studioglobal
ค้นพบเทรนด์
รายงานเผยแพร่แล้ว11 แหล่งที่มา

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क और सही मॉडल चुनने की गाइड

चारों मॉडलों को एक ही apples to apples leaderboard में पूरी तरह नहीं तौला गया है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 पर Claude Opus 4.7 से 82.7% बनाम 69.4% आगे है, जबकि Claude SWE Bench Pro पर 64.3% बनाम 58.6% आगे है। DeepSeek V4 Pro long context कामों के लिए अलग दिखता है: Artificial Analysis के अनुसार इसका context window 1...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
16K0
ภาพประกอบการเปรียบเทียบ benchmark ของ GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026 และโมเดลที่ควรเลือกภาพประกอบการเปรียบเทียบโมเดล AI ชั้นนำปี 2026 ตามหมวด benchmark และกรณีใช้งาน
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026 และโมเดลที่ควรเลือก. Article summary: ยังไม่มี benchmark ชุดเดียวที่เทียบทั้ง 4 รุ่นได้ครบแบบ apples to apples; จากตัวเลขที่มี GPT 5.5 นำ Terminal Bench 2.0 ที่ 82.7% ต่อ 69.4% ส่วน Claude Opus 4.7 นำ SWE Bench Pro ที่ 64.3% ต่อ 58.6% จึงควรเลือกตามงาน ไม.... Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40cognidownunder%2Fclaude-opus-4-7-leads-on-code-gpt-5-5-wins-intelligence-and-kimi-k2-6-" source context "Claude Opus 4.7 Leads on Code, GPT 5.5 Wins Intelligence, and ..." Reference image 2: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login

openai.com

अगर आप 2026 में GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 में से कोई मॉडल चुनना चाहते हैं, तो सबसे जरूरी बात यह है: इन्हें एक ही कुल स्कोर से रैंक करना भ्रामक हो सकता है। उपलब्ध सार्वजनिक डेटा में चारों मॉडल हमेशा एक ही benchmark, एक ही evaluator और एक ही setup में नहीं दिखते। GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के लिए Vellum और OpenAI से कई direct comparison मिलते हैं; DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के लिए ज्यादा साफ डेटा long context, open-weight/multimodal क्षमता और reliability संकेतों पर मिलता है [2][7][30][31][33][35][36]

पहले निष्कर्ष: एक ही विजेता घोषित करना सुरक्षित नहीं

इन चारों मॉडलों को एक ही तराजू पर तौलने के बजाय काम के हिसाब से देखना बेहतर है। जिन benchmarks में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 का सीधा मुकाबला मिलता है, वहाँ तस्वीर मिश्रित है: GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% बनाम 69.4% और GDPval पर 84.9% बनाम 80.3% से आगे है; वहीं Claude Opus 4.7 SWE-Bench Pro पर 64.3% बनाम 58.6% और GPQA Diamond पर 94.2% बनाम 93.6% से आगे है [2]

Computer use और tool use में OpenAI ने GPT-5.5 को OSWorld-Verified पर 78.7% बताया है, जबकि Claude Opus 4.7 78.0% पर है; BrowseComp पर GPT-5.5 84.4% बनाम 79.3% से आगे है, लेकिन MCP Atlas पर Claude Opus 4.7 79.1% बनाम GPT-5.5 के 75.3% से आगे है [7]

DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के लिए उपलब्ध स्रोतों में वही पूरे benchmark सेट नहीं मिलते जो GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के लिए मिलते हैं। इसलिए जहाँ direct score नहीं है, वहाँ यह कहना सही नहीं होगा कि कोई मॉडल जीत गया या हार गया [31][33][35][36]

उपलब्ध डेटा से तुलना: कौन कहाँ दिखता है

Benchmark / metricGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6कैसे पढ़ें
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाVellum के table में GPT-5.5 आगे है [2]
SWE-Bench Pro58.6%64.3%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाSoftware-engineering issue solving में Claude Opus 4.7 आगे है [2]
GDPval84.9%80.3%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइस benchmark में GPT-5.5 आगे है [2]
OSWorld-Verified78.7%78.0%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाOpenAI के table में GPT-5.5 थोड़े अंतर से आगे है [7]
BrowseComp84.4%79.3%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाBrowser/tool workflow में GPT-5.5 आगे है [7]
MCP Atlas75.3%79.1%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइस tool-use benchmark में Claude Opus 4.7 आगे है [7]
GPQA Diamond93.6%94.2%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाClaude Opus 4.7 मामूली अंतर से आगे है [2]
FrontierMath T1–351.7%43.8%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाइसी स्रोत में direct score नहीं मिलाVellum के अनुसार GPT-5.5 आगे है [2]
Context windowइस Artificial Analysis table में नहींइस Artificial Analysis table में नहींDeepSeek V4 Pro: 1,000k tokens256k tokensDeepSeek V4 Pro का context window Kimi K2.6 से बड़ा है [33]
AA-Omniscience / hallucinationdirect score नहीं मिलाdirect score नहीं मिलाV4 Pro Max: -10; V4 Pro hallucination rate: 94%इसी स्रोत में direct score नहीं मिलाDeepSeek V4 के जवाबों को जांचने की जरूरत का संकेत [31]
Artificial Analysis Intelligence Indexइस स्रोत में नहींइस स्रोत में नहींइस स्रोत में नहीं54यह Kimi K2.6 का अलग indicator है, Vellum/OpenAI leaderboard जैसा direct comparison नहीं [35]

यहाँ “direct score नहीं मिला” का मतलब यह नहीं कि मॉडल कमजोर है। इसका मतलब सिर्फ इतना है कि उपलब्ध स्रोतों में वही benchmark, वही evaluator और वही evaluation setup नहीं मिला।

GPT-5.5: agentic, terminal और tool workflow में मजबूत संकेत

इस डेटा सेट में GPT-5.5 वह मॉडल है जिसके लिए Claude Opus 4.7 से direct comparison सबसे ज्यादा मिलते हैं। Vellum ने Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, GPQA Diamond और FrontierMath जैसे scores दिए हैं, जबकि OpenAI ने OSWorld-Verified, BrowseComp और MCP Atlas जैसे computer-use और tool-use scores रिपोर्ट किए हैं [2][7]

GPT-5.5 की सबसे साफ बढ़त terminal और agentic workflow में दिखती है: Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% बनाम Claude Opus 4.7 के 69.4%, BrowseComp पर 84.4% बनाम 79.3%, और OSWorld-Verified पर 78.7% बनाम 78.0% [2][7] लेकिन इसे हर जगह विजेता मानना गलत होगा, क्योंकि Claude Opus 4.7 SWE-Bench Pro, MCP Atlas और GPQA Diamond में आगे दिखता है [2][7]

Safety/evaluation की तरफ OpenAI के System Card में GPT-5.5 के लिए CoT-Control evaluation का उल्लेख है, जिसमें GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL और SWE-Bench Verified जैसे established benchmarks से बने 13,000 से ज्यादा tasks शामिल हैं [4] यह जानकारी model behavior और controllability समझने में उपयोगी है, पर इसे सीधे performance benchmark का replacement नहीं माना जाना चाहिए।

Claude Opus 4.7: software engineering के लिए सबसे साफ बढ़त

Anthropic के Claude API Docs में Claude Opus 4.7 को 16 अप्रैल 2026 की तारीख के साथ सूचीबद्ध किया गया है [20] उपलब्ध direct comparison में इसका सबसे मजबूत संकेत SWE-Bench Pro पर दिखता है, जहाँ Claude Opus 4.7 ने 64.3% और GPT-5.5 ने 58.6% स्कोर किया [2]

Claude Opus 4.7 MCP Atlas पर भी GPT-5.5 से आगे है: 79.1% बनाम 75.3% [7] लेकिन इसी डेटा में GPT-5.5 OSWorld-Verified और BrowseComp पर आगे है, और Vellum के table में Terminal-Bench 2.0, GDPval और FrontierMath T1–3 पर भी GPT-5.5 आगे दिखता है [2][7]

Safety के संदर्भ में Anthropic ने Petri 2.0 में बताया कि दो interventions साथ लागू करने पर Claude models में eval-awareness का median relative drop 47.3% रहा [22] इसे Claude परिवार के behavior और safety work का संकेत माना जा सकता है, लेकिन यह Claude Opus 4.7 का direct performance score नहीं है।

DeepSeek V4: बहुत बड़ा context, लेकिन reliability पर कड़ी निगरानी जरूरी

DeepSeek-V4 technical report के अनुसार V4 series DeepSeek-V3 से DeepSeekMoE framework और Multi-Token Prediction strategy को बनाए रखती है और long context efficiency के लिए hybrid attention mechanism जोड़ती है [30] Artificial Analysis के comparison में DeepSeek V4 Pro का context window 1,000k tokens है, जबकि Kimi K2.6 का 256k tokens है [33]

DeepSeek V4 के मामले में सबसे बड़ा सावधानी बिंदु reliability है। Artificial Analysis ने DeepSeek V4 Pro Max को AA-Omniscience पर -10 स्कोर बताया, जो DeepSeek V3.2 Reasoning के -21 से 11 अंकों का सुधार है; लेकिन उसी रिपोर्ट में DeepSeek V4 Pro के लिए 94% और V4 Flash के लिए 96% hallucination rate बताया गया है [31]

इसलिए DeepSeek V4 Pro को बहुत लंबे दस्तावेजों, बड़े codebase context या ऐसे workflows के लिए shortlist किया जा सकता है जहाँ context window निर्णायक हो। लेकिन high-stakes उपयोग में retrieval grounding, fact-checking और human review जैसे सुरक्षा उपाय जरूरी होंगे, खासकर जब जवाब की गलती महंगी पड़ सकती हो [30][31][33]

Kimi K2.6: open-weight multimodal विकल्प, पर direct benchmark अभी सीमित

Artificial Analysis के अनुसार Kimi K2.6 एक open weights model है, अप्रैल 2026 में रिलीज हुआ, और Artificial Analysis Intelligence Index पर इसका स्कोर 54 है [35] Artificial Analysis के एक अन्य लेख में बताया गया है कि Kimi K2.6 native रूप से image और video input के साथ text output सपोर्ट करता है और इसकी max context length 256k है [36]

सिर्फ context window देखें तो Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro के 1,000k tokens से छोटा है [33] लेकिन उपलब्ध स्रोतों में Kimi K2.6 के ऐसे direct scores नहीं मिलते जो GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के साथ Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, OSWorld-Verified या MCP Atlas पर उसी तरह तुलना करा सकें [2][7][33][35][36]

इसलिए Kimi K2.6 उन टीमों की shortlist में आ सकता है जिन्हें open-weight multimodal model चाहिए। लेकिन production फैसला लेते समय इसे GPT-5.5, Claude Opus 4.7 या DeepSeek V4 से बेहतर या कमजोर घोषित करने से पहले ज्यादा direct benchmarks की जरूरत है [35][36]

काम के हिसाब से मॉडल कैसे चुनें

आपका कामपहले किसे देखेंउपलब्ध evidence
Terminal automation या agentic workflowGPT-5.5Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.5 82.7% और Claude Opus 4.7 69.4% है [2]
Software engineering / issue solvingClaude Opus 4.7SWE-Bench Pro पर Claude Opus 4.7 64.3% और GPT-5.5 58.6% है [2]
Browser और tool workflowGPT-5.5 या Claude Opus 4.7, tool पर निर्भरGPT-5.5 BrowseComp पर आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 MCP Atlas पर आगे है [7]
Computer-use workflowGPT-5.5, लेकिन अंतर छोटाOSWorld-Verified पर GPT-5.5 78.7% और Claude Opus 4.7 78.0% है [7]
बहुत बड़ा long contextDeepSeek V4 ProArtificial Analysis में context window 1,000k tokens है, पर hallucination rate 94% भी रिपोर्ट है [31][33]
Open-weight multimodalKimi K2.6Kimi K2.6 open weights model है और native image/video input के साथ text output सपोर्ट करता है [35][36]
Hallucination को न्यूनतम रखनाइस डेटा से कुल विजेता तय नहींDeepSeek V4 पर risk signal है, पर चारों मॉडलों का एक ही reliability benchmark में पूरा direct comparison उपलब्ध नहीं है [31]

Benchmark पढ़ते समय ये सावधानियाँ रखें

पहली सावधानी: अलग-अलग स्रोतों के scores को जोड़कर एक final ranking बना देना गलत हो सकता है। Vellum, OpenAI और Artificial Analysis अलग benchmark sets, अलग evaluation contexts और अलग reporting formats का इस्तेमाल करते हैं [2][7][31][33][35]

दूसरी सावधानी: coding benchmark भी एक जैसे नहीं होते। Academic literature में कहा गया है कि HumanEval जैसे benchmarks की सीमाएँ हैं और real-world issue-solving क्षमता देखने के लिए SWE-Bench जैसे benchmarks को साथ में देखना चाहिए [42]

तीसरी सावधानी: बड़ा context window अपने-आप सही जवाब की गारंटी नहीं देता। DeepSeek V4 Pro का context window Artificial Analysis में 1,000k tokens है, लेकिन उसी ecosystem में DeepSeek V4 Pro के लिए 94% hallucination rate भी रिपोर्ट हुआ है [31][33]

चौथी सावधानी: production deployment से पहले अपना internal test set बनाइए। अगर आपका काम कानूनी, वित्तीय, चिकित्सा, सुरक्षा, code deployment या customer-facing automation जैसा high-risk है, तो public leaderboard सिर्फ शुरुआती छंटनी के लिए उपयोगी है; अंतिम फैसला अपने workflow पर मॉडल को परखकर ही लेना चाहिए।

अंतिम बात

उपलब्ध evidence के आधार पर GPT-5.5 agentic, terminal और कई tool workflows के लिए मजबूत विकल्प दिखता है, क्योंकि यह Terminal-Bench 2.0, BrowseComp और OSWorld-Verified पर Claude Opus 4.7 से आगे है [2][7] Claude Opus 4.7 software engineering के लिए खास तौर पर मजबूत दिखता है, क्योंकि SWE-Bench Pro पर उसका 64.3% score GPT-5.5 के 58.6% से ऊपर है [2]

DeepSeek V4 Pro long-context जरूरतों के लिए अलग पहचान बनाता है, क्योंकि Artificial Analysis में इसका context window 1,000k tokens है; लेकिन 94% hallucination rate वाला संकेत इसे बिना verification layer के risky बना सकता है [31][33] Kimi K2.6 open-weight multimodal विकल्प के रूप में दिलचस्प है, क्योंकि यह native image/video input, 256k context और Intelligence Index 54 के साथ आता है; फिर भी GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से बराबर benchmark table में इसकी तुलना के लिए अभी और डेटा चाहिए [35][36]

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AI

ประเด็นสำคัญ

  • चारों मॉडलों को एक ही apples to apples leaderboard में पूरी तरह नहीं तौला गया है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 पर Claude Opus 4.7 से 82.7% बनाम 69.4% आगे है, जबकि Claude SWE Bench Pro पर 64.3% बनाम 58.6% आगे है।
  • DeepSeek V4 Pro long context कामों के लिए अलग दिखता है: Artificial Analysis के अनुसार इसका context window 1,000k tokens है, जबकि Kimi K2.6 का 256k tokens है; लेकिन DeepSeek V4 Pro के लिए 94% hallucination rate भी रिपो...
  • Kimi K2.6 open weight multimodal shortlist में आता है क्योंकि यह native image/video input और text output सपोर्ट करता है और Artificial Analysis Intelligence Index पर 54 स्कोर करता है, पर GPT 5.5 और Claude से कई direct...

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क और सही मॉडल चुनने की गाइड" คืออะไร

चारों मॉडलों को एक ही apples to apples leaderboard में पूरी तरह नहीं तौला गया है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 पर Claude Opus 4.7 से 82.7% बनाम 69.4% आगे है, जबकि Claude SWE Bench Pro पर 64.3% बनाम 58.6% आगे है।

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

चारों मॉडलों को एक ही apples to apples leaderboard में पूरी तरह नहीं तौला गया है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 पर Claude Opus 4.7 से 82.7% बनाम 69.4% आगे है, जबकि Claude SWE Bench Pro पर 64.3% बनाम 58.6% आगे है। DeepSeek V4 Pro long context कामों के लिए अलग दिखता है: Artificial Analysis के अनुसार इसका context window 1,000k tokens है, जबकि Kimi K2.6 का 256k tokens है; लेकिन DeepSeek V4 Pro के लिए 94% hallucination rate भी रिपो...

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

Kimi K2.6 open weight multimodal shortlist में आता है क्योंकि यह native image/video input और text output सपोर्ट करता है और Artificial Analysis Intelligence Index पर 54 स्कोर करता है, पर GPT 5.5 और Claude से कई direct...

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: สรุปเบนช์มาร์กปี 2026 และคำตัดสิน

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา

DeepSeek V4 ไม่ใช่แค่โมเดล 1M context

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

โจทย์ความยืดหยุ่น Northwest vs. Southeast Timber: ทำไมคำตอบคือ larger; larger

Northwest กับ Southeast Timber: ทำไมแทนกันได้มากขึ้นแล้วต้องตอบ larger; larger

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

ศึกษาค้นคว้าเกณฑ์มาตรฐานการทดสอบของ GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 แล้วเปรียบเทียบให้ครอบคลุมมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ จัดทำรายงานการวิจัยเกี่ยวกับเรื่องนี้

Studio Global AI40 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

รายงานนี้พบว่า “มีข้อมูลเปรียบเทียบได้บางส่วน แต่ยังไม่ครบแบบ apples-to-apples” สำหรับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 โดย GPT-5.5 มีข้อมูลคะแนนสาธารณะมากที่สุดในชุดที่ค้นพบ, Claude Opus 4.7 เด่นกว่า GPT-5.5 ใน SWE-Bench Pro ตามแหล่งเปรียบเทียบภายนอก, DeepSeek V4 เด่นเรื่องบริบทยาวระดับ 1,000k tokens แต่มีสัญญาณความเสี่ยงด้าน hallucination ในการทดสอบของ Artificial Analysis, ส่วน Kimi K2.6 มีหลักฐานเปรียบเทียบที่พบจำกัด โดยยืนยันได้หลัก ๆ เรื่องบริบท 256k tokens จากแหล่งเปรียบเทียบภายนอก [11][7][9]

Key findings

  • ข้อมูลที่เทียบได้ตรงที่สุดระหว่าง GPT-5.5 กับ Claude Opus 4.7 คือ Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro และ GDPval จากแหล่งวิเคราะห์ภายนอกเดียวกัน [11]

  • GPT-5.5 ได้ 82.7% บน Terminal-Bench 2.0 เทียบกับ Claude Opus 4.7 ที่ 69.4% ทำให้ GPT-5.5 นำในงาน terminal/agentic workflow ตามข้อมูลชุดนี้ [11]

  • Claude Opus 4.7 ได้ 64.3% บน SWE-Bench Pro เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% ทำให้ Claude นำใน benchmark งานแก้ปัญหา software engineering ตามข้อมูลชุดนี้ [11]

  • GPT-5.5 ได้ 84.9% บน GDPval เทียบกับ Claude Opus 4.7 ที่ 80.3% ทำให้ GPT-5.5 นำใน benchmark งานเชิงเศรษฐกิจ/งานมืออาชีพตามข้อมูลชุดนี้ [11]

  • OpenAI มีเอกสาร safety/evaluation สำหรับ GPT-5.5 ที่กล่าวถึง CoT-Control ซึ่งใช้ชุดงานมากกว่า 13,000 งานจาก benchmark ที่มีอยู่ เช่น GPQA และ MMLU-Pro [14]

  • Anthropic มีบันทึกเอกสาร API ที่ระบุ Claude Opus 4.7 วันที่ 16 เมษายน 2026 แต่ข้อมูลคะแนน benchmark อย่างเป็นทางการที่พบในชุดผลค้นหานี้ยังไม่ครบเท่าข้อมูลของ GPT-5.5 [2]

  • DeepSeek V4 series ถูกอธิบายในเอกสารเทคนิคว่าเป็นการต่อยอดจาก DeepSeek-V3 โดยยังคง DeepSeekMoE และ Multi-Token Prediction พร้อมเพิ่มกลไกด้านประสิทธิภาพสำหรับ long context [6]

  • DeepSeek V4 Pro ถูกระบุในแหล่งเปรียบเทียบว่าใช้ context window 1,000k tokens ส่วน Kimi K2.6 ใช้ context window 256k tokens [9]

  • Artificial Analysis รายงานว่า DeepSeek V4 Pro Max ทำคะแนน AA-Omniscience ที่ -10 ดีขึ้น 11 จุดจาก V3.2 แต่มี hallucination rate สูงถึง 94% ในชุดทดสอบนั้น [7]

  • หลักฐานสาธารณะที่พบยังไม่เพียงพอสำหรับการสรุปตารางคะแนน benchmark ครบทุกหมวดของทั้ง 4 รุ่นพร้อมกัน; ดังนั้นจุดที่ไม่มีตัวเลขควรถือว่า “Insufficient evidence.”

ขอบเขตและวิธีวิจัย

  • รายงานนี้ใช้หลักฐานจากเอกสารทางการ, เอกสารเทคนิค, แหล่ง benchmark ภายนอก และแหล่งวิชาการที่พบในผลค้นหา ณ วันที่ทำรายงาน [2][6][11][14][1]

  • แหล่งที่มีน้ำหนักสูงกว่าในรายงานนี้คือเอกสารทางการหรือเอกสารเทคนิค เช่น release notes ของ Anthropic, เอกสาร safety/evaluation ของ OpenAI และ PDF ทางเทคนิคของ DeepSeek V4 [2][14][6]

  • แหล่งที่ใช้สำหรับคะแนนเปรียบเทียบหลายรุ่นพร้อมกันส่วนใหญ่เป็นแหล่งภายนอก เช่น Vellum, BenchLM, LLM Stats และ Artificial Analysis จึงควรตีความเป็น benchmark จากผู้ประเมินรายนั้น ไม่ใช่ผลรับรองกลางทั้งหมด [11][12][15][7]

  • งานวิชาการด้าน benchmark การเขียนโค้ดชี้ว่าชุดทดสอบอย่าง HumanEval มีข้อจำกัด และมีความพยายามสร้าง benchmark ที่ใกล้งานจริงมากขึ้น เช่น SWE-Bench และ benchmark fine-grained issue solving [1]

ภาพรวม benchmark ที่ควรใช้เทียบ

หมวดทดสอบตัวอย่าง benchmark ที่พบใช้วัดอะไรหมายเหตุด้านความน่าเชื่อถือ
Reasoning / knowledgeGPQA, MMLU-Pro, ARC-AGI, LongBench v2, MuSRความรู้เชิงลึก การให้เหตุผล และการแก้ปัญหาซับซ้อนOpenAI ระบุว่า CoT-Control ของ GPT-5.5 ใช้ชุดงานจาก GPQA และ MMLU-Pro ร่วมกับ benchmark อื่น ๆ มากกว่า 13,000 งาน [14]
Coding / software engineeringSWE-Bench Pro, SWE-Bench Verified, LiveCodeBench, Expert-SWEความสามารถแก้ issue, เขียน/แก้โค้ด และทำงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์งานวิชาการระบุว่า benchmark แบบ HumanEval ไม่พอสำหรับงานจริง จึงต้องใช้ benchmark ที่ใกล้ issue จริงมากขึ้น [1]
Agentic / tool useTerminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified, GAIA, TAU-bench, WebArenaการใช้เครื่องมือ, terminal, browser, workflow หลายขั้นตอนBenchLM จัด GPT-5.5 ในหมวด agentic ด้วยชุด benchmark อย่าง Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified, GAIA, TAU-bench และ WebArena [12]
Vision / multimodalMMMU Pro, image/video input testsความเข้าใจภาพ วิดีโอ และเอกสารหลายรูปแบบข้อมูลที่พบสำหรับทั้ง 4 รุ่นยังไม่พอสำหรับสรุปเชิงตัวเลขครบทุกโมเดล; Insufficient evidence.
Long contextLongBench v2, MRCRv2, context-window testsการคงบริบทและดึงข้อมูลจากเอกสารยาวDeepSeek V4 Pro ถูกระบุว่ามี context window 1,000k tokens และ Kimi K2.6 256k tokens ในแหล่งเปรียบเทียบเดียวกัน [9]
Safety / reliabilityCoT-Control, Petri, hallucination tests, AA-Omniscienceการควบคุมพฤติกรรม, eval-awareness, hallucination, ความน่าเชื่อถือOpenAI ใช้ CoT-Control กับงานมากกว่า 13,000 งาน ส่วน Anthropic รายงาน Petri 2.0 และ Artificial Analysis รายงาน hallucination rate ของ DeepSeek V4 Pro Max [14][4][7]

ตารางเปรียบเทียบคะแนนที่พบ

Benchmark / metricGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6ข้อสรุปจากหลักฐาน
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 นำ Claude Opus 4.7 ชัดเจนในงาน terminal/agentic ตามแหล่งนี้ [11]
SWE-Bench Pro58.6%64.3%Insufficient evidenceInsufficient evidenceClaude Opus 4.7 นำ GPT-5.5 ในงาน software engineering ตามแหล่งนี้ [11]
Expert-SWE internal73.1%Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceใช้ได้เป็นสัญญาณภายในของ GPT-5.5 แต่ไม่เหมาะสรุปเทียบทุกค่ายเพราะไม่มีคะแนนครบ [11]
GDPval84.9%80.3%Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 นำ Claude Opus 4.7 ใน benchmark งานมืออาชีพตามแหล่งนี้ [11]
BenchLM aggregate: Agentic#2 / 99.5 จาก 100Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceใช้ดูอันดับรวมของ GPT-5.5 ได้ แต่ยังไม่ใช่ตารางเดียวกันครบ 4 โมเดล [12]
BenchLM aggregate: Coding85.6 จาก 100Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 ถูกจัดอันดับสูงใน coding aggregate แต่ไม่มีคะแนนคู่เทียบครบในแหล่งเดียวกัน [12]
BenchLM aggregate: Reasoning100.0 จาก 100Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 ถูกจัดอันดับสูงสุดใน reasoning aggregate ของ BenchLM แต่ยังไม่ใช่ผลเปรียบเทียบครบ 4 รุ่น [12]
Context windowInsufficient evidenceInsufficient evidence1,000k tokens256k tokensDeepSeek V4 Pro เหนือ Kimi K2.6 ด้าน context window ตามแหล่งเปรียบเทียบนี้ [9]
AA-OmniscienceInsufficient evidenceInsufficient evidence-10 สำหรับ V4 Pro MaxInsufficient evidenceDeepSeek V4 Pro Max ดีขึ้นจาก V3.2 แต่ยังมี hallucination rate สูงมากในรายงานเดียวกัน [7]
Hallucination rateInsufficient evidenceInsufficient evidence94% สำหรับ V4 Pro/FlashInsufficient evidenceเป็นสัญญาณความเสี่ยงสำคัญของ DeepSeek V4 ในชุดทดสอบของ Artificial Analysis [7]

วิเคราะห์รายโมเดล

GPT-5.5

  • GPT-5.5 เป็นโมเดลที่มีข้อมูลคะแนนสาธารณะมากที่สุดในชุดหลักฐานที่พบ โดยมีคะแนน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, Expert-SWE และ GDPval จากแหล่งเปรียบเทียบภายนอก [11]

  • จุดแข็งหลักของ GPT-5.5 คือ agentic workflow และงานมืออาชีพ โดยได้ 82.7% บน Terminal-Bench 2.0 และ 84.9% บน GDPval [11]

  • จุดที่ยังไม่ชนะทุกหมวดคือ software engineering benchmark แบบ SWE-Bench Pro เพราะ GPT-5.5 ได้ 58.6% ต่ำกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 64.3% [11]

  • เอกสาร safety/evaluation ของ OpenAI สำหรับ GPT-5.5 ระบุการใช้ CoT-Control กับงานมากกว่า 13,000 งานจาก benchmark เช่น GPQA และ MMLU-Pro ซึ่งทำให้ข้อมูลด้านการควบคุมพฤติกรรมมีฐานเอกสารทางการมากกว่าโมเดลอื่นในชุดนี้ [14]

Claude Opus 4.7

  • Claude Opus 4.7 ปรากฏในเอกสาร release notes ของ Anthropic วันที่ 16 เมษายน 2026 ซึ่งช่วยยืนยันสถานะโมเดลในเอกสารทางการ [2]

  • จุดแข็งที่เด่นที่สุดจากข้อมูลที่พบคือ coding/software engineering เพราะ Claude Opus 4.7 ได้ 64.3% บน SWE-Bench Pro เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% [11]

  • Claude Opus 4.7 ตามข้อมูลเดียวกันได้ 69.4% บน Terminal-Bench 2.0 และ 80.3% บน GDPval ซึ่งตามหลัง GPT-5.5 ในสองหมวดนี้ [11]

  • Anthropic มีงานประเมินด้าน safety/eval-awareness ผ่าน Petri 2.0 โดยรายงานว่าการแทรกแซงสองแนวทางร่วมกันทำให้ eval-awareness ลดลงแบบ median relative drop 47.3% ในโมเดล Claude [4]

DeepSeek V4

  • เอกสาร DeepSeek-V4 ระบุว่า V4 series ยังคง DeepSeekMoE framework และ Multi-Token Prediction strategy จาก DeepSeek-V3 พร้อมเพิ่มนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมและการปรับประสิทธิภาพ [6]

  • DeepSeek V4 Pro ถูกระบุในแหล่งเปรียบเทียบว่ามี context window 1,000k tokens ซึ่งสูงกว่า Kimi K2.6 ที่ 256k tokens อย่างมีนัยสำคัญ [9]

  • Artificial Analysis รายงานว่า DeepSeek V4 Pro Max ได้ AA-Omniscience -10 ซึ่งดีขึ้น 11 จุดจาก DeepSeek V3.2 Reasoning ที่ -21 [7]

  • ประเด็นเสี่ยงสำคัญคือ Artificial Analysis รายงาน hallucination rate 94% สำหรับ DeepSeek V4 Pro และ V4 Flash ในชุดประเมินของตน [7]

  • ยังไม่มีหลักฐานเพียงพอในชุดผลค้นหานี้สำหรับการเปรียบเทียบ DeepSeek V4 กับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 บน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro หรือ GDPval; Insufficient evidence.

Kimi K2.6

  • หลักฐานเปรียบเทียบที่พบสำหรับ Kimi K2.6 จำกัดกว่ารุ่นอื่น โดยแหล่งที่พบยืนยันได้ว่า Kimi K2.6 มี context window 256k tokens ในตารางเปรียบเทียบกับ DeepSeek V4 Pro [9]

  • เมื่อเทียบเฉพาะ context window, Kimi K2.6 ต่ำกว่า DeepSeek V4 Pro ที่ 1,000k tokens ตามแหล่งเปรียบเทียบเดียวกัน [9]

  • ยังไม่มีหลักฐานเพียงพอในชุดผลค้นหานี้สำหรับคะแนน Kimi K2.6 บน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GPQA, MMLU-Pro, GDPval หรือ hallucination benchmark แบบเดียวกับ DeepSeek V4; Insufficient evidence.

เปรียบเทียบตามกรณีใช้งาน

  • หากเน้น terminal, agentic workflow และงานหลายขั้นตอน GPT-5.5 เป็นตัวเลือกที่มีหลักฐานคะแนนนำ Claude Opus 4.7 ชัดเจนจาก Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% เทียบกับ 69.4% [11]

  • หากเน้นแก้ปัญหา software engineering จาก issue จริง Claude Opus 4.7 น่าพิจารณากว่า GPT-5.5 เพราะได้ SWE-Bench Pro 64.3% เทียบกับ 58.6% [11]

  • หากเน้นงานมืออาชีพหรือ benchmark แนว GDPval GPT-5.5 มีคะแนน 84.9% สูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 80.3% [11]

  • หากเน้น long-context retrieval หรือเอกสารยาวมาก DeepSeek V4 Pro มีจุดเด่นจาก context window 1,000k tokens เทียบกับ Kimi K2.6 ที่ 256k tokens แต่ยังไม่มีข้อมูลครบสำหรับเทียบกับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ในแหล่งเดียวกัน [9]

  • หากเน้นความน่าเชื่อถือและลด hallucination ควรระวัง DeepSeek V4 เพราะรายงานของ Artificial Analysis ระบุ hallucination rate 94% ในชุดทดสอบของตน [7]

  • หากต้องการเลือก Kimi K2.6 สำหรับงาน production ควรขอหรือรอ benchmark เพิ่มเติมจากแหล่งทางการหรือผู้ประเมินภายนอกที่ใช้ harness เดียวกับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7 และ DeepSeek V4; Insufficient evidence.

Evidence notes

  • แหล่งทางการที่พบสำหรับ GPT-5.5 มีน้ำหนักสูงในส่วน safety/evaluation แต่คะแนนเปรียบเทียบเชิงประสิทธิภาพที่ครบกว่าในรายงานนี้มาจากแหล่งภายนอก [14][11]

  • แหล่งทางการของ Anthropic ที่พบยืนยันการมีอยู่ของ Claude Opus 4.7 ใน release notes แต่คะแนนเปรียบเทียบที่ใช้ในตารางมาจากแหล่งภายนอก [2][11]

  • แหล่ง DeepSeek V4 ที่มีน้ำหนักสูงสุดคือ PDF เทคนิคบน Hugging Face ของ deepseek-ai ซึ่งอธิบายสถาปัตยกรรมและ long-context direction แต่ไม่ให้ตารางเปรียบเทียบครบทุก benchmark ที่ต้องการในผลค้นหาที่พบ [6]

  • แหล่งสำหรับ Kimi K2.6 ที่ใช้ได้ในรายงานนี้เป็นแหล่งเปรียบเทียบภายนอก ไม่ใช่เอกสาร benchmark ทางการของ Moonshot/Kimi ในผลค้นหาที่พบ [9]

  • งานวิชาการสนับสนุนข้อควรระวังว่าการวัด coding capability ต้องใช้ benchmark ที่ใกล้งานจริงกว่า HumanEval และควรพิจารณา benchmark ประเภท SWE-Bench หรือ issue-solving ร่วมด้วย [1]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence สำหรับตารางคะแนนครบทุก benchmark ของทั้ง 4 รุ่นใน harness เดียวกัน

  • คะแนนจากแหล่งต่างกันอาจใช้ prompt, sampling, tool access, reasoning mode, compute budget และ scoring pipeline ต่างกัน จึงไม่ควรนำตัวเลขจากคนละแหล่งมารวมเป็นอันดับเด็ดขาด

  • ข้อมูล DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 ในรายงานนี้ยังไม่ครบด้าน coding, reasoning, multimodal, safety และ cost-performance เมื่อเทียบกับข้อมูล GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7

  • ผล benchmark ของโมเดลรุ่น frontier เปลี่ยนเร็วมาก และควรตรวจซ้ำกับ model card, system card, technical report และ leaderboard ที่อัปเดตล่าสุดก่อนตัดสินใจใช้งานจริง

Summary

  • GPT-5.5 มีหลักฐานแข็งที่สุดในชุดนี้ด้าน agentic workflow และ GDPval โดยนำ Claude Opus 4.7 บน Terminal-Bench 2.0 และ GDPval [11]

  • Claude Opus 4.7 เด่นกว่า GPT-5.5 ใน SWE-Bench Pro ซึ่งเป็นสัญญาณสำคัญสำหรับงาน software engineering [11]

แหล่งที่มา

  • [2] Everything You Need to Know About GPT-5.5vellum.ai

    Benchmark GPT-5.5 GPT-5.5 Pro GPT-5.4 Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- --- Terminal-Bench 2.0 82.7% — 75.1% 69.4% 68.5% SWE-Bench Pro 58.6% — 57.7% 64.3% 54.2% Expert-SWE (Internal) 73.1% — 68.5% — — GDPval 84.9% 82.3% 83.0% 80.3% 67.3% OSWorld-Verifi...

  • [4] GPT-5.5 System Card - OpenAI Deployment Safety Hubdeploymentsafety.openai.com

    We measure GPT-5.5’s controllability by running CoT-Control, an evaluation suite described in (Yueh-Han, 2026 ) that tracks the model’s ability to follow user instructions about their CoT. CoT-Control includes over 13,000 tasks built from established benchm...

  • [7] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Computer use and vision EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro OSWorld-Verified 78.7%75.0%--78.0%- MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%---80.5% MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%---- Tool use EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaud...

  • [20] System Prompts - Claude API Docsdocs.anthropic.com

    Claude Opus 4.7. April 16, 2026. Claude Sonnet 4.6. February 17, 2026. Claude Opus 4.6. February 5, 2026. Claude Opus 4.5. January 18, 2026. November 24, 2025 ...

  • [22] Petri 2.0: New Scenarios, New Model Comparisons, and Improved ...alignment.anthropic.com

    The two approaches are complementary: On Claude models, the interventions together lead to a 47.3% median relative drop in eval-awareness ... Jan 22, 2026

  • [30] [PDF] DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context ...huggingface.co

    Compared with the DeepSeek-V3 architecture (DeepSeek-AI, 2024), DeepSeek-V4 series retain the DeepSeekMoE framework (Dai et al., 2024) and Multi-Token Prediction (MTP) strategy, while introducing several key innovations in architecture and optimization. To...

  • [31] DeepSeek is back among the leading open weights models with V4 ...artificialanalysis.ai

    Gains in knowledge but an increase in hallucination rate: DeepSeek V4 Pro (Max) scores -10 on AA-Omniscience, an 11 point improvement over V3.2 (Reasoning, -21), driven primarily by higher accuracy. V4 Flash (Max) scores -23, broadly in line with V3.2. V4 P...

  • [33] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6: Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) Kimi logoKimi K2.6 Analysis --- --- Creator DeepSeek Kimi Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 256k tokens ( 384 A4 pages of size 12 Arial font) DeepSeek V4 Pro (Reas...

  • [35] Kimi K2.6 - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    Kimi K2.6 scores 54 on the Artificial Analysis Intelligence Index, placing it well above average among comparable models (averaging 28). When evaluating the Intelligence Index, it generated 160M tokens, which is very verbose in comparison to the average of...

  • [36] Kimi K2.6: The new leading open weights model - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    ➤ Multimodality: Kimi K2.6 supports Image and Video input and text output natively. The model’s max context length remains 256k. Kimi K2.6 has significantly higher token usage than Kimi K2.5. Kimi K2.5 scores 6 on the AA-Omniscience Index, primarily driven...

  • [42] A Real-World Benchmark for Evaluating Fine-Grained Issue Solving Capabilities of Large Language Modelsarxiv.org

    … Existing benchmarks such as HumanEval fall short in their ability to … benchmarks like SWE-Bench are designed to evaluate the … on LLM evaluation, there remains a gap in benchmarks … 2024