รายงานเผยแพร่แล้ว15 แหล่งที่มา
GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: benchmark สาธารณะบอกอะไรได้บ้าง
จุดตัดที่เทียบกันได้ชัดที่สุดในข้อมูลสาธารณะชุดนี้คือ Terminal Bench 2.0: GPT 5.5 ได้ 82.7% สูงสุด แต่ยังไม่ใช่หลักฐานสำหรับอันดับรวมทุกงาน [29][30][6] ตารางของ OpenAI ชี้ว่า GPT 5.5 สูงกว่า Claude Opus 4.7 ในรายการที่เผยแพร่ ส่วนตารางของ DeepSeek ชี้ว่า DS V4 Pro Max สูงกว่า Kimi K2.6 Thinking ในหลายรายการ แต่ Kimi...
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基准测试对比：哪些结论站得住. Article summary: 最稳妥的读法是：目前四者能较清楚横向对齐的是 Terminal Bench 2.0，GPT 5.5 以 82.7% 领先；但公开分数来自不同厂商表，不能直接合成为绝对总排名。[29][30][6]. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Reference image 2: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail,
คะแนน benchmark ของโมเดล AI ช่วยให้เราตัดตัวเลือกได้เร็วขึ้น แต่ไม่ควรอ่านเหมือนตารางคะแนนฟุตบอลที่ทุกทีมแข่งสนามเดียวกัน กติกาเดียวกันเสมอไป สำหรับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 แหล่งข้อมูลที่อ้างได้ในชุดนี้มาจากหน้าประกาศและ system card ของ OpenAI, เอกสาร API ของ Anthropic และ model card ของ DeepSeek V4-Pro ไม่ใช่การทดสอบสี่ฝ่ายครบชุดจากบุคคลที่สาม ภายใต้เวอร์ชันและการตั้งค่าเดียวกันทั้งหมด
ตั้งชื่อรุ่นให้ตรงกันก่อน
ในบทความนี้ DeepSeek V4 หมายถึง DS-V4-Pro Max และ Kimi K2.6 หมายถึง K2.6 Thinking เพราะเป็นชื่อคอลัมน์ที่ปรากฏโดยตรงในตารางของ DeepSeek
จุดนี้สำคัญมาก: ใน model card ของ DeepSeek คอลัมน์ GPT และ Claude ที่ถูกนำมาเทียบคือ GPT-5.4 xHigh และ Opus-4.6 Max ไม่ใช่ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ที่เรากำลังพูดถึงในบทความนี้ ดังนั้นจึงเอาตาราง DeepSeek มาใช้ตัดสินแบบครบถ้วนไม่ได้ว่า DS-V4-Pro Max ชนะหรือแพ้ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 อย่างไร
ส่วนเอกสารสาธารณะของ Claude Opus 4.7 ที่อ้างได้จาก Anthropic ในชุดข้อมูลนี้เน้นฟีเจอร์และวิธีเรียกใช้ API เช่น task budgets
จุดตัดที่เทียบตรงได้ที่สุด: Terminal-Bench 2.0
ในข้อมูลที่อ้างได้ มี benchmark หนึ่งที่ทั้งสี่โมเดลมีตัวเลขให้เทียบกันได้ คือ Terminal-Bench 2.0 ผลเรียงตามคะแนนในตารางสาธารณะเป็นดังนี้
| โมเดล | Terminal-Bench 2.0 | แหล่งที่มา |
|---|---|---|
| GPT-5.5 | 82.7% | หน้าประกาศ OpenAI และสรุปของ MLQ.ai |
| Claude Opus 4.7 | 69.4% | หน้าประกาศ OpenAI |
| DeepSeek V4-Pro Max | 67.9% | model card ของ DeepSeek V4-Pro |
| Kimi K2.6 Thinking | 66.7% | model card ของ DeepSeek V4-Pro |
ข้อสรุปที่พูดได้อย่างมั่นคงจึงแคบแต่มีประโยชน์: ใน Terminal-Bench 2.0 รายการเดียว GPT-5.5 นำชัดเจน, Claude Opus 4.7 อยู่ลำดับสอง, ส่วน DeepSeek V4-Pro Max กับ Kimi K2.6 Thinking อยู่ใกล้กัน
แต่คะแนนชุดนี้ไม่ได้แปลว่า GPT-5.5 จะชนะทุกงานในโลกจริงโดยอัตโนมัติ และไม่สามารถแทนการทดสอบซ้ำภายใต้ชุดประเมินเดียวกัน สิทธิ์ใช้เครื่องมือเดียวกัน ความยาว context เดียวกัน และงบ reasoning เดียวกันได้
GPT-5.5 เทียบ Claude Opus 4.7: อ่านได้จากตารางของ OpenAI
หน้าประกาศของ OpenAI ให้คะแนนเปรียบเทียบ GPT-5.5 กับ Claude Opus 4.7 หลายรายการ และในรายการที่แสดง GPT-5.5 ทำคะแนนสูงกว่า Claude Opus 4.7 ทั้งหมด
| Benchmark ในตาราง OpenAI | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 82.7% | 69.4% |
| GDPval wins or ties | 84.9% | 80.3% |
| BrowseComp | 84.4% | 79.3% |
| FrontierMath Tier 1–3 | 51.7% | 43.8% |
| FrontierMath Tier 4 | 35.4% | 22.9% |
| CyberGym | 81.8% | 73.1% |
การอ่านที่ปลอดภัยคือ: ใน benchmark ที่ OpenAI นำมาแสดง GPT-5.5 สูงกว่า Claude Opus 4.7 นอกจากนี้ system card ของ OpenAI ยังวางตำแหน่ง GPT-5.5 เป็นโมเดลสำหรับงานจริงที่ซับซ้อน เช่น เขียนโค้ด ค้นคว้าออนไลน์ วิเคราะห์ข้อมูล สร้างเอกสารและสเปรดชีต รวมถึงทำงานข้ามเครื่องมือ
อย่างไรก็ดี นี่ยังเป็นตารางเปรียบเทียบจากหน้าประกาศของ OpenAI ไม่ใช่การทดสอบสี่โมเดลจากบุคคลที่สามด้วย harness เดียวกัน
DeepSeek V4-Pro Max เทียบ Kimi K2.6 Thinking: อ่านได้จากตารางของ DeepSeek
model card ของ DeepSeek V4-Pro มีตารางเทียบ DS-V4-Pro Max กับ K2.6 Thinking หลายรายการ ภายในตารางนี้ DeepSeek V4-Pro Max สูงกว่า Kimi K2.6 Thinking ในหลายหัวข้อ แต่ Kimi ก็มีรายการที่นำชัดเจนเช่นกัน
| Benchmark ใน model card ของ DeepSeek | DeepSeek V4-Pro Max | Kimi K2.6 Thinking | ผู้นำในตาราง |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 87.5 | 87.1 | DeepSeek |
| SimpleQA-Verified | 57.9 | 36.9 | DeepSeek |
| Chinese-SimpleQA | 84.4 | 75.9 | DeepSeek |
| GPQA Diamond | 90.1 | 90.5 | Kimi |
| HLE | 37.7 | 36.4 | DeepSeek |
| LiveCodeBench | 93.5 | 89.6 | DeepSeek |
| HMMT 2026 Feb | 95.2 | 92.7 | DeepSeek |
| IMOAnswerBench | 89.8 | 86.0 | DeepSeek |
| Apex Shortlist | 90.2 | 75.5 | DeepSeek |
| SWE Pro | 55.4 | 58.6 | Kimi |
| Terminal-Bench 2.0 | 67.9 | 66.7 | DeepSeek |
ดังนั้นข้อสรุปที่ควรใช้คือ: ในรายการส่วนใหญ่ที่ DeepSeek แสดง DS-V4-Pro Max สูงกว่า K2.6 Thinking แต่ Kimi K2.6 Thinking นำใน GPQA Diamond และ SWE Pro สำหรับรายการที่ส่วนต่างไม่มาก เช่น MMLU-Pro และ Terminal-Bench 2.0 ไม่ควรตัดสินจากทิศทางนำเพียงอย่างเดียว ควรดูประเภทงานและความคลาดเคลื่อนของการทดสอบด้วย
ทำไมยังจัดอันดับรวมสี่โมเดลไม่ได้
กับ benchmark ของโมเดล AI ข้อผิดพลาดที่เจอบ่อยคือหยิบตารางจากหลายค่ายมารวมกัน แล้วประกาศผู้ชนะรวมทันที ข้อมูลสาธารณะชุดนี้ยังไม่รองรับวิธีนั้น ด้วยเหตุผลหลักสามข้อ
- เวอร์ชันไม่ตรงกัน — ตาราง OpenAI เทียบ GPT-5.5 กับ Claude Opus 4.7 แต่ตาราง DeepSeek ใช้คอลัมน์ GPT-5.4 xHigh และ Opus-4.6 Max
- แหล่งที่มาไม่เหมือนกัน — ข้อมูลมาจากหน้าประกาศ, system card, เอกสาร API และ model card ของผู้พัฒนา ไม่ใช่การทดสอบรวมจากบุคคลที่สามชุดเดียวกัน
- ตัวชี้วัดวัดคนละเรื่อง — GDPval, BrowseComp, FrontierMath, CyberGym, MMLU-Pro, GPQA Diamond และ SWE Pro ไม่ได้วัดความสามารถเดียวกันทั้งหมด ถ้าไม่มีน้ำหนักคะแนนที่ชัดเจน การบวกเป็นคะแนนรวมจะกลบความต่างของงานจริง
พูดง่าย ๆ คือ benchmark สาธารณะเหมาะกับการคัดกรองรอบแรก มากกว่าจะใช้เป็นเหตุผลสุดท้ายในการซื้อ เลือกสถาปัตยกรรม หรือย้ายระบบทั้งหมด
ถ้าต้องเลือกใช้จริง ควรอ่านคะแนนอย่างไร
วิธีที่ใช้ได้จริงกว่า คือแยกการตัดสินใจเป็นสามชั้น
- ชั้น benchmark ร่วม: ตอนนี้จุดตัดที่ชัดที่สุดของทั้งสี่ชื่อคือ Terminal-Bench 2.0 และในรายการนี้ GPT-5.5 นำ
- ชั้นการเทียบภายในตารางของแต่ละค่าย: ตาราง OpenAI รองรับข้อสรุปว่า GPT-5.5 สูงกว่า Claude Opus 4.7 ในรายการที่แสดง ส่วน model card ของ DeepSeek รองรับข้อสรุปว่า DS-V4-Pro Max สูงกว่า K2.6 Thinking ในหลายรายการ
- ชั้นทดสอบกับงานของคุณเอง: แยกงานเป็น coding, agent, reasoning, retrieval, tool use, latency และ cost แล้วทดสอบซ้ำด้วย prompt เดียวกัน context เดียวกัน สิทธิ์เครื่องมือเดียวกัน และเกณฑ์ให้คะแนนเดียวกัน
ถ้าผลิตภัณฑ์ของคุณต้องพึ่งรอบการทำงานแบบ agent ที่ยาว ฟีเจอร์ task budgets
ถ้างานของคุณใกล้กับการเขียนโค้ดซับซ้อน การค้นคว้าออนไลน์ การสร้างเอกสารหรือสเปรดชีต และการทำงานข้ามเครื่องมือ คำอธิบายใน system card ของ GPT-5.5 เชื่อมกับงานกลุ่มนี้โดยตรงกว่า แต่ต่อให้โมเดลหนึ่งนำในตารางสาธารณะ ก็ยังควรนำไปทดสอบกับ codebase, toolchain, ขอบเขต permission และกติกาการกู้คืนเมื่อเกิดความล้มเหลวของระบบคุณเอง
สรุปแบบที่พูดได้ปลอดภัยที่สุด
- Terminal-Bench 2.0 รายการเดียว: GPT-5.5 อันดับหนึ่ง, Claude Opus 4.7 อันดับสอง, DeepSeek V4-Pro Max อันดับสาม และ Kimi K2.6 Thinking อันดับสี่
- ภายในตาราง OpenAI: GPT-5.5 สูงกว่า Claude Opus 4.7 ใน benchmark ที่ OpenAI แสดง
- ภายในตาราง DeepSeek: DS-V4-Pro Max สูงกว่า Kimi K2.6 Thinking ในหลายรายการ แต่ Kimi นำใน GPQA Diamond และ SWE Pro
- อันดับรวมสี่โมเดลแบบเด็ดขาด: หลักฐานยังไม่พอ เพราะยังไม่มีการทดสอบครบสี่ฝ่ายภายใต้บุคคลที่สาม เวอร์ชันเดียวกัน และเงื่อนไขเดียวกันทั้งหมด
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.
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: benchmark สาธารณะบอกอะไรได้บ้าง" คืออะไร
จุดตัดที่เทียบกันได้ชัดที่สุดในข้อมูลสาธารณะชุดนี้คือ Terminal Bench 2.0: GPT 5.5 ได้ 82.7% สูงสุด แต่ยังไม่ใช่หลักฐานสำหรับอันดับรวมทุกงาน [29][30][6]
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
จุดตัดที่เทียบกันได้ชัดที่สุดในข้อมูลสาธารณะชุดนี้คือ Terminal Bench 2.0: GPT 5.5 ได้ 82.7% สูงสุด แต่ยังไม่ใช่หลักฐานสำหรับอันดับรวมทุกงาน [29][30][6] ตารางของ OpenAI ชี้ว่า GPT 5.5 สูงกว่า Claude Opus 4.7 ในรายการที่เผยแพร่ ส่วนตารางของ DeepSeek ชี้ว่า DS V4 Pro Max สูงกว่า Kimi K2.6 Thinking ในหลายรายการ แต่ Kimi นำใน GPQA Diamond และ SWE Pro [29][6]
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
การเลือกใช้จริงควรแยกดู benchmark ร่วม, การเทียบภายในตารางของแต่ละค่าย และการทดสอบซ้ำกับงานจริงภายใต้ prompt, context, tool permission, latency และ cost เดียวกัน
แหล่งที่มา
- openai.comIntroducing GPT-5.5
- openai.comGPT-5.5 System Card - OpenAI
- platform.claude.comWhat's new in Claude Opus 4.7 - Claude API Docs
- huggingface.codeepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Face
- mlq.aiOpenAI Launches GPT-5.5 as Its Most Advanced AI Model Yet - MLQ.ai
- vertu.comDeepSeek V4 AI Model Launch Guide 2026: What You Need to Know
- vertu.comDeepSeek V4 AI Model Launch Guide 2026: What You Need to Know
- magicshot.aiDeepSeek V4 Launched: Features, Benchmarks, and Comparisons
- evolink.aiDeepSeek V4 Release Date (April 2026 Update) - EvoLink.AI
- introl.comDeepSeek V4 Targets Coding Dominance with Mid-February Launch
- llm-stats.comDeepSeek-V4-Pro-Max: Pricing, Benchmarks & Performance
- sitepoint.comDeepSeek V4 Released: What's New in the Latest Model (2026)
- morphllm.comDeepSeek V4: Architecture, Benchmarks, and API Guide (2026)
- deepseek.aiDeepSeek V4: 1T Parameter AI Model Guide
- reddit.comDeepseek v4 models are out and here are benchmarks !( 4 versions)