studioglobal
ค้นพบเทรนด์
รายงานเผยแพร่แล้ว9 แหล่งที่มา

GPT-5.5 vs DeepSeek V4: เปรียบเทียบ Benchmark, Coding, Agentic Tasks และราคา

ยังไม่มีหลักฐานพอให้ประกาศผู้ชนะรวม: BenchLM ให้ DeepSeek V4 Flash High นำด้าน coding ที่ 72.2 ต่อ 58.6 แต่ GPT 5.5 นำด้าน agentic tasks ที่ 81.8 ต่อ 55.4 [13] VentureBeat เทียบกับ DeepSeek V4 Pro Max และพบว่า GPT 5.5 สูงกว่าใน GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 และ SWE Bench Pro / SWE Pro [16] ด...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
18K0
GPT-5.5 與 DeepSeek V4 基準測試、coding、agent 任務與價格比較的抽象科技視覺
GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較AI 生成的示意圖，用於呈現 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 在基準測試與成本上的對照。
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較. Article summary: 目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 以 72.2 對 58.6 領先，GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先；結論取決於版本與任務 [13]。. Topic tags: ai, openai, deepseek, benchmarks, coding. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "The image displays a comparison chart showing that GPT-5.5 outperforms DeepSeek V4 across various coding agentic benchmarks, with GPT-5.5 winning in most categories except for Deep" Reference image 2: visual subject "The image displays a comparison chart highlighting the capabilities and upcoming features of DeepSeek V4, Claude 4.5, and GPT-5.2 AI models, including benchmark scores, ability to" Style: premium digital editorial illustration, source-backed res

openai.com

ถ้าถามตรง ๆ ว่า GPT-5.5 หรือ DeepSeek V4 ใครเก่งกว่า คำตอบที่สั้นเกินไปมักพาเข้าใจผิด เพราะข้อมูลสาธารณะที่มีอยู่ไม่ได้เทียบโมเดลในเงื่อนไขเดียวกันทั้งหมด BenchLM เทียบ DeepSeek V4 Flash High กับ GPT-5.5, VentureBeat ใช้ DeepSeek-V4-Pro-Max ส่วน Artificial Analysis เทียบ DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort กับ GPT-5.5 xhigh [4][13][16]

ดังนั้นวิธีอ่านที่ปลอดภัยกว่าไม่ใช่การหาผู้ชนะรวม แต่ต้องผูกคะแนนกลับไปที่เวอร์ชัน โหมด reasoning ประเภทงาน และต้นทุนต่อ token สำหรับทีมวิศวกรรมหรือทีมผลิตภัณฑ์ นี่สำคัญกว่าการดูอันดับรวมเพียงบรรทัดเดียว

สรุปสั้น: เลือกตามงาน ไม่ใช่ตามชื่อแบรนด์

หลักฐานที่ชัดที่สุดแบบเทียบตรงมาจาก BenchLM: DeepSeek V4 Flash High ได้คะแนนเฉลี่ยด้าน coding 72.2 ขณะที่ GPT-5.5 ได้ 58.6 แต่ในหมวด agentic tasks หรือ งานแบบเอเจนต์ที่ต้องทำหลายขั้นตอน GPT-5.5 ได้ 81.8 ส่วน DeepSeek V4 Flash High ได้ 55.4 [13]

อีกชุดหนึ่งจาก VentureBeat เทียบกับ DeepSeek-V4-Pro-Max ไม่ใช่ Flash High โดยตารางนั้นให้ GPT-5.5 สูงกว่า DeepSeek-V4-Pro-Max ใน GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 และ SWE-Bench Pro / SWE Pro [16]

แปลเป็นภาษาปฏิบัติ: ถ้างานของคุณคือ pipeline เขียนโค้ดจำนวนมากและไวต่อราคา DeepSeek V4 Flash High ควรถูกนำเข้ารอบทดสอบก่อน แต่ถ้างานเป็น agentic workflow, งานเทอร์มินัล, การค้นคว้าออนไลน์ หรือซอฟต์แวร์เอ็นจิเนียริ่งที่ซับซ้อน GPT-5.5 มีหลักฐานสาธารณะหนุนมากกว่าในตอนนี้ [13][16]

ทำไมชื่อรุ่น DeepSeek V4 ถึงเปลี่ยนข้อสรุปได้

DeepSeek V4 ไม่ใช่การตั้งค่าเดียว DataCamp อธิบายว่า DeepSeek V4 มาเป็น preview models สองรุ่นคือ V4-Pro และ V4-Flash และระบุว่า V4-Pro มี context window 1 ล้าน tokens กับพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน [5] แต่แหล่งเปรียบเทียบภายนอกใช้ชื่อที่แตกต่างกันออกไป เช่น DeepSeek V4 Flash High, DeepSeek-V4-Pro-Max และ DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16]

นั่นทำให้การสรุปต้องระวัง คะแนน coding ของ DeepSeek V4 Flash High ไม่ควรถูกเหมารวมว่าเป็นคะแนนของ V4-Pro-Max และคะแนน Terminal-Bench 2.0 ของ V4-Pro-Max ก็ไม่ควรถูกใช้ไปลบล้างผล coding ของ Flash High แบบตรง ๆ [13][16]

แหล่งข้อมูลเวอร์ชันที่เทียบสิ่งที่ใช้ตัดสินได้ข้อควรระวัง
BenchLMDeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High นำในค่าเฉลี่ย coding ส่วน GPT-5.5 นำใน agentic tasks [13]ใช้สรุปแทน V4-Pro-Max ไม่ได้
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5GPT-5.5 สูงกว่าใน GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 และ SWE-Bench Pro / SWE Pro [16]ไม่ใช่ตัวเดียวกับ Flash High
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhighDeepSeek มี context window 1000k tokens ส่วน GPT-5.5 xhigh มี 922k tokens; GPT-5.5 xhigh รองรับ image input แต่ DeepSeek setting นี้ไม่รองรับ [4]เป็นข้อมูลความสามารถของรุ่น ไม่ใช่คำตอบว่าใครชนะทุก benchmark
DataCampDeepSeek V4-Pro และ V4-Flashระบุ V4-Pro มี context window 1 ล้าน tokens และพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน [5]ชื่อรุ่นในบทความกับชื่อใน benchmark ภายนอกไม่เหมือนกันทั้งหมด

Benchmark ที่มีตัวเลข: อ่านเป็นรายงาน ไม่ใช่ตารางคะแนนรวม

มิติที่วัดGPT-5.5DeepSeek V4 เวอร์ชันและคะแนนวิธีอ่านตอนนี้
ค่าเฉลี่ย coding58.6DeepSeek V4 Flash High: 72.2BenchLM ให้ DeepSeek V4 Flash High นำในหมวด coding [13]
ค่าเฉลี่ย agentic tasks81.8DeepSeek V4 Flash High: 55.4BenchLM ให้ GPT-5.5 นำในหมวด agentic tasks [13]
GPQA Diamond93.6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 90.1%VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า [16]
Humanity’s Last Exam, no tools41.4%DeepSeek-V4-Pro-Max: 37.7%VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า [16]
Humanity’s Last Exam, with tools52.2%DeepSeek-V4-Pro-Max: 48.2%VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า [16]
Terminal-Bench 2.082.7%DeepSeek-V4-Pro-Max: 67.9%VentureBeat ให้ GPT-5.5 นำ แต่ BenchLM ระบุว่า Terminal-Bench 2.0 เป็นชุดย่อยที่ทำให้ DeepSeek V4 Flash High ทิ้งห่างในหมวด coding สะท้อนว่าเวอร์ชันและวิธีวัดมีผลมาก [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58.6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 55.4%VentureBeat ให้ GPT-5.5 นำเล็กน้อย [16]
SWE-bench Verified88.7%DeepSeek V4-Pro: 80.6%คู่มือภายนอกของ O-mega ให้ GPT-5.5 นำ [14]

ประเด็นสำคัญของตารางนี้คืออย่าเอาทุกแถวไปเฉลี่ยรวมกันแบบง่าย ๆ เพราะแต่ละแถวไม่ได้มาจาก DeepSeek V4 รุ่นเดียวกัน ภาพที่เห็นตอนนี้คือ BenchLM เอนมาทาง DeepSeek V4 Flash High ใน coding, เอนมาทาง GPT-5.5 ใน agentic tasks และ VentureBeat เอนมาทาง GPT-5.5 เมื่อเทียบกับ DeepSeek-V4-Pro-Max ในหลายชุดทดสอบด้าน reasoning, terminal และ software engineering [13][16]

งานเขียนโค้ด: DeepSeek V4 Flash High เด่นชัด แต่ยังไม่ใช่คำตอบเดียว

ข้อมูลที่เข้าทาง DeepSeek V4 มากที่สุดคือหมวด coding ของ BenchLM ซึ่งให้ DeepSeek V4 Flash High เฉลี่ย 72.2 เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6 และระบุว่า Terminal-Bench 2.0 เป็น benchmark ย่อยที่สร้างช่องว่างมากที่สุดในหมวดนี้ [13]

แต่แหล่งอื่นให้ภาพคนละมุม VentureBeat ระบุว่าเมื่อเทียบ DeepSeek-V4-Pro-Max กับ GPT-5.5 แล้ว GPT-5.5 ชนะใน Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% ต่อ 67.9% และใน SWE-Bench Pro / SWE Pro ที่ 58.6% ต่อ 55.4% [16] ขณะที่ O-mega ระบุว่า GPT-5.5 นำ DeepSeek V4-Pro ใน SWE-bench Verified ที่ 88.7% ต่อ 80.6% [14]

ถ้าทีมของคุณทำงานใกล้เคียงกับ coding throughput เช่น สร้างโค้ดจำนวนมาก แก้โจทย์ย่อย หรือรัน pipeline ที่ต้นทุนต่อ token สำคัญ DeepSeek V4 Flash High ควรอยู่ใน shortlist แต่ถ้างานของ coding agent ต้องใช้เทอร์มินัล ทำหลายขั้นตอน หรือใกล้เคียงงานซอฟต์แวร์เอ็นจิเนียริ่งเต็มรูปแบบ GPT-5.5 มีข้อมูลจาก VentureBeat และ O-mega หนุนมากกว่าในชุดข้อมูลที่อ้างได้ตอนนี้ [13][14][16]

Agentic tasks: หลักฐานฝั่ง GPT-5.5 กระจุกตัวกว่า

ในชุดเทียบเดียวกันของ BenchLM, GPT-5.5 ได้คะแนน agentic tasks เฉลี่ย 81.8 ส่วน DeepSeek V4 Flash High ได้ 55.4 และ BenchLM ระบุว่า BrowseComp เป็นชุดทดสอบย่อยที่สร้างช่องว่างมากที่สุด [13]

เอกสาร OpenAI API ยังแนะนำให้เริ่มจาก gpt-5.5 สำหรับงาน complex reasoning และ coding ส่วนงานที่ต้องการ latency ต่ำกว่าหรือต้นทุนต่ำกว่าให้เลือก gpt-5.4-mini หรือ gpt-5.4-nano [24] ขณะที่ GPT-5.5 system card อธิบายว่าโมเดลนี้ออกแบบมาสำหรับงานจริงที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด การค้นคว้าออนไลน์ และการวิเคราะห์ข้อมูล [30]

แน่นอนว่า positioning จากผู้พัฒนาไม่ใช่ผล benchmark อิสระ แต่ทิศทางนี้สอดคล้องกับผล agentic tasks ของ BenchLM: ถ้า workload ของคุณต้องวางแผนหลายขั้นตอน ใช้เครื่องมือ ค้นคว้าข้อมูล หรือควบคุม workflow แบบเอเจนต์ GPT-5.5 ควรถูกทดสอบก่อน [13][24][30]

Long context และ multimodal: อย่าดูแค่คะแนนรวม

ถ้าคอขวดของงานคือเอกสารยาวหรือ context window, DeepSeek V4 Pro น่าประเมินแยกต่างหาก DataCamp ระบุว่า V4-Pro มี context window 1 ล้าน tokens [5] และ Artificial Analysis ระบุว่า DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort มี context window 1000k tokens ส่วน GPT-5.5 xhigh มี 922k tokens [4]

แต่ความสามารถไม่ได้มีแค่ความยาวบริบท Artificial Analysis ยังระบุว่า GPT-5.5 xhigh รองรับ image input ขณะที่ DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort ไม่รองรับ [4] ถ้าผลิตภัณฑ์ของคุณต้องรับทั้งเอกสารยาวและภาพ เช่น screenshot, diagram หรือเอกสารที่มีรูปประกอบ ควรทดสอบ long context และ image input แยกจากคะแนน coding หรือ agentic เฉลี่ย

ราคา: DeepSeek V4 Flash ถูกมาก แต่ตัวเลข V4 Pro ยังต้องตรวจซ้ำ

ต้นทุนเป็นจุดขายที่เด่นที่สุดของ DeepSeek V4 ในข้อมูลสาธารณะ TechCrunch และ Yahoo/Decrypt รายงานตรงกันว่า DeepSeek V4 Flash มีราคา $0.14 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $0.28 ต่อ 1 ล้าน output tokens [1][2] ส่วน Yahoo/Decrypt รายงานว่า GPT-5.5 อยู่ที่ $5 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens ขณะที่ GPT-5.5 Pro อยู่ที่ $30 input และ $180 output ต่อ 1 ล้าน tokens [2]

โมเดล / เวอร์ชันราคา input ที่ถูกรายงานราคา output ที่ถูกรายงานหมายเหตุ
DeepSeek V4 Flash$0.14 / 1 ล้าน tokens$0.28 / 1 ล้าน tokensTechCrunch และ Yahoo/Decrypt รายงานตรงกัน [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch: $0.145 / 1 ล้าน tokens; Yahoo/Decrypt: $1.74 / 1 ล้าน tokens$3.48 / 1 ล้าน tokensราคา input ต่างกันมากระหว่างสองแหล่ง ส่วน output ตรงกัน [1][2]
GPT-5.5$5 / 1 ล้าน tokens$30 / 1 ล้าน tokensตัวเลขจากรายงาน Yahoo/Decrypt [2]
GPT-5.5 Pro$30 / 1 ล้าน tokens$180 / 1 ล้าน tokensตัวเลขจากรายงาน Yahoo/Decrypt [2]

ถ้าระบบของคุณใช้ tokens จำนวนมากทุกวัน ราคาของ DeepSeek V4 Flash อาจเปลี่ยนสมการต้นทุนได้ชัดเจน [1][2] แต่ก่อนนำไปใช้จริงควรตรวจซ้ำอย่างน้อยสองเรื่อง: หนึ่ง ราคา input ของ DeepSeek V4 Pro ไม่ตรงกันระหว่าง TechCrunch และ Yahoo/Decrypt; สอง ตัวเลขราคา GPT-5.5 ในบทความนี้มาจากรายงานสื่อ ไม่ใช่บรรทัดราคาในเอกสาร OpenAI API ที่อ้างถึงสำหรับคำแนะนำการเลือกโมเดล [1][2][24]

แนวทางเลือกโมเดลสำหรับทีมใช้งานจริง

เริ่มทดสอบ GPT-5.5 ก่อน ถ้างานหลักคือ agentic workflow เพราะ BenchLM ให้ GPT-5.5 นำชัดใน agentic tasks และเอกสาร OpenAI แนะนำ gpt-5.5 เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับงาน complex reasoning และ coding [13][24]

เริ่มทดสอบ GPT-5.5 ก่อน ถ้างานใกล้กับ terminal หรือ software engineering benchmark ที่ซับซ้อน เพราะ VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า DeepSeek-V4-Pro-Max ใน Terminal-Bench 2.0 และ SWE-Bench Pro / SWE Pro และ O-mega ให้ GPT-5.5 สูงกว่า DeepSeek V4-Pro ใน SWE-bench Verified [14][16]

เริ่มทดสอบ DeepSeek V4 Flash High ก่อน ถ้าหัวใจคือ coding throughput ต้นทุนต่ำ เพราะ BenchLM ให้ DeepSeek V4 Flash High นำในค่าเฉลี่ย coding และราคา DeepSeek V4 Flash ที่ถูกรายงานต่ำกว่าราคา GPT-5.5 ที่อ้างจากสื่ออย่างมาก [1][2][13]

ใส่ DeepSeek V4 Pro ในรอบทดสอบ ถ้า context window คือคอขวด เพราะ DataCamp ระบุว่า V4-Pro มี context window 1 ล้าน tokens และ Artificial Analysis ระบุว่า DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort มี context window 1000k tokens ซึ่งสูงกว่า GPT-5.5 xhigh ที่ 922k tokens เล็กน้อย [4][5]

ข้อจำกัดของหลักฐาน: Benchmark สาธารณะช่วยคัดตัวเลือก แต่แทน eval ภายในไม่ได้

ข้อจำกัดแรกคือชื่อรุ่นไม่สม่ำเสมอ แหล่งข้อมูลใช้ชื่อ DeepSeek V4 หลายแบบ ทั้ง V4-Flash, V4 Flash High, V4-Pro, V4-Pro-Max และ V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16]

ข้อจำกัดที่สองคือ Terminal-Bench 2.0 อ่านข้ามแหล่งแบบตรง ๆ ไม่ได้ BenchLM ระบุว่า Terminal-Bench 2.0 เป็นชุดย่อยที่ช่วยให้ DeepSeek V4 Flash High ทิ้งห่างในหมวด coding แต่ VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า DeepSeek-V4-Pro-Max ใน Terminal-Bench 2.0 [13][16]

ข้อจำกัดที่สามคือราคายังต้องตรวจซ้ำ โดยเฉพาะราคา input ของ DeepSeek V4 Pro ที่ต่างกันระหว่าง TechCrunch และ Yahoo/Decrypt [1][2]

การตัดสินใจสำหรับ production จึงควรใช้ prompts จริง ข้อมูลจริง tool calls จริง ข้อกำหนด latency จริง และต้นทุน token จริงของคุณเองมาทำ A/B eval Benchmark สาธารณะช่วยบอกว่าควรเริ่มทดสอบใครก่อน แต่ไม่ควรแทนการทดสอบภายใน

บทสรุป

จากหลักฐานที่อ้างได้ตอนนี้ ยังไม่มีฐานพอจะบอกว่า GPT-5.5 หรือ DeepSeek V4 ชนะทุกด้าน DeepSeek V4 Flash High นำค่าเฉลี่ย coding ใน BenchLM ส่วน GPT-5.5 นำ agentic tasks ในแหล่งเดียวกัน และเมื่อ VentureBeat เทียบ DeepSeek-V4-Pro-Max กับ GPT-5.5 ผลหลาย benchmark ด้าน reasoning, terminal และ software engineering เอนมาทาง GPT-5.5 [13][16]

ถ้าต้องเลือกวันนี้ ให้คิดเป็น workload: agentic workflows, การค้นคว้าออนไลน์ และงานเทอร์มินัลควรเริ่มจาก GPT-5.5; coding pipeline ปริมาณมากที่ไวต่อต้นทุนควรลอง DeepSeek V4 Flash High; ส่วนงานเอกสารยาวควรทดสอบ DeepSeek V4 Pro และ GPT-5.5 xhigh แยกกันด้วย prompt และข้อมูลของคุณเอง [1][2][4][13][16][24][30]

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.

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AI

ประเด็นสำคัญ

  • ยังไม่มีหลักฐานพอให้ประกาศผู้ชนะรวม: BenchLM ให้ DeepSeek V4 Flash High นำด้าน coding ที่ 72.2 ต่อ 58.6 แต่ GPT 5.5 นำด้าน agentic tasks ที่ 81.8 ต่อ 55.4 [13]
  • VentureBeat เทียบกับ DeepSeek V4 Pro Max และพบว่า GPT 5.5 สูงกว่าใน GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 และ SWE Bench Pro / SWE Pro [16]
  • ด้านราคา DeepSeek V4 Flash ถูกรายงานที่ $0.14 input / $0.28 output ต่อ 1 ล้าน tokens ต่ำกว่า GPT 5.5 ที่สื่อรายงานไว้ $5 / $30 แต่ราคา input ของ V4 Pro ยังไม่ตรงกันระหว่างแหล่งข่าว [1][2]

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "GPT-5.5 vs DeepSeek V4: เปรียบเทียบ Benchmark, Coding, Agentic Tasks และราคา" คืออะไร

ยังไม่มีหลักฐานพอให้ประกาศผู้ชนะรวม: BenchLM ให้ DeepSeek V4 Flash High นำด้าน coding ที่ 72.2 ต่อ 58.6 แต่ GPT 5.5 นำด้าน agentic tasks ที่ 81.8 ต่อ 55.4 [13]

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

ยังไม่มีหลักฐานพอให้ประกาศผู้ชนะรวม: BenchLM ให้ DeepSeek V4 Flash High นำด้าน coding ที่ 72.2 ต่อ 58.6 แต่ GPT 5.5 นำด้าน agentic tasks ที่ 81.8 ต่อ 55.4 [13] VentureBeat เทียบกับ DeepSeek V4 Pro Max และพบว่า GPT 5.5 สูงกว่าใน GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 และ SWE Bench Pro / SWE Pro [16]

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

ด้านราคา DeepSeek V4 Flash ถูกรายงานที่ $0.14 input / $0.28 output ต่อ 1 ล้าน tokens ต่ำกว่า GPT 5.5 ที่สื่อรายงานไว้ $5 / $30 แต่ราคา input ของ V4 Pro ยังไม่ตรงกันระหว่างแหล่งข่าว [1][2]

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: สรุปเบนช์มาร์กปี 2026 และคำตัดสิน

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา

DeepSeek V4 ไม่ใช่แค่โมเดล 1M context

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

โจทย์ความยืดหยุ่น Northwest vs. Southeast Timber: ทำไมคำตอบคือ larger; larger

Northwest กับ Southeast Timber: ทำไมแทนกันได้มากขึ้นแล้วต้องตอบ larger; larger

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

研究並向我展示 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 的基準測試比較。

Studio Global AI39 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

現有證據只足以做「有限比較」：GPT-5.5 是 OpenAI API 文件中列出的模型，官方建議用於複雜推理與程式設計工作負載 [1]；DeepSeek V4 的直接基準證據主要來自第三方比較頁，顯示 DeepSeek V4 Flash High 在程式設計類平均分領先 GPT-5.5，而 GPT-5.5 在 agentic tasks 類別領先 [5]。由於缺少 DeepSeek 官方基準、完整分項分數與一致版本定義，整體結論應視為初步比較；Insufficient evidence.

Key findings

  • 程式設計基準：DeepSeek V4 Flash High 領先 GPT-5.5。 可用證據顯示，DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分為 72.2，GPT-5.5 為 58.6；該比較指出 Terminal-Bench 2.0 是拉開差距最大的子測試 [5]。

  • Agentic tasks：GPT-5.5 領先 DeepSeek V4 Flash High。 同一第三方比較指出，GPT-5.5 在 agentic tasks 類別相對 DeepSeek V4 Flash High 佔優，但可用片段未提供具體分數 [5]。

  • 官方定位：GPT-5.5 被 OpenAI 推薦用於複雜推理與程式設計。 OpenAI API 模型文件寫明，複雜推理與 coding 可從 gpt-5.5 開始選用，而較低延遲、較低成本工作負載可選 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano [1]。

  • 價格比較：DeepSeek V4 系列被多個報導描述為顯著更便宜。 可用證據稱 DeepSeek V4 Flash 的價格為每百萬輸入 token $0.14、每百萬輸出 token $0.28，且低於 GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini 與 Claude Haiku 4.5 [4]。

  • GPT-5.5 價格資料來自媒體報導而非官方證據。 可用報導稱 GPT-5.5 價格為每百萬輸入 token $5、每百萬輸出 token $30，GPT-5.5 Pro 為每百萬輸入 token $30、每百萬輸出 token $180 [6]。

  • DeepSeek V4 Preview / Pro 的價格優勢說法不完全一致。 一項報導稱 DeepSeek V4 Preview 約比 GPT-5.5 便宜 85% [7]；另一項報導標題稱 DeepSeek V4 Pro 版本比 GPT-5.5 Pro 便宜 98% [6]。

Benchmark comparison

面向GPT-5.5DeepSeek V4目前可支持的結論
Coding 平均分58.672.2，版本為 DeepSeek V4 Flash HighDeepSeek V4 Flash High 在可用 coding 比較中領先 [5]
Terminal-Bench 2.0未提供具體分數未提供具體分數該子測試被描述為造成 coding 差距最大的 benchmark，但缺少分項分數 [5]
Agentic tasks領先落後於 GPT-5.5GPT-5.5 在 agentic tasks 類別佔優，但缺少具體分數 [5]
複雜推理 / coding 官方定位官方建議用於複雜推理與 coding缺少 DeepSeek 官方定位證據GPT-5.5 的官方定位較明確 [1]
價格 / 成本媒體報導稱 GPT-5.5 為 $5 input / $30 output 每百萬 token；Pro 為 $30 input / $180 output 每百萬 token報導稱 V4 Flash 為 $0.14 input / $0.28 output 每百萬 tokenDeepSeek V4 系列在可用報導中明顯更便宜，但價格證據不是完整官方對照 [4][6]

Evidence notes

  • 目前最直接的「基準測試」證據只有 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 的第三方比較片段，且只明確給出 coding 類別平均分 72.2 vs 58.6 [5]。

  • GPT-5.5 的存在與官方用途定位有 OpenAI API 文件支持，因此這部分證據較強 [1]。

  • DeepSeek V4 的價格與相對成本優勢主要來自媒體報導與第三方文章，而不是 DeepSeek 官方價格表或完整 benchmark paper；因此價格比較可信度低於官方文件 [4][6][7][8]。

  • 可用資料混用了 DeepSeek V4、V4 Flash High、V4 Preview、V4 Pro 等名稱，這些可能不是同一模型或同一推理設定；因此不能把 V4 Flash High 的 coding 分數直接等同於所有 DeepSeek V4 版本的表現 [4][5][6][7][8]。

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有提供完整 benchmark 套件、測試方法、樣本數、溫度設定、工具使用設定、上下文長度、成本歸一化方式或統計顯著性 [5]。

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有 DeepSeek 官方 benchmark、OpenAI 官方 GPT-5.5 benchmark 對照表，或獨立機構的完整可重現評測 [1][5]。

  • Insufficient evidence. 目前無法可靠比較數學、長上下文、知識問答、多模態、安全性、幻覺率、工具調用可靠性與延遲，因為可用證據未提供這些維度的完整數據 [1][5]。

Summary

  • 若只看目前可用的 coding benchmark 片段，DeepSeek V4 Flash High 以 72.2 對 58.6 領先 GPT-5.5 [5]。

  • 若看 agentic tasks，GPT-5.5 被第三方比較列為領先者，但缺少分數細節 [5]。

  • 若看官方用途定位，GPT-5.5 有較清楚的官方支持，OpenAI 建議其用於複雜推理與 coding [1]。

  • 若看價格，DeepSeek V4 系列在可用報導中顯著更便宜，但相關價格多來自媒體與第三方來源，不足以構成完整官方成本比較 [4][6][7]。

แหล่งที่มา

  • [1] DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier ...techcrunch.com

    San Francisco, CA October 13-15, 2026 REGISTER NOW Notably, DeepSeek V4 is much more affordable than any frontier model available today. The smaller V4 Flash model costs $0.14 per million input tokens and $0.28 per million output tokens, undercutting GPT-5....

  • [2] DeepSeek V4 Is Here—Its Pro Version Costs 98% Less Than GPT 5.5 Protech.yahoo.com

    And this ended up with Deepseek being able to offer a much cheaper price per token than its competitors, while providing comparable results. To put that in dollar terms: GPT-5.5 launched yesterday at $5 input and $30 output per million tokens with GPT-5.5 P...

  • [4] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs GPT-5.5 (xhigh)artificialanalysis.ai

    Model Comparison Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) OpenAI logoGPT-5.5 (xhigh) Analysis --- --- Creator DeepSeek OpenAI Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 922k tokens ( 1383 A4 pages of size 12 Arial...

  • [5] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons - DataCampdatacamp.com

    DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons Discover DeepSeek V4 features, pricing, and 1M context efficiency. We compare V4 Pro and Flash benchmarks against frontier models like GPT-5.5 and Opus 4.7. Apr 23, 2026 · 7 min read After months of rumors...

  • [13] DeepSeek V4 Flash (High) vs GPT-5.5: AI Benchmark Comparison 2026 | BenchLM.aibenchlm.ai

    DeepSeek V4 Flash (High) has the edge for coding in this comparison, averaging 72.2 versus 58.6. Inside this category, Terminal-Bench 2.0 is the benchmark that creates the most daylight between them. Which is better for agentic tasks, DeepSeek V4 Flash (Hig...

  • [14] DeepSeek V4 Preview: The Complete 2026 Guide - o-mega | AIo-mega.ai

    6. Head-to-Head: DeepSeek V4 vs GPT-5.5 The comparison between DeepSeek V4-Pro and GPT-5.5 is the headline matchup, and the nuances matter more than the top-line numbers suggest. GPT-5.5 holds clear advantages in certain areas, DeepSeek V4-Pro leads in othe...

  • [16] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    On Terminal-Bench 2.0, DeepSeek scores 67.9%, close to Claude Opus 4.7’s 69.4%, but far behind GPT-5.5’s 82.7%. --- --- --- Benchmark DeepSeek-V4-Pro-Max GPT-5.5 GPT-5.5 Pro, where shown Claude Opus 4.7 Best result among these GPQA Diamond 90.1% 93.6% — 94....

  • [24] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Start with gpt-5.5 for complex reasoning and coding, or choose gpt-5.4-mini and gpt-5.4-nano for lower-latency, lower-cost workloads. View all. Compare models. 4 hours ago

  • [30] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    GPT‑5.5 is a new model designed for complex, real-world work, including writing code, researching online, analyzing information, ... 2 days ago

GPT-5.5 vs DeepSeek V4: เปรียบเทียบ Benchmark, Coding, Agentic Tasks และราคา | การวิจัยเชิงลึก | Studio Global