studioglobal
ค้นพบเทรนด์
รายงานเผยแพร่แล้ว19 แหล่งที่มา

Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6

ยังไม่มีหลักฐานสาธารณะที่พอจะประกาศผู้ชนะโดยรวมได้อย่างมั่นใจ; Claude Opus 4.7 มีเอกสารทางการแข็งแรงที่สุด ส่วน DeepSeek V4 มีข้อมูลราคาและสเปก API ชัดที่สุด [1][3][30]. GPT 5.5 ถูกยืนยันในเอกสาร API และหน้าเปิดตัวของ OpenAI แต่ข้อมูลทางการที่เห็นยังไม่พอเทียบครบทุกมิติ; Kimi K2.6 มีจุดขายด้าน multimodal, coding และ...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
17K0
Abstract editorial comparison of Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 AI models
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Evidence, Not HypeAn evidence-first look at four 2026 AI models across context, pricing, benchmarks, coding, and agent use cases.
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Evidence, Not Hype. Article summary: As of the April 2026 sources reviewed, there is no defensible overall winner: Claude Opus 4.7 is the best documented with an official 1M context window, while DeepSeek V4 has the clearest pricing rows; GPT 5.5 and Kim.... Topic tags: ai, llm, ai models, 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://www.youtube.com/watch?v=M90

openai.com

การเทียบโมเดลระดับ frontier อย่าง Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 ไม่ควรถูกมองเหมือนการแข่งขันที่ต้องมีแชมป์หนึ่งเดียวเสมอไป สำหรับทีมที่ต้องเลือกใช้งานจริง คำถามที่สำคัญกว่าคือ ข้ออ้างใดมีหลักฐานรองรับแน่นพอให้เอาไปตัดสินใจได้

ภาพรวมตอนนี้คือหลักฐานสาธารณะไม่เท่ากัน Anthropic มีเอกสารทางการของ Claude Opus 4.7 ชัดที่สุด โดยระบุทั้ง context window ระดับ 1M และการคิดราคามาตรฐานโดยไม่มีพรีเมียมสำหรับ long context [1][3]. DeepSeek มีตารางราคาและสเปก API ที่เป็นรูปธรรมที่สุด เช่น 1M context, เอาต์พุตสูงสุด 384K, tool calls, JSON output และแถวราคาต่อโทเคน [30]. OpenAI ยืนยัน GPT-5.5 ในเอกสาร API และหน้าเปิดตัว แต่ snippet ทางการที่มีอยู่ยังไม่พอให้เทียบละเอียดเรื่องราคา context benchmark และ modality [13][22]. ส่วน Moonshot วาง Kimi K2.6 ไว้ในแนว multimodal, coding และ agent performance แต่รายละเอียดเชิงเทคนิคและเชิงพาณิชย์จำนวนมากในชุดแหล่งข้อมูลนี้ยังมาจากแหล่ง third-party หรือ user-generated [37][38][41][42][43][45].

สรุปสั้น: ยังไม่มีผู้ชนะรวมที่พิสูจน์ได้

  • ไม่มีโมเดลใดควรถูกประกาศว่าเก่งที่สุดโดยรวมจากหลักฐานชุดนี้ เพราะ benchmark ที่เห็นยังไม่ใช่การเทียบแบบ apples-to-apples: Vellum แสดงหมวด benchmark ของ Claude Opus 4.7 แต่ snippet ที่เข้าถึงได้ไม่แสดงคะแนน, หน้าเปิดตัว GPT-5.5 ของ OpenAI มีส่วน evaluations แต่ snippet ไม่แสดงตัวเลข, Hugging Face ระบุว่า DeepSeek V4 แข่งขันได้แต่ยังไม่ใช่ state of the art และบล็อกของ Kimi แนะนำให้ใช้ official API เพื่อทำซ้ำผล benchmark ของ Kimi-K2.6 [4][22][32][37].
  • Claude Opus 4.7 มีหลักฐานจากผู้ให้บริการเองแข็งแรงที่สุด Anthropic ระบุว่าเป็น hybrid reasoning model สำหรับงาน coding และ AI agents พร้อม context window 1M และเอกสารยังบอกว่า 1M context ใช้ราคามาตรฐานของ API โดยไม่มี long-context premium [1][3].
  • DeepSeek V4 เด่นที่สุดในแง่หลักฐานราคา หน้าราคาของ DeepSeek ให้แถวราคาชัดเจนสำหรับ cache-hit input, cache-miss input และ output tokens พร้อมสเปก 1M context และเอาต์พุตสูงสุด 384K [30].
  • GPT-5.5 ยืนยันแล้ว แต่ข้อมูลทางการที่เห็นยังไม่พอจัดอันดับครบทุกด้าน OpenAI แสดง gpt-5.5 และ gpt-5.5-2026-04-23 ในเอกสาร API และหน้า release ระบุว่า GPT-5.5 กับ GPT-5.5 Pro พร้อมใช้งานผ่าน API หลังอัปเดตวันที่ 24 เมษายน 2026 แต่ snippet ที่มีไม่บอกตัวเลขสำคัญพอสำหรับการเทียบเต็มรูปแบบ [13][22].
  • Kimi K2.6 น่าสนใจ แต่ต้องตรวจยืนยันมากกว่า เว็บไซต์ Moonshot ชู native multimodality, coding capabilities และ agent performance ส่วนบล็อก Kimi แนะนำให้ใช้ official API เพื่อทำซ้ำผล benchmark ทางการ [37][43].

ตารางเปรียบเทียบแบบเร็ว

โมเดลข้อเท็จจริงที่มีหลักฐานดีที่สุดข้อควรระวัง
Claude Opus 4.7Anthropic ระบุว่าเป็น hybrid reasoning model สำหรับ coding และ AI agents พร้อม 1M context window; เอกสาร Anthropic ระบุว่า 1M context ใช้ราคามาตรฐานของ API โดยไม่มี long-context premium [1][3].สรุปจาก Vellum แสดงหมวด benchmark แต่ snippet ไม่แสดงคะแนนจริงที่ใช้จัดอันดับโดยตรง; ข้อมูล 128K output และราคา $5/$25 ต่อ 1M tokens มาจากแหล่ง third-party จึงควรใช้เป็นหลักฐานรอง [4][5].
GPT-5.5เอกสาร API ของ OpenAI แสดง gpt-5.5 และ gpt-5.5-2026-04-23, ทำเครื่องหมายว่าเป็น long-context model และแสดงข้อมูล rate-limit tier; หน้า release ของ OpenAI ระบุว่า GPT-5.5 และ GPT-5.5 Pro พร้อมใช้งานใน API หลังอัปเดตวันที่ 24 เมษายน 2026 [13][22].snippet ทางการที่มีอยู่ไม่ระบุ context size, output limit, ราคา, modality, benchmark number หรือ latency แบบครบถ้วน; ตัวเลขจากแหล่ง third-party มีประโยชน์สำหรับตั้งคำถามกับ vendor แต่ควรถือว่าความมั่นใจต่ำกว่าเอกสาร OpenAI [14][20][21].
DeepSeek V4หน้าราคาของ DeepSeek แสดง 1M context, เอาต์พุตสูงสุด 384K, JSON output, tool calls, beta chat-prefix completion, beta FIM completion และแถวราคาต่อโทเคนที่เป็นรูปธรรม [30]. Hugging Face ระบุว่า DeepSeek ออก V4 Pro และ V4 Flash checkpoints โดยทั้งคู่มี 1M-token context [32].รายละเอียดชื่อ V4 Flash/Pro และสถาปัตยกรรมบางส่วนชัดในบทสรุป third-party มากกว่าใน snippet หน้าราคาของ DeepSeek เอง; Hugging Face ระบุว่า benchmark แข่งขันได้แต่ยังไม่ใช่ state of the art [27][32].
Kimi K2.6เว็บไซต์ Moonshot ระบุว่า K2.6 เป็นโมเดล natively multimodal พร้อม coding capabilities และ agent performance; บล็อก Kimi บอกว่าการทำซ้ำ benchmark ทางการของ Kimi-K2.6 ควรใช้ official API [37][43].ตัวเลข context, output length, ราคา และสถานะ open-weight ในชุดข้อมูลนี้ส่วนใหญ่ยังมาจาก third-party หรือ user-generated snippets ไม่ใช่เอกสารผู้ผลิตโดยตรง [38][41][42][45].

Claude Opus 4.7: เอกสารทางการแข็งแรงที่สุด

Claude Opus 4.7 เป็นรุ่นที่มีเรื่องเล่าจาก primary source ชัดที่สุดในกลุ่มนี้ Anthropic ระบุว่าเป็น hybrid reasoning model ที่ผลักขอบเขตด้าน coding และ AI agents พร้อม 1M context window [3]. หน้าเดียวกันยังบอกว่า Opus 4.7 มีประสิทธิภาพดีขึ้นในงาน coding, vision และงานซับซ้อนหลายขั้นตอน รวมถึงงานความรู้เชิงวิชาชีพ [3].

จุดต่างที่ชัดที่สุดคือ long context เอกสาร Anthropic ระบุว่า Claude Opus 4.7 ให้ 1M context window ที่ราคามาตรฐานของ API โดยไม่มี long-context premium [1]. เอกสารเดียวกันยังระบุว่าโมเดลดีขึ้นในงาน knowledge-worker โดยเฉพาะกรณีที่ต้องตรวจผลลัพธ์ของตัวเองด้วยภาพ เช่น document redlining, การแก้สไลด์, การวิเคราะห์กราฟ และการวิเคราะห์รูปภาพประกอบ [1].

ข้อมูลจาก third-party ก็มีประโยชน์ แต่ควรติดป้ายว่าเป็นหลักฐานรอง Caylent รายงานว่า Opus 4.7 รองรับเอาต์พุตได้สูงสุด 128K tokens และมีราคา Opus มาตรฐานที่ $5 ต่อ 1M input tokens และ $25 ต่อ 1M output tokens [5]. ตัวเลขนี้ช่วยประเมินงบได้ แต่ข้ออ้างด้านราคาที่แข็งแรงที่สุดจากชุดแหล่งข้อมูลนี้ยังคงเป็นข้อความของ Anthropic ว่าไม่มี long-context premium [1].

ข้อควรระวังคือ benchmark Vellum มีบทความที่แยกหมวด benchmark ของ Claude Opus 4.7 เช่น coding, agentic capabilities, finance, reasoning, multimodal and vision, search และ safety แต่ snippet ที่เข้าถึงได้ไม่แสดงคะแนนจริงที่จำเป็นต่อการเทียบตรงกับ GPT-5.5, DeepSeek V4 หรือ Kimi K2.6 [4].

GPT-5.5: ยืนยันแล้ว แต่ข้อมูลยังไม่พอเทียบครบ

GPT-5.5 มีสถานะที่ยืนยันได้พอจะใส่ใน shortlist สำหรับการจัดซื้อหรือการทดสอบ OpenAI แสดง gpt-5.5 และ version แบบลงวันที่ gpt-5.5-2026-04-23 ในเอกสาร API พร้อมทำเครื่องหมายว่าเป็น long-context model และมีข้อมูล rate-limit tiers [13]. หน้า release ของ OpenAI ลงวันที่ 23 เมษายน 2026 และระบุหลังอัปเดตวันที่ 24 เมษายนว่า GPT-5.5 และ GPT-5.5 Pro พร้อมใช้งานใน API แล้ว [22].

แต่การยืนยันสถานะ API ยังไม่เท่ากับการมีข้อมูลพอจะจัดอันดับอย่างรับผิดชอบ snippet ทางการที่มีอยู่ไม่แสดง context size ที่แน่นอน, output limit, ราคา, benchmark scores, modality, coding performance หรือ latency [13][22].

แหล่ง third-party ช่วยเติมช่องว่างได้บางส่วน แต่ไม่ควรถือว่าเท่ากับเอกสาร OpenAI เอง DesignForOnline รายงานราคา GPT-5.5 ที่ $5 ต่อ 1M input tokens และ $30 ต่อ 1M output tokens [14]. LLM Stats รายงาน API context window แบบ 1M input และ 128K output รวมถึง text and image input และ text output [20][21]. ตัวเลขเหล่านี้เหมาะใช้เป็นรายการตรวจสอบตอนคุยกับผู้ให้บริการ ไม่ใช่หลักฐาน definitive จาก OpenAI.

อ่านในเชิงปฏิบัติ: ถ้าระบบของคุณผูกกับ OpenAI infrastructure อยู่แล้ว GPT-5.5 ควรถูกทดสอบเร็ว แต่จากแหล่งข้อมูลชุดนี้ยังไม่ควรสรุปว่ามันชนะ Claude, DeepSeek หรือ Kimi ใน benchmark, cost หรือ agentic performance [13][22].

DeepSeek V4: หลักฐานราคาและเอาต์พุตชัดที่สุด

DeepSeek มีตารางต้นทุนที่เป็นรูปธรรมที่สุดในการเปรียบเทียบนี้ หน้าราคา API ของ DeepSeek แสดง 1M context length, เอาต์พุตสูงสุด 384K, JSON output, tool calls, beta chat-prefix completion และ beta FIM completion [30]. หน้าเดียวกันยังแสดงแถวราคาต่อ 1M tokens สำหรับ cache-hit input, cache-miss input และ output tokens ได้แก่ $0.028 และ $0.03625 สำหรับ cache-hit input, $0.14 และ $0.435 สำหรับ cache-miss input และ $0.28 และ $0.87 สำหรับ output พร้อมข้อความส่วนลดจำกัดเวลาและราคาเดิมที่ถูกขีดฆ่าใน snippet [30].

ภาพของ V4 โดยเฉพาะมีหลักฐานสนับสนุน แต่ส่วนหนึ่งเป็นทางอ้อม EvoLink ระบุว่า ณ วันที่ 24 เมษายน 2026 เอกสาร API ทางการของ DeepSeek แสดง deepseek-v4-flash และ deepseek-v4-pro, เผยแพร่ราคาอย่างเป็นทางการ และระบุ 1M context กับเอาต์พุตสูงสุด 384K [27]. Hugging Face ระบุว่า DeepSeek เปิดตัว V4 พร้อม checkpoint แบบ mixture-of-experts สองตัว ได้แก่ DeepSeek-V4-Pro ที่มีพารามิเตอร์รวม 1.6T และ active 49B กับ DeepSeek-V4-Flash ที่มีพารามิเตอร์รวม 284B และ active 13B [32]. Hugging Face ยังระบุว่าทั้งสองรุ่นมี 1M-token context window และ benchmark numbers อยู่ในระดับ competitive แต่ไม่ใช่ state of the art [32].

OpenRouter แสดงรายการ V4 Pro แยกต่างหาก โดยระบุ context window 1,048,576 tokens และราคา $0.435 ต่อ 1M input tokens กับ $0.87 ต่อ 1M output tokens [31]. ข้อมูลนี้ช่วย triangulate ภาพเชิงพาณิชย์ของ V4 Pro ได้ แต่ทีมที่ต้องคุมงบควรเช็กราคาปัจจุบันกับ DeepSeek โดยตรงเสมอ เพราะหน้าราคาของ DeepSeek เองมีข้อความส่วนลดจำกัดเวลา [30][31].

อ่านในเชิงปฏิบัติ: DeepSeek V4 เหมาะเป็นตัวทดสอบต้น ๆ ถ้าตัวกรองแรกของคุณคือราคา, long context, เอาต์พุตขนาดใหญ่, JSON output หรือ tool-call support. แต่ราคาถูกหรือ context ยาวไม่ได้แปลว่าชนะอัตโนมัติในด้านคุณภาพ ความเสถียร ความปลอดภัย latency หรือความสำเร็จในการใช้เครื่องมือ ซึ่งยังต้องทดสอบกับงานจริง.

Kimi K2.6: positioning น่าสนใจ แต่สเปกละเอียดต้องยืนยันเพิ่ม

Kimi K2.6 ถูกวางในตำแหน่งที่ตรงกับ use case ของ frontier model ยุคใหม่ แต่รายละเอียดหลายส่วนยังมีหลักฐานจาก primary source น้อยกว่า Claude หรือ DeepSeek เว็บไซต์ Moonshot ระบุว่า K2.6 เป็น natively multimodal model พร้อม coding capabilities และ agent performance [43]. snippet จาก tech blog ของ Kimi ระบุว่าการทำซ้ำผล benchmark ทางการของ Kimi-K2.6 แนะนำให้ใช้ official API และให้ third-party providers อ้างอิง Kimi Vendor Verifier [37].

ตัวเลขเฉพาะหลายรายการของ Kimi ในชุดข้อมูลนี้มาจาก third-party เป็นหลัก LLM Stats ระบุว่า Kimi K2.6 มี input context 262,144 tokens และสร้าง output ได้สูงสุด 262,144 tokens [42]. DesignForOnline ระบุว่า Kimi K2.6 มี 262K context, vision, tool use, function calling และราคาเริ่มจาก $0.7500 ต่อ 1M tokens [41]. Atlas Cloud แสดงราคา Kimi K2.6 API เริ่มจาก $0.95 ต่อ 1M tokens [38]. บทความ LinkedIn ระบุว่า Kimi K2.6 เป็น open-weight model แต่เพราะเป็น user-generated evidence จึงควรถือว่าความมั่นใจต่ำกว่า จนกว่า Moonshot จะยืนยันเงื่อนไข license โดยตรง [45].

อ่านในเชิงปฏิบัติ: Kimi K2.6 น่าทดสอบสำหรับ workflow ที่ต้องการ multimodal coding และ agent แต่ก่อนใช้จริงควรตรวจ license, context length, output limit, pricing, วิธีทำ benchmark และ compatibility ของ provider ผ่าน Moonshot หรือ official API source [37][43].

ทำไมยังประกาศแชมป์ benchmark ไม่ได้

การตั้งผู้ชนะจาก leaderboard เดียวจะทำให้เข้าใจผิดได้ง่าย เพราะแหล่งข้อมูลที่มีไม่ใช่ scorecard ชุดเดียวกันสำหรับทั้งสี่โมเดล Vellum แสดงหมวด benchmark ของ Claude Opus 4.7 แต่ snippet ไม่แสดงผลคะแนน [4]. หน้า release ของ OpenAI มีหัวข้อ evaluations ในโครงสร้างหน้า แต่ snippet ไม่แสดงตัวเลข [22]. Hugging Face ระบุว่า benchmark ของ DeepSeek V4 แข่งขันได้แต่ไม่ใช่ state of the art [32]. ส่วนบล็อก Kimi แนะนำให้ทำซ้ำผล benchmark ของ Kimi-K2.6 ผ่าน official API แต่ snippet ไม่แสดงผลลัพธ์ [37].

เหตุผลที่เรื่องนี้สำคัญคืออันดับของโมเดลอาจสลับกันได้ตามประเภทงาน งาน coding, long-context retrieval, การอ่านเอกสารภาพ, ความแม่นในการเรียก tool, การวางแผนแบบ agent, latency และต้นทุนภายใต้ cache-hit หรือ cache-miss เป็นโจทย์คนละแบบกัน หากไม่มี benchmark ชุดเดียวกันและวิธีวัดเดียวกัน การบอกว่าโมเดลใด best overall จึงใกล้เคียงการตลาดมากกว่าหลักฐาน.

ควรทดสอบโมเดลไหนก่อน

  • เริ่มจาก Claude Opus 4.7 ถ้าคุณต้องการเอกสารทางการที่ชัดที่สุดสำหรับ 1M context, coding, AI agents, vision, งานหลายขั้นตอน และการปรับปรุงในงาน knowledge work [1][3].
  • เริ่มจาก GPT-5.5 ถ้าแอปของคุณพึ่ง OpenAI infrastructure อยู่แล้ว และเป้าหมายหลักคือทดสอบ API path ของ gpt-5.5 ที่มีเอกสารรองรับ [13][22].
  • เริ่มจาก DeepSeek V4 ถ้าตัวกรองแรกคือราคา, long context, maximum output, JSON output หรือ tool-call support เพราะหน้าราคาของ DeepSeek เป็นแหล่งข้อมูลต้นทุนที่เจาะจงที่สุดในชุดนี้ [30].
  • เริ่มจาก Kimi K2.6 ถ้าคุณสนใจทิศทาง multimodal coding และ agent ของ Moonshot แต่ต้องตรวจ context, ราคา, output, license และรายละเอียด provider แยกต่างหาก [37][38][41][42][43][45].

วิธีทดสอบให้แฟร์ก่อนขึ้น production

สำหรับการตัดสินใจจริง ควรทำ task-specific bake-off แทนการพึ่งคำกล่าวกว้าง ๆ ใช้ prompt เดียวกัน เครื่องมือเดียวกัน context size เดียวกัน input file เดียวกัน และ rubric การให้คะแนนเดียวกันกับทุกโมเดล อย่างน้อยควรวัด 5 ด้าน: ความสำเร็จของงาน, ความน่าเชื่อถือของ tool calls, ความแม่นยำเมื่อใช้ long context, latency และต้นทุนรวมต่อเคส.

สำหรับ DeepSeek ควรแยกต้นทุน cache-hit กับ cache-miss เพราะหน้าราคาแยกสองแถวนี้ชัดเจน [30]. สำหรับ GPT-5.5 ควรแยกข้อมูลที่ OpenAI ยืนยันเองออกจากราคาและ context ที่มาจาก third-party จนกว่าเอกสารทางการจะเติมรายละเอียด [13][14][20][21][22]. สำหรับ Kimi K2.6 ควรมอง provider listings และคำกล่าวเรื่อง open-weight จาก user-generated source เป็น lead สำหรับตรวจสอบ ไม่ใช่หลักฐานจัดซื้อขั้นสุดท้าย [37][38][41][42][45].

บทสรุป

ถ้าตัดสินจากหลักฐานมากกว่ากระแส Claude Opus 4.7 คือรุ่นเรือธงที่มีเอกสารชัดที่สุดในการเปรียบเทียบนี้ โดยเฉพาะเรื่อง 1M context, coding, AI agents และงาน knowledge work [1][3]. DeepSeek V4 มีหลักฐานด้านราคาชัดที่สุด และมีข้อมูล long context ที่น่าเชื่อถือ แต่รายละเอียดบางส่วนของ V4 Flash/Pro ยังชัดกว่าในบทสรุป third-party มากกว่า snippet หน้าราคาเพียงอย่างเดียว [27][30][32]. GPT-5.5 ถูกยืนยันในเอกสาร API และหน้า release ของ OpenAI เอง แต่ snippet ทางการที่เห็นยังบางเกินไปสำหรับการเทียบประสิทธิภาพเต็มรูปแบบ [13][22]. Kimi K2.6 มี positioning ทางการที่น่าสนใจด้าน multimodal, coding และ agent แต่ข้ออ้างเชิงเทคนิคและเชิงพาณิชย์จำนวนมากยังต้องการการยืนยันจากแหล่งหลักให้แข็งแรงกว่านี้ [37][38][41][42][43][45].

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

  • ยังไม่มีหลักฐานสาธารณะที่พอจะประกาศผู้ชนะโดยรวมได้อย่างมั่นใจ; Claude Opus 4.7 มีเอกสารทางการแข็งแรงที่สุด ส่วน DeepSeek V4 มีข้อมูลราคาและสเปก API ชัดที่สุด [1][3][30].
  • GPT 5.5 ถูกยืนยันในเอกสาร API และหน้าเปิดตัวของ OpenAI แต่ข้อมูลทางการที่เห็นยังไม่พอเทียบครบทุกมิติ; Kimi K2.6 มีจุดขายด้าน multimodal, coding และ agent แต่รายละเอียดจำนวนมากยังต้องยืนยันจากแหล่งหลัก [13][22][37][43].
  • ทางเลือกที่ปลอดภัยคือทดสอบกับงานจริงของคุณเอง ทั้งงานโค้ด long context เอกสารภาพ tool calling latency และต้นทุนรวม แทนการยึดตารางอันดับเดียว.

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6" คืออะไร

ยังไม่มีหลักฐานสาธารณะที่พอจะประกาศผู้ชนะโดยรวมได้อย่างมั่นใจ; Claude Opus 4.7 มีเอกสารทางการแข็งแรงที่สุด ส่วน DeepSeek V4 มีข้อมูลราคาและสเปก API ชัดที่สุด [1][3][30].

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

ยังไม่มีหลักฐานสาธารณะที่พอจะประกาศผู้ชนะโดยรวมได้อย่างมั่นใจ; Claude Opus 4.7 มีเอกสารทางการแข็งแรงที่สุด ส่วน DeepSeek V4 มีข้อมูลราคาและสเปก API ชัดที่สุด [1][3][30]. GPT 5.5 ถูกยืนยันในเอกสาร API และหน้าเปิดตัวของ OpenAI แต่ข้อมูลทางการที่เห็นยังไม่พอเทียบครบทุกมิติ; Kimi K2.6 มีจุดขายด้าน multimodal, coding และ agent แต่รายละเอียดจำนวนมากยังต้องยืนยันจากแหล่งหลัก [13][22][37][43].

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

ทางเลือกที่ปลอดภัยคือทดสอบกับงานจริงของคุณเอง ทั้งงานโค้ด long context เอกสารภาพ tool calling latency และต้นทุนรวม แทนการยึดตารางอันดับเดียว.

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 & compare Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 as comprehensively as possible

Studio Global AI40 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

Based only on the provided evidence, Claude Opus 4.7 is the only model with enough sourced detail to compare meaningfully. GPT-5.5 is confirmed as an OpenAI API model, Kimi K2.6 has only a limited third-party snippet, and DeepSeek V4 has no supporting evidence in the provided material, so any detailed ranking across all four would be unsupported.

Key findings

  • Claude Opus 4.7 is described by Anthropic as a “hybrid reasoning model” focused on coding and AI agents, with a 1M context window [4].
  • Anthropic’s documentation says Claude Opus 4.7 provides a 1M context window at standard API pricing with no long-context premium [2].
  • Anthropic’s documentation also says Claude Opus 4.7 shows “meaningful gains” on knowledge-worker tasks [2].
  • A third-party technical writeup describes Claude Opus 4.7 as Anthropic’s most capable generally available model for coding, enterprise workflows, multimodal reasoning, financial analysis, life sciences, cybersecurity, and long-running agentic work [6].
  • GPT-5.5 is listed in OpenAI’s API documentation as gpt-5.5, with a dated model version gpt-5.5-2026-04-23 [1].
  • The provided GPT-5.5 evidence only confirms API model listing and mentions rate limits; it does not provide benchmark results, modality details, context length, pricing, or capability claims [1].
  • Kimi K2.6 is described in one LinkedIn article snippet as an open-weight model from Moonshot AI, positioned against GPT-5.4 and Claude Opus 4.6 on coding benchmarks [45].
  • The provided evidence contains no source for DeepSeek V4. Insufficient evidence.
  • There is insufficient evidence to make a defensible overall ranking among Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, and Kimi K2.6.

Comparison table

CategoryClaude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4Kimi K2.6
Evidence strengthStrongest among the four, with official Anthropic sources plus third-party analysis [2][4][6]Limited official OpenAI API evidence [1]No provided evidenceVery limited third-party evidence [45]
ProviderAnthropic [4]OpenAI [1]Insufficient evidenceMoonshot AI, according to the provided LinkedIn snippet [45]
Model statusPublic Claude product/API access is referenced by Anthropic [4]Listed in OpenAI API docs as gpt-5.5 and gpt-5.5-2026-04-23 [1]Insufficient evidenceDescribed as released in the provided LinkedIn snippet [45]
Context window1M context window [2][4]Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidence
Pricing evidence1M context at standard API pricing with no long-context premium [2]Insufficient evidence beyond rate-limit reference [1]Insufficient evidenceInsufficient evidence
Output limitA third-party source says up to 128K output tokens [6]Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidence
CodingAnthropic positions it as frontier-level for coding, and a third-party source says it is strong for coding [4][6]Insufficient evidenceInsufficient evidencePositioned against GPT-5.4 and Claude Opus 4.6 on coding benchmarks, according to one LinkedIn snippet [45]
Agents / tool useAnthropic says it pushes the frontier for AI agents [4]Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidence
Knowledge workAnthropic says it has meaningful gains on knowledge-worker tasks [2]Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidence
Multimodal reasoningA third-party source lists multimodal reasoning as a target capability area [6]Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidence
Open weightsNo evidence that Claude Opus 4.7 is open-weightNo evidence that GPT-5.5 is open-weightInsufficient evidenceDescribed as open-weight in one LinkedIn snippet [45]
BenchmarksA Vellum article exists discussing Claude Opus 4.7 benchmarks, including coding, agentic, finance, reasoning, and search-related categories, but the provided snippet does not include specific scores [5]Insufficient evidenceInsufficient evidenceOnly a broad claim about positioning on coding benchmarks is provided [45]

Model-by-model assessment

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 has the clearest evidence base in the provided material. Anthropic describes it as a hybrid reasoning model that advances coding and AI-agent use cases and includes a 1M context window [4].

The most concrete differentiator is long context: Anthropic says Claude Opus 4.7 provides a 1M context window at standard API pricing with no long-context premium [2]. That makes it the only model in the provided evidence with a clearly documented context-window advantage [2][4].

Claude Opus 4.7 also has the broadest capability claims in the supplied sources. Anthropic says it shows meaningful gains on knowledge-worker tasks [2], while a third-party source positions it for coding, enterprise workflows, multimodal reasoning, financial analysis, life sciences, cybersecurity, and long-running agentic work [6].

However, the provided benchmark evidence is incomplete. A Vellum article is listed as explaining Claude Opus 4.7 benchmarks across categories such as SWE-bench Verified, SWE-bench Pro, Terminal-Bench 2.0, MCP-Atlas, Finance Agent v1.1, OSWorld-Verified, BrowseComp, and GPQA, but the provided snippet does not include actual scores or rankings [5].

GPT-5.5

GPT-5.5 is confirmed in the provided evidence as an OpenAI API model. The OpenAI API documentation snippet lists gpt-5.5 and a dated version, gpt-5.5-2026-04-23 [1].

The same OpenAI snippet mentions rate limits, but only in general terms: rate limits cap requests or token usage and depend on usage tier [1]. The snippet does not provide GPT-5.5’s context window, pricing, benchmark results, modalities, training cutoff, tool-use features, or coding performance [1].

Because the provided GPT-5.5 evidence is minimal, it cannot be fairly compared against Claude Opus 4.7 on capability, cost, latency, benchmarks, or agentic performance.

DeepSeek V4

No evidence for DeepSeek V4 is included in the provided source list. Insufficient evidence.

That means there is no sourced basis here to describe DeepSeek V4’s release status, context window, pricing, weights, architecture, benchmarks, coding performance, reasoning performance, or API availability.

Kimi K2.6

The only provided evidence for Kimi K2.6 is a LinkedIn article snippet saying Moonshot AI released Kimi K2.6 as an open-weight model [45]. The same snippet says it is positioned against GPT-5.4 and Claude Opus 4.6 on coding benchmarks [45].

That evidence is too thin for a robust evaluation. The snippet does not provide benchmark names, scores, methodology, context length, license terms, API availability, hardware requirements, pricing, safety evaluations, or comparisons against Claude Opus 4.7 or GPT-5.5 [45].

Evidence notes

  • Official vendor sources support the strongest claims for Claude Opus 4.7 and GPT-5.5: Anthropic sources support Claude’s 1M context and positioning [2][4], and OpenAI’s API documentation supports the existence of GPT-5.5 as an API model [1].
  • Third-party sources add useful but weaker evidence for Claude Opus 4.7’s broader enterprise and domain positioning [6].
  • The Kimi K2.6 evidence is especially limited because it comes only from a LinkedIn article snippet, not an official Moonshot AI source or benchmark report [45].
  • The provided DeepSeek V4 evidence is absent. Insufficient evidence.

Limitations / uncertainty

  • There are no direct benchmark scores in the provided evidence for GPT-5.5, DeepSeek V4, or Kimi K2.6.
  • There are no apples-to-apples benchmark numbers across all four models.
  • There is no supplied evidence for latency, cost per token, availability by region, safety evaluations, tool-use reliability, coding benchmark scores, or real-world deployment performance across the four models.
  • Claims about Claude Opus 4.7 are much better supported than claims about the other three models because the evidence includes official Anthropic documentation [2][4].
  • Any definitive ranking such as “best overall,” “best coder,” “best reasoning model,” or “best value” would be unsupported by the provided evidence.

Summary

Claude Opus 4.7 appears strongest on the available evidence because it has official documentation for a 1M context window, no long-context premium, coding and agentic positioning, and knowledge-work improvements [2][4]. GPT-5.5 is confirmed as an OpenAI API model, but the provided evidence does not describe its capabilities beyond model listing and rate-limit context [1]. Kimi K2.6 is only lightly supported by a third-party snippet describing it as open-weight and coding-benchmark-oriented [45]. DeepSeek V4 cannot be assessed from the provided evidence.

แหล่งที่มา

  • [1] What's new in Claude Opus 4.7platform.claude.com

    We suggest updating your max tokens parameters to give additional headroom, including compaction triggers. Claude Opus 4.7 provides a 1M context window at standard API pricing with no long-context premium. Capability improvements Knowledge work Claude Opus...

  • [3] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer []( Research Economic Futures Commitments Learn News Try Claude Claude Opus 4.7 Image 1: Claude Opus 4.7 Image 2: Claude Opus 4.7 Hybrid reasoning model that pushes the frontier for coding and AI agents, featuring a 1M con...

  • [4] Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained - Vellumvellum.ai

    Apr 16, 2026•16 min•ByNicolas Zeeb Guides CONTENTS Key observations of reported benchmarks Coding capabilities SWE-bench Verified SWE-bench Pro Terminal-Bench 2.0 Agentic capabilities MCP-Atlas (Scaled tool use) Finance Agent v1.1 OSWorld-Verified (Computer...

  • [5] Claude Opus 4.7 Deep Dive: Capabilities, Migration, and the ...caylent.com

    At a spec level, Opus 4.7 is positioned as Anthropic’s most capable generally available model for coding, enterprise workflows, multimodal reasoning, financial analysis, life sciences, cybersecurity, and long-running agentic work. It supports a 1M context w...

  • [13] GPT-5.5 Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Image 3: gpt-5.5 gpt-5.5 gpt-5.5-2026-04-23 gpt-5.5-2026-04-23 Rate limits Rate limits ensure fair and reliable access to the API by placing specific caps on requests or tokens used within a given time period. Your usage tier determines how high these limit...

  • [14] GPT-5.5 (high) Review | Pricing, Benchmarks & Capabilities (2026)designforonline.com

    Pricing Token Type Cost per 1M tokens Cost per 1K tokens --- Input $5.00 $0.005000 Output $30.00 $0.030000 Leaderboard Categories Explore Related Models openai openai openai OpenAI Data sourced from OpenRouter API, Artificial Analysis and Hugging Face Open...

  • [20] GPT-5.5 vs GPT-5.4: Pricing, Speed, Context, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Spec GPT-5.4 GPT-5.5 --- Release date Mar 5, 2026 Apr 23, 2026 Model ID gpt-5.4 gpt-5.5 Standard input / output price $2.50 / $15.00 per 1M $5.00 / $30.00 per 1M Batch & Flex pricing 0.5× standard 0.5× standard Priority pricing 2.5× standard 2.5× standard A...

  • [21] GPT-5.5: Pricing, Benchmarks & Performance - LLM Statsllm-stats.com

    thinking:true Modalities In text image Out text Resources API ReferencePlaygroundBlog CallingBox The voice stack, already built Telephony, STT, TTS, and orchestration in one API. Give your AI agents a phone number and have them make calls for you. Start for...

  • [22] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Introducing GPT-5.5 OpenAI Skip to main content Log inTry ChatGPT(opens in a new window) Research Products Business Developers Company Foundation(opens in a new window) Try ChatGPT(opens in a new window)Login OpenAI Table of contents Model capabilities Next...

  • [27] DeepSeek V4 API Review 2026: Flash vs Pro Guide - EvoLink.AIevolink.ai

    As of April 24, 2026, DeepSeek's official API docs now list deepseek-v4-flash and deepseek-v4-pro , publish official pricing for both, and document 1M context plus 384K max output. Reuters separately reported on the same date that V4 launched in preview, wh...

  • [30] Models & Pricing - DeepSeek API Docsapi-docs.deepseek.com

    See Thinking Mode for how to switch CONTEXT LENGTH 1M MAX OUTPUT MAXIMUM: 384K FEATURESJson Output✓✓ Tool Calls✓✓ Chat Prefix Completion（Beta）✓✓ FIM Completion（Beta）Non-thinking mode only Non-thinking mode only PRICING 1M INPUT TOKENS (CACHE HIT)$0.028$0.03...

  • [31] DeepSeek V4 Pro - API Pricing & Providersopenrouter.ai

    DeepSeek V4 Pro - API Pricing & Providers OpenRouter Skip to content OpenRouter / FusionModelsChatRankingsAppsEnterprisePricingDocs Sign Up Sign Up DeepSeek: DeepSeek V4 Pro deepseek/deepseek-v4-pro ChatCompare Released Apr 24, 2026 1,048,576 context$0.435/...

  • [32] DeepSeek-V4: a million-token context that agents can actually usehuggingface.co

    DeepSeek released V4 today. Two MoE checkpoints are on the Hub: DeepSeek-V4-Pro at 1.6T total parameters with 49B active, and DeepSeek-V4-Flash at 284B total with 13B active. Both have a 1M-token context window. The benchmark numbers are competitive, but no...

  • [37] Kimi K2.6 Tech Blog: Advancing Open-Source Codingkimi.com

    To reproduce official Kimi-K2.6 benchmark results, we recommend using the official API. For third-party providers, refer to Kimi Vendor Verifier (KVV) to ...

  • [38] Kimi K2.6 API by MOONSHOTAI - Competitive Pricing - Atlas Cloudatlascloud.ai

    Kimi K2.6 API - competitive pricing, transparent rates. Starting from $0.95/1M tokens. Unified API access, OpenAI-compatible endpoints, real-time inference.

  • [41] MoonshotAI: Kimi K2.6 Reviewdesignforonline.com

    MoonshotAI: Kimi K2.6 by MoonshotAI. 262K context, from $0.7500/1M tokens, vision, tool use, function calling. See benchmarks, comparisons ... 3 days ago

  • [42] Kimi K2.6: Pricing, Benchmarks & Performance - LLM Statsllm-stats.com

    Kimi K2.6 has a context window of 262,144 tokens for input and can generate up to 262,144 tokens of output. The best provider for maximum ... 6 days ago

  • [43] Moonshot AImoonshot.ai

    K2.6 is a natively multimodal model, powerful coding capabilities, and Agent performance — multiple modes, your choice. Explore Features. Discover Kimi ...

  • [45] Moonshot AI Unveils Kimi K2.6, an Open-Weight Model Built for ...linkedin.com

    Moonshot AI has released Kimi K2.6 as an open-weight model, positioning it directly against GPT-5.4 and Claude Opus 4.6 on coding benchmarks ... 6 days ago