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]
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AI 生成插图：多模型基准测试对比场景。
AI พรอมต์
Create 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,
openai.com
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
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
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]
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AI 生成插图：多模型基准测试对比场景。
AI พรอมต์
Create 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,
openai.com
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
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
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 รุ่น beta มากกว่าจะเป็นตาราง benchmark รวมที่นำไปผสานกับ OpenAI, DeepSeek และ Kimi ได้ทันที
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
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
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 รุ่น beta มากกว่าจะเป็นตาราง benchmark รวมที่นำไปผสานกับ OpenAI, DeepSeek และ Kimi ได้ทันที
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
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
