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

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

สรุปเร็ว: ควรเริ่มทดสอบโมเดลไหนก่อน

โจทย์ที่ต้องทำ	โมเดลที่ควรเริ่มทดสอบ	เหตุผล
เหตุผลยาก คำถามวิชาการ งานวิเคราะห์ที่ไม่ใช้เครื่องมือ	Claude Opus 4.7	ในตารางร่วม Claude Opus 4.7 ได้ GPQA Diamond 94.2% และ Humanity’s Last Exam แบบ no tools 46.9% ซึ่งเป็นค่าสูงสุดในชุดเปรียบเทียบนั้น
Terminal, browser, tool-use agent	GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro	GPT-5.5 ได้ Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7%; GPT-5.5 Pro ได้ BrowseComp 90.1% ซึ่งเป็นค่าสูงสุดในตารางเดียวกัน
Software engineering	เริ่มที่ Claude Opus 4.7 แล้วให้ GPT-5.5 และ Kimi K2.6 วิ่ง eval ตาม	Claude 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
งานจำนวนมากที่อ่อนไหวต่อต้นทุน API	DeepSeek V4	DeepSeek V4-Pro-Max ไม่ได้ที่หนึ่งใน benchmark ร่วม แต่รายงานระบุว่า DeepSeek มีต้นทุนประมาณหนึ่งในหกของโมเดลสหรัฐรุ่นล่าสุด
ทีมที่อยากลอง ecosystem ของ Kimi หรือทางเลือก coding-agent	Kimi K2.6	Kimi 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
Workflow ที่ต้องใช้ context ยาวมาก	Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 ดูได้เปรียบกว่า	Yahoo/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

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

Benchmark	DeepSeek V4-Pro-Max	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro	Claude Opus 4.7	ผู้ทำคะแนนสูงสุดในตาราง
GPQA Diamond	90.1%	93.6%	—	94.2%	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, no tools	37.7%	41.4%	43.1%	46.9%	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, with tools	48.2%	52.2%	57.2%	54.7%	GPT-5.5 Pro
Terminal-Bench 2.0	67.9%	82.7%	—	69.4%	GPT-5.5
SWE-Bench Pro / SWE Pro	55.4%	58.6%	—	64.3%	Claude Opus 4.7
BrowseComp	83.4%	84.4%	90.1%	79.3%	GPT-5.5 Pro
MCP Atlas / MCPAtlas Public	73.6%	75.3%	—	79.1%	Claude Opus 4.7

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

ตัวชี้วัด	ข้อมูลที่พบของ Kimi K2.6	ข้อมูลเทียบเคียง	วิธีตีความ
Context window	256k tokens	หน้าเปรียบเทียบเดียวกันระบุ Claude Opus 4.7 ที่ 1000k tokens	Claude มี context window ที่ยาวกว่าชัดเจน
BrowseComp	83.2% ใน Thinking mode	DeepSeek-V4 Pro อยู่ที่ 83.4% Pass@1 / Think Max	Kimi ใกล้ DeepSeek มากในแหล่งนี้ แต่หน้าเดียวกันไม่ได้เทียบ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7
AIME 2026 / APEX Agents	AIME 2026 ได้ 96.4%; APEX Agents ได้ 27.9%	DeepSeek-V4 Pro ในหน้าเดียวกันระบุ not available	เป็นสัญญาณด้านคณิตศาสตร์และงาน agent แต่ยังไม่ใช่การเทียบครบสี่โมเดล
SWE-Bench Pro	0.59	Claude Opus 4.7 อยู่ที่ 0.64, GPT-5.5 อยู่ที่ 0.59, DeepSeek V4-Pro-Max อยู่ที่ 0.55	ใน LLM Stats Kimi เท่ากับ GPT-5.5 ต่ำกว่า Claude และสูงกว่า DeepSeek
MMLU-Pro / SimpleQA-Verified	MMLU-Pro 87.1; SimpleQA-Verified 36.9	DS-V4-Pro Max ได้ 87.5 และ 57.9 ตามลำดับ	ใช้เทียบ Kimi กับ DeepSeek ได้บางส่วน แต่ Opus/GPT ในตารางนั้นเป็น Opus-4.6 Max และ GPT-5.4 xHigh ไม่ใช่รุ่นที่บทความนี้เปรียบเทียบ
Coding benchmark ภาคปฏิบัติ	87 คะแนน	Claude Opus 4.7 ได้ 97, GPT-5.5 xHigh ได้ 96, DeepSeek V4 Flash ได้ 78, DeepSeek V4 Pro ได้ 69	มีประโยชน์เชิงปฏิบัติ แต่เป็นการทดสอบ coding ชุดเดียว ไม่ควรใช้แทน benchmark มาตรฐานหรือ repo eval ของคุณเอง

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

โมเดล	ข้อมูลที่ยืนยันได้	ความหมายเชิงเลือกใช้งาน
GPT-5.5	$5 ต่อ 1 ล้าน input tokens; $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens; context window 1M	ราคา input เท่ากับ Claude Opus 4.7 ตามรายงานเดียวกัน แต่ output token แพงกว่า
Claude Opus 4.7	$5 ต่อ 1 ล้าน input tokens; $25 ต่อ 1 ล้าน output tokens; context window 1M	ในรายงานเดียวกัน output token ถูกกว่า GPT-5.5; Artificial Analysis ก็ระบุ Claude Opus 4.7 ที่ 1000k context ในหน้าเทียบกับ Kimi
Kimi K2.6	context window 256k tokens	context window สั้นกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 1000k tokens; แหล่งข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้ยังไม่มีราคา token ที่ตรวจสอบได้ครบพอ
DeepSeek V4	รายงานระบุว่า 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 160GB	ถ้าใช้ผ่าน API จุดขายหลักคือราคา แต่ถ้าคิด self-host หรือ private deployment ต้องรวมฮาร์ดแวร์ พื้นที่ดาวน์โหลด ต้นทุน inference และทีมดูแลระบบด้วย

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