GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: เทียบเบนช์มาร์กแบบใช้งานจริง

ก่อนดูตัวเลข คำถามที่ควรถามไม่ใช่ “โมเดลไหนเก่งที่สุด” แต่คือ “เราจะให้มันทำงานแบบไหน” เพราะเบนช์มาร์กสาธารณะของ LLM มักไม่ได้วัดภายใต้เงื่อนไขเดียวกันทั้งหมด ทั้งระดับ reasoning ที่เปิดใช้ ช่วงเวลาที่ประเมิน และคะแนนที่มาจากผู้ให้บริการเองหรือจากบุคคลที่สาม หากนำทุกอย่างมารวมเป็นอันดับเดียว อาจได้ข้อสรุปที่ชวนเข้าใจผิด

ในบทความนี้ ส่วนของ DeepSeek จะยึด DeepSeek V4 Pro เป็นหลักเมื่อพูดถึงตัวเลขที่ตรวจสอบได้ เพราะ Artificial Analysis มีข้อมูลของ DeepSeek V4 Pro แบบ Reasoning, Max Effort เทียบกับ Kimi K2.6 ในตารางโมเดลโอเพนเวต ทั้งคะแนน Intelligence, context, ราคา และความเร็วเอาต์พุต

สรุปเร็ว: ถ้าต้องเลือกตามงาน

งานที่ต้องทำ	ตัวเลือกแรกที่ควรลอง	เหตุผล
งานทั่วไป งานเชิงเศรษฐกิจ และงานที่ต้องการความสามารถรวมสูง	GPT-5.5	GPT-5.5 high ได้คะแนน 59 ใน Artificial Analysis Intelligence Index และ GPT-5.5 xhigh ได้ Elo 1785 ใน GDPval-AA
งาน reasoning ลึก รีวิวโค้ด ตรวจตราความถูกต้อง งานเฉพาะทาง	Claude Opus 4.7	LLM Stats สรุปว่าใน 10 เบนช์มาร์กที่ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มีร่วมกัน Claude นำ 6 รายการ ส่วน GPT-5.5 นำ 4 รายการ
งานใช้เครื่องมือระยะยาว เช่น terminal, browser, agent workflow	GPT-5.5	LLM Stats ระบุว่า GPT-5.5 แข็งแรงกว่าใน Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified และ CyberGym
งานโอเพนเวตที่เน้นความเร็วและความคุ้มค่า	Kimi K2.6	ตารางโอเพนโมเดลของ Artificial Analysis ให้ Kimi K2.6 มี Intelligence 54, context 256k, Price $1.7 และความเร็ว 112 tokens/s
งาน context ยาวมากและต้องการต้นทุน API ต่ำ	DeepSeek V4 Pro / ตระกูล DeepSeek V4	Artificial Analysis ระบุ DeepSeek V4 Pro มี context 1M ส่วน Mashable รายงานว่าราคา API ของ DeepSeek V4 ต่ำกว่า GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7

ภาพรวม 4 รุ่น: จุดเด่นที่เห็นจากข้อมูลสาธารณะ

โมเดล	จุดแข็งจากเบนช์มาร์ก	จุดที่ต้องดูด้านราคาและการใช้งาน
GPT-5.5	GPT-5.5 high ได้ Intelligence 59 ใน Artificial Analysis และ GPT-5.5 xhigh ได้ Elo 1785 ใน GDPval-AA ซึ่งรายงานว่านำ Claude Opus 4.7 max อยู่ราว 30 คะแนน	Mashable รายงานราคา API ที่ $5 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens
Claude Opus 4.7	LLM Stats สรุปเบนช์มาร์กร่วม 10 รายการว่า Claude นำ GPT-5.5 6 ต่อ 4 ส่วน Mashable รายงานตัวเลข เช่น SWE-Bench Pro 64.3%, GPQA Diamond 94.2% และ HLE with tools 54.7%	Mashable รายงานราคา API ที่ $5 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $25 ต่อ 1 ล้าน output tokens
Kimi K2.6	Artificial Analysis ให้ Intelligence 54 ในตารางโอเพนโมเดล ขณะที่ The Decoder รายงานค่าที่ Moonshot AI ประกาศ เช่น HLE with Tools 54.0, SWE-Bench Pro 58.6 และ BrowseComp 83.2	Artificial Analysis ระบุ context 256k, Price $1.7 และความเร็ว 112 tokens/s
DeepSeek V4 Pro	Artificial Analysis ให้ Intelligence 52 ส่วน DataCamp สรุปว่า DeepSeek V4 ยังไม่ได้เหนือกว่า GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 ในความสามารถล้วน ๆ	Artificial Analysis ระบุ context 1M, Price $2.2 และความเร็ว 36 tokens/s ส่วน Mashable รายงานราคา API ของ DeepSeek V4 ที่ $1.74 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $3.48 ต่อ 1 ล้าน output tokens

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: รุ่น frontier ชนะกันคนละสนาม

ถ้าเทียบเฉพาะ GPT-5.5 กับ Claude Opus 4.7 ภาพจะไม่ใช่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งกวาดเรียบ แต่เป็นการผลัดกันนำตามประเภทงาน ตัวเลขหลักที่ Mashable รายงานมีดังนี้

เบนช์มาร์ก	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	รุ่นที่นำ
SWE-Bench Pro	58.6%	64.3%	Claude Opus 4.7
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4%	GPT-5.5
Humanity's Last Exam	40.6%	31.2%	GPT-5.5
Humanity's Last Exam with tools	52.2%	54.7%	Claude Opus 4.7
BrowseComp	84.4%	79.3%	GPT-5.5
GPQA Diamond	93.6%	94.2%	Claude Opus 4.7
ARC-AGI-1 Verified	94.5%	92.0%	GPT-5.5

LLM Stats มองภาพรวมของ 10 เบนช์มาร์กร่วมว่า Claude Opus 4.7 นำ 6 รายการ และ GPT-5.5 นำ 4 รายการ โดยกลุ่มที่ Claude แข็งคือ reasoning และงานระดับรีวิว ส่วนกลุ่มที่ GPT-5.5 เด่นคือการใช้เครื่องมือยาว ๆ เช่น terminal, browsing และงาน agent ที่ต้องทำหลายขั้นตอน

แต่มีข้อควรระวังสำคัญ: LLM Stats ระบุว่าคะแนนเหล่านี้เป็นคะแนนแบบ self-reported ของแต่ละผู้ให้บริการใน tier reasoning สูง จึง “พอเทียบรูปทรงได้” แต่ไม่ใช่การทดสอบที่มีวิธีวิทยาเหมือนกันทุกจุด นอกจากนี้ บางรายการอย่าง Humanity's Last Exam อาจให้ภาพการนำที่ต่างกันเมื่อดูคนละแหล่งข้อมูล

Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 Pro: ฝั่งโอเพนเวตเลือกความเร็วหรือ context ยาว

Kimi K2.6 และ DeepSeek V4 Pro ควรถูกมองเป็นตัวเลือกฝั่งโอเพนเวตมากกว่าจะนำไปชนกับโมเดลปิดระดับ frontier แบบตารางเดียวจบ ข้อมูลจาก Artificial Analysis ให้ภาพที่ค่อนข้างชัดว่า Kimi เร็วกว่า ส่วน DeepSeek ได้เปรียบเรื่อง context

ตัวชี้วัด	Kimi K2.6	DeepSeek V4 Pro
Artificial Analysis Intelligence	54	52
Context window	256k	1.00M
Price	$1.7	$2.2
Output speed	112 tokens/s	36 tokens/s

ถ้าดูเฉพาะตารางนี้ Kimi K2.6 ได้เปรียบด้านคะแนน Intelligence และความเร็วเอาต์พุต ขณะที่ DeepSeek V4 Pro ได้เปรียบชัดเจนเรื่อง context 1M The Decoder ยังรายงานค่าที่ Moonshot AI ประกาศสำหรับ Kimi K2.6 เช่น HLE with Tools 54.0, SWE-Bench Pro 58.6 และ BrowseComp 83.2

อย่างไรก็ตาม การทดลองสาธารณะของ Kimi K2.6 ไม่ใช่การเทียบแบบเงื่อนไขเดียวกันทั้งหมดกับ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 โดยโมเดลการ์ดบน Hugging Face ระบุว่า Kimi K2.6 ถูกประเมินด้วย thinking mode, temperature 1.0, top-p 1.0 และ context length 262,144 tokens ขณะที่คู่เทียบหลักในโมเดลการ์ดเป็น Claude Opus 4.6, GPT-5.4 และ Gemini 3.1 Pro

สำหรับ DeepSeek V4 Pro จุดขายจึงไม่ใช่การเป็นแชมป์ความสามารถล้วน ๆ แต่เป็นการให้ประสิทธิภาพใกล้ frontier ในต้นทุนที่ต่ำกว่า DataCamp สรุปว่า DeepSeek V4 ยังไม่ได้เหนือกว่า GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 ใน pure capability แต่มีตำแหน่งที่น่าสนใจในฐานะโมเดล near-frontier ราคาต่ำ

ราคา: อย่าผสมตัวเลขคนละชนิด

เวลาพูดว่าโมเดลไหน “ถูกกว่า” ต้องแยกตัวเลขอย่างน้อย 3 ประเภท

1. ราคา API ต่อโทเคน — Mashable รายงานว่า DeepSeek V4 อยู่ที่ $1.74 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $3.48 ต่อ 1 ล้าน output tokens ส่วน GPT-5.5 อยู่ที่ $5/$30 และ Claude Opus 4.7 อยู่ที่ $5/$25

2. คอลัมน์ Price ของ Artificial Analysis — ในตารางโอเพนโมเดล Kimi K2.6 อยู่ที่ $1.7 และ DeepSeek V4 Pro อยู่ที่ $2.2 แต่ไม่ควรนำไปเทียบตรง ๆ กับราคา API ต่อ 1 ล้านโทเคนของ Mashable เพราะเป็นคนละตัวชี้วัด

3. ต้นทุนในการรันเบนช์มาร์ก — Artificial Analysis รายงานว่าการรัน Intelligence Index มีต้นทุน $1,071 สำหรับ DeepSeek V4 Pro, $948 สำหรับ Kimi K2.6 และ $4,811 สำหรับ Claude Opus 4.7

ดังนั้นคำสรุปอย่าง “DeepSeek ถูกกว่า” หรือ “Claude แพงกว่า” ต้องถามต่อเสมอว่าหมายถึงราคา API, ต้นทุนประเมินเบนช์มาร์ก หรือค่าใช้จ่ายจริงใน workflow ที่มีจำนวน output tokens และจำนวนรอบการเรียกโมเดลต่างกัน

ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ: เป็นอีกแกนหนึ่ง ไม่ใช่คะแนนเดียวกับความเก่ง

Claude Opus 4.7 มีสัญญาณด้านความน่าเชื่อถือที่น่าสนใจ Mashable รายงานตามคำกล่าวของ Anthropic ว่า Claude Opus 4.7 มี honesty rate 92% และมีแนวโน้ม sycophancy น้อยลง ฝั่ง Anthropic ยังระบุว่า Claude Opus 4.7 ทำคะแนนรวม 0.715 ใน internal research-agent benchmark แบบ 6 โมดูล ซึ่งเป็นคะแนนร่วมอันดับสูงสุด และในโมดูล General Finance เพิ่มจาก 0.767 ของ Opus 4.6 เป็น 0.813

แต่ตัวเลขเหล่านี้ไม่ใช่คะแนนชนิดเดียวกับ SWE-Bench Pro, GPQA Diamond หรือ BrowseComp เมื่อใช้งานจริง ควรแยกดูอย่างน้อย 5 เรื่อง: ความสามารถ, ราคา, ความเร็ว, ความเสี่ยงด้าน hallucination และความง่ายในการตรวจสอบย้อนหลัง

ใช้งานจริง: routing หลายโมเดลมักปลอดภัยกว่ายึดโมเดลเดียว

ใน production การเลือกโมเดลเดียวให้ทำทุกอย่างอาจไม่คุ้มที่สุด MindStudio รายงานว่าในงาน coding ชุดเดียวกัน GPT-5.5 ใช้ output tokens น้อยกว่า Claude Opus 4.7 ถึง 72% แต่ก็ระบุด้วยว่าในงานโค้ดเบสขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนและต้องใช้ reasoning สูง ความละเอียดรอบคอบของ Opus 4.7 อาจคุ้มกับต้นทุนที่สูงขึ้น

แนวทางที่สมเหตุสมผลคือใช้ routing: งานสร้างหรือแก้ไขมาตรฐาน งาน terminal และงานที่ต้องเรียกหลายรอบเริ่มจาก GPT-5.5; งานรีวิวลึก งานตัดสินใจเชิงผู้เชี่ยวชาญ หรือเคสที่ต้องการความละเอียดเริ่มจาก Claude Opus 4.7; งานทดลองโอเพนเวตที่เน้นความเร็วและราคาลอง Kimi K2.6; ส่วนงานเอกสารยาวมากหรือ batch ปริมาณสูงให้ลอง DeepSeek V4 Pro

บทสรุป: ไม่มีผู้ชนะเดี่ยว มีแต่ผู้ชนะตามงาน

จากข้อมูลสาธารณะตอนนี้ การเลือก GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro หรือ Kimi K2.6 แบบผู้ชนะเดียวไม่ใช่วิธีที่ปลอดภัยที่สุด ภาพที่ชัดกว่าคือ GPT-5.5 เด่นในงานรวมและงานมูลค่าทางเศรษฐกิจ, Claude Opus 4.7 เด่นใน reasoning และงานรีวิว, Kimi K2.6 เด่นในความเร็วและความคุ้มค่าฝั่งโอเพนเวต, ส่วน DeepSeek V4 Pro เด่นที่ context ยาวและราคา API ของตระกูล DeepSeek V4 ที่ต่ำกว่าโมเดลปิดชั้นนำ

ยังมีรายละเอียดที่ต้องอ่านอย่างระวัง แม้ใน Artificial Analysis เอง หน้าโมเดล GPT-5.5 high ระบุ Intelligence 59 ขณะที่หน้ารวมโมเดลระบุ Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort ที่ Intelligence 57 เป็นผู้นำ ซึ่งสะท้อนว่าช่วงเวลาอัปเดตและการตั้งค่า reasoning มีผลต่อภาพที่เห็น ทางเลือกที่มั่นคงที่สุดคือใช้เบนช์มาร์กเป็นจุดเริ่มต้น แล้วรันงานจริงของคุณเองแบบเล็ก ๆ เทียบกัน โดยดูงบประมาณ latency และระดับความผิดพลาดที่ยอมรับได้ควบคู่กัน