โมเดล AI ระดับแนวหน้าในปี 2026 ไม่ได้แข่งขันกันแค่ความฉลาดทั่วไปอีกต่อไป แต่ถูกทดสอบผ่าน benchmark เฉพาะทาง ที่วัดความสามารถจริงในการทำงาน เช่น การเขียนโค้ด การใช้เครื่องมือ หรือการทำงานหลายขั้นตอนแบบอัตโนมัติ
โมเดลสำคัญในยุคนี้ ได้แก่ GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 และ DeepSeek V4 แต่การเปรียบเทียบไม่ง่ายนัก เพราะแต่ละบริษัทใช้ชุดทดสอบหรือเวอร์ชัน benchmark ต่างกัน
บทความนี้รวบรวมผลจาก benchmark ที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดในปี 2026 เพื่อดูว่าโมเดลใดเด่นในด้านใด
ปัญหาของการเทียบ Benchmark: ไม่ใช่การแข่งขันแบบสนามเดียว
ปัจจุบันยังไม่มี leaderboard สาธารณะชุดเดียวที่ทดสอบโมเดล frontier ทุกตัวภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน
นักวิจัยจึงต้องอาศัยข้อมูลจาก benchmark หลายตระกูล เช่น
- Terminal‑Bench – ทดสอบงาน coding agent และ workflow หลายขั้นตอนผ่าน command line
- SWE‑bench – ทดสอบการแก้ปัญหาจริงจาก GitHub repositories
- GDPval – ประเมินงาน knowledge work ที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจ เช่น กฎหมาย การเงิน และการบริหารผลิตภัณฑ์
- OSWorld – วัดความสามารถในการใช้คอมพิวเตอร์หรือซอฟต์แวร์เหมือนมนุษย์
เพราะแต่ละบริษัทรายงานผลบนชุดทดสอบต่างเวอร์ชัน หรือใช้ระดับ reasoning ที่ต่างกัน การจัดอันดับรวมจึงเป็นเพียง ภาพรวมโดยประมาณ มากกว่าคะแนนตายตัว
GPT‑5.5: เด่นที่สุดในงานแบบ Agent และเวิร์กโฟลว์ซับซ้อน
GPT‑5.5 ของ OpenAI มีโปรไฟล์ benchmark ที่แข็งแกร่งมากในงานที่ต้องวางแผนหลายขั้นตอนและใช้เครื่องมือร่วมกัน
ผลลัพธ์สำคัญ ได้แก่
- Terminal‑Bench 2.0: 82.7%
- GDPval: 84.9% ชนะหรือเสมอผู้เชี่ยวชาญ
- OSWorld‑Verified: 78.7%
- SWE‑bench Pro: 58.6%
Terminal‑Bench วัดความสามารถของ AI ในการทำงาน coding แบบ end‑to‑end ผ่าน terminal ซึ่งต้องวางแผน ใช้เครื่องมือ และแก้ปัญหาหลายขั้นตอน โดย GPT‑5.5 ทำได้ 82.7% ซึ่งสูงสุดในตารางที่เผยแพร่ตอนเปิดตัว ![]()
![]()
ใน benchmark ด้าน knowledge work อย่าง GDPval โมเดลนี้สามารถ เทียบหรือชนะผู้เชี่ยวชาญในประมาณ 84.9% ของกรณีทดสอบ ครอบคลุมอาชีพกว่า 40 สาขา ![]()
![]()
ผลรวมชี้ว่า GPT‑5.5 แข็งแกร่งมากในงานประเภท agentic workflows และ automation ที่ซับซ้อน
Claude Opus 4.7: โมเดลที่นักพัฒนาโค้ดจับตามอง
Claude Opus 4.7 จาก Anthropic ถูกยกให้เป็นหนึ่งในโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับงานซอฟต์แวร์
ตัวเลข benchmark ที่โดดเด่น ได้แก่
- SWE‑bench Verified: 87.6%
- SWE‑bench Pro: 64.3%
- GPQA Diamond: 94.2%
- Terminal‑Bench 2.0: 69.4%
SWE‑bench เป็น benchmark สำคัญที่ใช้ ปัญหาจริงจาก GitHub เช่น bug report หรือ issue ในโปรเจกต์โอเพนซอร์ส
Claude Opus 4.7 สามารถแก้ได้ 87.6% ของงานใน SWE‑bench Verified ซึ่งถือว่าสูงมากสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์จริง ![]()
![]()
แม้คะแนน Terminal‑Bench จะตาม GPT‑5.5 แต่ใน benchmark ที่เน้น coding โดยตรง Opus 4.7 ยังอยู่ในกลุ่มที่แข็งแกร่งที่สุด
Gemini 3.5 Flash: สมดุลระหว่างความเร็วและความสามารถ
Gemini 3.5 Flash ของ Google มีตำแหน่งทางการตลาดต่างจากคู่แข่ง เพราะถูกออกแบบให้ เร็วและประหยัดต้นทุน มากกว่าเป็น flagship
แต่ผล benchmark ก็ยังแข่งขันได้ เช่น
- Terminal‑Bench 2.1: 76.2%
- MCP Atlas: 83.6%
- GDPval‑AA: 1656 Elo
- CharXiv reasoning: 84.2%
Google ระบุว่าโมเดลนี้สามารถสร้าง output ได้ เร็วกว่า frontier model ระดับเดียวกันประมาณ 4 เท่า พร้อมทำคะแนนดีกว่า Gemini 3.1 Pro ในหลาย benchmark ด้าน agent และ coding ![]()
![]()
จุดเด่นหลักของ Gemini 3.5 Flash จึงอยู่ที่
ความเร็วสูง + ประสิทธิภาพใกล้ flagship ซึ่งเหมาะกับงาน production ที่ต้องการ latency ต่ำ
DeepSeek V4: ผู้ท้าชิงแบบ Open‑Weight
DeepSeek V4 ถือเป็นหนึ่งในโมเดล open‑weight ที่ทรงพลังที่สุดในช่วงนี้
โมเดลมีสองเวอร์ชันหลัก
- V4‑Pro – โมเดลขนาดใหญ่แบบ mixture‑of‑experts
- V4‑Flash – เวอร์ชันที่เบากว่าและประหยัดทรัพยากร
ในโหมด reasoning สูงสุด V4‑Pro มีตัวเลข benchmark เช่น
- SWE‑bench Verified: 80.6%
- GPQA Diamond: 90.1%
- LiveCodeBench: 93.5%
คะแนนเหล่านี้ทำให้มันเข้าใกล้โมเดล proprietary ชั้นนำใน benchmark ด้าน coding หลายรายการ ![]()
![]()
อย่างไรก็ตาม การประเมินอิสระจาก NIST ผ่านโครงการ CAISI พบว่าความสามารถของ DeepSeek V4 ยังตามหลัง frontier models ประมาณ 8 เดือน ![]()
ดังนั้นจึงยังมีช่องว่างระหว่างผล benchmark ที่ผู้พัฒนาเผยแพร่กับการทดสอบอิสระ
Grok 4.3: ก้าวกระโดดจากเวอร์ชันก่อน
Grok 4.3 จาก xAI เป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน โดยเฉพาะในงาน agent และ automation
ตัวเลขที่เผยแพร่ ได้แก่
- Artificial Analysis Intelligence Index: ประมาณ 53
- GDPval‑AA: ประมาณ 1500 Elo
- τ²‑Bench Telecom: 98%
- IFBench: 81%
คะแนน GDPval‑AA เพิ่มขึ้นมากกว่า 300 Elo จากเวอร์ชันก่อน แสดงถึงความก้าวหน้าในงาน automation โลกจริง ![]()
![]()
อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์จากองค์กรภายนอกหลายแห่งยังจัดให้ Grok 4.3 อยู่ ต่ำกว่าระบบล่าสุดของ OpenAI และ Anthropic ใน benchmark ด้านความสามารถรวม ![]()
ภาพรวม: ใครเด่นด้านไหน
เมื่อดูจาก benchmark หลายชุด แนวโน้มที่เห็นได้ค่อนข้างชัดคือ
- เวิร์กโฟลว์แบบ agent ดีที่สุด: GPT‑5.5
- โมเดลเด่นด้าน coding: Claude Opus 4.7
- สมดุลความเร็วและความสามารถ: Gemini 3.5 Flash
- โมเดล open‑weight ที่แข็งแกร่งที่สุด: DeepSeek V4 Pro
- พัฒนาขึ้นมากแต่ยังไม่ใช่ผู้นำ: Grok 4.3
แต่ข้อสรุปเหล่านี้ควรถูกมองเป็น แนวโน้ม มากกว่าคำตอบสุดท้าย เพราะ benchmark ที่ใช้เปรียบเทียบยังไม่เหมือนกัน
ทำไมอันดับโมเดล AI ยังเปลี่ยนตลอด
การเปรียบเทียบ frontier models ในยุคปัจจุบันซับซ้อนขึ้นด้วยเหตุผลหลายอย่าง เช่น
- เวอร์ชัน benchmark ต่างกัน เช่น Terminal‑Bench 2.0 กับ 2.1
- โหมด reasoning ที่ปรับระดับได้ ทำให้คะแนนเปลี่ยน
- ตัวเลขจำนวนมากมาจากรายงานของผู้พัฒนาเอง
- benchmark แต่ละชุดวัดทักษะต่างกัน เช่น coding, reasoning หรือ knowledge work
ด้วยเหตุนี้ อันดับที่แท้จริงของโมเดล frontier มักจะชัดเจนขึ้น หลังจากผ่านการทดสอบอิสระหลายเดือน
สรุป
ข้อมูล benchmark ล่าสุดไม่ได้แสดงว่าโมเดลใดครองอันดับหนึ่งในทุกด้าน
แต่ภาพรวมในปี 2026 คือ
- GPT‑5.5 นำในงาน agent และ workflow automation
- Claude Opus 4.7 แข็งแกร่งที่สุดด้าน coding จริง
- Gemini 3.5 Flash ดันขีดจำกัดด้านความเร็วต่อประสิทธิภาพ
- DeepSeek V4 แสดงให้เห็นว่า open‑weight model สามารถเข้าใกล้ระบบปิดได้
- Grok 4.3 มีพัฒนาการชัดเจนแต่ยังตามผู้นำอยู่
เมื่อมี benchmark อิสระและการทดสอบแบบ apples‑to‑apples เพิ่มขึ้น ลำดับของโมเดล frontier เหล่านี้ก็อาจเปลี่ยนได้อีกในอนาคต
