GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: รุ่นไหนเหมาะกับงานของคุณ

ถ้าดูแค่ตาราง benchmark ตารางเดียว อาจสรุปผิดได้ง่ายมาก เพราะโมเดล AI ระดับฟรอนเทียร์แต่ละตัวมักเก่งคนละแบบ และตัวเลขยังขึ้นกับรุ่นย่อย โหมด reasoning ผู้ให้บริการ API และวิธีทดสอบด้วย

สรุปแบบใช้งานจริงคือ GPT-5.5 มีสัญญาณคะแนนรวมแข็งที่สุด, Claude Opus 4.7 ชนะหลายงานที่วัดเหตุผลยากและวิศวกรรมซอฟต์แวร์, DeepSeek V4 ได้เปรียบที่สุดเรื่องต้นทุน API, ส่วน Kimi K2.6 ดูน่าใช้สำหรับงานเขียนโค้ดและ agentic workflow แต่หลักฐานเทียบตรงกับ GPT-5.5 และ Opus 4.7 ยังน้อยกว่า.

คำตอบเร็ว: เลือกตัวไหนดี

ถ้าคุณให้ความสำคัญกับ…	ตัวเลือกที่มีหลักฐานหนุนดีที่สุด	เหตุผล
คะแนนรวมด้านความฉลาด	GPT-5.5	Artificial Analysis ระบุ GPT-5.5 xhigh ที่ 60 และ GPT-5.5 high ที่ 59 นำหน้า Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ที่ 57.
เหตุผลยากและงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์	Claude Opus 4.7 โดยมี GPT-5.5 ตามใกล้ ๆ	ในตารางร่วมของ VentureBeat, Claude ชนะ GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro และ MCP Atlas ส่วน GPT-5.5 ชนะ Terminal-Bench 2.0 และ BrowseComp รุ่นฐาน ขณะที่ GPT-5.5 Pro ชนะ HLE with tools และ BrowseComp ในแถวที่มีรุ่นนี้.
ค่า API ของรุ่นเรือธงที่ระบุไว้ต่ำที่สุด	DeepSeek V4	Mashable ระบุ DeepSeek V4 ที่ $1.74 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $3.48 ต่อ 1 ล้าน output tokens ต่ำกว่า GPT-5.5 ที่ $5/$30 และ Claude Opus 4.7 ที่ $5/$25.
ตัวเลขด้าน coding และ competitive programming ที่เปิดเผยละเอียด	DeepSeek V4 Pro	Together AI ระบุ DeepSeek V4 Pro ที่ 93.5% บน LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% บน SWE-Bench Verified และ 76.2% บน SWE-Bench Multilingual.
การประเมิน Kimi K2.6	น่าสนใจ แต่ยังสรุปชนะรวมไม่ได้	Kimi K2.6 มีตัวเลขด้าน coding และ agentic ที่ใช้ประกอบการตัดสินใจได้ แต่หลักฐานจำนวนมากยังเทียบกับ GPT-5.4 และ Claude Opus 4.6 มากกว่าจะเทียบตรงกับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7.

คะแนนรวม: GPT-5.5 ยังเป็นตัวตั้งที่แข็งที่สุด

สัญญาณคะแนนรวมที่อ่านง่ายที่สุดในชุดข้อมูลนี้มาจาก Artificial Analysis ซึ่งจัด GPT-5.5 xhigh ไว้อันดับแรกด้วย Intelligence Index 60 และ GPT-5.5 high อันดับสองที่ 59 ส่วน Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort อยู่ที่ 57.

Kimi K2.6 อยู่ต่ำกว่ากลุ่ม GPT-5.5 และ Claude ในตัวอย่างข้อมูล composite ที่มีอยู่ โดย OpenRouter ระบุ Kimi K2.6 ที่ Intelligence 53.9, Coding 47.1 และ Agentic 66.0 ขณะที่ LLMBase ในการเทียบ DeepSeek V4 Flash High กับ Kimi K2.6 ก็ระบุ Kimi ที่ Intelligence 53.9 และ Coding 47.1 เช่นกัน. อย่างไรก็ตาม การเทียบของ LLMBase ระบุ DeepSeek V4 Flash High ที่ Intelligence 44.9 และ Coding 39.8 ซึ่งเป็นรุ่น Flash ไม่ใช่ DeepSeek V4 Pro หรือ Pro-Max.

ข้อควรอ่านให้ขาดคือ หลักฐานคะแนนรวมชุดนี้ให้ภาพ GPT-5.5 เทียบ Claude ได้ค่อนข้างชัด แต่ไม่ได้มี leaderboard เดียวที่เรียง GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro-Max และ Kimi K2.6 แบบครบทั้งสี่ตัวในแถวเดียวกัน.

Benchmark ร่วม: Claude กับ GPT-5.5 แบ่งกันชนะ

ตารางของ VentureBeat เป็นแหล่งที่มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับการดู DeepSeek-V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro ในบางแถว และ Claude Opus 4.7 บนชุดทดสอบเดียวกัน.

Benchmark	DeepSeek-V4-Pro-Max	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro เมื่อมีระบุ	Claude Opus 4.7	ผลดีที่สุดในแหล่งนี้
GPQA Diamond	90.1%	93.6%	—	94.2%	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, no tools	37.7%	41.4%	43.1%	46.9%	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, with tools	48.2%	52.2%	57.2%	54.7%	GPT-5.5 Pro
Terminal-Bench 2.0	67.9%	82.7%	—	69.4%	GPT-5.5
SWE-Bench Pro / SWE Pro	55.4%	58.6%	—	64.3%	Claude Opus 4.7
BrowseComp	83.4%	84.4%	90.1%	79.3%	GPT-5.5 Pro
MCP Atlas / MCPAtlas Public	73.6%	75.3%	—	79.1%	Claude Opus 4.7

ตารางนี้จึงควรอ่านเป็นการแบ่งสนามกันชนะ ไม่ใช่การกวาดเรียบของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง Claude Opus 4.7 มีภาษีดีกว่าใน GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro และ MCP Atlas. ส่วน GPT-5.5 ชนะในผลรุ่นฐานบน Terminal-Bench 2.0 และ BrowseComp และ GPT-5.5 Pro สูงกว่าในแถว HLE with tools กับ BrowseComp ที่ VentureBeat ใส่รุ่นนี้ไว้.

DeepSeek-V4-Pro-Max ถือว่าแข่งขันได้ในหลายแถว แต่ในตารางร่วมของ VentureBeat ยังไม่ชนะผลดีที่สุดของ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 แถวที่ใกล้ที่สุดคือ BrowseComp ซึ่ง DeepSeek ได้ 83.4% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 84.4% และ Claude Opus 4.7 ที่ 79.3%.

งานเขียนโค้ด: ต้องดูชนิดงาน ไม่ใช่ดูคะแนนเดียว

สำหรับงานซ่อมโค้ดระดับ repository และวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบหลายไฟล์ Claude Opus 4.7 มีผล SWE-Bench Pro ที่ดีที่สุดในตารางร่วมของ VentureBeat คือ 64.3% เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% และ DeepSeek-V4-Pro-Max ที่ 55.4%.

แต่ถ้าดูข้อมูล coding ที่เปิดเผยละเอียด DeepSeek V4 Pro มีโปรไฟล์ที่น่าสนใจมาก Together AI ระบุ DeepSeek V4 Pro ที่ 93.5% บน LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% บน SWE-Bench Verified และ 76.2% บน SWE-Bench Multilingual. การ์ดโมเดลของ NVIDIA ยังแยกรุ่น DeepSeek V4 Flash และ V4 Pro ใน benchmark เช่น GPQA Diamond, HLE, LiveCodeBench และ Codeforces โดย V4-Pro Max อยู่ที่ 93.5 บน LiveCodeBench และ 3206 บน Codeforces.

Kimi K2.6 ก็มีหลักฐานด้าน coding ที่ไม่ควรมองข้าม แต่ตารางที่เน้น Kimi ในแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ส่วนใหญ่ยังเทียบกับคู่แข่งรุ่นก่อนหน้า Lorka ระบุ Kimi K2.6 ที่ 58.6% บน SWE-Bench Pro, 54.0% บน HLE-Full with tools, 90.5% บน GPQA-Diamond และ 79.4% บน MMMU-Pro ในตารางที่เทียบกับ GPT-5.4, Claude Opus 4.6 และ Gemini 3.1 Pro. Verdent ระบุ Kimi K2.6 ที่ 80.2% บน SWE-Bench Verified, 66.7% บน Terminal-Bench 2.0, 54.0% บน HLE with tools และ 89.6% บน LiveCodeBench v6 พร้อมตั้งข้อสังเกตว่า Opus 4.7 นำ SWE-Bench Verified ที่ 87.6%.

ดังนั้น Kimi K2.6 น่าทดสอบสำหรับงาน coding และ agentic workflow แต่จากหลักฐานที่มี ยังไม่พอจะเรียกว่าเป็นผู้ชนะรวมเหนือ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7.

ราคา API: DeepSeek V4 ได้เปรียบชัดที่สุด

ถ้าค่าใช้จ่าย API เป็นตัวแปรหลัก DeepSeek V4 มีเหตุผลด้านราคาที่แรงที่สุดในข้อมูลชุดนี้ Mashable ระบุ DeepSeek V4 ที่ $1.74 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $3.48 ต่อ 1 ล้าน output tokens เทียบกับ GPT-5.5 ที่ $5 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens และ Claude Opus 4.7 ที่ $5 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $25 ต่อ 1 ล้าน output tokens.

โมเดลหรือรุ่นย่อย	ราคา input ที่ระบุ	ราคา output ที่ระบุ	หมายเหตุ
GPT-5.5	$5 ต่อ 1 ล้าน tokens	$30 ต่อ 1 ล้าน tokens	Mashable ระบุ context window 1 ล้านในตารางเทียบนี้.
Claude Opus 4.7	$5 ต่อ 1 ล้าน tokens	$25 ต่อ 1 ล้าน tokens	Mashable ระบุ context window 1 ล้านในตารางเทียบนี้.
DeepSeek V4	$1.74 ต่อ 1 ล้าน tokens	$3.48 ต่อ 1 ล้าน tokens	Mashable ระบุ context window 1 ล้านในตารางเทียบนี้.
DeepSeek V4 Flash	$0.14 ต่อ 1 ล้าน tokens	$0.28 ต่อ 1 ล้าน tokens	LLMBase ระบุราคา blended $0.18 ในการเทียบ DeepSeek V4 Flash High กับ Kimi K2.6.
Kimi K2.6	$0.95 ต่อ 1 ล้าน tokens	$4.00 ต่อ 1 ล้าน tokens	LLMBase ระบุราคา blended $1.71 ในการเทียบเดียวกัน.

อย่าเหมารวมว่า endpoint ทุกที่มี context limit เท่ากัน โทเคนคือหน่วยนับข้อความที่ผู้ให้บริการ API ใช้คิดราคา และขีดจำกัดของ input/output อาจต่างกันตามผู้ให้บริการ Mashable ระบุ context window 1 ล้านสำหรับ DeepSeek V4, GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ในตารางราคา แต่ listing ของ OpenRouter สำหรับ DeepSeek V4 Pro ระบุ max tokens 256K และ max output tokens 66K. ถ้าจะใช้จริงในระบบ production ควรตรวจสอบ provider, รุ่นย่อย และ reasoning mode ที่จะเรียกใช้งานโดยตรง

รุ่นไหนเหมาะกับงานแบบไหน

GPT-5.5: ตัวเลือกตั้งต้นเมื่อคุณเชื่อคะแนนรวม

GPT-5.5 เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยที่สุดถ้าเกณฑ์หลักของคุณคืออันดับคะแนนรวมจากหลักฐานที่มี Artificial Analysis จัด GPT-5.5 xhigh ที่ 60 และ GPT-5.5 high ที่ 59 ซึ่งเป็นสองตำแหน่งบนสุดของ Intelligence Index ใน snippet ที่ให้มา.

มันยังทำได้ดีมากในสองแถวงานร่วมของ VentureBeat ได้แก่ 82.7% บน Terminal-Bench 2.0 และ 84.4% บน BrowseComp สำหรับ GPT-5.5 รุ่นฐาน ขณะที่ GPT-5.5 Pro อยู่ที่ 90.1% บน BrowseComp ในแถวที่มีรุ่นนี้.

Claude Opus 4.7: เหมาะกับเหตุผลยากและงานซอฟต์แวร์หลายประเภท

Claude Opus 4.7 อยู่ใกล้ GPT-5.5 ในคะแนนรวม โดย Artificial Analysis ให้ Intelligence Index 57 สำหรับโหมด Adaptive Reasoning Max Effort. ในตารางร่วมของ VentureBeat มันนำ GPT-5.5 และ DeepSeek-V4-Pro-Max บน GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro และ MCP Atlas.

เอกสารเปิดตัวของ Anthropic เองยังรายงานผล benchmark ภายในด้าน research agent เช่น คะแนนรวมเท่ากับอันดับสูงสุดที่ 0.715 จาก 6 โมดูล และคะแนน General Finance 0.813 เทียบกับ 0.767 ของ Opus 4.6. แต่เพราะเป็น benchmark ภายในของผู้พัฒนาเอง จึงควรอ่านเป็นข้อมูลประกอบ ไม่ใช่หลักฐานกลางแบบ leaderboard สาธารณะ.

DeepSeek V4: เด่นสุดเมื่อคิดเรื่องราคาและ value

ข้อได้เปรียบที่ชัดที่สุดของ DeepSeek V4 คือราคา ในการเทียบของ Mashable ราคา input/output ที่ระบุไว้ต่ำกว่า GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มาก โดยอยู่ที่ $1.74 input และ $3.48 output ต่อ 1 ล้าน tokens เทียบกับ GPT-5.5 ที่ $5/$30 และ Claude Opus 4.7 ที่ $5/$25.

DeepSeek V4 Pro ยังมีตัวเลข coding ที่เปิดเผยแข็งแรง เช่น 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified และ 76.2% SWE-Bench Multilingual ใน listing ของ Together AI. จุดที่ต้องแลกคือ DeepSeek-V4-Pro-Max ยังตามหลังผลสูงสุดของ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 ในแถว benchmark ร่วมของ VentureBeat แม้จะเข้าใกล้มากใน BrowseComp.

Kimi K2.6: น่าใช้ในงานโค้ดและ agent แต่ยังต้องทดสอบกับงานจริง

Kimi K2.6 จัดอันดับตรง ๆ ในศึกสี่รุ่นนี้ได้ยากกว่า เพราะตาราง benchmark ที่เน้น Kimi ในหลักฐานที่มีมักเทียบกับ GPT-5.4 และ Claude Opus 4.6 มากกว่า GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7. ถึงอย่างนั้น สัญญาณที่มีไม่ใช่สัญญาณอ่อน OpenRouter ระบุ Kimi K2.6 ที่ Intelligence 53.9, Coding 47.1 และ Agentic 66.0 ส่วน Verdent ระบุ 80.2% บน SWE-Bench Verified และ 89.6% บน LiveCodeBench v6.

ข้อสรุปเชิงปฏิบัติจึงไม่ใช่ว่า Kimi K2.6 สู้ไม่ได้ แต่คือหลักฐานเทียบตรงยังบางกว่า หากราคา วิธี deploy หรือพฤติกรรมด้าน agentic ของ Kimi เข้ากับ stack ของคุณ ก็ควรนำไปทดสอบเอง เพียงแต่หลักฐานที่มีในบทความนี้ยังไม่พอจะประกาศว่า Kimi ชนะรวมเหนือ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7.

ข้อควรระวังก่อนเลือกใช้

• ชื่อรุ่นย่อยสำคัญมาก: DeepSeek V4 ปรากฏในแหล่งข้อมูลเป็น V4, V4 Flash, V4 Pro และ DeepSeek-V4-Pro-Max โดยราคา ขีดจำกัด และคะแนน benchmark ต่างกันตามรุ่นย่อยและ reasoning setting.
• ข้อมูลของ Kimi ยังเทียบตรงน้อยกว่า: ตารางที่แข็งที่สุดของ Kimi K2.6 ในหลักฐานที่มีมักเทียบกับ GPT-5.4 และ Claude Opus 4.6 ไม่ใช่ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7.
• Humanity’s Last Exam แบบ no-tools มีตัวเลขไม่ตรงกันระหว่างแหล่ง: LLM Stats และ VentureBeat รายงาน GPT-5.5 ที่ 41.4% และ Claude Opus 4.7 ที่ 46.9% ขณะที่ snippet ของ Mashable สำหรับ GPT เทียบ Claude ระบุ GPT-5.5 ที่ 40.6% และ Opus 4.7 ที่ 31.2%.
• benchmark ภายในไม่เหมือน leaderboard อิสระ: โพสต์เปิดตัว Opus 4.7 ของ Anthropic รายงานผล research-agent ภายใน ซึ่งควรอ่านต่างจากการเทียบข้ามผู้ให้บริการแบบสาธารณะ.
• ราคาและ context limit ขึ้นกับ provider: โมเดลตระกูลเดียวกันอาจมี context window, token limit และ output cap ต่างกันตาม endpoint และ listing.

บทสรุป

เลือก GPT-5.5 ถ้าคุณต้องการตัวเลือกที่มีคะแนนรวมด้าน intelligence หนุน strongest จากข้อมูลที่มี. เลือก Claude Opus 4.7 ถ้างานของคุณคล้ายกับแถวเหตุผลยากและซอฟต์แวร์ที่มันนำ เช่น GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro และ MCP Atlas. เลือก DeepSeek V4 ถ้าคุณให้ความสำคัญกับ price-performance และตรวจสอบแล้วว่ารุ่นย่อย V4 ที่จะใช้เหมาะกับงานของคุณ เพราะราคาที่ระบุไว้ต่ำกว่า GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มาก และ DeepSeek V4 Pro ก็มีตัวเลข coding ที่เปิดเผยแข็งแรง. ส่วน Kimi K2.6 ควรมองเป็นผู้สมัครที่น่าเชื่อถือสำหรับงาน coding และ agentic แต่ยังไม่ควรเรียกว่าผู้ชนะรวมเหนือ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 จากหลักฐานเทียบตรงที่มีอยู่ตอนนี้.