studioglobal
ค้นพบเทรนด์
คำตอบเผยแพร่แล้ว11 แหล่งที่มา

DeepSeek V4 vs GPT-5.5: เบนช์มาร์กไหนเชื่อได้ และควรเลือกโมเดลใด

GPT 5.5 ดูพร้อมกว่าสำหรับ API production เพราะ OpenAI ระบุ model ID, ราคา 5/30 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน, context 1M, max output 128K และ tool support อย่างเป็นทางการ [22] DeepSeek V4 Pro น่าสนใจหากต้องการ open weights และควบคุมการ deploy เอง แต่คำว่า open weights ไม่ได้แปลว่าข้อมูลฝึก โค้ดฝึก หรือ pipeline ทั้งหมดเปิด...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
18K0
Minh họa so sánh DeepSeek V4 và GPT-5.5 trên bảng benchmark AI
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: benchmark nào đáng tin, nên chọn model nàoMinh họa: so sánh DeepSeek V4 và GPT-5.5 qua benchmark, thông số API và tiêu chí triển khai.
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 vs GPT-5.5: benchmark nào đáng tin, nên chọn model nào?. Article summary: Chưa có bằng chứng công khai đủ để tuyên bố DeepSeek V4 hay GPT 5.5 thắng toàn diện.. Topic tags: ai, deepseek, openai, gpt 5, llm benchmarks. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Qwen3.6: Which Model Should You Use? DeepSeek V4, GPT-5.5, and Qwen3.6-35B-A3B all look strong on paper, but the harder question for AI application develo" source context "DeepSeek V4 RAG Benchmark with Milvus vs GPT-5.5 and Qwen" Reference image 2: visual subject "Benchmark, giá và so sánh với GPT-5.5 và Claude Opus 4.7. Điểm đáng chú ý nhất của V4 không phải là hiệu suất vượt trội so với các model hàng đầu thế giới, mà là mức giá thấp hơn k" source context "DeepSeek V4 có gì mới? Ben

openai.com

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 [22]

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 [35] แต่ต้องอ่านให้ตรงคำ: open weights ไม่ได้พิสูจน์โดยอัตโนมัติว่าข้อมูลฝึก โค้ดฝึก หรือ pipeline ทั้งหมดเปิดตามไปด้วย [35]

ถ้าถามว่า โมเดลไหนเก่งกว่าทุก benchmark คำตอบที่รอบคอบคือยังไม่มีหลักฐานสาธารณะ อิสระ และรันภายใต้เงื่อนไขเดียวกันมากพอจะฟันธงได้ ตอนนี้ข้อมูลที่พอใช้เป็นสัญญาณมีทั้งคะแนน SWE-bench จากแหล่งบุคคลที่สาม [2], ตัวเลขและคุณสมบัติจาก Artificial Analysis [33][41], รวมถึงเอกสาร API และ safety ของ OpenAI [22][24]

ข้อมูลที่ยืนยันได้มากที่สุดในตอนนี้

DeepSeek มีหน้า DeepSeek-V4 Preview Release ในเอกสาร API ลงวันที่ 2026/04/24 [13] 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 [27] ทั้งสองรุ่นจึงออกมาในช่วงเวลาใกล้กันมาก แต่ระดับรายละเอียดของเอกสารสาธารณะไม่เท่ากัน

เกณฑ์GPT-5.5DeepSeek V4 Proวิธีอ่านเมื่อต้องเลือกใช้
สถานะสาธารณะOpenAI เปิดตัววันที่ 23 เมษายน 2026 และมีใน API วันที่ 24 เมษายน 2026 [27]DeepSeek มีหน้า V4 Preview Release ลงวันที่ 2026/04/24 [13]ทั้งคู่มีหมุดหมายสาธารณะใกล้กัน
ข้อมูล APIgpt-5.5, context 1M, max output 128K, ราคา 5/30 ดอลลาร์ต่อ MTok และ tool support อย่างเป็นทางการ [22]Artificial Analysis ระบุ text input/output และ context 1m tokens [35]GPT-5.5 วางแผนต้นทุน output และ tool-use ได้ชัดกว่า
ระดับความเปิดArtificial Analysis ระบุ GPT-5.5 high เป็น proprietary [6]Artificial Analysis ระบุ DeepSeek V4 Pro เป็น open weights [35]DeepSeek เหมาะกว่าเมื่อ open weights เป็นเงื่อนไขบังคับ
Context windowOpenAI API docs ระบุ 1M tokens [22]Artificial Analysis ระบุ 1m tokens [35]ทั้งคู่รองรับบริบทยาวมากตามแหล่งที่อ้างอิง
Image inputArtificial Analysis ระบุ GPT-5.5 high รองรับ image input [41]หน้าเดียวกันระบุ DeepSeek V4 Pro high ไม่รองรับ image input [41]ถ้างานต้องรับภาพ ข้อมูลปัจจุบันเอียงไปทาง GPT-5.5
Tool supportFunctions, Web search, File search, Computer use [22]ยังไม่มีตาราง tool support เทียบระดับเดียวกันในแหล่งที่อ้างอิงGPT-5.5 ได้เปรียบสำหรับ workflow ที่ต้องใช้เครื่องมืออย่างเป็นทางการ

จุดที่ควรระวังคืออย่าเอาตัวเลขคนละสนามมาชนกันแบบตรง ๆ เอกสาร OpenAI ระบุ context window ของ GPT-5.5 ที่ 1M tokens [22] แต่หน้ comparação ของ Artificial Analysis สำหรับ GPT-5.5 high แสดง 922k tokens ส่วน DeepSeek V4 Pro high อยู่ที่ 1000k tokens [41] 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 [2] 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 [2]

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 [24] 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 [24]

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 [33] แต่แหล่งเดียวกันยังระบุ hallucination rate ของ DeepSeek V4 Pro และ V4 Flash ที่ 94% และ 96% ตามลำดับ หมายความว่าเมื่อโมเดลไม่รู้คำตอบ มันแทบจะยังตอบออกมาอยู่ดี [33]

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 [33][35]

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 [22]

สำหรับทีมที่สร้าง coding agent GPT-5.5 ก็เป็นตัวเริ่มต้นที่แข็งแรงกว่าในข้อมูลสาธารณะที่มีอยู่ เพราะมีสัญญาณ SWE-bench Verified สูงกว่าในแหล่งบุคคลที่สาม [2] 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 [35]

สิ่งที่ต้องชั่งน้ำหนักคือความน่าเชื่อถือของคำตอบเชิงข้อเท็จจริง เมื่อ Artificial Analysis รายงาน hallucination rate ของ DeepSeek V4 Pro ที่ 94% ใน AA-Omniscience งานที่ต้องตอบโดยมีหลักฐานจึงควรออกแบบชั้นตรวจสอบเพิ่ม ไม่ควรปล่อยให้โมเดลตอบตรงถึงผู้ใช้โดยไม่มี guardrail [33]

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 [41] 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 [22][41]

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 [22] ส่วน Artificial Analysis ก็แยกหน้าเปรียบเทียบตาม low, medium และ high [3][37][41]
  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 [33]
  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 [22] ถ้า open weights เป็นข้อกำหนดแข็ง และคุณพร้อมสร้างชั้นตรวจสอบเอง DeepSeek V4 Pro เป็นตัวเลือกที่ควรทดลอง โดยเฉพาะเมื่องานต้องคุม deployment มากกว่าใช้ API สำเร็จรูป [33][35]

แต่ถ้าถามว่า DeepSeek V4 หรือ GPT-5.5 ชนะ benchmark โดยรวม คำตอบที่แม่นที่สุดตอนนี้คือยังไม่มีข้อมูลสาธารณะภายใต้เงื่อนไขเดียวกันมากพอจะสรุปแบบครอบจักรวาลได้ สัญญาณที่มีอยู่เอียงไปทาง GPT-5.5 ใน SWE-bench Verified ตามแหล่งบุคคลที่สาม [2], เอียงไปทาง GPT-5.5 ในความชัดเจนของ API และ tool support [22], ส่วน DeepSeek V4 Pro เด่นที่ open weights และ context ยาว [35]

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

  • GPT 5.5 ดูพร้อมกว่าสำหรับ API production เพราะ OpenAI ระบุ model ID, ราคา 5/30 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน, context 1M, max output 128K และ tool support อย่างเป็นทางการ [22]
  • DeepSeek V4 Pro น่าสนใจหากต้องการ open weights และควบคุมการ deploy เอง แต่คำว่า open weights ไม่ได้แปลว่าข้อมูลฝึก โค้ดฝึก หรือ pipeline ทั้งหมดเปิดด้วย [35]
  • สัญญาณด้าน coding จากแหล่งบุคคลที่สามเอียงไปทาง GPT 5.5: o mega ระบุ SWE bench Verified ที่ 88.7% เทียบกับ DeepSeek V4 Pro ที่ 80.6% แต่ยังควรทดสอบซ้ำกับงานจริงของทีม [2]

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "DeepSeek V4 vs GPT-5.5: เบนช์มาร์กไหนเชื่อได้ และควรเลือกโมเดลใด" คืออะไร

GPT 5.5 ดูพร้อมกว่าสำหรับ API production เพราะ OpenAI ระบุ model ID, ราคา 5/30 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน, context 1M, max output 128K และ tool support อย่างเป็นทางการ [22]

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

GPT 5.5 ดูพร้อมกว่าสำหรับ API production เพราะ OpenAI ระบุ model ID, ราคา 5/30 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน, context 1M, max output 128K และ tool support อย่างเป็นทางการ [22] DeepSeek V4 Pro น่าสนใจหากต้องการ open weights และควบคุมการ deploy เอง แต่คำว่า open weights ไม่ได้แปลว่าข้อมูลฝึก โค้ดฝึก หรือ pipeline ทั้งหมดเปิดด้วย [35]

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

สัญญาณด้าน coding จากแหล่งบุคคลที่สามเอียงไปทาง GPT 5.5: o mega ระบุ SWE bench Verified ที่ 88.7% เทียบกับ DeepSeek V4 Pro ที่ 80.6% แต่ยังควรทดสอบซ้ำกับงานจริงของทีม [2]

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร

Claude Security คืออะไร: AI ของ Anthropic สำหรับสแกนช่องโหว่โค้ดองค์กร

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง

Grok 4.3 API: 1M context กับราคา $1.25/$2.50 เปลี่ยนการแข่งขันโมเดลและเสียงอย่างไร

小米 Q5、MIX 5 与小米 18 系列传闻的概念手机图

Xiaomi Q5 น่าจะไม่ใช่ MIX 5: เบาะแสล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18

Xiaomi Q5 ใช่ MIX 5 ไหม? ข่าวหลุดล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18 มากกว่า

Metas KI-Altersprüfung: Neue Regeln für Jugendliche in EU, USA und Brasilien

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

So sánh một cách toàn diện benchmarks của DeepSeek V4 vs GPT-5.5

Studio Global AI40 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

Hiện chưa có đủ bằng chứng công khai, độc lập và đầy đủ để “so sánh toàn diện” benchmark DeepSeek V4 vs GPT-5.5 theo từng bài test chuẩn như MMLU, GPQA, SWE-bench, AIME, LiveCodeBench với số liệu ngang hàng. Những gì có thể kết luận chắc hơn là: GPT-5.5 có tài liệu chính thức rõ hơn về API/cấu hình, còn DeepSeek V4 mới ở dạng preview và các so sánh bên thứ ba hiện chủ yếu từ Artificial Analysis hoặc bài tổng hợp, chưa đủ để coi là bảng benchmark cuối cùng.

Điểm chắc chắn từ nguồn hiện có

  • DeepSeek có trang “DeepSeek-V4 Preview Release” ngày 2026/04/24 trong tài liệu API chính thức, nhưng kết quả tìm kiếm không hiển thị bảng benchmark chi tiết đầy đủ ngay trong snippet [6].

  • OpenAI API docs liệt kê GPT-5.5 với model ID gpt-5.5, context window 1M tokens, max output 128K tokens, input price $5/1M tokens và output price $30/1M tokens [1].

  • GPT-5.5 được OpenAI mô tả là “a new class of intelligence for coding and professional work” trong tài liệu API [1].

  • Artificial Analysis có các trang so sánh DeepSeek V4 Pro/Flash với GPT-5.5 ở nhiều mức reasoning như low, medium, xhigh, nhưng snippet công khai chủ yếu cho thấy thông tin cấu hình như context window thay vì toàn bộ điểm số benchmark [4][10][11].

  • Artificial Analysis ghi nhận DeepSeek V4 Pro là mô hình “open weights” phát hành tháng 4/2026 [8].

  • DeepSeek V4 Pro và V4 Flash được Artificial Analysis mô tả là có cải thiện về kiến thức nhưng cũng có hallucination rate rất cao trong AA-Omniscience; snippet nêu V4 Pro Max đạt -10, cải thiện 11 điểm so với V3.2 Reasoning, còn V4 Flash Max đạt -23 [3].

So sánh nhanh theo trục quan trọng

Trục so sánhDeepSeek V4GPT-5.5Nhận định
Trạng thái công khaiPreview chính thức từ DeepSeek [6]Có trong OpenAI API docs [1]GPT-5.5 có thông tin API rõ hơn
Mô hình mởArtificial Analysis gọi V4 Pro là open weights [8]Proprietary/đóng theo hệ sinh thái OpenAI [1]DeepSeek lợi thế nếu cần tự host/tùy biến
Context windowCác trang so sánh AA nêu DeepSeek V4 khoảng 1,000k tokens [4][10]OpenAI docs nêu GPT-5.5 context 1M tokens [1]Gần tương đương về ngữ cảnh
Max outputInsufficient evidence từ nguồn chính thức trong kết quả tìm kiếm128K tokens theo OpenAI API docs [1]GPT-5.5 có số chính thức rõ hơn
Coding/pro workInsufficient evidence để kết luận thắng-thua benchmarkOpenAI định vị GPT-5.5 cho coding và professional work [1]Chưa đủ số liệu độc lập để xếp hạng chắc chắn
Hallucination/knowledgeAA nêu V4 Pro cải thiện knowledge nhưng hallucination rate rất cao [3]Insufficient evidence trong kết quả tìm kiếm để so trực tiếp cùng metricCần xem bảng AA đầy đủ hoặc eval độc lập
Giá APIMột số bài/press-release nêu giá DeepSeek thấp, nhưng chưa đủ tin cậy để lấy làm kết luận chuẩn [13]$5 input / $30 output mỗi 1M tokens theo OpenAI API docs [1]GPT-5.5 có giá chính thức; DeepSeek cần xác nhận từ bảng giá DeepSeek

Kết luận thực dụng

  • Nếu bạn cần benchmark “đẹp, ổn định, có hệ sinh thái API, tool calling, file/web/computer use”: GPT-5.5 có lợi thế về tài liệu chính thức và tích hợp API [1].

  • Nếu bạn cần mô hình open-weight, chi phí có khả năng thấp hơn, hoặc triển khai/tùy biến nội bộ: DeepSeek V4 Pro đáng chú ý hơn, nhưng số liệu benchmark công khai hiện chưa đủ để khẳng định vượt GPT-5.5 toàn diện [6][8].

  • Nếu chỉ hỏi “model nào mạnh hơn?”: Insufficient evidence. Các nguồn hiện có chưa cung cấp một bảng benchmark độc lập, đầy đủ, cùng điều kiện chạy cho DeepSeek V4 Pro/Flash và GPT-5.5 trên toàn bộ các bài test quan trọng.

  • Để so sánh nghiêm túc, nên chờ hoặc tự chạy bộ test gồm: GPQA Diamond, MMLU-Pro, AIME 2025/2026, LiveCodeBench, SWE-bench Verified, MMMU, long-context retrieval, tool-use/agentic tasks, multilingual Vietnamese eval, hallucination/factuality và latency/cost trên cùng prompt + cùng mức reasoning.

แหล่งที่มา

  • [2] DeepSeek V4 Preview: The Complete 2026 Guide - o-mega | AIo-mega.ai

    6. Head-to-Head: DeepSeek V4 vs GPT-5.5 The comparison between DeepSeek V4-Pro and GPT-5.5 is the headline matchup, and the nuances matter more than the top-line numbers suggest. GPT-5.5 holds clear advantages in certain areas, DeepSeek V4-Pro leads in othe...

  • [3] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (low): Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) OpenAI logoGPT-5.5 (low) Analysis --- --- Creator DeepSeek OpenAI Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 922k tokens ( 1383 A4 pages of size...

  • [6] GPT-5.5 (high) - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    Artificial Analysis GPT-5.5 (high) logo • Proprietarymodel • Released April 2026 GPT-5.5 (high)Intelligence, Performance & Price Analysis Model summary Intelligence Artificial Analysis Intelligence Index 4 out of 4 units for Intelligence. Output tokens per...

  • [13] DeepSeek V4 Preview Releaseapi-docs.deepseek.com

    Image 8: WeChat QRcode Community Email Discord Twitter More GitHub Copyright © 2026 DeepSeek, Inc. [...] API Reference News DeepSeek-V4 Preview Release 2026/04/24 DeepSeek-V3.2 Release 2025/12/01 DeepSeek-V3.2-Exp Release 2025/09/29 DeepSeek V3.1 Update 202...

  • [22] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    GPT-5.5 New A new class of intelligence for coding and professional work. Model ID gpt-5.5 [Reasoning none low medium high xhigh Input price $5 / Input MTok Output price $30 / Output MTok Latency Fast Max output 128K tokens Context window 1M Tools Functions...

  • [24] GPT-5.5 System Card - Deployment Safety Hub - OpenAIdeploymentsafety.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...

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

    Introducing GPT-5.5 OpenAI Skip to main content Log inTry ChatGPT(opens in a new window) Research Products Business Developers Company Foundation(opens in a new window) Introducing GPT-5.5 OpenAI Table of contents Model capabilities Next-generation inferenc...

  • [33] 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...

  • [35] DeepSeek V4 Pro (Max) - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) logo Open weights model Released April 2026 DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) Intelligence, Performance & Price Analysis Model summary Intelligence Artificial Analysis Intelligence Index Speed Output tokens per...

  • [37] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (medium)artificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) OpenAI logoGPT-5.5 (medium) Analysis --- --- Creator DeepSeek OpenAI Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 922k tokens ( 1383 A4 pages of s...

  • [41] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (high): Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) OpenAI logoGPT-5.5 (high) Analysis --- --- Creator DeepSeek OpenAI Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 922k tokens ( 1383 A4 pages of siz...