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

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

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

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

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

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 แต่แหล่งเปรียบเทียบภายนอกใช้ชื่อที่แตกต่างกันออกไป เช่น DeepSeek V4 Flash High, DeepSeek-V4-Pro-Max และ DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort

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

แหล่งข้อมูล	เวอร์ชันที่เทียบ	สิ่งที่ใช้ตัดสินได้	ข้อควรระวัง
BenchLM	DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5	DeepSeek V4 Flash High นำในค่าเฉลี่ย coding ส่วน GPT-5.5 นำใน agentic tasks	ใช้สรุปแทน V4-Pro-Max ไม่ได้
VentureBeat	DeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5	GPT-5.5 สูงกว่าใน GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 และ SWE-Bench Pro / SWE Pro	ไม่ใช่ตัวเดียวกับ Flash High
Artificial Analysis	DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhigh	DeepSeek มี context window 1000k tokens ส่วน GPT-5.5 xhigh มี 922k tokens; GPT-5.5 xhigh รองรับ image input แต่ DeepSeek setting นี้ไม่รองรับ	เป็นข้อมูลความสามารถของรุ่น ไม่ใช่คำตอบว่าใครชนะทุก benchmark
DataCamp	DeepSeek V4-Pro และ V4-Flash	ระบุ V4-Pro มี context window 1 ล้าน tokens และพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน	ชื่อรุ่นในบทความกับชื่อใน benchmark ภายนอกไม่เหมือนกันทั้งหมด

Benchmark ที่มีตัวเลข: อ่านเป็นรายงาน ไม่ใช่ตารางคะแนนรวม

มิติที่วัด	GPT-5.5	DeepSeek V4 เวอร์ชันและคะแนน	วิธีอ่านตอนนี้
ค่าเฉลี่ย coding	58.6	DeepSeek V4 Flash High: 72.2	BenchLM ให้ DeepSeek V4 Flash High นำในหมวด coding
ค่าเฉลี่ย agentic tasks	81.8	DeepSeek V4 Flash High: 55.4	BenchLM ให้ GPT-5.5 นำในหมวด agentic tasks
GPQA Diamond	93.6%	DeepSeek-V4-Pro-Max: 90.1%	VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า
Humanity’s Last Exam, no tools	41.4%	DeepSeek-V4-Pro-Max: 37.7%	VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า
Humanity’s Last Exam, with tools	52.2%	DeepSeek-V4-Pro-Max: 48.2%	VentureBeat ให้ GPT-5.5 สูงกว่า
Terminal-Bench 2.0	82.7%	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
SWE-Bench Pro / SWE Pro	58.6%	DeepSeek-V4-Pro-Max: 55.4%	VentureBeat ให้ GPT-5.5 นำเล็กน้อย
SWE-bench Verified	88.7%	DeepSeek V4-Pro: 80.6%	คู่มือภายนอกของ O-mega ให้ GPT-5.5 นำ

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

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

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% ขณะที่ O-mega ระบุว่า GPT-5.5 นำ DeepSeek V4-Pro ใน SWE-bench Verified ที่ 88.7% ต่อ 80.6%

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

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

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

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

Long context และ multimodal: อย่าดูแค่คะแนนรวม

ถ้าคอขวดของงานคือเอกสารยาวหรือ context window, DeepSeek V4 Pro น่าประเมินแยกต่างหาก 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 ส่วน GPT-5.5 xhigh มี 922k tokens

แต่ความสามารถไม่ได้มีแค่ความยาวบริบท Artificial Analysis ยังระบุว่า GPT-5.5 xhigh รองรับ image input ขณะที่ DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort ไม่รองรับ 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 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

โมเดล / เวอร์ชัน	ราคา input ที่ถูกรายงาน	ราคา output ที่ถูกรายงาน	หมายเหตุ
DeepSeek V4 Flash	$0.14 / 1 ล้าน tokens	$0.28 / 1 ล้าน tokens	TechCrunch และ Yahoo/Decrypt รายงานตรงกัน
DeepSeek V4 Pro	TechCrunch: $0.145 / 1 ล้าน tokens; Yahoo/Decrypt: $1.74 / 1 ล้าน tokens	$3.48 / 1 ล้าน tokens	ราคา input ต่างกันมากระหว่างสองแหล่ง ส่วน output ตรงกัน
GPT-5.5	$5 / 1 ล้าน tokens	$30 / 1 ล้าน tokens	ตัวเลขจากรายงาน Yahoo/Decrypt
GPT-5.5 Pro	$30 / 1 ล้าน tokens	$180 / 1 ล้าน tokens	ตัวเลขจากรายงาน Yahoo/Decrypt

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

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

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

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

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

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

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

ข้อจำกัดที่สามคือราคายังต้องตรวจซ้ำ โดยเฉพาะราคา input ของ DeepSeek V4 Pro ที่ต่างกันระหว่าง TechCrunch และ Yahoo/Decrypt

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

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