Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: ใครชนะด้านโค้ด เอเจนต์ และการให้เหตุผล

จุดที่ควรระวังคือ ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้มาจากการทดสอบเงื่อนไขเดียวกันทั้งหมด Artificial Analysis เปรียบเทียบ GPT-5.5 ในโหมด xhigh กับ Claude Opus 4.7 ในเงื่อนไข Non-reasoning, High Effort ขณะที่ LLM Stats สรุปภาพรวมไว้ชัดว่า เบนช์มาร์กไม่ได้เลือกผู้ชนะหนึ่งเดียว แต่เลือกเวิร์กโหลดที่เหมาะกับแต่ละโมเดล . ดังนั้นบทความนี้ควรใช้เป็นแผนที่สำหรับวางชุดทดสอบของคุณเอง ไม่ใช่ป้ายประกาศแชมป์ถาวร

ตารางเร็ว: งานไหนใครนำ

โค้ด: Claude เหมาะกับการแก้ issue ส่วน GPT-5.5 เด่นในเทอร์มินัล

การพูดว่าโมเดลไหน “เขียนโค้ดเก่งกว่า” แบบรวมก้อนเดียวอาจทำให้เข้าใจผิดได้ เพราะงานโค้ดมีหลายแบบมาก SWE-bench Pro วัดงานแก้ปัญหาในลักษณะใกล้กับ GitHub issue จริง โดย Claude Opus 4.7 ได้ 64.3% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% . Vellum อธิบายช่องว่างนี้ว่าเป็นสัญญาณว่า Claude ยังนำในงานแก้ issue จริงบนโค้ดเบส .

แต่พอเปลี่ยนโจทย์เป็นงานเทอร์มินัล ผลกลับกันทันที Terminal-Bench 2.0 ถูกอธิบายว่าเป็นการวัดความสามารถทำงาน CLI จริง เช่น จัดการไฟล์ รันสคริปต์ และทำเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน โดย GPT-5.5 ได้ 82.7% ส่วน Claude Opus 4.7 ได้ 69.4% . ถ้าทีมของคุณใช้ AI เพื่อรันคำสั่ง shell, สำรวจไฟล์โปรเจกต์, สร้างสคริปต์ หรือทำ automation ผ่านเทอร์มินัล GPT-5.5 ควรถูกนำมาทดลองก่อน

ภาพเชิงคุณภาพก็ไปทางเดียวกัน Mindstudio ระบุว่า GPT-5.5 ดูแข็งกว่าเล็กน้อยในปัญหาที่ต้องใช้เครื่องมืออย่างแม่นยำและนำทางไฟล์ ส่วน Claude Opus 4.7 ทำได้ดีกว่าในงานที่ต้องเข้าใจสถาปัตยกรรมของโค้ดเบสขนาดใหญ่ . พูดง่าย ๆ คือ ถ้างานคือ “เข้าใจระบบใหญ่และแก้จุดยาก” Claude น่าสนใจมาก แต่ถ้างานคือ “เดินไฟล์ รันคำสั่ง ทำให้โปรเจกต์ขยับไปข้างหน้า” GPT-5.5 มีแต้มต่อ

ส่วน SWE-bench Verified ต้องอ่านอย่างระมัดระวัง APIYI และ LLM Stats รายงานคะแนน Claude Opus 4.7 ที่ 87.6% แต่จากข้อมูลที่มี ยังไม่ชัดพอที่จะยืนยันคะแนน GPT-5.5 ในเงื่อนไขเดียวกัน . ชื่อเบนช์มาร์กเดียวกันก็อาจให้ผลต่างได้ หากโหมดโมเดล ชุดทดสอบ วิธี retry หรือ harness ไม่เหมือนกัน .

เอเจนต์และเครื่องมือ: GPT-5.5 กว้างกว่าในบางงาน แต่ Claude ยังมีจุดชนะ

ในงาน “ใช้คอมพิวเตอร์” OpenAI ระบุ OSWorld-Verified ของ GPT-5.5 ที่ 78.7% และ Claude Opus 4.7 ที่ 78.0% . ส่วนต่างเพียง 0.7 จุดเปอร์เซ็นต์จึงควรมองว่าใกล้เคียงกันมาก แม้ตัวเลขสาธารณะจะให้ GPT-5.5 นำเล็กน้อย .

งานค้นเว็บและรวบรวมข้อมูลต่างกันมากกว่า ใน BrowseComp แหล่งเดียวกันระบุ GPT-5.5 ที่ 84.4%, GPT-5.5 Pro ที่ 90.1% และ Claude Opus 4.7 ที่ 79.3% . ถ้าผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นเอเจนต์ที่ต้องค้นข้อมูล เปิดเว็บ เปรียบเทียบแหล่งข้อมูล และสรุปผล GPT-5.5 จึงเป็นตัวเลือกแรกที่ควรทดสอบ

แต่ไม่ควรสรุปว่า GPT-5.5 ชนะงานเครื่องมือทั้งหมด เพราะ MCP Atlas ให้ Claude Opus 4.7 ที่ 79.1% และ GPT-5.5 ที่ 75.3% . สำหรับการประเมินเอเจนต์ในงานจริง ควรแยกชุดทดสอบอย่างน้อยเป็น 4 กลุ่ม: เบราว์เซอร์และการค้นเว็บ, GUI/การใช้คอมพิวเตอร์, การเรียกเครื่องมือแบบ MCP และงานเทอร์มินัลอัตโนมัติ

การให้เหตุผล: วิทยาศาสตร์เป็น Claude คณิตศาสตร์เป็น GPT-5.5

ใน GPQA Diamond ซึ่งใช้วัดคำถามวิทยาศาสตร์และความรู้เฉพาะทางระดับยาก Claude Opus 4.7 ถูกระบุที่ 94.2–94.3% ส่วน GPT-5.5 อยู่ที่ 93.6% . ช่องว่างไม่ใหญ่ แต่จากข้อมูลที่มี Claude Opus 4.7 นำเล็กน้อย .

ด้านคณิตศาสตร์กลับเป็นอีกเรื่อง FrontierMath T1-3 ให้ GPT-5.5 ที่ 51.7% และ Claude Opus 4.7 ที่ 43.8% ส่วนชุดที่ยากกว่าอย่าง FrontierMath T4 ให้ GPT-5.5 ที่ 35.4% และ Claude Opus 4.7 ที่ 22.9% . ถ้างานหลักคือคณิตศาสตร์ยาก การพิสูจน์เชิงรูปแบบ การแก้โจทย์หลายขั้น หรือการตรวจคำตอบซ้ำ GPT-5.5 ควรถูกวางเป็นตัวเต็งเริ่มต้น

HLE ยังไม่เหมาะเป็นตัวตัดสินสุดท้าย

Humanity’s Last Exam หรือ HLE เป็นหมวดที่ควรระวังที่สุดในการเปรียบเทียบครั้งนี้ Mashable รายงานเงื่อนไขไม่ใช้เครื่องมือว่า GPT-5.5 ได้ 40.6% และ Claude Opus 4.7 ได้ 31.2% ซึ่งชี้ไปทาง GPT-5.5 . แต่ o-mega และ RDWorld รายงานเงื่อนไข no tools ที่ GPT-5.5 ได้ 41.4% และ Claude Opus 4.7 ได้ 46.9% ซึ่งกลับชี้ไปทาง Claude .

เมื่อใช้เครื่องมือ Mashable และ RDWorld รายงาน GPT-5.5 ที่ 52.2% และ Claude Opus 4.7 ที่ 54.7% ทำให้ Claude นำเล็กน้อย . อย่างไรก็ตาม เพราะผล no tools ขัดกันระหว่างแหล่งข้อมูล HLE จึงไม่ควรถูกใช้เป็นไพ่ใบสุดท้ายในการตัดสินว่าโมเดลไหนมีเหตุผลทั่วไปดีกว่า

คอนเท็กซ์ ราคา และลีดเดอร์บอร์ด: ใช้เป็นข้อมูลประกอบ ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย

เรื่อง context window ก็มีรายละเอียดต่างกันตามแหล่งข้อมูล Artificial Analysis แสดง GPT-5.5 ที่ 922k tokens และ Claude Opus 4.7 ที่ 1,000k tokens . ขณะที่ LLM Stats ระบุว่าทั้งสองโมเดลเปิดตัวในกลุ่ม 1M-token context และอยู่ในระดับราคาอินพุตเดียวกัน . ในการใช้งานจริงจึงควรมองว่าทั้งคู่เป็นโมเดลคอนเท็กซ์ยาวมาก แต่ต้องตรวจเงื่อนไขจริงจาก API, tier ของผลิตภัณฑ์, โหมด reasoning และวิธีเรียกเครื่องมืออีกครั้ง

ลีดเดอร์บอร์ดรวมก็มีประโยชน์ แต่ไม่ควรใช้แทนการทดสอบงานจริง BenchLM จัด Claude Opus 4.7 เป็นอันดับ 2 จาก 110 โมเดลใน provisional leaderboard และอันดับ 2 จาก 14 โมเดลใน verified leaderboard . ส่วน GPT-5.5 ถูกจัดเป็นอันดับ 5 จาก 112 โมเดลใน provisional leaderboard และอันดับ 2 จาก 16 โมเดลใน verified leaderboard . ภาพรวมนี้บอกได้ว่าทั้งคู่เป็นโมเดลระดับบนมาก แต่การเลือกใช้ในโปรดักชันยังต้องดูชนิดความผิดพลาด latency ต้นทุน และเสถียรภาพของ tool call

ควรเริ่มทดสอบโมเดลไหนก่อน

เลือกทดสอบ Claude Opus 4.7 ก่อน หากงานหลักของคุณคือ:

• แก้ issue หรือปรับโค้ดในลักษณะใกล้กับ SWE-bench Pro
• อ่านโค้ดเบสใหญ่ รีแฟกเตอร์ รีวิวโค้ด หรือให้เหตุผลเชิงสถาปัตยกรรม
• ตอบคำถามวิทยาศาสตร์หรือความรู้เฉพาะทางระดับยากแบบ GPQA Diamond
• งานเรียกใช้เครื่องมือที่คล้ายกับ MCP Atlas

เลือกทดสอบ GPT-5.5 ก่อน หากงานหลักของคุณคือ:

• automation ผ่านเทอร์มินัล, CLI, การจัดการไฟล์ และการรันสคริปต์
• เอเจนต์ที่ต้องใช้คอมพิวเตอร์หรือ GUI ตามแนว OSWorld-Verified
• เอเจนต์ค้นเว็บและรวบรวมข้อมูลแบบ BrowseComp
• โจทย์คณิตศาสตร์ยากหรือ reasoning ที่ใกล้กับ FrontierMath

บทสรุป

Claude Opus 4.7 เป็นตัวเลือกที่แข็งใน SWE-bench Pro, GPQA Diamond และ MCP Atlas . GPT-5.5 แข็งใน Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, BrowseComp และ FrontierMath .

ดังนั้นคำถามที่ควรถามไม่ใช่ “Claude หรือ GPT ใครเก่งกว่า” แต่คือ “เราจะให้ AI ทำงานแบบไหน” ถ้างานของคุณเน้นแก้โค้ดซับซ้อน เข้าใจโค้ดเบสใหญ่ และตอบคำถามวิทยาศาสตร์ Claude Opus 4.7 ควรอยู่หัวคิวทดลอง ถ้างานเน้นเทอร์มินัล เบราว์ซิง ใช้คอมพิวเตอร์ และคณิตศาสตร์ยาก GPT-5.5 เป็นจุดเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลกว่า