GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6 เลือกตัวไหนดี

ทำไมดูตารางคะแนนเดียวแล้วจบไม่ได้

ปัญหาของการเทียบโมเดลชุดนี้คือ ยังไม่มีข้อมูลสาธารณะที่เทียบทั้ง 4 โมเดลในแหล่งเดียวกัน เวลาเดียวกัน งบ reasoning เท่ากัน สิทธิ์ใช้เครื่องมือเท่ากัน และชุดทดสอบเดียวกันครบทุกด้าน หลักฐานที่มีมาจากหน้าประกาศของผู้พัฒนาโมเดล ตารางคะแนนบุคคลที่สาม สื่อที่รวบรวมข้อมูล เอกสาร API หน้า router และการทดสอบรายบุคคล ซึ่งใช้เงื่อนไขไม่เหมือนกันทั้งหมด

รายละเอียดเล็ก ๆ เหล่านี้มีผลมาก เช่น Artificial Analysis แยก GPT-5.5 xHigh, GPT-5.5 High และ Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ขณะที่เอกสาร API ของ OpenAI ระบุว่า GPT-5.5 ปรับ reasoning effort ได้ตั้งแต่ none, low, medium, high ไปจนถึง xhigh ดังนั้นการที่โมเดลหนึ่งชนะใน leaderboard ไม่ได้แปลว่าจะชนะใน prompt, toolchain, latency budget และขั้นตอนตรวจทานของทีมคุณเสมอไป

เบนช์มาร์กสาธารณะที่ควรอ่านอย่างไร

GPT-5.5: ตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับงานยากและ agent workflow

หน้าประกาศของ OpenAI ระบุว่า GPT-5.5 และ GPT-5.5 Pro พร้อมใช้งานแล้วในการอัปเดตวันที่ 24 เมษายน 2026 ส่วนเอกสาร API ของ OpenAI อธิบาย gpt-5.5 ว่าเป็นโมเดลสำหรับงานโค้ดและงานมืออาชีพ พร้อมบริบท 1M, output สูงสุด 128K, ฟังก์ชันเรียกใช้เครื่องมือ, web search, file search และ computer use

ถ้าต้องตั้ง baseline ประสิทธิภาพสูงสักตัว GPT-5.5 เป็นตัวเริ่มที่สมเหตุสมผลที่สุดในหลักฐานชุดนี้ Artificial Analysis ให้ GPT-5.5 xHigh ที่ 60 และ High ที่ 59 ขณะที่ VentureBeat รวบรวมผล Terminal-Bench 2.0 ของ GPT-5.5 ไว้ที่ 82.7% สูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 69.4% และ DeepSeek V4 ที่ 67.9%

ข้อแลกเปลี่ยนสำคัญคือราคา เอกสาร API ของ OpenAI ระบุราคา GPT-5.5 ที่ 5 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้าน input token และ 30 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้าน output token ดังนั้นงานที่มีรายงานยาว agent loop หลายรอบ หรือ output จำนวนมาก จะเริ่มเจอต้นทุน output เป็นตัวแปรหลัก

เหมาะเริ่มทดสอบเมื่อ: งานโค้ดแบบ agent ซับซ้อน, automation ผ่าน terminal, งานวิจัยที่ต้องข้ามหลายเครื่องมือ, workflow ที่ใช้ function calling ร่วมกับ web search และ file search

Claude Opus 4.7: เด่นในงานยาว งานวิจัย และวินัยของเอกสาร

Claude Opus 4.7 ถูกวางตำแหน่งชัดในงานระยะยาว หลายขั้น และต้องการความรอบคอบ Anthropic ระบุว่า Opus 4.7 ได้คะแนนรวม 0.715 ใน internal research-agent benchmark และมีผลงาน long-context ที่สม่ำเสมอที่สุดในกลุ่มโมเดลที่ทดสอบ นอกจากนี้ในโมดูล General Finance ยังทำได้ 0.813 สูงกว่า Opus 4.6 ที่ 0.767

ในข้อมูล Humanity’s Last Exam ที่ VentureBeat รวบรวม Claude Opus 4.7 ทำได้ 46.9% เมื่อไม่ใช้เครื่องมือ สูงกว่า GPT-5.5 ที่ 41.4% และ DeepSeek V4 ที่ 37.7%; เมื่อเปิดใช้เครื่องมือ Claude ได้ 54.7% สูงกว่า GPT-5.5 base ที่ 52.2% แต่ต่ำกว่า GPT-5.5 Pro ที่ 57.2%

อย่างไรก็ดี Claude ไม่ได้ชนะทุกมิติ ใน Terminal-Bench 2.0 คะแนน GPT-5.5 อยู่ที่ 82.7% สูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 69.4% อย่างชัดเจน และแม้มีข้อมูลบุคคลที่สามว่า Opus 4.7 ทำ SWE-bench Verified ได้ 82.4% แต่ตัวเลขนี้ไม่ใช่การเทียบ 4 โมเดลจากแหล่งเดียวกัน จึงไม่ควรนำไปปะปนกับ SWE-Bench Pro หรือ leaderboard อื่นเป็นคะแนนรวมเดียว

เหมาะเริ่มทดสอบเมื่อ: งานอ่านและสรุปเอกสารยาว, วิเคราะห์ข้อมูลการเงิน, งานที่ต้องเปิดเผยที่มาของเหตุผลหรือข้อมูล, งานวิเคราะห์หลายขั้นที่ต้องตรวจทานความสอดคล้อง

DeepSeek V4: ต้นทุนคือจุดขาย แต่ไม่ใช่ผู้ชนะทุกสนาม

DeepSeek V4 น่าสนใจที่สุดในมุมต้นทุน Mashable รวบรวมราคา API ไว้ที่ 1.74 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้าน input token และ 3.48 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้าน output token ขณะที่ตารางเดียวกันระบุ GPT-5.5 ที่ 5/30 ดอลลาร์สหรัฐ และ Claude Opus 4.7 ที่ 5/25 ดอลลาร์สหรัฐ

ด้านประสิทธิภาพ DeepSeek V4 อยู่ใกล้กลุ่มแนวหน้า แต่ไม่ได้ครองทุกหัวข้อ VentureBeat ระบุว่า DeepSeek V4 ทำ Humanity’s Last Exam ได้ 37.7% เมื่อไม่ใช้เครื่องมือ และ 48.2% เมื่อใช้เครื่องมือ ต่ำกว่าคะแนนของ GPT-5.5, GPT-5.5 Pro และ Claude Opus 4.7 ในเงื่อนไขเดียวกัน ส่วน Terminal-Bench 2.0 คะแนน 67.9% ใกล้กับ Claude 69.4% แต่ยังต่ำกว่า GPT-5.5 ที่ 82.7%

เพราะฉะนั้น DeepSeek V4 เหมาะเป็นตัวเลือกแรกสำหรับระบบ production ที่อ่อนไหวต่อราคา มากกว่าจะเป็นตัวแทนแบบไร้เงื่อนไขของโมเดลปิดระดับ frontier คำถามที่ควรถามคือ มันผ่านเส้นคุณภาพขั้นต่ำของงานคุณหรือไม่ และราคาที่ต่ำกว่าช่วยชดเชยค่า retry, การตรวจทานของคน และ latency ได้จริงหรือเปล่า

เหมาะเริ่มทดสอบเมื่อ: batch processing, งาน inference ปริมาณสูง, แอปที่ margin ต่ำ, workflow ที่ยอมให้มีการตรวจทานบางส่วนเพื่อแลกกับต้นทุน token ที่ลดลงมาก

Kimi K2.6: ตัวเลือก open weights ที่น่าจับตา โดยเฉพาะบริบทยาวและ multimodal

จุดเด่นของ Kimi K2.6 คือ open weights, multimodal และบริบทยาว Artificial Analysis เรียก Kimi K2.6 ว่าเป็นโมเดล open weights ชั้นนำรุ่นใหม่ และระบุว่ารองรับอินพุตภาพและวิดีโอแบบ native พร้อม output เป็นข้อความ และมีบริบทสูงสุด 256K หน้า OpenRouter ยังระบุคะแนน Artificial Analysis ของ Kimi K2.6 เป็น Intelligence 53.9, Coding 47.1 และ Agentic 66.0 พร้อม token สูงสุด 256K และ output สูงสุด 66K

ในงานประเภทอ่านเว็บ DocsBot รวบรวมคะแนน BrowseComp ของ Kimi K2.6 ที่ 83.2% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 84.4% ตัวเลขนี้ทำให้ Kimi ดูเข้าใกล้ GPT-5.5 ในงานชุดนั้น แต่ต้องจำไว้ว่าเอกสารบางชุดของ Kimi K2.6 เทียบกับ GPT-5.4 หรือ Claude Opus 4.6 เป็นหลัก ไม่ใช่การเทียบตรงกับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7 และ DeepSeek V4 ครบในแหล่งเดียวกัน

เหมาะเริ่มทดสอบเมื่อ: ทีมต้องการ open weights, ต้องการควบคุมการ deploy มากขึ้น, งานบริบทยาว, งานที่มีอินพุตภาพหรือวิดีโอ, workflow ที่ต้องบาลานซ์ต้นทุนกับความยืดหยุ่น

ราคา บริบท และการ deploy: คะแนนสูงอย่างเดียวไม่พอ

ราคาต่อ token เป็นเพียงส่วนหนึ่งของต้นทุนจริง คู่มือ GPT-5.5 API ของ OpenAI แนะนำว่างานที่ใช้เครื่องมือจำนวนมากหรือทำงานยาว ควร benchmark เทียบโมเดลอื่นด้วย accuracy, token consumption และ end-to-end latency; เอกสารโมเดลของ OpenAI ยังระบุว่า GPT-5.5 ปรับ reasoning effort ได้ตั้งแต่ none ถึง xhigh

ถ้าจะทดสอบในงานจริง ควรวัดอะไร

เบนช์มาร์กสาธารณะช่วยตัดรายชื่อโมเดลให้สั้นลง แต่ไม่แทนที่การทดสอบภายในได้ กระบวนการเลือกซื้อหรือเลือกใช้ทางเทคนิคควรบันทึกอย่างน้อย 4 อย่าง: อัตราสำเร็จของงาน, ประเภทความผิดพลาด, latency ตั้งแต่ต้นจนจบ และต้นทุน token รวมถึงการ retry เอกสาร OpenAI เองก็แนะนำให้ workflow ที่ใช้เครื่องมือหนักหรือทำงานนาน benchmark เทียบโมเดลอื่นใน accuracy, token consumption และ end-to-end latency

การทดสอบส่วนบุคคลใช้เป็นสัญญาณเสริมได้ แต่ไม่ควรยกเป็น leaderboard มาตรฐาน ตัวอย่างเช่น AkitaOnRails ทดสอบงานโค้ดในเดือนเมษายน 2026 แล้วให้ Claude Opus 4.7 ได้ 97 คะแนน, GPT-5.5 xHigh Codex ได้ 96, Kimi K2.6 ได้ 87 และ DeepSeek V4 Pro ได้ 69; ตารางเดียวกันบันทึกต้นทุนประมาณการ เช่น Claude Opus 4.7 ราว 1.10 ดอลลาร์สหรัฐ, GPT-5.5 xHigh Codex ราว 10 ดอลลาร์สหรัฐ, Kimi K2.6 ราว 0.30 ดอลลาร์สหรัฐ และ DeepSeek V4 Pro ราว 0.50 ดอลลาร์สหรัฐ

ประโยชน์ของผลทดสอบแบบนี้คือเตือนว่า การเลือกโมเดลสุดท้ายขึ้นกับ codebase จริง สิทธิ์ใช้เครื่องมือจริง prompt flow จริง มาตรฐานการตรวจทานจริง และต้นทุนจากความล้มเหลวหรือการลองซ้ำ ไม่ใช่คะแนนเดี่ยวบนตารางใดตารางหนึ่ง

บทสรุป: เลือกตามงาน ไม่ใช่ตามชื่อรุ่น

ถ้าต้องเลือกตัวเดียวเพื่อเริ่มประเมิน ให้เริ่มจาก GPT-5.5 เพราะข้อมูลจาก Artificial Analysis และ Terminal-Bench 2.0 ที่ VentureBeat รวบรวมสะท้อนความได้เปรียบชัดในภาพรวมและงาน agent ผ่าน terminal

ถ้างานของคุณคือเอกสารยาว งานวิจัยหลายขั้น งานการเงิน หรือการวิเคราะห์ที่ต้องการวินัยด้านข้อมูล Claude Opus 4.7 ควรอยู่ในกลุ่มแรกที่ต้องทดสอบ ข้อมูล internal research-agent ของ Anthropic และคะแนน HLE ที่ VentureBeat รวบรวมสนับสนุนความแข็งแรงในทิศทางนี้

ถ้าข้อจำกัดหลักคือปริมาณการเรียกใช้และงบประมาณ DeepSeek V4 คือโมเดลที่ควรนำไปวัด cost-quality curve ก่อนใคร เพราะข้อมูลราคาสาธารณะชี้ว่าทั้ง input และ output ถูกกว่า GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 อย่างมีนัยสำคัญ

ถ้าคุณต้องการ open weights, multimodal input หรือบริบท 256K Kimi K2.6 เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ควรประเมินจริงจังจากข้อมูลสาธารณะปัจจุบัน แต่ยังต้องระวังว่า การเทียบแบบแหล่งเดียวกันครบทั้ง GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 ยังไม่สมบูรณ์

ข้อสรุปที่ปลอดภัยที่สุดคือ ใช้ benchmark สาธารณะเพื่อตัดสินใจว่าจะเริ่มทดสอบจากไหน แล้วใช้โจทย์จริงขององค์กรเพื่อตัดสินใจว่าจะใช้โมเดลใดใน production เพราะ leaderboard ช่วยลดตัวเลือกได้ แต่ไม่สามารถรับภาระเรื่องคุณภาพ ต้นทุน และ latency แทนคุณได้