GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: benchmark ไหนสำคัญกับงานของคุณจริง ๆ

หากนับตาม LLM Stats แหล่งนี้ระบุว่า Claude Opus 4.7 นำ 6 จาก 10 benchmark ที่ทั้งสองผู้ให้บริการรายงาน ส่วน GPT-5.5 นำ 4 รายการ LLM Stats ยังสรุปว่าจุดแข็งของ Claude อยู่ในงาน reasoning-heavy และงานแบบ review-grade ขณะที่จุดแข็งของ GPT-5.5 อยู่ในงานใช้ tool ระยะยาวและงานที่ขับเคลื่อนผ่าน shell วิธีนับแบบนี้มีประโยชน์ในภาพรวม แต่ยังไม่แก้ปัญหาบางแถวที่ข้อมูลขัดกัน เช่น Humanity’s Last Exam

งาน coding: Terminal-Bench กับ SWE-Bench วัดคนละเรื่อง

ถ้างานของคุณคือ agentic coding ที่ต้องทำงานในเทอร์มินัล GPT-5.5 เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่น่าสนใจกว่าในข้อมูลสาธารณะตอนนี้ GPT-5.5 ได้ 82.7% บน Terminal-Bench 2.0 สูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 69.4% ในตารางเปรียบเทียบ OpenAI อธิบายว่า Terminal-Bench 2.0 เป็น benchmark สำหรับ workflow command-line ที่ซับซ้อน ต้องวางแผน ทำซ้ำ และประสานการใช้เครื่องมือ

แปลเป็นภาษาการใช้งานจริง: ถ้าคุณกำลังทำ CLI copilot, DevOps assistant หรือ coding agent ที่ต้องรัน test อ่าน error แก้ไฟล์ แล้ววนทำซ้ำ Terminal-Bench 2.0 ควรมีน้ำหนักมากกว่า benchmark reasoning ทั่วไป

แต่ถ้างานใกล้เคียงกับการแก้ issue ซอฟต์แวร์จริง Claude Opus 4.7 นำใน SWE-Bench Pro ที่ 64.3% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% OpenAI ระบุว่า SWE-Bench Pro ใช้วัดความสามารถในการแก้ issue บน GitHub จริง ดังนั้นถ้า workload ของคุณคือ bug fixing การแก้ code ใน repo จริง หรืองาน software review ที่ต้องเข้าใจบริบทกว้าง Claude Opus 4.7 ควรถูกใส่ไว้ในรอบทดสอบแรก

ส่วน SWE-Bench Verified ยังไม่สะอาดพอจะใช้ฟันธงผู้ชนะระหว่างสองโมเดลในชุดข้อมูลนี้ MindStudio ระบุว่า Claude Opus 4.7 ได้ 82.4% ขณะที่ APIyi และ DataCamp ระบุ 87.6%; แหล่งที่ให้มายังไม่มีคู่คะแนน GPT-5.5 เทียบ Claude Opus 4.7 ที่เสถียรสำหรับแถวเดียวกันนี้

งาน agent และ workflow: GPT-5.5 นำหลายรายการ แต่ Claude ยังมีพื้นที่แข็ง

ในกลุ่ม workflow แบบ agent GPT-5.5 มีสัญญาณเชิงบวกหลายจุด ตามตารางของ Vellum GPT-5.5 นำ BrowseComp ที่ 84.4% เทียบกับ 79.3%, นำ GDPval ที่ 84.9% เทียบกับ 80.3% และนำ OSWorld-Verified ที่ 78.7% เทียบกับ 78.0% Mashable ก็รายงานว่า GPT-5.5 นำ BrowseComp ด้วยคู่คะแนนเดียวกันคือ 84.4% และ 79.3% LLM Stats ยังเสริมว่า GPT-5.5 นำ CyberGym แม้ snippet ที่ให้มาจะไม่แสดงคะแนนเปอร์เซ็นต์

อย่างไรก็ตาม Claude Opus 4.7 ยังมีพื้นที่ที่ควรจับตา ในตารางของ Vellum Claude นำ MCP Atlas ที่ 79.1% เทียบกับ 75.3% ของ GPT-5.5 LLM Stats จัดให้ Claude นำ FinanceAgent v1.1 และ DataCamp รายงานว่า Claude Opus 4.7 ได้ 64.4% ใน FinanceAgent v1.1 ฝั่ง Anthropic เองก็อธิบายว่า Claude Opus 4.7 เป็น Opus รุ่นใหม่ที่แข็งแรงขึ้นใน coding, agents, vision และงานหลายขั้นตอน

ดังนั้น หาก workflow ของคุณเน้น shell, browsing หรือ automation ลักษณะ OS-style GPT-5.5 มีภาษีเริ่มต้นดีกว่า แต่ถ้างานเน้น orchestration ที่มีโครงสร้าง, MCP หรือ agent ด้านการเงิน Claude Opus 4.7 ยังควรถูก benchmark โดยตรง ไม่ควรถูกตัดทิ้งตั้งแต่แรก

Reasoning: GPQA สูสี ส่วน HLE ยังไม่นิ่ง

ใน GPQA Diamond Claude Opus 4.7 ได้ 94.2% และ GPT-5.5 ได้ 93.6% ในตารางเปรียบเทียบ นี่เป็นข้อได้เปรียบของ Claude แต่ส่วนต่าง 0.6 จุดเปอร์เซ็นต์เล็กเกินกว่าจะใช้ตัดสินทุก use case ด้าน reasoning หากงานของคุณเป็น scientific QA การวิเคราะห์เชิงผู้เชี่ยวชาญ หรือ reasoning ยาว ๆ ทางที่ดีกว่าคือรันทั้งสองโมเดลกับชุดคำถามจริงของคุณ

Humanity’s Last Exam หรือ HLE เป็นส่วนที่ควรอ่านอย่างระมัดระวังที่สุด LLM Stats ระบุว่า Claude Opus 4.7 นำทั้ง HLE แบบไม่ใช้ tools และแบบใช้ tools แต่ Mashable รายงานว่า GPT-5.5 ได้ 40.6% เทียบกับ Opus 4.7 ที่ 31.2% ใน HLE แบบไม่ใช้ tools ขณะที่ Claude ได้ 54.7% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 52.2% ใน HLE แบบใช้ tools ส่วน o-mega ให้ชุดตัวเลข HLE อีกแบบหนึ่ง เมื่อแหล่งข้อมูลยังไม่ตรงกัน HLE จึงไม่ควรเป็น tie-breaker เว้นแต่คุณจะรันใหม่เองด้วย setup เดียวกัน

แล้วควรเลือก GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7?

เลือกลอง GPT-5.5 ก่อน หากคุณให้ความสำคัญกับ agent ที่ทำงานผ่านเทอร์มินัล, shell workflow, test loop หรือ automation หลายขั้นตอน เพราะ Terminal-Bench 2.0 เอียงมาทาง GPT-5.5 อย่างชัดเจน GPT-5.5 ยังน่าทดลองก่อนสำหรับ workflow แนว browsing/search, GDPval, OSWorld-Verified และ FrontierMath T1–3 ตามตารางของ Vellum

เลือกลอง Claude Opus 4.7 ก่อน หากคุณให้ความสำคัญกับการแก้ issue ซอฟต์แวร์ในสไตล์ SWE-Bench Pro ซึ่ง Claude นำ GPT-5.5 Claude ยังควรอยู่ใน shortlist สำหรับ reasoning วิทยาศาสตร์แบบ GPQA, MCP/tool orchestration และ finance-agent workflow จาก GPQA Diamond, MCP Atlas, FinanceAgent v1.1 และบทสรุปของ LLM Stats

วิธีที่ปลอดภัยที่สุดคืออย่าเลือกจาก leaderboard เพียงหน้าเดียว ให้แบ่ง workload ของคุณออกเป็น 4 กลุ่ม: coding ใน repo, terminal/agent automation, reasoning แบบไม่ใช้ tool และ workflow ที่ใช้ tool จากนั้นรันด้วย prompt เดียวกัน สิทธิ์เข้าถึง tool เท่ากัน sampling เหมือนกัน reasoning effort เหมือนกัน และเกณฑ์ให้คะแนนเดียวกัน benchmark สาธารณะช่วยบอกว่าควรเริ่มทดสอบจากตรงไหน แต่ eval ภายในเท่านั้นที่จะบอกได้ว่าโมเดลไหนเหมาะจะเอาเข้าผลิตภัณฑ์จริง โดยเฉพาะเมื่อคะแนนสาธารณะบางส่วนอาจเป็น self-reported หรือยังไม่ได้ตรวจสอบอย่างอิสระ