ศึกโมเดล AI ปี 2026: ใครนำในเบนช์มาร์ก GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.5 Flash vs Grok 4.3 vs DeepSeek V4

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าโมเดล “Flash” อยู่ใกล้ระดับท็อปกว่าที่เคยเห็นในรุ่นก่อน ๆ

ส่วน Grok 4.3 และ DeepSeek V4 ยังจัดอันดับได้ยากกว่า เนื่องจากความแตกต่างของวิธีประเมินและความโปร่งใสของข้อมูล

เบนช์มาร์กด้านการเขียนโค้ด

หนึ่งในสนามที่แข่งขันกันชัดที่สุดคือความสามารถด้านโปรแกรมมิง

Claude Opus 4.7 มีสัญญาณที่ชัดเจนที่สุดในหมวดนี้ โดยได้

• 64.3% บน SWE‑Bench Pro

ซึ่งถือว่าดีขึ้นมากจากรุ่นก่อน และสะท้อนความสามารถในการแก้ปัญหาจริงในโปรเจกต์โอเพ่นซอร์สหลายภาษา

ด้าน GPT‑5.5 ได้คะแนน 58.6% บน SWE‑Bench Pro ต่ำกว่าเล็กน้อย แต่กลับทำผลงานดีมากในงานวิศวกรรมที่เกี่ยวกับ workflow จริง เช่น

• Terminal‑Bench 2.0: 82.7%

ซึ่งวัดความสามารถในการทำ automation ผ่าน command line และการประสานเครื่องมือหลายตัว

Gemini 3.5 Flash ได้

• 55.1% บน SWE‑Bench Pro

แม้จะไม่สูงเท่า Opus 4.7 แต่ถือว่าน่าประทับใจสำหรับโมเดลที่เน้นความเร็ว

สำหรับ Grok 4.3 ตัวเลขที่เผยแพร่มี เช่น

• 81% บน IFBench
• 98% บน τ²‑Bench (telecom tasks)

อย่างไรก็ตาม การทดสอบเหล่านี้วัดความสามารถเฉพาะด้าน จึงเทียบกับ SWE‑Bench หรือ Terminal‑Bench โดยตรงไม่ได้

ในกรณีของ DeepSeek V4 เบนช์มาร์กด้านโค้ดที่ตรวจสอบได้อย่างอิสระยังมีจำกัด หลายตัวเลขมาจากการทดสอบภายในหรือรายงานรอง ซึ่งยังไม่มีการทำซ้ำโดยผู้ประเมินภายนอก

เวิร์กโฟลว์แบบ agentic และการใช้เครื่องมือ

เบนช์มาร์กสมัยใหม่ไม่ได้วัดแค่ความรู้ แต่ดูด้วยว่าโมเดลสามารถใช้เครื่องมือและทำงานหลายขั้นตอนได้ดีแค่ไหน

ในหมวดนี้ Gemini 3.5 Flash ทำผลงานโดดเด่น โดย Google รายงานว่าโมเดลนำในหลายการทดสอบ เช่น

• MCP Atlas: 83.6%
• Toolathlon: 56.5%

ซึ่งวัดความสามารถในการประสานเครื่องมือหลายตัวเพื่อแก้ปัญหาจริง

ด้าน GPT‑5.5 ก็ทำผลงานแข็งแรงในงานลักษณะเดียวกัน ตัวอย่างคือ

• GDPval: 84.9% (wins or ties)

ซึ่งเป็นการทดสอบงานความรู้จากหลายอาชีพ เช่น กฎหมาย การเงิน และการวิจัย

Claude Opus 4.7 ก็มีผลลัพธ์ที่ดีในงานควบคุมคอมพิวเตอร์ เช่น

• OSWorld‑Verified: 78.0%

ซึ่งวัดความสามารถในการใช้ UI และซอฟต์แวร์บนเดสก์ท็อป

Context window ความเร็ว และต้นทุน

ผลเบนช์มาร์กไม่ใช่ปัจจัยเดียวในการเลือกโมเดล

Grok 4.3 เน้นจุดขายเรื่อง context ยาวและต้นทุนต่ำ เอกสารของ xAI ระบุว่าโมเดลมี

• context window 1 ล้านโทเค็น
• ราคาโดยประมาณ $1.25 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $2.50 ต่อ 1 ล้าน output tokens

ซึ่งทำให้เหมาะกับงานวิเคราะห์ข้อมูลยาวหรือเอกสารขนาดใหญ่

ด้าน Gemini 3.5 Flash ถูกออกแบบให้เป็นโมเดล inference ความเร็วสูง และมักถูกอธิบายว่าเร็วกว่าโมเดล frontier หลายตัวอย่างมาก ในขณะที่ยังรักษาความสามารถใกล้เคียงกันในหลายเบนช์มาร์ก

ส่วน DeepSeek มักเน้นกลยุทธ์ open‑weight หรือค่าใช้จ่ายต่ำ ทำให้บางองค์กรสามารถรันโมเดลเองบน infrastructure ภายในได้

การประเมิน DeepSeek V4 จากหน่วยงานอิสระ

หนึ่งในงานประเมินที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับ DeepSeek V4 มาจาก NIST (National Institute of Standards and Technology) ของสหรัฐ ผ่านโปรแกรม CAISI

ผลประเมินระบุว่า

• DeepSeek V4 เป็นโมเดลจีนที่มีความสามารถสูงที่สุดในชุดทดสอบ
• แต่ยัง ตามหลังโมเดล frontier ชั้นนำอยู่ประมาณ 8 เดือน ในด้านความสามารถโดยรวม

รายงานยังตั้งข้อสังเกตว่า

• ผลเบนช์มาร์กที่ DeepSeek รายงานเองดูดีกว่าการทดสอบอิสระของ CAISI

ซึ่งสะท้อนปัญหาที่พบบ่อยในวงการ AI คือการเปรียบเทียบโมเดลข้ามบริษัทต้องอาศัยการทดสอบกลางที่เป็นกลาง

ทำไมการเปรียบเทียบโมเดลยังไม่สมบูรณ์

แม้จะมีตัวเลขมากมาย แต่การจัดอันดับแบบชัดเจนยังทำได้ยาก เพราะ

• เบนช์มาร์กมี หลายเวอร์ชัน เช่น Terminal‑Bench 2.0 กับ 2.1
• ผลลัพธ์จำนวนมากมาจาก การทดสอบโดยบริษัทผู้พัฒนาเอง
• ดัชนีบางประเภท เช่น Elo score หรือ composite index เทียบตรงกับเปอร์เซ็นต์ไม่ได้

ดังนั้นการจัดอันดับแบบ “ดีที่สุดอันดับ 1–5” ควรตีความอย่างระมัดระวัง

สรุปภาพรวมจากหลักฐานปัจจุบัน

จากข้อมูลสาธารณะที่น่าเชื่อถือที่สุดในตอนนี้

• GPT‑5.5 ดูเป็นโมเดลที่มีความสามารถรอบด้านที่สุดในงาน reasoning งานความรู้ และ agentic workflows
• Claude Opus 4.7 มีข้อได้เปรียบชัดเจนในเบนช์มาร์กการเขียนโค้ดจริงอย่าง SWE‑Bench
• Gemini 3.5 Flash เป็นโมเดลสายเร็วที่ความสามารถเข้าใกล้ flagship มากผิดปกติ และนำในบางงานที่เกี่ยวกับ tool use
• Grok 4.3 มีจุดเด่นเรื่อง context ยาวและต้นทุน แต่ข้อมูลเบนช์มาร์กแบบเปรียบเทียบยังมีน้อย
• DeepSeek V4 เป็นโมเดลจีนที่แข็งแรงที่สุดตามการประเมินอิสระ แต่ยังตามโมเดล frontier อยู่เล็กน้อย

ในทางปฏิบัติ โมเดลที่ "ดีที่สุด" มักขึ้นอยู่กับงานที่ต้องการ เช่น

• coding agents
• ผู้ช่วยวิจัย
• วิเคราะห์เอกสารยาว
• ระบบ inference ต้นทุนต่ำ

แต่ละกรณีอาจทำให้โมเดลคนละตัวกลายเป็นตัวเลือกที่เหมาะที่สุด