studioglobal
ค้นพบเทรนด์
รายงานเผยแพร่แล้ว12 แหล่งที่มา

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

GPT 5.5 มีสัญญาณคะแนนรวมแข็งที่สุด โดย Artificial Analysis จัด GPT 5.5 xhigh ไว้ที่ 60 และ high ที่ 59 ขณะที่ Claude Opus 4.7 ได้ 57 ในโหมด Adaptive Reasoning Max Effort.[2] Claude Opus 4.7 ชนะหลายแถวในตารางเทียบร่วมของ VentureBeat เช่น GPQA Diamond, HLE no tools, SWE Bench Pro และ MCP Atlas ส่วน GPT 5.5 เด่นใน Term...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
17K0
Editorial illustration comparing GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 AI models
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use CasesA practical comparison of leading AI models depends on the benchmark, variant, reasoning setting, and API price.
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use Cases. Article summary: There is no universal winner: GPT 5.5 leads the available Artificial Analysis Intelligence Index at 60/59, Claude Opus 4.7 wins several shared VentureBeat reasoning and SWE rows, and DeepSeek V4 is the price value out.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). ![Image 4](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). [](https://www.youtube.com" source context "Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison - YouTube" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://ww

openai.com

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.[2][16][15][18][19]

คำตอบเร็ว: เลือกตัวไหนดี

ถ้าคุณให้ความสำคัญกับ…ตัวเลือกที่มีหลักฐานหนุนดีที่สุดเหตุผล
คะแนนรวมด้านความฉลาดGPT-5.5Artificial 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.[2]
เหตุผลยากและงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์Claude Opus 4.7 โดยมี GPT-5.5 ตามใกล้ ๆในตารางร่วมของ 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.[16]
ค่า API ของรุ่นเรือธงที่ระบุไว้ต่ำที่สุดDeepSeek V4Mashable 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.[15]
ตัวเลขด้าน coding และ competitive programming ที่เปิดเผยละเอียดDeepSeek V4 ProTogether 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.[25]
การประเมิน Kimi K2.6น่าสนใจ แต่ยังสรุปชนะรวมไม่ได้Kimi 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.[18][19]

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.[2]

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.[3][1] 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.[1]

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.[2]

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.[16]

BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro เมื่อมีระบุClaude Opus 4.7ผลดีที่สุดในแหล่งนี้
GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7[16]
Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7[16]
Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54.7%GPT-5.5 Pro[16]
Terminal-Bench 2.067.9%82.7%—69.4%GPT-5.5[16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro55.4%58.6%—64.3%Claude Opus 4.7[16]
BrowseComp83.4%84.4%90.1%79.3%GPT-5.5 Pro[16]
MCP Atlas / MCPAtlas Public73.6%75.3%—79.1%Claude Opus 4.7[16]

ตารางนี้จึงควรอ่านเป็นการแบ่งสนามกันชนะ ไม่ใช่การกวาดเรียบของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง Claude Opus 4.7 มีภาษีดีกว่าใน GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro และ MCP Atlas.[16] 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.[16]

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%.[16]

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%.[16]

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.[25] 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.[31]

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.[18] 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%.[19]

ดังนั้น Kimi K2.6 น่าทดสอบสำหรับงาน coding และ agentic workflow แต่จากหลักฐานที่มี ยังไม่พอจะเรียกว่าเป็นผู้ชนะรวมเหนือ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7.[18][19]

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.[15]

โมเดลหรือรุ่นย่อยราคา input ที่ระบุราคา output ที่ระบุหมายเหตุ
GPT-5.5$5 ต่อ 1 ล้าน tokens$30 ต่อ 1 ล้าน tokensMashable ระบุ context window 1 ล้านในตารางเทียบนี้.[15]
Claude Opus 4.7$5 ต่อ 1 ล้าน tokens$25 ต่อ 1 ล้าน tokensMashable ระบุ context window 1 ล้านในตารางเทียบนี้.[15]
DeepSeek V4$1.74 ต่อ 1 ล้าน tokens$3.48 ต่อ 1 ล้าน tokensMashable ระบุ context window 1 ล้านในตารางเทียบนี้.[15]
DeepSeek V4 Flash$0.14 ต่อ 1 ล้าน tokens$0.28 ต่อ 1 ล้าน tokensLLMBase ระบุราคา blended $0.18 ในการเทียบ DeepSeek V4 Flash High กับ Kimi K2.6.[1]
Kimi K2.6$0.95 ต่อ 1 ล้าน tokens$4.00 ต่อ 1 ล้าน tokensLLMBase ระบุราคา blended $1.71 ในการเทียบเดียวกัน.[1]

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.[15][3] 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.[2]

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.[16]

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.[2] ในตารางร่วมของ VentureBeat มันนำ GPT-5.5 และ DeepSeek-V4-Pro-Max บน GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro และ MCP Atlas.[16]

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.[17] แต่เพราะเป็น benchmark ภายในของผู้พัฒนาเอง จึงควรอ่านเป็นข้อมูลประกอบ ไม่ใช่หลักฐานกลางแบบ leaderboard สาธารณะ.[17]

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.[15]

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.[25] จุดที่ต้องแลกคือ DeepSeek-V4-Pro-Max ยังตามหลังผลสูงสุดของ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 ในแถว benchmark ร่วมของ VentureBeat แม้จะเข้าใกล้มากใน BrowseComp.[16]

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.[18][19] 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.[3][19]

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.[18][19]

ข้อควรระวังก่อนเลือกใช้

  • ชื่อรุ่นย่อยสำคัญมาก: DeepSeek V4 ปรากฏในแหล่งข้อมูลเป็น V4, V4 Flash, V4 Pro และ DeepSeek-V4-Pro-Max โดยราคา ขีดจำกัด และคะแนน benchmark ต่างกันตามรุ่นย่อยและ reasoning setting.[1][15][25][31]
  • 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.[18][19]
  • 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%.[7][16][9]
  • benchmark ภายในไม่เหมือน leaderboard อิสระ: โพสต์เปิดตัว Opus 4.7 ของ Anthropic รายงานผล research-agent ภายใน ซึ่งควรอ่านต่างจากการเทียบข้ามผู้ให้บริการแบบสาธารณะ.[17]
  • ราคาและ context limit ขึ้นกับ provider: โมเดลตระกูลเดียวกันอาจมี context window, token limit และ output cap ต่างกันตาม endpoint และ listing.[3][15]

บทสรุป

เลือก GPT-5.5 ถ้าคุณต้องการตัวเลือกที่มีคะแนนรวมด้าน intelligence หนุน strongest จากข้อมูลที่มี.[2] เลือก Claude Opus 4.7 ถ้างานของคุณคล้ายกับแถวเหตุผลยากและซอฟต์แวร์ที่มันนำ เช่น GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro และ MCP Atlas.[16] 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.[15][25] ส่วน Kimi K2.6 ควรมองเป็นผู้สมัครที่น่าเชื่อถือสำหรับงาน coding และ agentic แต่ยังไม่ควรเรียกว่าผู้ชนะรวมเหนือ GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7 จากหลักฐานเทียบตรงที่มีอยู่ตอนนี้.[18][19]

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

  • GPT 5.5 มีสัญญาณคะแนนรวมแข็งที่สุด โดย Artificial Analysis จัด GPT 5.5 xhigh ไว้ที่ 60 และ high ที่ 59 ขณะที่ Claude Opus 4.7 ได้ 57 ในโหมด Adaptive Reasoning Max Effort.[2]
  • Claude Opus 4.7 ชนะหลายแถวในตารางเทียบร่วมของ VentureBeat เช่น GPQA Diamond, HLE no tools, SWE Bench Pro และ MCP Atlas ส่วน GPT 5.5 เด่นใน Terminal Bench 2.0 และ BrowseComp.[16]
  • DeepSeek V4 มีจุดขายด้านราคา API ชัดเจนที่สุด โดย Mashable ระบุที่ $1.74 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $3.48 ต่อ 1 ล้าน output tokens ต่ำกว่า GPT 5.5 และ Claude Opus 4.7 มาก.[15]

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: รุ่นไหนเหมาะกับงานของคุณ" คืออะไร

GPT 5.5 มีสัญญาณคะแนนรวมแข็งที่สุด โดย Artificial Analysis จัด GPT 5.5 xhigh ไว้ที่ 60 และ high ที่ 59 ขณะที่ Claude Opus 4.7 ได้ 57 ในโหมด Adaptive Reasoning Max Effort.[2]

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

GPT 5.5 มีสัญญาณคะแนนรวมแข็งที่สุด โดย Artificial Analysis จัด GPT 5.5 xhigh ไว้ที่ 60 และ high ที่ 59 ขณะที่ Claude Opus 4.7 ได้ 57 ในโหมด Adaptive Reasoning Max Effort.[2] Claude Opus 4.7 ชนะหลายแถวในตารางเทียบร่วมของ VentureBeat เช่น GPQA Diamond, HLE no tools, SWE Bench Pro และ MCP Atlas ส่วน GPT 5.5 เด่นใน Terminal Bench 2.0 และ BrowseComp.[16]

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

DeepSeek V4 มีจุดขายด้านราคา API ชัดเจนที่สุด โดย Mashable ระบุที่ $1.74 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $3.48 ต่อ 1 ล้าน output tokens ต่ำกว่า GPT 5.5 และ Claude Opus 4.7 มาก.[15]

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

Research benchmarks of Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 and compare as comprehensively as possible

Studio Global AI32 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

Using only the supplied evidence, the strongest benchmark signal is that GPT-5.5 leads the available aggregate Intelligence Index, with GPT-5.5 xhigh at 60 and GPT-5.5 high at 59, while Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort scores 57.[5] DeepSeek V4 Pro has the richest disclosed task-level benchmark data in the evidence, including 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6] For Kimi K2.6, the supplied evidence contains positioning and pricing but no comparable numeric benchmark scores, so a full apples-to-apples benchmark ranking is not supported.[1][3]

Key findings

  • GPT-5.5 is the best-supported leader on the only cross-model aggregate benchmark available here: GPT-5.5 xhigh ranks first with an Intelligence Index of 60, and GPT-5.5 high ranks second with 59.[5]

  • Claude Opus 4.7 is close behind on that same aggregate measure: Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ranks third with an Intelligence Index of 57.[5]

  • DeepSeek V4 Pro has the clearest disclosed coding/SWE benchmark profile in the supplied evidence: 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]

  • Kimi K2.6 is described as an “open-source flagship” agent-coding model in the launch/news evidence, but the supplied evidence does not provide numeric benchmark scores for Kimi K2.6.[1]

  • DeepSeek V4 is materially cheaper than GPT-5.5 in the pricing evidence: DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens, while GPT-5.5 is listed at $5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens, with both shown as 1M-context models.[4]

  • DeepSeek V4 Flash is far cheaper than Kimi K2.6 in the direct pricing comparison: DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 per 1M input tokens, $0.28 per 1M output tokens, and $0.18 blended, while Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]

  • The supplied evidence treats DeepSeek V4 as a family with multiple variants, including V4 Flash and V4 Pro, so comparisons depend on which variant is meant.[2][3][6]

Benchmark and capability comparison

AreaGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6
Aggregate Intelligence Index60 for GPT-5.5 xhigh; 59 for GPT-5.5 high.[5]57 for Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort.[5]No numeric Intelligence Index for DeepSeek V4 is provided in the supplied evidence.No numeric Intelligence Index for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Coding / SWE benchmarksNo exact coding benchmark scores are provided in the supplied evidence.The launch evidence says Claude Opus 4.7 has improved programming and a threefold vision upgrade, but no exact benchmark numbers are provided.[1]DeepSeek V4 Pro is listed with 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]Kimi K2.6 is positioned as an open-source flagship agent-coding model, but no exact benchmark numbers are provided.[1]
Context window evidenceGPT-5.5 is listed with a 1M context window in the pricing comparison.[4]The supplied pricing snippet does not clearly provide Claude Opus 4.7’s context window.DeepSeek V4 is listed with a 1M context window in one comparison, and DeepSeek V4 Flash / Pro are also described as 1M-context options in enterprise guidance.[2][4]No context-window figure for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Pricing evidence$5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens.[4]$5 per 1M input tokens is visible in the supplied snippet, but the output price is truncated.[4]DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens; DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 input, $0.28 output, and $0.18 blended.[3][4]Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]
Best-supported use case from evidenceHighest aggregate intelligence among the four where evidence is available.[5]High-end reasoning close to GPT-5.5 on the available Intelligence Index.[5]Strongest supplied coding/SWE evidence and strong cost positioning, especially for Flash and Pro variants.[2][3][6]Potentially strong open-source agent-coding positioning, but benchmark evidence is insufficient.[1]

Pricing and value takeaways

  • On the available aggregate benchmark, GPT-5.5 leads Claude Opus 4.7 by 3 points at the xhigh setting and by 2 points at the high setting.[5]

  • On the available API pricing comparison, GPT-5.5 costs about 2.9x DeepSeek V4 for input tokens and about 8.6x DeepSeek V4 for output tokens.[4]

  • In the DeepSeek V4 Flash vs Kimi K2.6 pricing comparison, Kimi K2.6’s blended price of $1.71 per 1M tokens is about 9.5x DeepSeek V4 Flash’s $0.18 blended price.[3]

  • One enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Flash for high-volume text summarization, customer-service classification, and internal knowledge-base Q&A because of low cost and 1M context.[2]

  • The same enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Pro for complex document analysis, cross-department workflows, and automated agents because it is described as lower-cost than closed flagship models while offering high-end open-weight capability and 1M context.[2]

Evidence notes

  • The strongest single benchmark source in the supplied evidence is the Intelligence Index listing, which ranks GPT-5.5 xhigh first at 60, GPT-5.5 high second at 59, and Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort third at 57.[5]

  • The strongest task-level benchmark evidence is for DeepSeek V4 Pro, because it includes exact coding and software-engineering metrics rather than only positioning language.[6]

  • The Kimi K2.6 evidence is mostly launch positioning and pricing, not benchmark results.[1][3]

  • A user post describes four one-shot head-to-head experiments comparing Codex on GPT-5.5 with Claude Code on Opus 4.7, but the supplied snippet does not provide the outcomes or benchmark scores.[31]

  • There is conflicting or variant-specific DeepSeek context/pricing evidence: one comparison lists DeepSeek V4 with a 1M context window, while another provider listing for DeepSeek V4 Pro shows 256K max tokens and 66K max output tokens.[4][7]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence for a full, comprehensive benchmark comparison across Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, and Kimi K2.6.

  • Insufficient evidence to rank DeepSeek V4 or Kimi K2.6 against GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 on the same aggregate Intelligence Index, because the supplied excerpt only provides numeric Intelligence Index scores for GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 among the requested models.[5]

  • Insufficient evidence to compare all four models on the same coding benchmarks, because only DeepSeek V4 Pro has detailed numeric coding/SWE benchmark scores in the supplied evidence.[6]

  • Insufficient evidence to compare multimodal performance across all four models, because the supplied evidence only includes a launch-positioning claim that Claude Opus 4.7 has a threefold vision upgrade and does not provide comparable multimodal benchmark numbers for the others.[1]

Summary

GPT-5.5 has the strongest supplied aggregate benchmark result, with Intelligence Index scores of 60 and 59 depending on reasoning setting.[5] Claude Opus 4.7 is close behind at 57 and is the only other requested model with a numeric aggregate score in the supplied evidence.[5] DeepSeek V4 Pro has the best-supported coding/SWE benchmark profile, while DeepSeek V4 Flash and V4 Pro appear especially strong on cost and long-context enterprise use cases.[2][3][6] Kimi K2.6 may be competitively positioned as an open-source agent-coding model, but the supplied evidence does not include enough numeric benchmark data to verify how it compares against GPT-5.5, Claude Opus 4.7, or DeepSeek V4.[1][3]

แหล่งที่มา

  • [1] Compare DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6 | AI Model Comparisonllmbase.ai

    Metric DeepSeek logo De DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) DeepSeek Kimi logo Ki Kimi K2.6 Kimi --- Pricing per 1M tokens Input Cost $0.14/1M $0.95/1M Output Cost $0.28/1M $4.00/1M Blended (3:1) $0.18/1M $1.71/1M Specifications Organization DeepSeek...

  • [2] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6: Model Comparisonartificialanalysis.ai

    What are the top AI models? The top AI models by Intelligence Index are: 1. GPT-5.5 (xhigh) (60), 2. GPT-5.5 (high) (59), 3. Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (57), 4. Gemini 3.1 Pro Preview (57), 5. GPT-5.4 (xhigh) (57). Which is the fastest...

  • [3] DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.6 - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai

    Ready Output will appear here... Pricing Input$0.7448 / M tokens Output$4.655 / M tokens Images– – Features Input Modalities text, image Output Modalities text Quantization int4 Max Tokens (input + output)256K Max Output Tokens 66K Stream cancellation Suppo...

  • [7] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Reasoning & knowledge Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Lead --- --- GPQA Diamond 93.6% 94.2% Opus +0.6 HLE (no tools) 41.4% 46.9% Opus +5.5 HLE (with tools) 52.2% 54.7% Opus +2.5 The HLE no-tools margin (+5.5pp) is the most informative entry in the table because...

  • [9] OpenAI's GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? | Mashablemashable.com

    Thanks for signing up! SWE-Bench Pro: GPT-5.5 scored 58.6; Opus 4.7 scored 64.3 percent Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 scored 82.7 percent; Opus 4.7 scored 69.4 percent Humanity's Last Exam: GPT-5.5 scored 40.6 percent; Opus 4.7 scored 31.2 percent\ Humanity's...

  • [15] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminimashable.com

    Here's how the API pricing compares: DeepSeek V4 costs $1.74 per 1 million input tokens and $3.48 per 1 million output tokens (1 million context window) GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context wi...

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

    BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, where shownClaude Opus 4.7Best result among these GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54...

  • [17] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [18] Kimi K2.6 Tested: Does It Beat Claude and GPT-5? | Lorka AIlorka.ai

    Benchmark What it tests Kimi K2.6 GPT-5.4 Opus 4.6 Gemini 3.1 Pro --- --- --- HLE-Full (with tools) Agentic reasoning with tool use 54.0% 52.1% 53.0% 51.4% DeepSearchQA (F1) Research retrieval and synthesis 92.5% 78.6% 91.3% 81.9% SWE-Bench Pro Multi-file c...

  • [19] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.4 - Verdent AIverdent.ai

    Benchmark K2.6 Claude Opus 4.6 GPT-5.4 Notes --- --- SWE-Bench Pro 58.60% 53.40% 57.70% Moonshot in-house harness; SEAL mini-swe-agent puts GPT-5.4 at 59.1%, Opus 4.6 at 51.9% SWE-Bench Verified 80.20% 80.80% 80% Tight cluster; Opus 4.7 now leads at 87.6% T...

  • [25] DeepSeek V4 Pro API - Together AItogether.ai

    Coding & Software Engineering: • 93.5% LiveCodeBench and Codeforces 3206 for competitive and production code generation • 80.6% SWE-Bench Verified for autonomous software engineering across repositories • 76.2% SWE-Bench Multilingual for cross-language soft...

  • [31] deepseek-v4-pro Model by Deepseek-ai | NVIDIA NIM - NVIDIA Buildbuild.nvidia.com

    Benchmark (Metric) V4-Flash Non-Think V4-Flash High V4-Flash Max V4-Pro Non-Think V4-Pro High V4-Pro Max --- --- --- Knowledge & Reasoning MMLU-Pro (EM) 83.0 86.4 86.2 82.9 87.1 87.5 SimpleQA-Verified (Pass@1) 23.1 28.9 34.1 45.0 46.2 57.9 Chinese-SimpleQA...