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

การจับ Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 มาเรียงเป็นอันดับเดียวเหมือนแข่งสนามเดียวกันทั้งหมดอาจทำให้เข้าใจผิดได้ง่าย เพราะข้อมูลสาธารณะที่มีอยู่ไม่ได้หนาแน่นเท่ากันทุกโมเดล Claude Opus 4.7 มีทั้งสัญญาณจากผู้พัฒนาและ leaderboard ภายนอกที่ค่อนข้างแข็งแรง GPT-5.5 โดดเด่นมากในตัวเลข reasoning แต่ส่วนใหญ่เป็นข้อมูลจากแหล่งรอง DeepSeek V4/V4 Pro มีสัญญาณดีใน coding และระบบเปิด/เชิงเทคนิค แต่แหล่งข้อมูลปนหลายเวอร์ชัน ส่วน Kimi K2.6 ยังมีข้อมูลไม่พอสำหรับการเทียบเต็มรูปแบบ

คำตอบสั้นสำหรับผู้บริหาร

โมเดล	อ่านผลอย่างไรจึงจะปลอดภัยที่สุด	ความมั่นใจของหลักฐาน
Claude Opus 4.7	เคสสาธารณะที่แข็งที่สุดใน coding, agentic และงานหลายขั้นตอน Anthropic รายงาน 0.715 ใน benchmark ภายในแบบ research-agent และ Vals AI จัดให้เป็นอันดับหนึ่งใน SWE-bench ที่ 82.00%	สูง-กลาง
GPT-5.5	แข็งมากใน reasoning ทั่วไป O-Mega รายงาน MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% และ ARC-AGI-1 95.0%	กลาง
DeepSeek V4 / V4 Pro	น่าจับตาใน coding และการทดลองเชิงเทคนิค แต่หลักฐานปนระหว่าง V4, V4 Pro และ V4 Pro High จึงไม่ควรยกคะแนนของเวอร์ชันหนึ่งไปแทนอีกเวอร์ชันโดยตรง	กลาง-ต่ำ
Kimi K2.6	มีสัญญาณบางส่วน เช่น LLM Stats ให้ 0.91 ใน GPQA และ WhatLLM นำไปไว้ใน top 10 ของ Quality Index แต่ยังไม่พอสำหรับการเทียบหลาย benchmark	ต่ำ

ตาราง benchmark ที่พอเทียบกันได้

Benchmark หรือเมตริก	Claude Opus 4.7	GPT-5.5	DeepSeek V4 / V4 Pro	Kimi K2.6	ควรตีความอย่างไร
SWE-bench	82.00% ใน Vals AI อัปเดต 24 เมษายน 2026	ไม่พบตัวเลขเทียบตรงที่น่าใช้ในชุดข้อมูลนี้	NxCode อ้าง 81% สำหรับ DeepSeek V4	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	สัญญาณที่สะอาดที่สุดเอนเข้าหา Claude
SWE-bench Verified	Vellum รายงาน 87.6%; LMCouncil รายงาน 83.5% ± 1.7	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	Hugging Face ระบุว่าอยู่ในชุดประเมินชุมชนของ DeepSeek-V4-Pro แต่สรุปที่พบไม่โชว์ตัวเลข	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	ตัวเลขแกว่งตามแหล่งข้อมูล วิธีรัน และเวอร์ชันโมเดล
SWE-bench Pro	Vellum รายงาน 64.3%	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	Hugging Face ระบุว่าอยู่ในชุดประเมินชุมชน แต่สรุปที่พบไม่โชว์ตัวเลข	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	สำคัญมากสำหรับงาน software agent ระยะยาว
GPQA Diamond	94.2% ตาม O-Mega, Vellum และ TNW	93.6% ตาม O-Mega และ Vellum	มีอยู่ในชุดประเมินชุมชน แต่ไม่พบตัวเลขเทียบตรงในสรุป	0.91 ใน LLM Stats	Claude กับ GPT-5.5 ใกล้กันมากเกินกว่าจะตัดสินผู้ชนะจาก GPQA อย่างเดียว
MMLU	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	92.4% ตาม O-Mega	MMLU-Pro อยู่ในชุดประเมินชุมชน แต่ไม่พบตัวเลขในสรุป	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	ควรให้น้ำหนักน้อย เพราะ MMLU อิ่มตัวในกลุ่มโมเดลบนสุดแล้ว
ARC-AGI	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	ARC-AGI-2 85.0%; ARC-AGI-1 95.0% ตาม O-Mega	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	เสริมภาพว่า GPT-5.5 แข็งด้าน reasoning แต่ต้องระวังแหล่งข้อมูล
Research-agent / งานหลายขั้นตอน	0.715 ใน benchmark ภายในของ Anthropic	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	BenchLM รายงานหมวด Agentic 83.8/100 สำหรับ DeepSeek V4 Pro High	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	ใช้ดูทิศทางความสามารถได้ แต่ไม่ใช่เมตริกเดียวกัน
Long context / Needle-in-a-Haystack	Anthropic ระบุว่า Opus 4.7 มี long-context ที่สม่ำเสมอที่สุดในกลุ่มโมเดลที่ทดสอบ	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	NxCode รายงาน 97% ที่ 1 ล้านโทเคน โดยแหล่งข้อมูลเองยังผูกกับการรอ validation อิสระ	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	DeepSeek มี claim ที่แรง แต่ยังไม่ใช่ข้อสรุปปิดเกม
LiveCodeBench / Codeforces	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	Redreamality รายงาน LiveCodeBench 93.5 และ Codeforces 3206 สำหรับ DeepSeek V4	ไม่พบตัวเลขเทียบตรง	เป็นสัญญาณดีด้าน coding ล้วน แต่ยังไม่ตอบเรื่อง agentic coding ระยะยาว

ทำไมไม่ควรดูแค่คะแนนรวม

เบนช์มาร์กแต่ละตัววัดคนละเรื่อง SWE-bench วัดการแก้ปัญหาวิศวกรรมซอฟต์แวร์จากงานจริง และ Vals AI อธิบายว่าเป็น benchmark สำหรับแก้ production software engineering tasks ส่วน SWE-bench Pro ต้องแยกออกมาอ่านต่างหาก เพราะ paper ระบุว่าเป็น benchmark ที่ยากกว่าอย่างมีนัยสำคัญและเน้นงานซอฟต์แวร์ระยะยาว

GPQA Diamond มีประโยชน์กับการวัด reasoning เชิงวิทยาศาสตร์ แต่ในกลุ่มโมเดล frontier คะแนนเริ่มเบียดกันมาก TNW ระบุว่าใน GPQA Diamond โมเดลอย่าง Opus 4.7, GPT-5.4 Pro และ Gemini 3.1 Pro อยู่ใกล้กันจนความต่างเข้าข่าย noise ของการวัด ส่วน MMLU ต้องระวังยิ่งกว่าเดิม เพราะ Nanonets ระบุว่าในปี 2026 โมเดลระดับบนทำคะแนนเกิน 88% กันแล้ว จึงแยกผู้นำออกจากกันได้ไม่ละเอียดนัก

ที่สำคัญคือที่มาของตัวเลขไม่เท่ากัน แหล่งทางการจากผู้พัฒนา, leaderboard อิสระ, aggregator และ discussion ของชุมชนมีน้ำหนักไม่เท่ากัน BenchLM ยังระบุเองว่าโปรไฟล์ Claude Opus 4.7 ถูกกันออกจาก public leaderboard ของตน เพราะยังขาด coverage สาธารณะที่ไม่ใช่ generated เพียงพอสำหรับจัดอันดับอย่างปลอดภัย นี่เป็นตัวอย่างที่ดีว่า leaderboard แต่ละแห่งมีเกณฑ์และจุดแข็งไม่เหมือนกัน

Claude Opus 4.7: เคสที่แน่นที่สุดใน coding และงานแบบเอเจนต์

Claude Opus 4.7 เป็นโมเดลที่มีฐานหลักฐานสาธารณะแข็งที่สุดในชุดนี้ แหล่งสำคัญมาจาก Anthropic ซึ่งระบุว่า Opus 4.7 ทำคะแนนรวมเท่ากับอันดับสูงสุดใน benchmark ภายในแบบ research-agent ที่ 0.715 และมี long-context performance สม่ำเสมอที่สุดในกลุ่มโมเดลที่บริษัททดสอบ เนื่องจากเป็นการทดสอบภายใน จึงไม่ควรอ่านเท่ากับ benchmark อิสระ แต่ถือเป็นสัญญาณทางการว่าโมเดลนี้ถูกดันไปทางงานหลายขั้นตอน

สัญญาณภายนอกที่ชัดที่สุดอยู่ในสาย software engineering Vals AI จัด Claude Opus 4.7 เป็นอันดับหนึ่งใน SWE-bench ด้วยคะแนน 82.00% ในหน้าที่อัปเดตวันที่ 24 เมษายน 2026 Vellum รายงาน 87.6% บน SWE-bench Verified และ 64.3% บน SWE-bench Pro ขณะที่ LMCouncil ให้ 83.5% ± 1.7 ใน SWE-bench Verified

ดังนั้นข้อสรุปที่รอบคอบไม่ใช่การเลือกตัวเลขเดียวแล้วตัดตัวเลขอื่นทิ้ง แต่ควรพูดว่า Claude อยู่ในกลุ่มนำหรือเป็นผู้นำในหลายแหล่งข้อมูลด้าน software engineering โดยต้องจำไว้ว่า SWE-bench, SWE-bench Verified และ SWE-bench Pro ไม่ใช่ชุดทดสอบเดียวกัน และอาจต่างกันตามวิธีรัน วันที่ ชุดย่อย หรือ configuration

ในด้าน reasoning วิทยาศาสตร์ Claude Opus 4.7 ได้ 94.2% ใน GPQA Diamond ตาม O-Mega, Vellum และ TNW แต่ TNW เตือนว่าคะแนน GPQA ของโมเดล frontier อยู่ใกล้กันมาก จึงไม่ควรใช้ GPQA เพียงตัวเดียวเพื่อตัดสินผู้ชนะโดยรวม

GPT-5.5: reasoning แข็งมาก แต่หลักฐานทางการที่พบยังน้อยกว่า

GPT-5.5 โดดเด่นในชุดข้อมูล reasoning ที่มีอยู่ O-Mega รายงาน MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% และ ARC-AGI-1 95.0% Vellum ก็ระบุ GPT-5.5 ที่ 93.6% ใน GPQA Diamond ซึ่งต่ำกว่า Claude Opus 4.7 ในตารางเดียวกัน BenchLM จัด GPT-5.5 เป็นโมเดลระดับสูง โดยให้ 89/100 ใน provisional leaderboard และอันดับ 2 จาก 16 ใน verified leaderboard

ข้อควรระวังคือ traceability หรือการไล่กลับไปยังแหล่งทางการ ในชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับบทความนี้ GPT-5.5 ปรากฏในบทความ, aggregator และหน้า benchmark หลายแห่ง แต่ไม่พบ benchmark card ทางการของ OpenAI ที่ให้ชุดตัวเลขครบและเทียบตรงกับวัสดุทางการของ Anthropic สำหรับ Claude Opus 4.7 Appwrite ระบุว่า GPT-5.5 เปิดตัววันที่ 24 เมษายน 2026 ส่วน Vals ระบุ openai/gpt-5.5 มี release date วันที่ 23 เมษายน 2026 และมี Vals Index 67.76% ± 1.79 แต่ทั้งสองแหล่งยังไม่ใช่ benchmark card ทางการจาก OpenAI

ถ้าต้องสรุปในระดับผู้บริหาร GPT-5.5 ควรถูกวางเป็นคู่แข่งชั้นนำด้าน reasoning โดยเฉพาะจาก GPQA และ ARC-AGI แต่ไม่ควรประกาศเป็นผู้ชนะรวม หากเกณฑ์คือหลักฐานสาธารณะที่มีความหนาแน่นและเทียบตรงกันทุกโมเดล

DeepSeek V4 / V4 Pro: น่าลองจริง แต่ต้องแยกเวอร์ชันให้ชัด

DeepSeek เป็นกรณีที่ต้องระวังชื่อเวอร์ชันมากที่สุด แหล่งข้อมูลที่พบสลับไปมาระหว่าง DeepSeek V4, DeepSeek V4 Pro และ DeepSeek V4 Pro High ดังนั้นไม่ควรเอาคะแนนของเวอร์ชันหนึ่งไปอ้างแทนอีกเวอร์ชันแบบอัตโนมัติ

Hugging Face มี discussion ชุมชนของ DeepSeek-V4-Pro ที่เพิ่มผลประเมินใน GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-Pro, SWE-bench Pro, SWE-bench Verified และ Terminal-Bench 2.0 BenchLM รายงาน DeepSeek V4 Pro High ที่ 83.8/100 ในหมวด Agentic, 88.8/100 ในหมวด Coding และ 72.1/100 ในหมวด Knowledge ส่วน NxCode ระบุว่า DeepSeek V4 ทำได้ 81% ใน SWE-bench และ 97% ใน Needle-in-a-Haystack ที่ 1 ล้านโทเคน แต่แหล่งข้อมูลเดียวกันก็วางเงื่อนไขว่า 97% นี้ควรผ่านการทดสอบอิสระก่อนจึงจะอ่านเป็นข้อสรุปแรงได้

Redreamality ให้สัญญาณบวกอีกด้านสำหรับ coding ล้วน โดยรายงาน LiveCodeBench 93.5 และ Codeforces 3206 สำหรับ DeepSeek V4 แต่แหล่งเดียวกันก็สรุปว่าในงาน agentic ระยะยาว เช่น SWE-bench Pro และ Terminal-Bench 2.0 กลุ่ม closed frontier models ยังเป็นผู้นำ

อ่านในเชิงปฏิบัติ DeepSeek V4/V4 Pro สมควรถูกนำไปทดลองภายใน โดยเฉพาะถ้าทีมให้ความสำคัญกับการควบคุมเชิงเทคนิค ต้นทุน ecosystem แบบเปิด หรือการทดสอบ deployment ที่ควบคุมเอง แต่จากหลักฐานชุดนี้ ยังไม่แข็งเท่ากรณี Claude ใน SWE-bench และ benchmark ภายในที่ Anthropic เปิดเผย

Kimi K2.6: มีสัญญาณ แต่ยังไม่พอสำหรับการเทียบเต็มรูปแบบ

Kimi K2.6 ไม่ควรถูกตัดออกจากการสนทนา แต่ก็ไม่ควรถูกนำไปวางเหมือนมีหลักฐานครบเท่าอีกสามโมเดล LLM Stats ระบุ Kimi K2.6 ที่ 0.91 ใน GPQA และ WhatLLM นำ Kimi K2.6 เข้า top 10 ของโมเดลตาม Quality Index สัญญาณเหล่านี้บอกว่ามีการ benchmark อยู่บ้าง แต่ยังไม่พอสำหรับการเปรียบเทียบหลายมิติอย่าง SWE-bench, GPQA, ARC-AGI, long context และ agentic work

อีกจุดที่ต้องหลีกเลี่ยงคือการแทนที่ Kimi K2.6 ด้วย Kimi K2.5 แบบเงียบ ๆ Simon Willison บันทึกผลของ Kimi K2.5 ใน SWE-bench Verified เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2026 แต่ข้อมูลนั้นเป็นของโมเดลอีกเวอร์ชันหนึ่ง ถ้าต้องนำเสนออย่างเข้มงวด Kimi K2.6 ควรถูกติดป้ายว่า evidence insufficient หรือรอการยืนยันจาก benchmark หลายชุด

จัดอันดับตามกรณีใช้งาน

กรณีใช้งาน	แนะนำ	ความมั่นใจ	เหตุผล
แก้ issue จริงและ coding แบบ agentic	Claude Opus 4.7	สูง-กลาง	Vals AI ให้ Claude นำ SWE-bench ที่ 82.00% และ Vellum รายงานว่าแข็งทั้ง SWE-bench Verified และ SWE-bench Pro
งาน research-agent และงานหลายขั้นตอน	Claude Opus 4.7	กลาง	Anthropic รายงาน 0.715 ใน benchmark ภายใน และ long-context consistency ดีที่สุดในกลุ่มที่บริษัททดสอบ
reasoning วิทยาศาสตร์แบบ GPQA	Claude Opus 4.7 หรือ GPT-5.5	กลาง	Claude อยู่ที่ 94.2% ส่วน GPT-5.5 อยู่ที่ 93.6%; ความต่างเล็ก และ GPQA เริ่มเบียดกันมากในกลุ่ม frontier
reasoning ทั่วไปหลายโจทย์	GPT-5.5	กลาง-ต่ำ	ตัวเลข MMLU, GPQA และ ARC-AGI แข็งมาก แต่แหล่งที่พบหลัก ๆ คือ O-Mega, Vellum, BenchLM และ aggregator อื่น
ทดลองเชิงเทคนิค ควบคุมเอง หรือสำรวจ ecosystem เปิด	DeepSeek V4 / V4 Pro	กลาง-ต่ำ	มีสัญญาณจาก Hugging Face, BenchLM, NxCode และ Redreamality แต่ยังปนเวอร์ชันและต้อง validation เอง
ranking เชิงตัวเลขครบทุกมิติ	ยังไม่ควรใช้ Kimi K2.6 เป็น comparable ที่ยืนยันแล้ว	ต่ำ	มีเพียงสัญญาณบางส่วน เช่น GPQA 0.91 ใน LLM Stats แต่ coverage ยังไม่เทียบเท่า

ถ้าจะทำสไลด์เสนอ ควรเล่าแบบไหน

วิธีนำเสนอที่ปลอดภัยคือแยก performance ออกจากคุณภาพของหลักฐาน อย่าใส่คะแนนทั้งหมดลงในกราฟเดียวแล้วประกาศผู้ชนะรวม เพราะจะทำให้ benchmark ที่ต่างกันและแหล่งข้อมูลที่ต่างน้ำหนักถูกบีบให้เหมือนกันเกินจริง

ชุดสไลด์ที่ดีควรมีสามหน้า หน้าแรกเป็น ranking ตามกรณีใช้งาน เช่น coding, reasoning, agentic และ long context หน้าที่สองเป็นตารางตัวเลขพร้อม citation หน้าที่สามเป็นข้อจำกัดของวิธีวัด โดยข้อความหลักควรชัดเจนว่า Claude Opus 4.7 คือผู้นำที่มีหลักฐานแน่นที่สุดใน coding และ agentic work, GPT-5.5 คือคู่แข่งที่แข็งมากใน reasoning, DeepSeek V4/V4 Pro คือตัวเลือกเทคนิคที่น่าทดลองแต่ต้อง validation เอง และ Kimi K2.6 ยังต้องรอข้อมูลเพิ่ม

ข้อควรเตือนในสไลด์ควรมีอย่างน้อยสามข้อ หนึ่ง อย่าเอา SWE-bench, SWE-bench Verified และ SWE-bench Pro มาปนเป็นการทดสอบเดียว เพราะ SWE-bench Pro ถูกออกแบบให้ยากกว่าและเน้นงาน software engineering ระยะยาว สอง อย่าตัดสินด้วย MMLU เป็นหลัก เพราะโมเดลบนสุดในปี 2026 ทำคะแนนเกาะกลุ่มสูงเกิน 88% แล้ว สาม ทุกตัวเลขควรติดป้ายแหล่งที่มา เช่น ทางการ, leaderboard, aggregator, community หรือ claim

บทสรุป

ถ้าเป้าหมายคือเลือกโมเดลสำหรับรายงานหรือ presentation ที่ต้องป้องกันคำถามได้ Claude Opus 4.7 ควรวางไว้เป็นอันดับแรกในสาย coding และ agentic เพราะมีทั้งแหล่งทางการจาก Anthropic, ตำแหน่งนำใน Vals SWE-bench และผลแข็งใน SWE-bench หลายรูปแบบจากบุคคลที่สาม

GPT-5.5 ควรถูกวางเป็นคู่แข่งระดับบนสุดใน reasoning โดยมีตัวเลข GPQA, MMLU และ ARC-AGI ที่แข็งมาก แต่ต้องระบุให้ชัดว่าหลักฐานที่พบส่วนใหญ่ยังเป็นแหล่งรองหรือ aggregator DeepSeek V4/V4 Pro ควรถูกนำไปทดสอบภายใน ไม่ใช่ประกาศเป็นผู้นำจากข้อมูลชุดนี้ ส่วน Kimi K2.6 ณ ตอนนี้ควรระบุว่า evidence ยังไม่พอสำหรับการเทียบแบบครบถ้วน