Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: อ่าน Benchmark ให้เลือกโมเดลถูกงาน

ตารางร่วมที่ใช้เทียบได้ดีที่สุด: Claude, GPT-5.5 และ DeepSeek V4-Pro-Max

ชุดตัวเลขที่นำมาเทียบกันได้ตรงที่สุดมาจากตารางเดียวกัน ซึ่งครอบคลุม DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5/GPT-5.5 Pro และ Claude Opus 4.7 โดย GPT-5.5 Pro มีเฉพาะบางรายการ

อ่านตารางนี้แบบตรงไปตรงมาได้ว่า Claude Opus 4.7 เด่นกว่าในงานเหตุผลยาก งานตอบโดยไม่ใช้เครื่องมือ งาน software engineering และ MCP Atlas ส่วน GPT-5.5/GPT-5.5 Pro เด่นในงาน terminal, browser และการใช้เครื่องมือ DeepSeek V4-Pro-Max ยังไม่ชนะอันดับหนึ่งในชุดนี้ แต่ BrowseComp 83.4% อยู่ใกล้ GPT-5.5 ที่ 84.4% และสูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 79.3%

Kimi K2.6: มีสัญญาณน่าสนใจ แต่ยังไม่ควรจัดอันดับรวมแบบแข็ง ๆ

ปัญหาของ Kimi K2.6 ไม่ใช่ว่าไม่มีข้อมูลเลย แต่ข้อมูลที่มีมาจากคนละแหล่ง คนละโหมด และคนละกลุ่มเปรียบเทียบ ตัวเลขด้านล่างจึงใช้เป็นเหตุผลเพื่อเลือกเข้าทดสอบได้ แต่ไม่ควรใช้แทนตารางร่วมเต็มรูปแบบ

ดังนั้นตำแหน่งที่เหมาะสมของ Kimi K2.6 คือเป็นผู้ท้าชิงที่ควรอยู่ใน shortlist โดยเฉพาะถ้าคุณสนใจ ecosystem ของ Kimi หรือต้องการทางเลือกสำหรับ coding-agent ที่อาจคุ้มต้นทุน แต่หลักฐานปัจจุบันยังไม่พอจะประกาศว่า Kimi K2.6 เป็นแชมป์รวมเหนืออีกสามโมเดล

ราคา, context window และต้นทุนการนำไปใช้จริง

Benchmark บอกได้ว่าโมเดลทำงานเก่งแค่ไหน แต่ยังตอบไม่ครบว่าโมเดลไหนเหมาะกับ production จริง เพราะราคา input/output token, context window, latency, ข้อจำกัดเครื่องมือ และต้นทุน deployment มีผลโดยตรงกับใบเสร็จปลายเดือน

สัญญาณด้านต้นทุนที่ชัดที่สุดคือ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มีราคา input เท่ากันที่ $5 ต่อ 1 ล้าน tokens แต่ GPT-5.5 มีราคา output $30 ต่อ 1 ล้าน tokens ขณะที่ Claude Opus 4.7 อยู่ที่ $25 ต่อ 1 ล้าน tokens ส่วน DeepSeek เข้ามาด้วย narrative เรื่องต้นทุนประมาณหนึ่งในหก

เลือกตามงาน: โมเดลไหนเหมาะกับอะไร

1. เหตุผลยากและคำถามที่ไม่ใช้เครื่องมือ: เริ่มที่ Claude Opus 4.7

ถ้าโจทย์ของคุณคือการวิเคราะห์เชิงวิชาการ การแก้ปัญหาซับซ้อน หรือคำถามที่ต้องการความน่าเชื่อถือสูงโดยไม่พึ่งเครื่องมือภายนอก Claude Opus 4.7 เป็นตัวเลือกแรกที่มีหลักฐานแข็งแรงที่สุดในตารางร่วม โดยได้ GPQA Diamond 94.2% สูงกว่า GPT-5.5 ที่ 93.6% และ DeepSeek V4-Pro-Max ที่ 90.1%; Humanity’s Last Exam แบบ no tools ก็ได้ 46.9% ซึ่งนำในตารางเดียวกัน

2. Terminal, browser และ tool-use agent: เริ่มที่ GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro

ถ้างานหลักคือให้โมเดลควบคุม terminal, ใช้ browser, เรียก tool chain หรือทำงานแบบ agent ที่ต้องตัดสินใจผ่านเครื่องมือหลายขั้น GPT-5.5 ดูโดดเด่นกว่า GPT-5.5 ได้ Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% สูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 69.4% และ DeepSeek V4-Pro-Max ที่ 67.9%; GPT-5.5 Pro ยังได้ BrowseComp 90.1% ซึ่งเป็นค่าสูงสุดในตาราง

3. Software engineering: Claude นำ แต่ควรให้ GPT-5.5 และ Kimi วิ่งกับ repo จริง

ในตารางร่วม Claude Opus 4.7 ได้ SWE-Bench Pro/SWE Pro 64.3% สูงกว่า GPT-5.5 ที่ 58.6% และ DeepSeek V4-Pro-Max ที่ 55.4% ทิศทางนี้สอดคล้องกับ LLM Stats ซึ่งให้ Claude Opus 4.7 ที่ 0.64 ส่วน GPT-5.5 และ Kimi K2.6 อยู่ที่ 0.59 และ DeepSeek V4-Pro-Max อยู่ที่ 0.55

อย่างไรก็ตาม coding benchmark อ่อนไหวต่อ repo, ภาษาโปรแกรม, test framework, agent setup และ prompt มาก การทดสอบ coding ภาคปฏิบัติหนึ่งชุดให้ Claude Opus 4.7 ที่ 97, GPT-5.5 xHigh ที่ 96, Kimi K2.6 ที่ 87, DeepSeek V4 Flash ที่ 78 และ DeepSeek V4 Pro ที่ 69 ตัวเลขเหล่านี้มีประโยชน์ แต่ไม่ควรใช้ตัดสิน production เพียงลำพัง

4. งานปริมาณมากที่แพ้ราคา token ไม่ได้: DeepSeek V4 ควรอยู่ต้นคิว

ถ้าคอขวดหลักคือต้นทุน token และงานไม่ได้ต้องการคะแนนสูงสุดในทุก benchmark DeepSeek V4 เป็นผู้สมัครที่สมเหตุสมผล ข้อมูลร่วมระบุว่า DeepSeek V4-Pro-Max ทำคะแนนใกล้กลุ่มหน้าในหลายรายการแต่ไม่ได้เป็นที่หนึ่ง ขณะเดียวกันรายงานระบุว่า DeepSeek มีต้นทุนประมาณหนึ่งในหกของโมเดลสหรัฐรุ่นล่าสุด

จุดที่ต้องระวังคือขนาดของโมเดล โดย DataCamp ระบุ DeepSeek V4 Pro มี 1.6T total parameters, 49B active parameters และ download 865GB ถ้าคุณไม่ได้ใช้ API อย่างเดียว แต่คิดเรื่อง self-host หรือ private deployment ต้องนับต้นทุนฮาร์ดแวร์ inference และการดูแลระบบเข้าไปด้วย

5. Kimi K2.6: ใส่ shortlist แล้วทดสอบกับ workload ของตัวเอง

Kimi K2.6 มีสัญญาณที่ควรสนใจ เช่น DocsBot ระบุ BrowseComp 83.2% ซึ่งใกล้ DeepSeek-V4 Pro ที่ 83.4%; LLM Stats ให้ SWE-Bench Pro 0.59 เท่ากับ GPT-5.5; และ coding benchmark ภาคปฏิบัติให้ Kimi K2.6 ที่ 87 คะแนน

แต่เพราะยังไม่มี benchmark แบบครบสี่โมเดลที่ใช้แหล่งเดียวกัน การตั้งค่าเดียวกัน และครอบคลุม Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4-Pro-Max และ Kimi K2.6 พร้อมกัน Kimi K2.6 จึงควรถูกมองเป็นตัวเลือกศักยภาพสูง ไม่ใช่ผู้ชนะรวมที่พิสูจน์แล้ว

ข้อจำกัดของข้อมูล: ทำไมไม่ควรอ่านอันดับแบบแข็งเกินไป

1. Kimi K2.6 ยังไม่มีตารางร่วมครบชุด ตารางที่สมบูรณ์ที่สุดครอบคลุม DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5/GPT-5.5 Pro และ Claude Opus 4.7 แต่ไม่มี Kimi K2.6 จึงต้องเสริมข้อมูลจาก DocsBot, Artificial Analysis, LLM Stats, Hugging Face model card และ benchmark coding ภาคปฏิบัติ
2. ชื่อเวอร์ชันและโหมดไม่สม่ำเสมอ แหล่งข้อมูลมีทั้ง GPT-5.5 Pro, GPT-5.5 xHigh, DeepSeek-V4 Pro, DeepSeek V4-Pro-Max, Kimi Thinking และ Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning / Max Effort จึงไม่ควรเหมารวมว่าเป็นการตั้งค่าเดียวกันทั้งหมด
3. รูปแบบคะแนนต่างแพลตฟอร์มอาจเทียบตรง ๆ ไม่ได้ ตัวอย่างเช่น ตารางร่วมใช้เปอร์เซ็นต์สำหรับ SWE-Bench Pro/SWE Pro ขณะที่ LLM Stats ใช้รูปแบบ 0.xx สำหรับ SWE-Bench Pro วิธีที่ปลอดภัยกว่าคือเทียบอันดับภายในแหล่งเดียวกันก่อน แล้วค่อยรัน eval ของตัวเอง
4. ข้อมูลราคาไม่เท่ากันทุกโมเดล GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มีราคา input/output token ที่ชัดเจนในรายงาน; DeepSeek มีข้อมูลเรื่องต้นทุนประมาณหนึ่งในหก; ส่วน Kimi K2.6 ยังไม่มีราคา token ที่ตรวจสอบได้ครบจากแหล่งในบทความนี้

บทสรุป

ถ้าต้องสรุปสั้นที่สุด: Claude Opus 4.7 ชนะในงานเหตุผลยากและ benchmark ด้าน software engineering หลายรายการ; GPT-5.5/GPT-5.5 Pro ชนะในงาน tool-use, terminal และ browser; DeepSeek V4-Pro-Max เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจเมื่อมองสมดุลระหว่างความสามารถกับต้นทุน; ส่วน Kimi K2.6 มีศักยภาพ แต่ยังต้องการหลักฐานแบบตารางร่วมครบชุดมากกว่านี้

การเลือกใช้งานจริงจึงไม่ควรจบที่คะแนนรวม ให้สร้างชุดทดสอบของตัวเองจาก repo, bug ticket, research workflow, สิทธิ์การใช้เครื่องมือ, context length, latency, tolerance ต่อความผิดพลาด และต้นทุน token แล้วให้ทั้งสี่โมเดลทำงานชุดเดียวกัน เมื่อถึงจุดนั้น benchmark ภายนอกจะเปลี่ยนจากตัวเลขสวย ๆ เป็นคำตอบที่ใช้เลือกโมเดลสำหรับผลิตภัณฑ์ได้จริง