DeepSeek V4 vs GPT-5.5: เบนช์มาร์กไหนเชื่อได้ และควรเลือกโมเดลใด

การเทียบ DeepSeek V4 กับ GPT-5.5 ไม่ควรเริ่มจากคำถามว่าโมเดลไหนชนะทุกตาราง เพราะเบนช์มาร์กของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM มักไวต่อ prompt, reasoning level, สิทธิ์ใช้เครื่องมือ, test harness และวิธีนับคะแนนมากกว่าที่ตัวเลขบรรทัดเดียวจะบอกได้

คำถามที่มีประโยชน์กว่า คือข้อมูลชุดไหนน่าเชื่อพอสำหรับงานจริงของคุณ เช่น coding agent, การอ่านเอกสารยาว, workflow ที่ต้องเรียก tool, หรือระบบถาม-ตอบที่ต้องการความถูกต้องสูง บทความนี้จึงโฟกัส DeepSeek V4 Pro เป็นหลัก เพราะเป็นรุ่นที่มีข้อมูลเทียบกับ GPT-5.5 ในแหล่งอ้างอิงสาธารณะมากที่สุด

สรุปแบบใช้งานจริง

ถ้าคุณต้องการ API production ที่วางแผนต้นทุนและขอบเขตได้ชัดเจน ตอนนี้ GPT-5.5 อ่านง่ายกว่า OpenAI ระบุ model ID gpt-5.5, context window 1M tokens, max output 128K tokens, ราคา 5 ดอลลาร์สหรัฐต่อ input MTok และ 30 ดอลลาร์สหรัฐต่อ output MTok รวมถึงเครื่องมือ Functions, Web search, File search และ Computer use

ถ้าคุณต้องการ open weights หรืออยากควบคุมการ deploy ลึกกว่า API ปิด DeepSeek V4 Pro ควรถูกใส่ใน shortlist Artificial Analysis ระบุว่า DeepSeek V4 Pro เป็น open weights, รองรับ text input/text output และมี context window 1m tokens แต่ต้องอ่านให้ตรงคำ: open weights ไม่ได้พิสูจน์โดยอัตโนมัติว่าข้อมูลฝึก โค้ดฝึก หรือ pipeline ทั้งหมดเปิดตามไปด้วย

ถ้าถามว่า โมเดลไหนเก่งกว่าทุก benchmark คำตอบที่รอบคอบคือยังไม่มีหลักฐานสาธารณะ อิสระ และรันภายใต้เงื่อนไขเดียวกันมากพอจะฟันธงได้ ตอนนี้ข้อมูลที่พอใช้เป็นสัญญาณมีทั้งคะแนน SWE-bench จากแหล่งบุคคลที่สาม , ตัวเลขและคุณสมบัติจาก Artificial Analysis , รวมถึงเอกสาร API และ safety ของ OpenAI

ข้อมูลที่ยืนยันได้มากที่สุดในตอนนี้

DeepSeek มีหน้า DeepSeek-V4 Preview Release ในเอกสาร API ลงวันที่ 2026/04/24 ส่วน OpenAI เปิดตัว GPT-5.5 วันที่ 23 เมษายน 2026 และอัปเดตว่า GPT-5.5 กับ GPT-5.5 Pro พร้อมใช้งานใน API ตั้งแต่วันที่ 24 เมษายน 2026 ทั้งสองรุ่นจึงออกมาในช่วงเวลาใกล้กันมาก แต่ระดับรายละเอียดของเอกสารสาธารณะไม่เท่ากัน

เกณฑ์	GPT-5.5	DeepSeek V4 Pro	วิธีอ่านเมื่อต้องเลือกใช้
สถานะสาธารณะ	OpenAI เปิดตัววันที่ 23 เมษายน 2026 และมีใน API วันที่ 24 เมษายน 2026	DeepSeek มีหน้า V4 Preview Release ลงวันที่ 2026/04/24	ทั้งคู่มีหมุดหมายสาธารณะใกล้กัน
ข้อมูล API	gpt-5.5, context 1M, max output 128K, ราคา 5/30 ดอลลาร์ต่อ MTok และ tool support อย่างเป็นทางการ	Artificial Analysis ระบุ text input/output และ context 1m tokens	GPT-5.5 วางแผนต้นทุน output และ tool-use ได้ชัดกว่า
ระดับความเปิด	Artificial Analysis ระบุ GPT-5.5 high เป็น proprietary	Artificial Analysis ระบุ DeepSeek V4 Pro เป็น open weights	DeepSeek เหมาะกว่าเมื่อ open weights เป็นเงื่อนไขบังคับ
Context window	OpenAI API docs ระบุ 1M tokens	Artificial Analysis ระบุ 1m tokens	ทั้งคู่รองรับบริบทยาวมากตามแหล่งที่อ้างอิง
Image input	Artificial Analysis ระบุ GPT-5.5 high รองรับ image input	หน้าเดียวกันระบุ DeepSeek V4 Pro high ไม่รองรับ image input	ถ้างานต้องรับภาพ ข้อมูลปัจจุบันเอียงไปทาง GPT-5.5
Tool support	Functions, Web search, File search, Computer use	ยังไม่มีตาราง tool support เทียบระดับเดียวกันในแหล่งที่อ้างอิง	GPT-5.5 ได้เปรียบสำหรับ workflow ที่ต้องใช้เครื่องมืออย่างเป็นทางการ

จุดที่ควรระวังคืออย่าเอาตัวเลขคนละสนามมาชนกันแบบตรง ๆ เอกสาร OpenAI ระบุ context window ของ GPT-5.5 ที่ 1M tokens แต่หน้ comparação ของ Artificial Analysis สำหรับ GPT-5.5 high แสดง 922k tokens ส่วน DeepSeek V4 Pro high อยู่ที่ 1000k tokens ดังนั้นก่อนสรุปว่าใครยาวกว่า ต้องดูให้ชัดว่าเป็น model variant ไหน reasoning level ใด และแต่ละแหล่งนิยาม context อย่างไร

Benchmark ไหนควรเชื่อแค่ไหน

SWE-bench Verified: สัญญาณดีสำหรับงาน coding แต่ยังไม่ใช่คำตัดสินสุดท้าย

บทความรวบรวมของ o-mega ระบุว่า GPT-5.5 ได้ 88.7% บน SWE-bench Verified ขณะที่ DeepSeek V4-Pro ได้ 80.6% ต่างกัน 8.1 จุด ถ้า workload หลักคือ software engineering หรือ coding agent ตัวเลขนี้เป็นสัญญาณที่ควรให้ความสนใจ

อย่างไรก็ตาม SWE-bench เพียงชุดเดียวแทน benchmark ภายในไม่ได้ ผลลัพธ์ของ coding agent อาจเปลี่ยนได้จาก prompt, reasoning level, สิทธิ์ใช้ tool, จำนวน retry, วิธีรัน test, รูปแบบ patch และ harness ที่ใช้ให้คะแนน ดังนั้น 88.7% เทียบกับ 80.6% ควรถูกใช้เป็นเหตุผลให้เริ่มทดสอบ GPT-5.5 ก่อนในงาน coding ไม่ใช่หลักฐานว่า GPT-5.5 ชนะทุกงาน

OpenAI system card: ครอบคลุม แต่ไม่ใช่ head-to-head กับ DeepSeek

OpenAI Deployment Safety Hub ระบุว่า GPT-5.5 ถูกวัด controllability ด้วย CoT-Control ซึ่งเป็นชุดประเมินมากกว่า 13,000 งาน สร้างจาก benchmark เช่น GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL และ SWE-Bench Verified ข้อมูลนี้มีประโยชน์ในการดูว่า OpenAI ทดสอบ GPT-5.5 ในกรอบใดบ้าง

แต่แหล่งนี้ไม่ใช่ตารางเทียบ GPT-5.5 กับ DeepSeek V4 โดยตรง จึงไม่ควรใช้เพียง system card เพื่อสรุปว่า GPT-5.5 ชนะหรือแพ้ DeepSeek V4 บน GPQA, MMLU-Pro หรือ SWE-Bench Verified

AA-Omniscience: DeepSeek V4 ดีขึ้นด้าน knowledge แต่ hallucination เป็นธงแดง

Artificial Analysis ระบุว่า DeepSeek V4 Pro Max ได้คะแนน -10 บน AA-Omniscience ดีขึ้น 11 จุดจาก V3.2 Reasoning ที่ -21 ขณะที่ DeepSeek V4 Flash Max ได้ -23 แต่แหล่งเดียวกันยังระบุ hallucination rate ของ DeepSeek V4 Pro และ V4 Flash ที่ 94% และ 96% ตามลำดับ หมายความว่าเมื่อโมเดลไม่รู้คำตอบ มันแทบจะยังตอบออกมาอยู่ดี

นี่เป็นจุดสำคัญมากถ้าคุณสร้างระบบที่ต้องการความน่าเชื่อถือ เช่น ถาม-ตอบจากฐานความรู้ภายใน วิเคราะห์เอกสารกฎหมาย การเงิน สุขภาพ compliance หรือระบบที่ต้องมี citation DeepSeek V4 Pro อาจน่าสนใจเพราะ open weights และ context ยาว แต่ factual workflow ควรมี retrieval, การตรวจ citation, การตรวจแหล่งข้อมูล และ human review เมื่อจำเป็น

ควรเลือก GPT-5.5 หรือ DeepSeek V4 Pro

เลือก GPT-5.5 ถ้าต้องการ API ที่พร้อมวางระบบ

GPT-5.5 เหมาะกว่าเมื่อโจทย์หลักคือการ integrate เร็ว มีตัวเลข deployment ชัดเจน และมี tool-use ที่ประกาศเป็นทางการ เอกสาร OpenAI ระบุ model ID, ราคา, context, max output, knowledge cutoff วันที่ 1 ธันวาคม 2025 และเครื่องมือ Functions, Web search, File search, Computer use

สำหรับทีมที่สร้าง coding agent GPT-5.5 ก็เป็นตัวเริ่มต้นที่แข็งแรงกว่าในข้อมูลสาธารณะที่มีอยู่ เพราะมีสัญญาณ SWE-bench Verified สูงกว่าในแหล่งบุคคลที่สาม แต่ถ้าจะใช้กับ repo จริงของทีม ยังควรรัน benchmark เอง ไม่ใช่ดูคะแนนสาธารณะแล้วตัดสินใจทันที

เลือก DeepSeek V4 Pro ถ้า open weights เป็นข้อกำหนดหลัก

DeepSeek V4 Pro ควรถูกพิจารณาก่อนหากคุณต้องการ open weights, ต้องการประเมินใน infrastructure ของตัวเอง หรือไม่อยากพึ่ง API ปิดทั้งหมด Artificial Analysis ระบุว่า DeepSeek V4 Pro เป็น open weights, released April 2026, รองรับ text input/output และมี context 1m tokens

สิ่งที่ต้องชั่งน้ำหนักคือความน่าเชื่อถือของคำตอบเชิงข้อเท็จจริง เมื่อ Artificial Analysis รายงาน hallucination rate ของ DeepSeek V4 Pro ที่ 94% ใน AA-Omniscience งานที่ต้องตอบโดยมีหลักฐานจึงควรออกแบบชั้นตรวจสอบเพิ่ม ไม่ควรปล่อยให้โมเดลตอบตรงถึงผู้ใช้โดยไม่มี guardrail

ถ้าต้องการ image input หรือ tool-use อย่างเป็นทางการ GPT-5.5 ได้เปรียบจากหลักฐานปัจจุบัน

หน้าเปรียบเทียบ DeepSeek V4 Pro high กับ GPT-5.5 high ของ Artificial Analysis ระบุว่า GPT-5.5 high รองรับ image input แต่ DeepSeek V4 Pro high ไม่รองรับ เมื่อนำมารวมกับเอกสาร OpenAI ที่ประกาศ Functions, Web search, File search และ Computer use สำหรับ GPT-5.5 ข้อมูลปัจจุบันจึงเอียงไปทาง GPT-5.5 สำหรับงาน multimodal หรือ agentic workflow ที่ต้องใช้ tool

วิธี benchmark ให้จริงจังก่อนตัดสินใจ

ก่อน route traffic, ซื้อ API หรือกำหนดโมเดล default ควรทดสอบภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน ไม่ใช่หยิบคะแนนจากหลายแหล่งมาบวกกันเอง

1. ล็อก model variant และ reasoning level ให้ตรงกัน OpenAI docs ระบุ reasoning level ของ GPT-5.5 เช่น none, low, medium, high และ xhigh ส่วน Artificial Analysis ก็แยกหน้าเปรียบเทียบตาม low, medium และ high
2. ใช้ prompt, dataset และ harness เดียวกัน อย่าเทียบโมเดลหนึ่งที่ prompt ถูกจูนมาอย่างดี กับอีกโมเดลที่ใช้ prompt ดิบ
3. กำหนด tool policy ให้เหมือนกัน สำหรับ coding agent คะแนนอาจเปลี่ยนมากเพียงเพราะจำนวน retry สิทธิ์รัน test หรือสิทธิ์แก้หลายไฟล์ไม่เท่ากัน
4. วัดทั้ง accuracy และปัญหาการใช้งานจริง นอกจากถูกหรือผิด ให้ดู format error, output stability, token cost, latency และอัตราที่ต้องส่งให้มนุษย์ตรวจ
5. มีชุดทดสอบ hallucination แยกต่างหาก ข้อนี้สำคัญมากสำหรับ DeepSeek V4 Pro/Flash เพราะตัวเลข hallucination ใน AA-Omniscience สูงมาก
6. ใช้ข้อมูลจริงของผลิตภัณฑ์ ถ้าระบบของคุณให้บริการผู้ใช้ภาษาไทย ควรใส่เอกสาร คำถาม และ codebase ภาษาไทยไว้ใน eval ภายในด้วย

คำตัดสินสุดท้าย

ถ้าเป้าหมายคือ API production, coding agent ที่ต้องใช้ tool หรือ workflow ที่ต้องการ max output และราคาประกาศชัดเจน GPT-5.5 เป็นตัวเริ่มต้นที่ปลอดภัยกว่า ถ้า open weights เป็นข้อกำหนดแข็ง และคุณพร้อมสร้างชั้นตรวจสอบเอง DeepSeek V4 Pro เป็นตัวเลือกที่ควรทดลอง โดยเฉพาะเมื่องานต้องคุม deployment มากกว่าใช้ API สำเร็จรูป

แต่ถ้าถามว่า DeepSeek V4 หรือ GPT-5.5 ชนะ benchmark โดยรวม คำตอบที่แม่นที่สุดตอนนี้คือยังไม่มีข้อมูลสาธารณะภายใต้เงื่อนไขเดียวกันมากพอจะสรุปแบบครอบจักรวาลได้ สัญญาณที่มีอยู่เอียงไปทาง GPT-5.5 ใน SWE-bench Verified ตามแหล่งบุคคลที่สาม , เอียงไปทาง GPT-5.5 ในความชัดเจนของ API และ tool support , ส่วน DeepSeek V4 Pro เด่นที่ open weights และ context ยาว