[30][31][33]

Kimi K2.6: open-weight multimodal ที่ยังต้องการคะแนนเทียบตรงเพิ่ม

Artificial Analysis ระบุว่า Kimi K2.6 เป็น open weights model ที่ปล่อยในเดือนเมษายน 2026 และได้ Artificial Analysis Intelligence Index 54 ^[35] อีกบทวิเคราะห์ของ Artificial Analysis ระบุว่า Kimi K2.6 รองรับ image และ video input พร้อม text output แบบ native และมี max context length 256k ^[36]

เมื่อเทียบเฉพาะ context window ในตารางเดียวกัน Kimi K2.6 ต่ำกว่า DeepSeek V4 Pro ที่ 1,000k tokens ^[33] แต่ในชุดแหล่งข้อมูลที่ใช้ ยังไม่พบคะแนน Kimi K2.6 ที่เทียบตรงครบกับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 บน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, OSWorld-Verified หรือ MCP Atlas ^{[2][7][33][35][36]}

ภาพรวมคือ Kimi K2.6 เหมาะจะอยู่ใน shortlist สำหรับผู้ที่ต้องการ open-weight multimodal model แต่ยังไม่ควรสรุปว่าเหนือกว่าหรือด้อยกว่า GPT-5.5, Claude Opus 4.7 หรือ DeepSeek V4 ในหมวดที่ไม่มีคะแนนเทียบตรง ^[35][36]

เลือกโมเดลตามงาน

ข้อจำกัดของ benchmark ที่ควรรู้ก่อนตัดสินใจ

คะแนนจากคนละแหล่งไม่ควรถูกนำมารวมเป็นอันดับเดียวแบบเด็ดขาด เพราะ Vellum, OpenAI และ Artificial Analysis รายงานคนละชุดทดสอบและคนละบริบทการประเมิน ^{[2][7][31][33][35]} แม้แต่ในหมวด coding งานวิชาการยังชี้ว่า benchmark อย่าง HumanEval มีข้อจำกัด และการประเมินที่ใกล้งานจริงควรพิจารณา benchmark ประเภท issue-solving เช่น SWE-Bench ร่วมด้วย ^[42]

อีกประเด็นสำคัญคือ context window ไม่ใช่ตัวแทนของความถูกต้องเสมอไป DeepSeek V4 Pro มี context window 1,000k tokens ในตารางของ Artificial Analysis แต่แหล่งเดียวกันรายงาน hallucination rate 94% สำหรับ DeepSeek V4 Pro ^[31][33] ดังนั้นงาน production ควรมีชุดทดสอบภายในขององค์กรเอง โดยเฉพาะเมื่อใช้โมเดลกับข้อมูลเฉพาะทางหรือ workflow ที่มีความเสี่ยงสูง

สรุป

หากต้องเลือกจากหลักฐานที่มี GPT-5.5 เป็นตัวเลือกที่แข็งแรงสำหรับงาน agentic, terminal และ tool workflow หลายหมวด เพราะนำ Claude Opus 4.7 บน Terminal-Bench 2.0, BrowseComp และ OSWorld-Verified ^[2][7] Claude Opus 4.7 น่าเลือกเป็นพิเศษสำหรับงาน software engineering ที่อิง SWE-Bench Pro เพราะทำได้ 64.3% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% ^[2]

DeepSeek V4 Pro เด่นด้าน long context ด้วยตัวเลข 1,000k tokens แต่ต้องชั่งกับรายงาน hallucination rate 94% ของ Artificial Analysis ^[31][33] ส่วน Kimi K2.6 เป็น open-weight multimodal candidate ที่น่าสนใจด้วย context 256k tokens, native image/video input และ Intelligence Index 54 แต่ยังต้องการ benchmark เทียบตรงมากกว่านี้ก่อนสรุปเชิง production อย่างมั่นใจ ^[35][36]