จากข้อมูลสาธารณะที่มีถึงเดือนเมษายน 2026 การเทียบ GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 และ DeepSeek V4 ไม่ควรอ่านเป็นตารางคะแนนลีกว่าใครเก่งที่สุดแบบเบ็ดเสร็จ แต่ควรอ่านเป็นแผนที่เลือกโมเดลตามงาน: งานเอเจนต์ที่ต้องใช้เบราว์เซอร์และเทอร์มินัล, งานแก้โค้ดใน repo จริง, งานที่ต้องการ open weights หรือการทดลอง long context มีผู้เล่นที่เด่นต่างกัน

ข้อควรระวังสำคัญคือคะแนนเหล่านี้ไม่ได้มาจากสนามทดสอบเดียวกันทั้งหมด ทั้ง lab, tool access, inference effort และ evaluation harness อาจต่างกัน LM Council ยังเตือนว่า benchmark ที่รันโดยอิสระอาจไม่ตรงกับคะแนน self-reported จากผู้พัฒนาโมเดล ^[12]

คำตอบสั้น ๆ

• งาน agentic computer-use, browser workflow และ terminal-heavy agents: GPT‑5.5 ให้สัญญาณสาธารณะที่แรงที่สุดในชุดข้อมูลนี้ โดย OpenAI รายงาน Terminal‑Bench 2.0 ที่ 82.7%, OSWorld‑Verified 78.7%, BrowseComp 84.4% และ Toolathlon 55.6% ^[5]
• งานซ่อม codebase ระดับ production และ benchmark สาย SWE‑Bench: Claude Opus 4.7 เป็นตัวเลือก shortlist ที่แข็งแรงที่สุด ด้วย SWE‑Bench Verified 87.6% และ SWE‑Bench Pro 64.3% ที่มีรายงาน ^[17]
• งาน coding ที่ต้องการ open weights: Kimi K2.6 แข่งขันได้มาก โดยเอกสารของ Kimi ระบุ Terminal‑Bench 2.0 66.7%, SWE‑Bench Pro 58.6%, SWE‑Bench Verified 80.2% และ LiveCodeBench v6 89.6 ^[29]
• งานทดลอง open-source/open-weights แบบ long context: DeepSeek V4 ควรถูกนำมาทดสอบ แต่ต้องดูให้ชัดว่าเป็น variant ใด เพราะ DeepSeek ระบุว่า V4 Preview live และ open-sourced เมื่อ 24 เมษายน 2026 ^[42]
• งาน reasoning ด้านวิทยาศาสตร์: Claude Opus 4.7 รายงาน GPQA Diamond 94.2%; Kimi K2.6 รายงาน GPQA-Diamond 90.5% และ AIME 2026 96.4%; DeepSeek V4-Pro/Pro-Max รายงาน GPQA Diamond 90.1 ^{[19][27][29][37]}

ก่อนอ่าน benchmark: 3 เรื่องที่ต้องจำ

1. benchmark คนละตระกูลวัดคนละทักษะ Terminal‑Bench, SWE‑Bench, BrowseComp, OSWorld, GPQA และ HLE ไม่ได้ถามคำถามเดียวกัน โมเดลที่เก่งแก้ issue ใน repo อาจไม่ใช่ตัวที่ดีที่สุดสำหรับ web research agent หรือ computer-use automation ^[5][17][29]
2. tool access และ inference effort เปลี่ยนผลได้ OpenAI system card ระบุว่า GPT‑5.5 Pro ใช้โมเดลพื้นฐานเดียวกับ GPT‑5.5 แต่เป็น setting ที่ใช้ parallel test-time compute ดังนั้นคะแนน GPT‑5.5 Pro ไม่ควรถูกอ่านเหมือนเป็นคะแนนของ GPT‑5.5 ปกติภายใต้ compute budget เดียวกัน ^[3]
3. public benchmark เหมาะสำหรับ shortlist ไม่ใช่คำตอบสุดท้ายของ procurement เพราะ independent runs อาจไม่ตรงกับ self-reported scores ทีมที่เลือกใช้จริงควรรัน eval ภายในด้วย prompt, tool budget, timeout และเกณฑ์ให้คะแนนเดียวกัน ^[12]

ภาพรวมแต่ละโมเดล

โมเดล	ภาพจำจากเอกสารสาธารณะ	สัญญาณที่เด่น	ข้อควรระวัง
GPT‑5.5	เอกสารเปิดตัวของ OpenAI เน้น computer-use, tool-use และ agentic workflows [5]	Terminal‑Bench 2.0 82.7%, OSWorld‑Verified 78.7%, BrowseComp 84.4%; ส่วน GPT‑5.5 Pro ได้ BrowseComp 90.1 [5]	อย่าเทียบคะแนน Pro กับ GPT‑5.5 ปกติโดยตรง เพราะ Pro ใช้ parallel test-time compute setting [3]
Claude Opus 4.7	Anthropic วางตำแหน่งเป็น hybrid reasoning model สำหรับ coding และ AI agents พร้อม context window 1M [14]	SWE‑Bench Verified 87.6% และ SWE‑Bench Pro 64.3% [17]	context window 1M มีประโยชน์ แต่ขนาดหน้าต่างไม่เท่ากับ recall quality เสมอ โดยสรุปของ StationX มี caveat เรื่อง recall ที่ปลายสุดของ 1M tokens [17]
Kimi K2.6	โมเดล open-source/open-weights จาก Moonshot/Kimi ที่เน้นงาน coding [29][34]	Terminal‑Bench 2.0 66.7%, SWE‑Bench Pro 58.6%, SWE‑Bench Verified 80.2%, LiveCodeBench v6 89.6 [29]	Artificial Analysis ระบุว่า Kimi K2.6 รองรับ image/video input แบบ native และมี max context length 256k; performance จริงยังขึ้นกับการ deploy [32]
DeepSeek V4-Pro / Pro-Max	DeepSeek ระบุว่า V4 Preview live และ open-sourced ส่วน Hugging Face card นำเสนอ V4 series เป็น MoE language models [37][42]	SWE Verified 80.6, SWE Pro 55.4, Terminal Bench 2.0 67.9 และ GPQA Diamond 90.1 [37]	ชื่อ DeepSeek V4 มีหลาย variant จึงไม่ควรรวม Flash, Pro และ Pro-Max เป็นคะแนนเดียวกัน [37][42]

ตาราง benchmark เทียบหัวต่อหัว

Benchmark	GPT‑5.5	Claude Opus 4.7	Kimi K2.6	DeepSeek V4-Pro / Pro-Max	อ่านอย่างไร
Terminal‑Bench 2.0	82.7% [5]	69.4% reported [16]	66.7% [29]	67.9% [37]	งาน command-line และ autonomous coding style เห็น lead ของ GPT‑5.5 ชัดที่สุด
SWE‑Bench Pro	58.6% [5]	64.3% [17]	58.6% [29]	55.4% [37]	benchmark software engineering ที่ยากขึ้น Claude Opus 4.7 นำ
SWE‑Bench Verified	ไม่พบค่าเปรียบเทียบที่ชัดในชุดแหล่งข้อมูลนี้	87.6% [17]	80.2% [29]	80.6% [37]	งานแนวแก้ issue ใน repo จริง Claude มีสัญญาณ reported ที่แข็งแรงที่สุด
OSWorld‑Verified	78.7% [5]	78.0% [17]	73.1% [29]	ไม่พบค่าที่เทียบได้ชัด	งาน computer-use GPT‑5.5 และ Claude Opus 4.7 อยู่ใกล้กันมาก
BrowseComp	84.4%; GPT‑5.5 Pro 90.1% [5]	79.3% [5]	83.2%; Agent Swarm 86.3% [34]	ไม่พบค่าที่เทียบได้ชัด	งาน browser-agent และ web-research เห็นสัญญาณแรงจาก GPT‑5.5 Pro และ Kimi Agent Swarm
GPQA Diamond	ไม่พบค่า official ที่เทียบได้ชัดในชุดแหล่งข้อมูลนี้	94.2% [19]	90.5% [27]	90.1% [37]	งาน science reasoning ระดับสูง Claude มีคะแนน reported สูงสุด
HLE / hard reasoning	ไม่พบค่าที่เทียบตรงได้	HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [16]	HLE-Full 34.7%; with-tools 54.0% [29][34]	HLE 37.7% [37]	เมื่อมี tool ช่วย Claude และ Kimi ใกล้กัน; DeepSeek ต่ำกว่าตามตัวเลขที่ระบุ
Long context	ใน excerpt เอกสารเปิดตัวที่ใช้ ไม่พบ public context spec ที่ชัด	1M context window [14]	256k max context length [32]	เอกสาร V4 วางตำแหน่งด้าน long-context [37][42]	Claude และ DeepSeek ถูกวางตำแหน่งด้าน long context ชัดกว่า แต่ต้องทดสอบ recall จริงแยกต่างหาก

เลือกตามงาน: ตัวไหนเหมาะกับอะไร

1. เอเจนต์ที่ต้องใช้เทอร์มินัล เบราว์เซอร์ และเครื่องมือหลายขั้นตอน: GPT‑5.5

ถ้า workload ของคุณคือให้โมเดลเปิดเว็บ เรียก tool ใช้คำสั่งในเทอร์มินัล แก้ไฟล์ และวนลูปหลายขั้นตอนแบบ agentic workflow, GPT‑5.5 เป็นตัวที่โดดเด่นที่สุดในชุดข้อมูลนี้ ตัวเลขที่ OpenAI รายงานมี Terminal‑Bench 2.0 82.7%, OSWorld‑Verified 78.7%, BrowseComp 84.4% และ Toolathlon 55.6% ^[5]

อย่างไรก็ตาม GPT‑5.5 Pro ต้องแยกอ่านจาก GPT‑5.5 ปกติ แม้ BrowseComp ของ GPT‑5.5 Pro จะอยู่ที่ 90.1% แต่ OpenAI system card ระบุว่า Pro เป็น setting ของโมเดลพื้นฐานเดียวกันที่ใช้ parallel test-time compute ^[3][5]

เหมาะกับ: coding agents, browser research agents, computer-use automation และ enterprise assistant ที่ต้องเรียกใช้เครื่องมือหลายชนิด

2. ซ่อม codebase ระดับ production: Claude Opus 4.7

ถ้า KPI หลักคือแก้ bug ใน repository จริง เตรียม pull request ทำให้ test ผ่าน และเข้าใจ codebase ขนาดใหญ่ Claude Opus 4.7 เป็น shortlist ที่แข็งแรงที่สุดในข้อมูลนี้ โดยมี SWE‑Bench Verified 87.6% และ SWE‑Bench Pro 64.3% ^[17]

Anthropic ระบุว่า Claude Opus 4.7 เป็น hybrid reasoning model สำหรับ coding และ AI agents พร้อม context window 1M จึงควรถูกนำไปทดสอบใน workflow ที่ต้องอ่าน codebase หรือเอกสารจำนวนมาก ^[14]

เหมาะกับ: repo maintenance, code review, complex refactor, developer copilots และ engineering agents

3. coding stack ที่ต้องการ open weights: Kimi K2.6

ถ้าเงื่อนไขสำคัญคือ self-hosting, data control หรือการใช้โมเดลแบบ open weights, Kimi K2.6 เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่น่าจับตาที่สุด ตาราง official ของ Kimi ระบุ Terminal‑Bench 2.0 66.7%, SWE‑Bench Pro 58.6%, SWE‑Bench Verified 80.2%, SciCode 52.2% และ LiveCodeBench v6 89.6 ^[29]

Kimi K2.6 ยังมีสัญญาณดีในงาน agentic/search โดยมี BrowseComp 83.2% และ Agent Swarm BrowseComp 86.3% ^[34] ขณะที่ Artificial Analysis ระบุว่าโมเดลรองรับ image/video input แบบ native และ context length สูงสุด 256k ^[32]

เหมาะกับ: open model deployments, coding agents, research agents และทีมที่ต้องการควบคุม hosting มากกว่าใช้ hosted frontier model เพียงอย่างเดียว

4. long-context open-source/open-weights experimentation: DeepSeek V4

DeepSeek ระบุว่า DeepSeek V4 Preview live และ open-sourced เมื่อ 24 เมษายน 2026 ^[42] ส่วน DeepSeek-V4-Pro model card นำเสนอ V4 series เป็น MoE language models ^[37]

ในชุดคะแนนที่รายงานสำหรับ DeepSeek V4-Pro/Pro-Max มี Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, SWE Pro 55.4 และ GPQA Diamond 90.1 ^[37] ทำให้ DeepSeek V4 เป็นตัวเลือกเชิงกลยุทธ์สำหรับทีมที่ต้องการเปรียบเทียบ hosted frontier models กับโมเดล deployable/open-weights แต่ต้องอ่านคะแนนตาม variant เสมอ ^[37][42]

เหมาะกับ: long-context applications, open-source/open-weights experiments และทีมที่ต้องการประเมิน trade-off ระหว่างความสามารถ การ deploy และการควบคุมระบบ

5. วิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์: Claude นำใน GPQA แต่ภาพรวมยังไม่จบใน benchmark เดียว

จากตัวเลขที่มี Claude Opus 4.7 รายงาน GPQA Diamond 94.2% ^[19] ส่วน Kimi K2.6 รายงาน GPQA-Diamond 90.5% และ AIME 2026 96.4% ^[27][29] ขณะที่ DeepSeek V4-Pro/Pro-Max รายงาน GPQA Diamond 90.1 ^[37]

ดังนั้น Claude เป็น shortlist ที่แข็งแรงสำหรับ science reasoning แต่การตัดสินงานคณิตศาสตร์หรือวิทยาศาสตร์ไม่ควรอิง benchmark เดียว เพราะผลลัพธ์เปลี่ยนได้ตาม setup, tool access และ effort mode ^[12]

checklist ก่อนเลือกใช้จริง

• อย่าตัดสินจาก benchmark เดียว ใช้ public benchmark เพื่อคัด shortlist แล้วรัน eval ภายในด้วย prompt, tool budget, timeout และ scoring rubric เดียวกัน เพราะคะแนนที่รันโดยอิสระอาจไม่ตรงกับ self-reported scores ^[12]
• แยก GPT‑5.5 และ GPT‑5.5 Pro เป็นคนละ track Pro ใช้ parallel test-time compute setting จึงไม่ควรถือว่าเทียบได้ภายใต้ compute budget เดียวกับ GPT‑5.5 ปกติ ^[3]
• กำหนด requirement เรื่อง open weights ก่อน ถ้า data control, self-hosting หรือการปรับแต่ง deployment เป็นข้อบังคับ ควรแยก Kimi K2.6 และ DeepSeek V4 ไว้ใน evaluation lane ของตนเอง ^{[29][34][37][42]}
• long context ต้องทดสอบมากกว่าแค่ดู window size Claude Opus 4.7 มี positioning 1M context, Kimi K2.6 มี max context 256k และ DeepSeek V4 มี positioning ด้าน long-context แต่ recall, instruction following และ cost ต้องทดสอบกับเอกสารจริงของคุณ ^{[14][17][32][37][42]}
• งาน coding agents ต้องรันกับ repo จริงของทีม คะแนนแบบ SWE‑Bench มีประโยชน์ แต่ production repo มักมี dependency setup, flaky tests, coding style และ review constraints เฉพาะตัว ^[17]

ข้อจำกัดของการเทียบครั้งนี้

• ยังไม่พบ public comparison ที่นำทั้ง 4 โมเดลมาทดสอบโดย independent lab เดียวกัน ใช้ harness เดียวกัน tool access เดียวกัน และ effort setting เดียวกันทั้งหมด LM Council ก็เตือนเรื่องความคลาดเคลื่อนระหว่าง independent benchmark กับ self-reported benchmark ^[12]
• GPT‑5.5 Pro ไม่ควรถูกอ่านเหมือน GPT‑5.5 ปกติ เพราะ OpenAI system card ระบุว่า Pro เป็น setting ของโมเดลพื้นฐานเดียวกันที่ใช้ parallel test-time compute ^[3]
• คะแนนของ DeepSeek V4 เป็น variant-specific จึงไม่ควรรวม V4 Preview, V4-Pro และ Pro-Max style naming เป็นคะแนนเดียว ^[37][42]
• สำหรับ Kimi K2.6 และ DeepSeek V4 ที่อยู่ในกลุ่ม open-weights/deployable performance ในโลกจริงอาจขึ้นกับ serving stack, hardware, quantization และ context settings จึงควรทดสอบ deployment ของตนเองคู่กับ benchmark ที่เผยแพร่ ^[29][34][37]

สรุปท้ายบท

เลือก GPT‑5.5 ถ้างานหลักคือ agentic computer-use, browsing, tool orchestration และ terminal-heavy coding ^[5]

เลือก Claude Opus 4.7 เป็น priority ถ้า core value ของโปรดักต์คือ repo-level bug fixing, codebase repair และ software engineering แบบ SWE‑Bench ^[14][17]

ประเมิน Kimi K2.6 ถ้าต้องการ open-weights coding model ที่มีสัญญาณแข็งแรงทั้ง SWE‑Bench, Terminal‑Bench และ agentic search ^[29][34]

ใส่ DeepSeek V4-Pro/Pro-Max ใน shortlist ถ้าโจทย์คือ long-context open-source/open-weights experimentation และ deployability แต่ต้องตรวจสอบ variant กับ benchmark setup เสมอ ^[37][42]

ทางเลือกที่ปลอดภัยที่สุดคือใช้ public benchmark เป็นตัวคัดรายชื่อ จากนั้นเลือกโมเดลสุดท้ายด้วยงานจริงของทีม ค่า latency, cost, privacy constraint และ failure-mode tests ของระบบเอง ^[12]