studioglobal
ค้นพบเทรนด์
รายงานเผยแพร่แล้ว8 แหล่งที่มา

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

อย่าจัดอันดับรวมแบบโมเดลเดียวชนะทุกอย่าง: ตารางร่วมพบว่า Claude Opus 4.7 นำใน GPQA Diamond 94.2% และ SWE Bench Pro/SWE Pro 64.3% ขณะที่ GPT 5.5/GPT 5.5 Pro นำใน Terminal Bench 2.0 82.7% และ BrowseComp 90.1%; Kimi K2.6... DeepSeek V4 Pro Max ไม่ได้อันดับหนึ่งในตารางร่วม แต่ BrowseComp 83.4% ใกล้ GPT 5.5 ที่ 84.4%; อี...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
16K0
Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 在 AI benchmark 儀表板上比較的概念圖
Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？AI 生成概念圖：四個前沿模型按 benchmark、成本同場景拆解比較。
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？. Article summary: 冇單一總冠軍：Claude Opus 4.7 喺 GPQA Diamond 94.2% 同 SWE Bench Pro 64.3% 領先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro 喺 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 BrowseComp 90.1% 領先。Kimi K2.6 缺少完整同場表，所以只能按分散數據放入 shortlist。[4][10][24]. Topic tags: ai, llm, benchmarks, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "* 编码与代理任务并非单一结论：VentureBeat 汇总显示 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，高于 DeepSeek V4 的 67.9% 和 Claude Opus 4.7 的 69.4%。[6]. * 推理评测存在分裂：Humanity’s Last Exam 无工具设置下，Claude Opus 4.7 为" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准测试研究报告 | Deep Research | Studio Global" Reference image 2: visual subject "A comparison chart highlights the coding benchmark performances and costs of Kimi-K2.

openai.com

ถ้าดูแค่ตัวเลข benchmark แล้วรีบถามว่าโมเดลไหนเก่งที่สุด คำตอบมักจะพาไปผิดทางมากกว่าช่วยตัดสินใจ ประเด็นสำคัญของ Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 คือแต่ละตัวชนะคนละสนาม และหลักฐานที่มีไม่ได้ครบเท่ากันทุกโมเดล ตารางที่เทียบแบบใกล้เคียงกันที่สุดครอบคลุม DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5/GPT-5.5 Pro และ Claude Opus 4.7 ส่วนข้อมูลของ Kimi K2.6 ต้องประกอบจากหลายแหล่ง เช่น context window, BrowseComp, SWE-Bench Pro, Hugging Face model card และ benchmark coding ภาคปฏิบัติหนึ่งชุด จึงไม่ควรถูกยัดเข้าไปเป็นอันดับรวมแบบเดียวกันโดยตรง [4][6][10][16][22][24]

สรุปเร็ว: ควรเริ่มทดสอบโมเดลไหนก่อน

โจทย์ที่ต้องทำโมเดลที่ควรเริ่มทดสอบเหตุผล
เหตุผลยาก คำถามวิชาการ งานวิเคราะห์ที่ไม่ใช้เครื่องมือClaude Opus 4.7ในตารางร่วม Claude Opus 4.7 ได้ GPQA Diamond 94.2% และ Humanity’s Last Exam แบบ no tools 46.9% ซึ่งเป็นค่าสูงสุดในชุดเปรียบเทียบนั้น [4]
Terminal, browser, tool-use agentGPT-5.5 / GPT-5.5 ProGPT-5.5 ได้ Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7%; GPT-5.5 Pro ได้ BrowseComp 90.1% ซึ่งเป็นค่าสูงสุดในตารางเดียวกัน [4]
Software engineeringเริ่มที่ Claude Opus 4.7 แล้วให้ GPT-5.5 และ Kimi K2.6 วิ่ง eval ตามClaude Opus 4.7 ได้ SWE-Bench Pro/SWE Pro 64.3%; LLM Stats ก็ให้ Claude Opus 4.7 ที่ 0.64 สูงกว่า GPT-5.5 และ Kimi K2.6 ที่ 0.59 [4][24]
งานจำนวนมากที่อ่อนไหวต่อต้นทุน APIDeepSeek V4DeepSeek V4-Pro-Max ไม่ได้ที่หนึ่งใน benchmark ร่วม แต่รายงานระบุว่า DeepSeek มีต้นทุนประมาณหนึ่งในหกของโมเดลสหรัฐรุ่นล่าสุด [4][20]
ทีมที่อยากลอง ecosystem ของ Kimi หรือทางเลือก coding-agentKimi K2.6Kimi K2.6 ได้ BrowseComp 83.2% ใน DocsBot และ SWE-Bench Pro 0.59 ใน LLM Stats แต่ยังไม่มีตารางร่วมครบชุดกับ Claude Opus 4.7, GPT-5.5 และ DeepSeek V4-Pro-Max [10][24]
Workflow ที่ต้องใช้ context ยาวมากClaude Opus 4.7 / GPT-5.5 ดูได้เปรียบกว่าYahoo/Tech ระบุ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มี context window 1M; Artificial Analysis ระบุ Kimi K2.6 ที่ 256k tokens และ Claude Opus 4.7 ที่ 1000k tokens [6][20]

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 [4]

BenchmarkDeepSeek V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 ProClaude Opus 4.7ผู้ทำคะแนนสูงสุดในตาราง
GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 [4]
Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 [4]
Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54.7%GPT-5.5 Pro [4]
Terminal-Bench 2.067.9%82.7%—69.4%GPT-5.5 [4]
SWE-Bench Pro / SWE Pro55.4%58.6%—64.3%Claude Opus 4.7 [4]
BrowseComp83.4%84.4%90.1%79.3%GPT-5.5 Pro [4]
MCP Atlas / MCPAtlas Public73.6%75.3%—79.1%Claude Opus 4.7 [4]

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 [4] DeepSeek V4-Pro-Max ยังไม่ชนะอันดับหนึ่งในชุดนี้ แต่ BrowseComp 83.4% อยู่ใกล้ GPT-5.5 ที่ 84.4% และสูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 79.3% [4]

Kimi K2.6: มีสัญญาณน่าสนใจ แต่ยังไม่ควรจัดอันดับรวมแบบแข็ง ๆ

ปัญหาของ Kimi K2.6 ไม่ใช่ว่าไม่มีข้อมูลเลย แต่ข้อมูลที่มีมาจากคนละแหล่ง คนละโหมด และคนละกลุ่มเปรียบเทียบ ตัวเลขด้านล่างจึงใช้เป็นเหตุผลเพื่อเลือกเข้าทดสอบได้ แต่ไม่ควรใช้แทนตารางร่วมเต็มรูปแบบ [6][10][16][22][24]

ตัวชี้วัดข้อมูลที่พบของ Kimi K2.6ข้อมูลเทียบเคียงวิธีตีความ
Context window256k tokensหน้าเปรียบเทียบเดียวกันระบุ Claude Opus 4.7 ที่ 1000k tokensClaude มี context window ที่ยาวกว่าชัดเจน [6]
BrowseComp83.2% ใน Thinking modeDeepSeek-V4 Pro อยู่ที่ 83.4% Pass@1 / Think MaxKimi ใกล้ DeepSeek มากในแหล่งนี้ แต่หน้าเดียวกันไม่ได้เทียบ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 [10]
AIME 2026 / APEX AgentsAIME 2026 ได้ 96.4%; APEX Agents ได้ 27.9%DeepSeek-V4 Pro ในหน้าเดียวกันระบุ not availableเป็นสัญญาณด้านคณิตศาสตร์และงาน agent แต่ยังไม่ใช่การเทียบครบสี่โมเดล [10]
SWE-Bench Pro0.59Claude Opus 4.7 อยู่ที่ 0.64, GPT-5.5 อยู่ที่ 0.59, DeepSeek V4-Pro-Max อยู่ที่ 0.55ใน LLM Stats Kimi เท่ากับ GPT-5.5 ต่ำกว่า Claude และสูงกว่า DeepSeek [24]
MMLU-Pro / SimpleQA-VerifiedMMLU-Pro 87.1; SimpleQA-Verified 36.9DS-V4-Pro Max ได้ 87.5 และ 57.9 ตามลำดับใช้เทียบ Kimi กับ DeepSeek ได้บางส่วน แต่ Opus/GPT ในตารางนั้นเป็น Opus-4.6 Max และ GPT-5.4 xHigh ไม่ใช่รุ่นที่บทความนี้เปรียบเทียบ [22]
Coding benchmark ภาคปฏิบัติ87 คะแนนClaude Opus 4.7 ได้ 97, GPT-5.5 xHigh ได้ 96, DeepSeek V4 Flash ได้ 78, DeepSeek V4 Pro ได้ 69มีประโยชน์เชิงปฏิบัติ แต่เป็นการทดสอบ coding ชุดเดียว ไม่ควรใช้แทน benchmark มาตรฐานหรือ repo eval ของคุณเอง [16]

ดังนั้นตำแหน่งที่เหมาะสมของ Kimi K2.6 คือเป็นผู้ท้าชิงที่ควรอยู่ใน shortlist โดยเฉพาะถ้าคุณสนใจ ecosystem ของ Kimi หรือต้องการทางเลือกสำหรับ coding-agent ที่อาจคุ้มต้นทุน แต่หลักฐานปัจจุบันยังไม่พอจะประกาศว่า Kimi K2.6 เป็นแชมป์รวมเหนืออีกสามโมเดล [10][16][24]

ราคา, context window และต้นทุนการนำไปใช้จริง

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

โมเดลข้อมูลที่ยืนยันได้ความหมายเชิงเลือกใช้งาน
GPT-5.5$5 ต่อ 1 ล้าน input tokens; $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens; context window 1Mราคา input เท่ากับ Claude Opus 4.7 ตามรายงานเดียวกัน แต่ output token แพงกว่า [20]
Claude Opus 4.7$5 ต่อ 1 ล้าน input tokens; $25 ต่อ 1 ล้าน output tokens; context window 1Mในรายงานเดียวกัน output token ถูกกว่า GPT-5.5; Artificial Analysis ก็ระบุ Claude Opus 4.7 ที่ 1000k context ในหน้าเทียบกับ Kimi [6][20]
Kimi K2.6context window 256k tokenscontext window สั้นกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 1000k tokens; แหล่งข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้ยังไม่มีราคา token ที่ตรวจสอบได้ครบพอ [6]
DeepSeek V4รายงานระบุว่า DeepSeek มีต้นทุนประมาณหนึ่งในหกของโมเดลสหรัฐรุ่นล่าสุด; DataCamp ระบุ DeepSeek V4 Pro เป็น MoE ขนาด 1.6T total parameters, 49B active parameters, download 865GB และ Flash เป็น 284B total parameters, 13B active parameters, download 160GBถ้าใช้ผ่าน API จุดขายหลักคือราคา แต่ถ้าคิด self-host หรือ private deployment ต้องรวมฮาร์ดแวร์ พื้นที่ดาวน์โหลด ต้นทุน inference และทีมดูแลระบบด้วย [13][20]

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 [20]

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 [4]

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 [4]

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% [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 [24]

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 [16]

4. งานปริมาณมากที่แพ้ราคา token ไม่ได้: DeepSeek V4 ควรอยู่ต้นคิว

ถ้าคอขวดหลักคือต้นทุน token และงานไม่ได้ต้องการคะแนนสูงสุดในทุก benchmark DeepSeek V4 เป็นผู้สมัครที่สมเหตุสมผล ข้อมูลร่วมระบุว่า DeepSeek V4-Pro-Max ทำคะแนนใกล้กลุ่มหน้าในหลายรายการแต่ไม่ได้เป็นที่หนึ่ง ขณะเดียวกันรายงานระบุว่า DeepSeek มีต้นทุนประมาณหนึ่งในหกของโมเดลสหรัฐรุ่นล่าสุด [4][20]

จุดที่ต้องระวังคือขนาดของโมเดล โดย DataCamp ระบุ DeepSeek V4 Pro มี 1.6T total parameters, 49B active parameters และ download 865GB [13] 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 [10][16][24]

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 [10][24]

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 [4][6][10][16][22][24]
  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 [4][6][10][16][22]
  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][24]
  4. ข้อมูลราคาไม่เท่ากันทุกโมเดล GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มีราคา input/output token ที่ชัดเจนในรายงาน; DeepSeek มีข้อมูลเรื่องต้นทุนประมาณหนึ่งในหก; ส่วน Kimi K2.6 ยังไม่มีราคา token ที่ตรวจสอบได้ครบจากแหล่งในบทความนี้ [6][20]

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 [4][10][20][24]

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

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

  • อย่าจัดอันดับรวมแบบโมเดลเดียวชนะทุกอย่าง: ตารางร่วมพบว่า Claude Opus 4.7 นำใน GPQA Diamond 94.2% และ SWE Bench Pro/SWE Pro 64.3% ขณะที่ GPT 5.5/GPT 5.5 Pro นำใน Terminal Bench 2.0 82.7% และ BrowseComp 90.1%; Kimi K2.6...
  • DeepSeek V4 Pro Max ไม่ได้อันดับหนึ่งในตารางร่วม แต่ BrowseComp 83.4% ใกล้ GPT 5.5 ที่ 84.4%; อีกด้านหนึ่ง รายงานระบุว่า DeepSeek มีต้นทุนราวหนึ่งในหกของโมเดลสหรัฐรุ่นล่าสุด จึงเหมาะเป็นตัวเลือกสำหรับงานที่อ่อนไหวต่อต...
  • งาน software engineering ยังควรเริ่มที่ Claude Opus 4.7 เพราะทำได้ 64.3% ใน SWE Bench Pro/SWE Pro และ 0.64 ใน LLM Stats; Kimi K2.6 อยู่ที่ 0.59 เท่ากับ GPT 5.5 ใน LLM Stats จึงควรนำไปทดสอบกับ repo จริงก่อนตัดสินใจ [4]...

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: อ่าน Benchmark ให้เลือกโมเดลถูกงาน" คืออะไร

อย่าจัดอันดับรวมแบบโมเดลเดียวชนะทุกอย่าง: ตารางร่วมพบว่า Claude Opus 4.7 นำใน GPQA Diamond 94.2% และ SWE Bench Pro/SWE Pro 64.3% ขณะที่ GPT 5.5/GPT 5.5 Pro นำใน Terminal Bench 2.0 82.7% และ BrowseComp 90.1%; Kimi K2.6...

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

อย่าจัดอันดับรวมแบบโมเดลเดียวชนะทุกอย่าง: ตารางร่วมพบว่า Claude Opus 4.7 นำใน GPQA Diamond 94.2% และ SWE Bench Pro/SWE Pro 64.3% ขณะที่ GPT 5.5/GPT 5.5 Pro นำใน Terminal Bench 2.0 82.7% และ BrowseComp 90.1%; Kimi K2.6... DeepSeek V4 Pro Max ไม่ได้อันดับหนึ่งในตารางร่วม แต่ BrowseComp 83.4% ใกล้ GPT 5.5 ที่ 84.4%; อีกด้านหนึ่ง รายงานระบุว่า DeepSeek มีต้นทุนราวหนึ่งในหกของโมเดลสหรัฐรุ่นล่าสุด จึงเหมาะเป็นตัวเลือกสำหรับงานที่อ่อนไหวต่อต...

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

งาน software engineering ยังควรเริ่มที่ Claude Opus 4.7 เพราะทำได้ 64.3% ใน SWE Bench Pro/SWE Pro และ 0.64 ใน LLM Stats; Kimi K2.6 อยู่ที่ 0.59 เท่ากับ GPT 5.5 ใน LLM Stats จึงควรนำไปทดสอบกับ repo จริงก่อนตัดสินใจ [4]...

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: สรุปเบนช์มาร์กปี 2026 และคำตัดสิน

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา

DeepSeek V4 ไม่ใช่แค่โมเดล 1M context

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

โจทย์ความยืดหยุ่น Northwest vs. Southeast Timber: ทำไมคำตอบคือ larger; larger

Northwest กับ Southeast Timber: ทำไมแทนกันได้มากขึ้นแล้วต้องตอบ larger; larger

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

研究 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 嘅基準測試，並盡可能全面咁作出比較。

Studio Global AI25 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

用你提供嘅證據，未能嚴格完成 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6「同版本、同設定、同基準」嘅全面 benchmark 對比。現有資料對 DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 有少量量化分數，但 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 主要只有定價、上下文長度或定性描述；所以整體結論係：Insufficient evidence.

Key findings

  • Claude Opus 4.7 被描述為 Anthropic 最新 Opus 系列模型，重點係提升進階軟件工程、複雜問題解決、困難 coding challenge 同長流程工作表現，但提供證據入面冇可核實 benchmark 分數。[1]

  • GPT-5.5 喺現有證據入面主要有價格同上下文資料：每 100 萬 input tokens $5、每 100 萬 output tokens $30、1 million context window；但冇提供可用嚟同 DeepSeek V4、Kimi K2.6、Claude Opus 4.7 直接比較嘅 benchmark 分數。[4]

  • Claude Opus 4.7 嘅價格資料為每 100 萬 input tokens $5、每 100 萬 output tokens $25、1 million context window；但證據入面冇同場 benchmark 數字。[4]

  • DeepSeek V4-Pro 有最具體嘅模型規格資料：Pro 版係 MoE 架構，總參數 1.6 trillion、active parameters 49 billion、下載大小 865GB；Flash 版總參數 284 billion、active parameters 13 billion、下載大小 160GB。[7]

  • DeepSeek Hugging Face model card 提供咗部分 knowledge / reasoning benchmark：喺 MMLU-Pro，DS-V4-Pro Max 得 87.5，K2.6 Thinking 得 87.1；但同一表格比較嘅係 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，唔係 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，DS-V4-Pro Max 得 57.9，K2.6 Thinking 得 36.9；同一表格入面 Opus-4.6 Max 係 46.2、GPT-5.4 xHigh 係 45.3、Gemini-3.1-Pro High 係 75.6，但呢啲唔等於 Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 嘅成績。[8]

  • 一個次級報道聲稱 DeepSeek V4-Pro 喺 Codeforces 得分 3,206，約等於人類參賽者第 23 名左右；同一來源亦聲稱 DeepSeek V4-Pro 喺 Apex Shortlist 達 90.2%，高過 Opus 4.6 嘅 85.9%。[2]

  • Artificial Analysis 有一個 DeepSeek V4 Pro Reasoning Max Effort vs GPT-5.5 low 嘅比較頁，並列出 Intelligence Index v4.0 包含 GDPval-AA、Terminal-Bench Hard、SciCode、Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond 等項目；但你提供嘅證據片段冇實際分數，所以不能用嚟判斷 GPT-5.5 贏定 DeepSeek V4-Pro 贏。[5]

Benchmark comparison from available evidence

項目Claude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4 / V4-ProKimi K2.6
MMLU-Pro無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 Max 89.1無 GPT-5.5 分數；只見 GPT-5.4 xHigh 87.5DS-V4-Pro Max 87.5K2.6 Thinking 87.1
SimpleQA-Verified無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 Max 46.2無 GPT-5.5 分數；只見 GPT-5.4 xHigh 45.3DS-V4-Pro Max 57.9K2.6 Thinking 36.9
Codeforces無資料無資料V4-Pro 3,206；約人類參賽者第 23 名無資料
Apex Shortlist無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 85.9片段不足，不能確認V4-Pro 90.2%無資料
價格$5 / 1M input，$25 / 1M output$5 / 1M input，$30 / 1M output證據不足證據不足
Context window1 million1 million證據不足證據不足

以上表格中，MMLU-Pro 同 SimpleQA-Verified 只可以嚴格比較 DeepSeek V4-Pro Max 同 Kimi K2.6 Thinking；Opus 同 GPT 欄位因為係 Opus 4.6 / GPT-5.4，而唔係用戶指定嘅 Opus 4.7 / GPT-5.5，所以只可作參考，不可當成正式同版本比較。[8]

Model-by-model assessment

Claude Opus 4.7

  • 現有證據將 Claude Opus 4.7 描述為面向高階 software engineering、complex problem-solving、difficult coding challenges 同 long-running workflows 嘅升級模型。[1]

  • 但提供資料冇 SWE-bench、Aider、Terminal-Bench、GPQA、MMLU-Pro、Humanity’s Last Exam 或其他可核實數字，所以無法判定佢相對 GPT-5.5、DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 嘅實際 benchmark 排名。[1]

  • 價格方面，Claude Opus 4.7 係 $5 / 1M input tokens、$25 / 1M output tokens，並列出 1 million context window。[4]

GPT-5.5

  • 現有證據顯示 GPT-5.5 價格係 $5 / 1M input tokens、$30 / 1M output tokens，並列出 1 million context window。[4]

  • 另一個來源描述 GPT-5.5 係 natively omnimodal model，並具備 computer use capabilities；但呢個來源冇提供可直接比較嘅 benchmark 分數。[6]

  • Artificial Analysis 比較頁涵蓋 DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.5 low，並列出多個 benchmark 組件，但提供證據片段冇實際成績，所以不能得出 GPT-5.5 喺該比較中嘅勝負。[5]

DeepSeek V4 / V4-Pro

  • DeepSeek V4-Pro 係現有證據入面量化資料最多嘅模型：Pro 版採用 MoE，總參數 1.6T、active 49B、下載大小 865GB；Flash 版總參數 284B、active 13B、下載大小 160GB。[7]

  • 喺 Hugging Face model card 表格，DS-V4-Pro Max 喺 MMLU-Pro 得 87.5，略高於 K2.6 Thinking 嘅 87.1，但低於 Opus-4.6 Max 嘅 89.1 同 Gemini-3.1-Pro High 嘅 91.0。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，DS-V4-Pro Max 得 57.9，高過 K2.6 Thinking 36.9、Opus-4.6 Max 46.2 同 GPT-5.4 xHigh 45.3，但低過 Gemini-3.1-Pro High 75.6。[8]

  • 一個次級報道聲稱 V4-Pro 喺 Codeforces 得 3,206，約等於人類參賽者第 23 名左右；呢個係有用但需要獨立驗證嘅 competitive programming 指標。[2]

  • 同一報道稱 V4-Pro 喺 Apex Shortlist 得 90.2%，高過 Opus 4.6 嘅 85.9%；但該證據唔係官方 benchmark 報告，而且片段未完整列出 GPT 或 Kimi 對應值。[2]

Kimi K2.6

  • Kimi K2.6 喺現有證據入面主要出現喺 DeepSeek Hugging Face benchmark 表格，版本標示為 K2.6 Thinking。[8]

  • 喺 MMLU-Pro，K2.6 Thinking 得 87.1，略低於 DS-V4-Pro Max 87.5。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，K2.6 Thinking 得 36.9，低於 DS-V4-Pro Max 57.9、Opus-4.6 Max 46.2 同 GPT-5.4 xHigh 45.3。[8]

  • 現有證據冇提供 Kimi K2.6 嘅價格、context window、coding benchmark、agent benchmark 或數學 benchmark，因此不能全面評估佢相對另外三個模型嘅整體能力。

Evidence notes

  • 最有量化價值嘅證據係 DeepSeek Hugging Face model card，因為佢提供咗 MMLU-Pro 同 SimpleQA-Verified 分數；但佢比較嘅係 DS-V4-Pro Max、K2.6 Thinking、Opus-4.6 Max、GPT-5.4 xHigh 等，唔係完整覆蓋 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • Artificial Analysis 來源有潛在價值，因為佢列出一組較全面嘅 Intelligence Index v4.0 benchmarks；但現有片段只見 benchmark 名稱，冇分數，所以不能用嚟作量化結論。[5]

  • SourceForge 對 Claude Opus 4.7 只提供產品描述式資訊，說明其針對 software engineering、complex problem-solving、long-running workflows 有提升，但缺少 benchmark 數字。[1]

  • Yahoo / Mashable 片段提供 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 價格及 context window，但唔提供 benchmark 結果。[4]

  • Cryptonews 來源提供 DeepSeek V4-Pro 嘅 Codeforces 同 Apex Shortlist 數字，但屬次級報道，可靠性弱過官方 model card 或獨立 benchmark 平台。[2]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence：現有資料不足以對 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 做嚴格、全面、同版本、同設定嘅 benchmark 排名。

  • 最大問題係版本唔一致：可見量化表格比較咗 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，而用戶問題要求嘅係 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • 第二個問題係 benchmark 覆蓋唔平均：DeepSeek V4-Pro 同 Kimi K2.6 有少量 knowledge / QA 分數，但 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 缺少同場分數。[8]

  • 第三個問題係來源可靠性參差：Hugging Face model card 有分數但可能屬模型發布方資料；Artificial Analysis 片段有方法但冇分數；新聞 / blog 類來源提供部分資訊但需要更高權威來源驗證。[2][5][8]

Summary

  • 如果只睇現有量化證據，DeepSeek V4-Pro Max 喺 SimpleQA-Verified 明顯高過 Kimi K2.6 Thinking，喺 MMLU-Pro 亦略高過 Kimi K2.6 Thinking。[8]

  • 但 DeepSeek V4-Pro Max 對 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 嘅直接勝負無法判定，因為可見表格只列 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，而唔係指定版本。[8]

  • Claude Opus 4.7 目前只可確認其定位係強化 software engineering、complex problem-solving 同 long-running workflows；GPT-5.5 目前只可確認價格、1 million context window，以及一個來源聲稱佢係 natively omnimodal model with computer use capabilities。[1][4][6]

  • 最穩妥結論係：DeepSeek V4-Pro 喺你提供嘅證據中有最多可比較數據；Kimi K2.6 有少量可比較數據；Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 缺少足夠 benchmark 數字，所以不能公平排名。

แหล่งที่มา

  • [4] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, where shownClaude Opus 4.7Best result among these GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54...

  • [6] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort): Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric Kimi logoKimi K2.6 Anthropic logoClaude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) Analysis --- --- Creator Kimi Anthropic Context Window 256k tokens ( 384 A4 pages of size 12 Arial font) 1000k tokens ( 1500 A4 pages of siz...

  • [10] Kimi K2.6 vs DeepSeek-V4 Pro - DocsBot AIdocsbot.ai

    Benchmark Kimi K2.6 DeepSeek-V4 Pro --- AIME 2026 American Invitational Mathematics Examination 2026 - Evaluates advanced mathematical problem-solving abilities (contest-level math) 96.4% Thinking mode Source Not available APEX Agents Evaluates long-horizon...

  • [13] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisonsdatacamp.com

    How large are the DeepSeek V4 models? DeepSeek uses a Mixture of Experts (MoE) architecture. The Pro model contains 1.6 trillion total parameters (49 billion active) and requires an 865GB download. The Flash model contains 284 billion parameters (13 billion...

  • [16] LLM Coding Benchmark (April 2026): GPT 5.5, DeepSeek v4, Kimi ...akitaonrails.com

    Rank Model Score Tier RubyLLM OK Time Cost --- --- --- 1 Claude Opus 4.7 97 A ✅ 18m $1.10 1 GPT 5.4 xHigh (Codex) 97 A ✅ 22m $16 3 GPT 5.5 xHigh (Codex) 96 A ✅ 18m $10 4 Kimi K2.6 87 A ✅ 20m $0.30 5 Claude Opus 4.6 83 A ✅ 16m $1.10 6 Gemini 3.1 Pro 82 A ✅ 1...

  • [20] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminitech.yahoo.com

    DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Gemini GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context window) Claude Opus 4.7costs at $5 per 1 million input tokens and $25 per 1 million output...

  • [22] deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Facehuggingface.co

    Opus-4.6 Max GPT-5.4 xHigh Gemini-3.1-Pro High K2.6 Thinking GLM-5.1 Thinking DS-V4-Pro Max :---: :---: :---: Knowledge & Reasoning MMLU-Pro (EM) 89.1 87.5 91.0 87.1 86.0 87.5 SimpleQA-Verified (Pass@1) 46.2 45.3 75.6 36.9 38.1 57.9 Chinese-SimpleQA (Pass@1...

  • [24] DeepSeek-V4-Pro-Max: Pricing, Benchmarks & Performancellm-stats.com

    SWE-Bench ProView → 11 of 11 Image 35: LLM Stats Logo SWE-Bench Pro is an advanced version of SWE-Bench that evaluates language models on complex, real-world software engineering tasks requiring extended reasoning and multi-step problem solving. More 1Image...