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 .
• 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 .
• DeepSeek V4 เด่นที่สุดในแง่หลักฐานราคา หน้าราคาของ DeepSeek ให้แถวราคาชัดเจนสำหรับ cache-hit input, cache-miss input และ output tokens พร้อมสเปก 1M context และเอาต์พุตสูงสุด 384K .
• 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 .
• Kimi K2.6 น่าสนใจ แต่ต้องตรวจยืนยันมากกว่า เว็บไซต์ Moonshot ชู native multimodality, coding capabilities และ agent performance ส่วนบล็อก Kimi แนะนำให้ใช้ official API เพื่อทำซ้ำผล benchmark ทางการ .

ตารางเปรียบเทียบแบบเร็ว

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 . หน้าเดียวกันยังบอกว่า Opus 4.7 มีประสิทธิภาพดีขึ้นในงาน coding, vision และงานซับซ้อนหลายขั้นตอน รวมถึงงานความรู้เชิงวิชาชีพ .

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

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 . ตัวเลขนี้ช่วยประเมินงบได้ แต่ข้ออ้างด้านราคาที่แข็งแรงที่สุดจากชุดแหล่งข้อมูลนี้ยังคงเป็นข้อความของ Anthropic ว่าไม่มี long-context premium .

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 .

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 . หน้า release ของ OpenAI ลงวันที่ 23 เมษายน 2026 และระบุหลังอัปเดตวันที่ 24 เมษายนว่า GPT-5.5 และ GPT-5.5 Pro พร้อมใช้งานใน API แล้ว .

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

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

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 . 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 .

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 . 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 . Hugging Face ยังระบุว่าทั้งสองรุ่นมี 1M-token context window และ benchmark numbers อยู่ในระดับ competitive แต่ไม่ใช่ state of the art .

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 . ข้อมูลนี้ช่วย triangulate ภาพเชิงพาณิชย์ของ V4 Pro ได้ แต่ทีมที่ต้องคุมงบควรเช็กราคาปัจจุบันกับ DeepSeek โดยตรงเสมอ เพราะหน้าราคาของ DeepSeek เองมีข้อความส่วนลดจำกัดเวลา .

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 . snippet จาก tech blog ของ Kimi ระบุว่าการทำซ้ำผล benchmark ทางการของ Kimi-K2.6 แนะนำให้ใช้ official API และให้ third-party providers อ้างอิง Kimi Vendor Verifier .

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

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 .

ทำไมยังประกาศแชมป์ benchmark ไม่ได้

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

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 .
• เริ่มจาก GPT-5.5 ถ้าแอปของคุณพึ่ง OpenAI infrastructure อยู่แล้ว และเป้าหมายหลักคือทดสอบ API path ของ gpt-5.5 ที่มีเอกสารรองรับ .
• เริ่มจาก DeepSeek V4 ถ้าตัวกรองแรกคือราคา, long context, maximum output, JSON output หรือ tool-call support เพราะหน้าราคาของ DeepSeek เป็นแหล่งข้อมูลต้นทุนที่เจาะจงที่สุดในชุดนี้ .
• เริ่มจาก Kimi K2.6 ถ้าคุณสนใจทิศทาง multimodal coding และ agent ของ Moonshot แต่ต้องตรวจ context, ราคา, output, license และรายละเอียด provider แยกต่างหาก .

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 . สำหรับ GPT-5.5 ควรแยกข้อมูลที่ OpenAI ยืนยันเองออกจากราคาและ context ที่มาจาก third-party จนกว่าเอกสารทางการจะเติมรายละเอียด . สำหรับ Kimi K2.6 ควรมอง provider listings และคำกล่าวเรื่อง open-weight จาก user-generated source เป็น lead สำหรับตรวจสอบ ไม่ใช่หลักฐานจัดซื้อขั้นสุดท้าย .

บทสรุป

ถ้าตัดสินจากหลักฐานมากกว่ากระแส Claude Opus 4.7 คือรุ่นเรือธงที่มีเอกสารชัดที่สุดในการเปรียบเทียบนี้ โดยเฉพาะเรื่อง 1M context, coding, AI agents และงาน knowledge work . DeepSeek V4 มีหลักฐานด้านราคาชัดที่สุด และมีข้อมูล long context ที่น่าเชื่อถือ แต่รายละเอียดบางส่วนของ V4 Flash/Pro ยังชัดกว่าในบทสรุป third-party มากกว่า snippet หน้าราคาเพียงอย่างเดียว . GPT-5.5 ถูกยืนยันในเอกสาร API และหน้า release ของ OpenAI เอง แต่ snippet ทางการที่เห็นยังบางเกินไปสำหรับการเทียบประสิทธิภาพเต็มรูปแบบ . Kimi K2.6 มี positioning ทางการที่น่าสนใจด้าน multimodal, coding และ agent แต่ข้ออ้างเชิงเทคนิคและเชิงพาณิชย์จำนวนมากยังต้องการการยืนยันจากแหล่งหลักให้แข็งแรงกว่านี้ .

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 .
• 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 .
• DeepSeek V4 เด่นที่สุดในแง่หลักฐานราคา หน้าราคาของ DeepSeek ให้แถวราคาชัดเจนสำหรับ cache-hit input, cache-miss input และ output tokens พร้อมสเปก 1M context และเอาต์พุตสูงสุด 384K .
• 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 .
• Kimi K2.6 น่าสนใจ แต่ต้องตรวจยืนยันมากกว่า เว็บไซต์ Moonshot ชู native multimodality, coding capabilities และ agent performance ส่วนบล็อก Kimi แนะนำให้ใช้ official API เพื่อทำซ้ำผล benchmark ทางการ .

ตารางเปรียบเทียบแบบเร็ว

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 . หน้าเดียวกันยังบอกว่า Opus 4.7 มีประสิทธิภาพดีขึ้นในงาน coding, vision และงานซับซ้อนหลายขั้นตอน รวมถึงงานความรู้เชิงวิชาชีพ .

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

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 . ตัวเลขนี้ช่วยประเมินงบได้ แต่ข้ออ้างด้านราคาที่แข็งแรงที่สุดจากชุดแหล่งข้อมูลนี้ยังคงเป็นข้อความของ Anthropic ว่าไม่มี long-context premium .

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 .

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 . หน้า release ของ OpenAI ลงวันที่ 23 เมษายน 2026 และระบุหลังอัปเดตวันที่ 24 เมษายนว่า GPT-5.5 และ GPT-5.5 Pro พร้อมใช้งานใน API แล้ว .

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

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

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 . 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 .

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 . 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 . Hugging Face ยังระบุว่าทั้งสองรุ่นมี 1M-token context window และ benchmark numbers อยู่ในระดับ competitive แต่ไม่ใช่ state of the art .

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 . ข้อมูลนี้ช่วย triangulate ภาพเชิงพาณิชย์ของ V4 Pro ได้ แต่ทีมที่ต้องคุมงบควรเช็กราคาปัจจุบันกับ DeepSeek โดยตรงเสมอ เพราะหน้าราคาของ DeepSeek เองมีข้อความส่วนลดจำกัดเวลา .

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 . snippet จาก tech blog ของ Kimi ระบุว่าการทำซ้ำผล benchmark ทางการของ Kimi-K2.6 แนะนำให้ใช้ official API และให้ third-party providers อ้างอิง Kimi Vendor Verifier .

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

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 .

ทำไมยังประกาศแชมป์ benchmark ไม่ได้

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

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 .
• เริ่มจาก GPT-5.5 ถ้าแอปของคุณพึ่ง OpenAI infrastructure อยู่แล้ว และเป้าหมายหลักคือทดสอบ API path ของ gpt-5.5 ที่มีเอกสารรองรับ .
• เริ่มจาก DeepSeek V4 ถ้าตัวกรองแรกคือราคา, long context, maximum output, JSON output หรือ tool-call support เพราะหน้าราคาของ DeepSeek เป็นแหล่งข้อมูลต้นทุนที่เจาะจงที่สุดในชุดนี้ .
• เริ่มจาก Kimi K2.6 ถ้าคุณสนใจทิศทาง multimodal coding และ agent ของ Moonshot แต่ต้องตรวจ context, ราคา, output, license และรายละเอียด provider แยกต่างหาก .

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 . สำหรับ GPT-5.5 ควรแยกข้อมูลที่ OpenAI ยืนยันเองออกจากราคาและ context ที่มาจาก third-party จนกว่าเอกสารทางการจะเติมรายละเอียด . สำหรับ Kimi K2.6 ควรมอง provider listings และคำกล่าวเรื่อง open-weight จาก user-generated source เป็น lead สำหรับตรวจสอบ ไม่ใช่หลักฐานจัดซื้อขั้นสุดท้าย .

บทสรุป

ถ้าตัดสินจากหลักฐานมากกว่ากระแส Claude Opus 4.7 คือรุ่นเรือธงที่มีเอกสารชัดที่สุดในการเปรียบเทียบนี้ โดยเฉพาะเรื่อง 1M context, coding, AI agents และงาน knowledge work . DeepSeek V4 มีหลักฐานด้านราคาชัดที่สุด และมีข้อมูล long context ที่น่าเชื่อถือ แต่รายละเอียดบางส่วนของ V4 Flash/Pro ยังชัดกว่าในบทสรุป third-party มากกว่า snippet หน้าราคาเพียงอย่างเดียว . GPT-5.5 ถูกยืนยันในเอกสาร API และหน้า release ของ OpenAI เอง แต่ snippet ทางการที่เห็นยังบางเกินไปสำหรับการเทียบประสิทธิภาพเต็มรูปแบบ . Kimi K2.6 มี positioning ทางการที่น่าสนใจด้าน multimodal, coding และ agent แต่ข้ออ้างเชิงเทคนิคและเชิงพาณิชย์จำนวนมากยังต้องการการยืนยันจากแหล่งหลักให้แข็งแรงกว่านี้ .