Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: เบนช์มาร์ก ราคา และงานที่เหมาะ

คำตอบสั้น ๆ คือยังไม่มีโมเดลเดียวที่ควรเลือกสำหรับทุกงาน เบนช์มาร์กที่มีอยู่ชี้ไปคนละทิศตามโจทย์: Claude Opus 4.7 เหมาะเมื่อคุณภาพและความแม่นยำมาก่อนราคา, GPT-5.5 เหมาะเมื่อทีมพึ่งพาเทอร์มินัล เอเจนต์ หรือระบบนิเวศ ChatGPT/Codex, Kimi K2.6 เด่นในงานโค้ดที่ต้องคุมต้นทุน และ DeepSeek V4 น่าสนใจเมื่อต้องยิง API จำนวนมากพร้อม context ยาว .

อย่างไรก็ตาม อย่าอ่านตัวเลขเหล่านี้เหมือนตารางคะแนนฟุตบอล เพราะแต่ละแหล่งอาจเทียบคนละเวอร์ชัน คนละโหมด และคนละการตั้งค่า เช่น มีเครื่องมือหรือไม่มีเครื่องมือ รวมถึงโหมด high effort, max effort หรือ thinking .

สรุปเร็ว: เลือกตามโจทย์

สิ่งที่ให้ความสำคัญ	ตัวแรกที่ควรลอง	สัญญาณสำคัญ
คุณภาพสูงสุดในงานยาก	Claude Opus 4.7	นำในตัวเลข HLE ที่เทียบได้เมื่อเทียบกับ GPT-5.5 และ DeepSeek และ CodeRouter จัดให้อันดับหนึ่งใน SWE-Bench Pro ที่ 64.3% .
งานเทอร์มินัล เอเจนต์ และระบบ OpenAI	GPT-5.5	VentureBeat รายงาน Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% สูงกว่า Claude Opus 4.7 และ DeepSeek V4; คู่มือเชิงปฏิบัติยังชี้ว่าเหมาะกับ workflow บน ChatGPT/Codex .
งานโค้ดที่ต้องคุ้มราคา	Kimi K2.6	CodeRouter ระบุ SWE-Bench Pro ที่ 58.6% เท่ากับ GPT-5.5 และราคา $0.60/$4.00 ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต/เอาต์พุต .
งานปริมาณมากและ context ยาวในราคาต่ำ	DeepSeek V4-Pro หรือ V4 Flash	V4-Pro ถูกระบุที่ $1.74/$3.48 ต่อ 1 ล้านโทเคนพร้อม context 1M; V4 Flash อยู่ที่ $0.14/$0.28 พร้อม context 1M แต่เป็นคนละเวอร์ชัน .
ต้องการทางเลือกโฮสต์เอง	Kimi K2.6	Verdent ระบุว่า weights ของ K2.6 อยู่บน Hugging Face และรันได้ด้วย vLLM, SGLang หรือ KTransformers .

เบนช์มาร์กบอกอะไรบ้าง

ถ้าไม่ได้ตามวงการโมเดลทุกวัน ควรรู้จักชื่อทดสอบหลัก ๆ ก่อน: Humanity’s Last Exam หรือ HLE เป็นเบนช์มาร์กเชิงวิชาการแบบหลายสื่อ มีคำถาม 2,500 ข้อ ครอบคลุมคณิตศาสตร์ มนุษยศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ ออกแบบมาเพื่อวัดความสามารถระดับแนวหน้าด้วยคำตอบที่ตรวจสอบได้ . SWE-Bench Pro ใช้ประเมินความสามารถด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์จาก issue จริงบน GitHub หลายภาษา ตามคำอธิบายที่ DocsBot รวบรวมไว้ . ส่วน Terminal-Bench 2.0 ปรากฏในรายงานของ VentureBeat ในกลุ่มผลลัพธ์งานเอเจนต์และ software engineering .

เบนช์มาร์ก	อ่านผลอย่างไร	ตัวเลขที่มี
HLE แบบไม่มีเครื่องมือ	Claude Opus 4.7 นำในสามโมเดลที่มีตัวเลขเทียบกันในตารางของ VentureBeat	Claude Opus 4.7: 46.9%; GPT-5.5: 41.4%; DeepSeek V4: 37.7%. Kimi K2.6 ไม่อยู่ในชุดตัวเลขเทียบเดียวกันนี้ .
HLE แบบมีเครื่องมือ	Claude ยังนำ GPT-5.5 และ DeepSeek; Kimi มีตัวเลขที่แข็งแรง แต่เป็นคนละแหล่งข้อมูล	Claude Opus 4.7: 54.7%; GPT-5.5: 52.2%; DeepSeek V4: 48.2% ใน VentureBeat. CodeRouter ระบุ Kimi K2.6 ที่ 54.0 บน HLE แบบมีเครื่องมือ แต่ไม่ใช่ตารางเดียวกัน .
SWE-Bench Pro	Claude เป็นผู้นำ; GPT-5.5 และ Kimi อยู่กลุ่มรองลงมา; DeepSeek ใกล้เคียงแต่ต่ำกว่า	CodeRouter รายงาน Claude Opus 4.7 ที่ 64.3%, GPT-5.5 และ Kimi K2.6 ที่ 58.6%, และ DeepSeek V4-Pro ราว 55%; VentureBeat อ้าง 55.4% สำหรับ DeepSeek .
Terminal-Bench 2.0	เป็นเหตุผลแข็งที่สุดในการเลือก GPT-5.5 จากตัวเลขที่เทียบได้	GPT-5.5: 82.7%; Claude Opus 4.7: 69.4%; DeepSeek V4: 67.9%. ไม่มีตัวเลข Kimi K2.6 ในข้อมูลที่มี .

อ่านแบบใช้งานจริงได้ว่า Claude Opus 4.7 ให้สัญญาณคุณภาพรวมดีที่สุดในข้อมูลที่เทียบกันได้, GPT-5.5 มีจุดเด่นชัดใน Terminal-Bench 2.0, Kimi K2.6 เด่นเรื่องประสิทธิภาพต่อราคาในงานโค้ด และ DeepSeek V4 น่าสนใจเมื่อราคาและ context เป็นตัวแปรหลัก .

ราคาและ context: เบนช์มาร์กดีแค่ไหนก็ต้องจ่ายบิล

สำหรับระบบเอเจนต์หรือ pipeline ที่เรียกโมเดลซ้ำ ๆ หลายครั้ง ราคาต่อโทเคนอาจสำคัญกว่าคะแนนเบนช์มาร์กที่ต่างกันไม่กี่เปอร์เซ็นต์ แหล่งข้อมูลที่มีชี้ว่า Kimi K2.6 และ DeepSeek V4 อยู่ฝั่งราคาก้าวร้าวกว่า ส่วน GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 อยู่ในกลุ่มพรีเมียม .

โมเดลหรือเวอร์ชัน	ราคาที่รายงาน	context ที่รายงาน	หมายเหตุ
Claude Opus 4.7	$5 อินพุต / $25 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน Artificial Analysis .	context 1M และเอาต์พุตสูงสุด 128K โทเคน .	Artificial Analysis ระบุว่าเป็นหนึ่งในโมเดลระดับนำด้าน intelligence แต่แพง ช้ากว่าค่าเฉลี่ย และตอบค่อนข้างยาว .
GPT-5.5	$5 อินพุต / $30 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter .	context 1M .	เหมาะกว่าเมื่อทำงานบน ChatGPT/Codex อยู่แล้ว หรือให้ความสำคัญกับผล Terminal-Bench .
Kimi K2.6	$0.60 อินพุต / $4.00 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter .	context 256K .	Artificial Analysis ก็แสดง context 256K สำหรับ Kimi เทียบกับ 1000K ของ Claude Opus 4.7 ในการเปรียบเทียบโดยตรง .
DeepSeek V4-Pro	$1.74 อินพุต / $3.48 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter .	context 1M .	น่าสนใจสำหรับงานปริมาณมากที่ต้องการ context ยาว แม้ไม่ได้เป็นผู้นำ HLE หรือ SWE-Bench Pro ในตัวเลขที่มี .
DeepSeek V4 Flash	$0.14 อินพุต / $0.28 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter .	context 1M .	เป็นคนละเวอร์ชัน จึงไม่ควรนำเบนช์มาร์กของ V4-Pro หรือ V4-Pro-Max ไปใช้แทนโดยอัตโนมัติ .

มีจุดที่ควรระวังสำหรับ Claude: หน้าข้อมูลเฉพาะของ Artificial Analysis ระบุ $5/$25 และ context 1M ขณะที่ตาราง CodeRouter ที่ใช้เทียบกับ Kimi ระบุตัวเลขอื่นสำหรับ Claude . ถ้าจะวางงบ production ควรยึดราคาปัจจุบันและสัญญาจริงจากผู้ให้บริการเสมอ

เลือกตัวไหนดีตามสถานการณ์

เลือก Claude Opus 4.7 ถ้าความผิดพลาดมีต้นทุนสูง

Claude Opus 4.7 เป็นตัวแรกที่ควรลองสำหรับงานรีวิวโค้ดซับซ้อน การวิเคราะห์เอกสารยาว และงานที่การเจอข้อบกพร่องแฝงมีค่ามากกว่าการประหยัดค่าโทเคน เหตุผลคือมันนำ GPT-5.5 และ DeepSeek ใน HLE จากข้อมูล VentureBeat, นำ SWE-Bench Pro ตาม CodeRouter และ Artificial Analysis จัดให้อยู่ในกลุ่มโมเดลชั้นนำด้าน intelligence แม้มีข้อเสียเรื่องราคา latency และความยาวของคำตอบ . นอกจากนี้ Artificial Analysis ยังระบุว่า Claude Opus 4.7 มี context 1M และใช้งานได้ผ่าน Anthropic API, Amazon Bedrock, Microsoft Azure และ Google Vertex .

เลือก GPT-5.5 ถ้า workflow อยู่กับ OpenAI หรือพึ่งพาเทอร์มินัล

GPT-5.5 ไม่ได้ชนะ Claude Opus 4.7 ใน HLE ตามข้อมูลของ VentureBeat แต่มีผล Terminal-Bench 2.0 สูงสุดที่รายงานไว้ คือ 82.7% เทียบกับ 69.4% ของ Claude Opus 4.7 และ 67.9% ของ DeepSeek V4 . ถ้าทีมใช้งาน ChatGPT หรือ Codex เป็นหลักอยู่แล้ว คู่มือเชิงปฏิบัติแนะนำให้มอง GPT-5.5 เป็นเส้นทางธรรมชาติก่อนย้ายไปผู้ให้บริการอื่นแบบเต็มตัว .

เลือก Kimi K2.6 ถ้าต้องการ coding แข็งแรงในราคาต่ำกว่า

Kimi K2.6 เป็นกรณีที่ชัดที่สุดด้านความคุ้มค่าในข้อมูลที่มี: CodeRouter ระบุว่า Kimi K2.6 เสมอ GPT-5.5 บน SWE-Bench Pro ที่ 58.6% และมีราคา $0.60/$4.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน . หน้าต่าง context 256K ของ Kimi เล็กกว่า 1M ที่รายงานสำหรับ GPT-5.5 และ DeepSeek V4-Pro ในตารางเดียวกัน แต่ก็อาจเพียงพอถ้า workflow โค้ดของคุณพอดีกับขนาดนั้น . หากต้องการรันโมเดลเอง Verdent รายงานว่า K2.6 อยู่บน Hugging Face และรันได้ด้วย vLLM, SGLang หรือ KTransformers โดยฮาร์ดแวร์ขั้นต่ำที่พอใช้ได้คือ 4× H100 สำหรับเวอร์ชัน INT4 ที่ลด context ลง .

เลือก DeepSeek V4 ถ้าคอขวดคือปริมาณงานและราคา

DeepSeek V4 Pro/Pro-Max ตามหลัง Claude Opus 4.7 และ GPT-5.5 ใน HLE, Terminal-Bench 2.0 และ SWE-Bench Pro จากตัวเลขของ VentureBeat แต่การผสมระหว่างราคาต่ำและ context 1M ทำให้ยังน่าสนใจสำหรับ pipeline ปริมาณมาก . ถ้าเป้าหมายคือประหยัดที่สุด V4 Flash ถูกระบุว่าถูกกว่าอีกใน CodeRouter แต่ควรมองเป็นเวอร์ชันแยกจาก V4-Pro ไม่ใช่ตัวเดียวกัน .

ข้อควรระวังก่อนย้ายงานจริง

1. ตัวเลขไม่ได้มาจากการตั้งค่าเดียวกันทั้งหมด HLE มีทั้งแบบมีเครื่องมือและไม่มีเครื่องมือ ส่วนแหล่งอื่นใช้โหมดอย่าง high effort, max effort หรือ thinking .
2. เวอร์ชันย่อยสำคัญมาก GPT-5.5 ไม่ใช่ GPT-5.5 Pro; DeepSeek V4-Pro, V4-Pro-Max และ V4 Flash ก็ไม่ควรถูกเหมารวมเป็นโมเดลเดียวกัน .
3. ราคาและ leaderboard เปลี่ยนเร็ว Verdent เตือนว่าตัวเลขเหล่านี้ล้าสมัยได้รวดเร็วในยุคที่โมเดลออกใหม่ต่อเนื่อง .
4. งานจริงของคุณเป็นตัวตัดสินสุดท้าย คู่มือเชิงปฏิบัติแนะนำให้รันงานเดียวกันกับหลายโมเดลก่อนเปลี่ยนเส้นทาง ไม่ใช่เลือกตามรุ่นที่เสียงดังที่สุดในสัปดาห์เปิดตัว .

บทสรุป

ถ้าให้คุณภาพมาก่อนทุกอย่าง ให้เริ่มที่ Claude Opus 4.7. ถ้างานหลักคือเทอร์มินัล เอเจนต์ หรือความต่อเนื่องกับระบบ OpenAI ให้ลอง GPT-5.5. ถ้าต้องการงานโค้ดที่แข็งแรงแต่คุมค่าใช้จ่าย ให้ประเมิน Kimi K2.6 ก่อน. และถ้าคอขวดคือการเรียกใช้จำนวนมากพร้อม context ยาวในราคาต่ำ ให้ทดสอบ DeepSeek V4-Pro หรือ V4 Flash โดยยอมรับว่ามันไม่ได้เป็นผู้นำในเบนช์มาร์กที่ยากที่สุดจากแหล่งข้อมูลที่มี .