สามบริษัทได้เปิดตัวโมเดลเรือธงห่างกันเพียงห้าสัปดาห์ และกระดานจัดอันดับก็มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดตั้งแต่นั้นมา ขณะนี้ Qwen3.7-Max-Preview ของ Alibaba, GPT-5.5 ของ OpenAI และ Claude Opus 4.7 ของ Anthropic ต่างก็ติดอันดับสูงสุดในทุกเกณฑ์มาตรฐานที่สำคัญ และการเลือกระหว่างโมเดลเหล่านี้ก็ยากกว่าที่คิด มีพาดหัวข่าวหนึ่งยังคงถูกพูดถึงอย่างต่อเนื่อง: Qwen3.7-Max ได้รับการจัดอันดับที่ 1 ใน Artificial Analysis Intelligence Index ข้ออ้างนี้เป็นจริง แต่ต้องพิจารณาบริบท และไม่ได้ตัดสินว่าคุณควรใช้โมเดลใดในการพัฒนา
การเปรียบเทียบนี้จะนำโมเดลทั้งสามมาเทียบเคียงกันในด้านการให้เหตุผล, การเขียนโค้ด, ขนาดหน้าต่างบริบท, ราคา, ความพร้อมใช้งาน และความหน่วง ทุกตัวเลขที่นี่อ้างอิงจากแหล่งที่มาที่ระบุ เนื่องจากข้อมูลการตลาดของผู้จำหน่ายและเกณฑ์มาตรฐานอิสระให้ข้อมูลที่แตกต่างกัน หากคุณต้องการทดสอบความแตกต่างด้วยตัวเอง คุณสามารถรัน API ของทั้งสามโมเดลเคียงข้างกันใน Apidog เพื่อเปรียบเทียบการตอบสนอง, การใช้โทเค็น และความหน่วงในพื้นที่ทำงานเดียว ก่อนที่คุณจะตัดสินใจ
สรุปย่อ (TL;DR)
สำหรับเกณฑ์มาตรฐานด้านความฉลาดดิบ GPT-5.5 นำด้วยคะแนน 60 ใน Artificial Analysis Intelligence Index ในขณะที่ Qwen3.7-Max-Preview ครองอันดับ 1 ในกระดานจัดอันดับโดยรวมที่ 57 และ Claude Opus 4.7 ก็ได้คะแนน 57 เช่นกัน สำหรับคุณภาพที่มนุษย์พึงพอใจใน LM Arena, Claude Opus 4.7 ชนะ สำหรับการเขียนโค้ดในโลกจริงนั้นใกล้เคียงกัน: GPT-5.5 นำใน SWE-bench Verified ส่วน Opus 4.7 นำใน SWE-bench Pro ที่ยากกว่า สำหรับงบประมาณและการเปิดเผย Qwen ชนะในด้านราคา (พร้อมข้อควรระวัง เนื่องจากยังเป็นรุ่นพรีวิวเท่านั้น) เลือก GPT-5.5 สำหรับงานตัวแทนที่ประหยัดโทเค็น, Opus 4.7 สำหรับวิศวกรรมโค้ดเบสขนาดใหญ่และคุณภาพการสนทนา และ Qwen3.7-Max หากต้นทุนและหน้าต่างโทเค็นขนาด 1M มีความสำคัญที่สุด
ภาพรวมของทั้งสามโมเดล
ก่อนจะไปดูเกณฑ์มาตรฐาน นี่คือสิ่งที่แต่ละโมเดลเป็นอยู่จริง ความแตกต่างของสถานะการเปิดตัวเพียงอย่างเดียวก็ทำให้คุณควรอ่านคะแนนทุกอย่างแตกต่างกันออกไป
Qwen3.7-Max-Preview
Qwen3.7-Max คือโมเดลการให้เหตุผลเรือธงของ Alibaba ซึ่งเปิดตัวเป็นพรีวิวในช่วงกลางเดือนพฤษภาคม 2026 และประกาศในงาน Alibaba Cloud Summit โมเดลนี้ใช้การคิดแบบขยาย มีหน้าต่างบริบทขนาด 1.0 ล้านโทเค็น และถูกสร้างขึ้นโดยให้ความสำคัญกับการเขียนโค้ดแบบ agentic การใช้เครื่องมือ และการให้เหตุผลในบริบทที่ยาว คำสำคัญคือ "พรีวิว" ณ สิ้นเดือนพฤษภาคม 2026 โมเดลนี้ยังไม่มี API สาธารณะและไม่มี open weights; การเข้าถึงทำได้ผ่าน Alibaba Cloud Model Studio และ Qwen Studio
ข้อสังเกตที่ควรเน้นคือ Alibaba ได้กล่าวว่า Qwen3.7-Plus จะเปิดตัวเป็นโอเพนซอร์ส ในขณะที่ Qwen3.7-Max จะยังคงเป็นแบบกรรมสิทธิ์ นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงจากแนวทาง "เปิดทั้งหมด" ของ Qwen ในช่วงแรก และเป็นสิ่งสำคัญหากการเปิดเผยเป็นส่วนหนึ่งของการตัดสินใจของคุณ
GPT-5.5
GPT-5.5 คือโมเดลการให้เหตุผลที่เน้น agentic ของ OpenAI ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 23 เมษายน 2026 เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อ Claude Opus 4.7 และมุ่งเน้นไปที่เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติอย่างจริงจัง: การใช้เทอร์มินัล, งานเบราว์เซอร์ และการเรียกใช้เครื่องมือ OpenAI จัดส่งโมเดลนี้ในหลายระดับความพยายาม (ตัวเลข Artificial Analysis สาธารณะใช้รุ่น xhigh) โดยมีหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็นใน API และหน้าต่างขนาด 400K ที่เล็กกว่าภายใน Codex ปัจจุบันสามารถใช้งานได้ทั่วไปผ่าน OpenAI API
Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7 คือโมเดลเรือธงปัจจุบันของ Anthropic ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 16 เมษายน 2026 เป็นการอัปเกรดโดยตรงจาก Opus 4.6 Anthropic วางตำแหน่งโมเดลนี้สำหรับการวิศวกรรมซอฟต์แวร์ขั้นสูง โดยเฉพาะงานที่ยากที่สุดในโค้ดเบสขนาดใหญ่ โมเดลนี้ใช้การให้เหตุผลแบบปรับตัวได้ มีหน้าต่างบริบทขนาด 1.0 ล้านโทเค็น และสามารถใช้งานได้ทั่วไปผ่าน Anthropic API, Amazon Bedrock และ Google Vertex AI ในบรรดาทั้งสามโมเดล โมเดลนี้มีประวัติการใช้งานจริงที่ยาวนานที่สุด และมีข้อมูลการโหวตอิสระที่สนับสนุนคะแนนมากที่สุด
เกณฑ์มาตรฐานด้านการให้เหตุผลและความฉลาด
นี่คือจุดเริ่มต้นของวลี "Qwen #1" ดังนั้นจึงควรทำความเข้าใจอย่างละเอียด
ดัชนี Artificial Analysis Intelligence Index
ดัชนี Artificial Analysis Intelligence Index คือคะแนนรวมที่สร้างขึ้นจากค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการประเมินสิบรายการ ซึ่งครอบคลุมด้านการให้เหตุผล, ความรู้, คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ด นี่คือตำแหน่งของทั้งสามโมเดล ตามข้อมูลจาก Artificial Analysis ณ สิ้นเดือนพฤษภาคม 2026:
- Qwen3.7-Max ได้คะแนน 57 จัดอยู่ในอันดับ #1 จาก 218 โมเดลในกระดานจัดอันดับโดยรวม
- GPT-5.5 (xhigh) ได้คะแนน 60 ซึ่งสูงสุดในสามโมเดล
- Claude Opus 4.7 (max) ได้คะแนน 57 จัดอยู่ในอันดับ #3 ในประเภทที่ติดตาม
ดังนั้น ข้อกล่าวอ้างยอดนิยมทั้งสองส่วนจึงเป็นจริงในทางเทคนิคและมีความขัดแย้งกันเล็กน้อย Qwen3.7-Max ครองตำแหน่งอันดับ 1 ในกระดานจัดอันดับโดยรวมบน Artificial Analysis จริง แต่ GPT-5.5 มีคะแนนดัชนีที่สูงกว่าที่ 60 ช่องว่างนี้เกิดจากวิธีการจัดอันดับโมเดลที่อยู่ในระดับเดียวกันของกระดานจัดอันดับ และวิธีการที่ Artificial Analysis จัดกลุ่มรูปแบบการให้เหตุผล; โมเดลหนึ่งอาจอยู่ในอันดับสูงสุดของรายการโดยรวม ในขณะที่อีกโมเดลหนึ่งมีคะแนนดิบที่สูงกว่าในกลุ่มที่ติดตามต่างกัน สรุปอย่างตรงไปตรงมา: GPT-5.5 มีคะแนนความฉลาดที่วัดได้สูงสุด และ Qwen3.7-Max อยู่ในอันดับสูงสุดของกระดานจัดอันดับสาธารณะ ถือว่าทั้งสองเป็นผู้นำร่วมกัน โดยมี Opus 4.7 ตามหลังเล็กน้อยในดัชนีเฉพาะนี้
ข้อควรระวังอีกประการสำหรับ Qwen ทาง Artificial Analysis ตั้งข้อสังเกตว่า Qwen3.7-Max สร้างโทเค็นเอาต์พุต 97M ระหว่างการประเมิน ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยประมาณ 26M มาก โมเดลนี้เป็นโมเดลที่ให้เหตุผลอย่างละเอียด การใช้คำฟุ่มเฟือยนั้นทำให้ค่าใช้จ่ายโทเค็นและความหน่วงเพิ่มขึ้น และเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อคุณย้ายจากการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานไปสู่การใช้งานจริง
LM Arena: คะแนน Elo ที่มนุษย์พึงพอใจ
เกณฑ์มาตรฐานวัดความถูกต้องในงานที่กำหนดไว้ LM Arena วัดสิ่งที่แตกต่างออกไป: คือการตอบสนองที่มนุษย์ชอบมากกว่าในการเปรียบเทียบแบบตาบอด กระดานจัดอันดับข้อความ LM Arena ปัจจุบันเล่าเรื่องที่แตกต่างจากดัชนี Intelligence Index:
- Claude Opus 4.7 อยู่ที่ประมาณ 1,492 Elo จัดอยู่ในอันดับ #4 โดยรวม มีคะแนนโหวตมากกว่า 13,000 คะแนน
- GPT-5.5 อยู่ที่ประมาณ 1,478 Elo จัดอยู่ในอันดับ #11
- Qwen3.7-Max-Preview อยู่ที่ประมาณ 1,475 Elo จัดอยู่ในอันดับ #14 ยังคงเป็นการประเมินเบื้องต้นด้วยคะแนนโหวตต่ำกว่า 4,000 คะแนน
ความแตกต่างนี้โดดเด่นมาก โมเดลที่มีคะแนนเกณฑ์มาตรฐานสูงสุด (GPT-5.5) ไม่ได้นำในด้านความพึงพอใจของมนุษย์ และโมเดลพรีวิว (Qwen) มีคะแนนโหวตน้อยเกินไปสำหรับการอ่านค่าที่เสถียร Opus 4.7 ชนะในจุดนี้ ซึ่งตรงกับรูปแบบทั่วไปที่โมเดล Opus ของ Anthropic มักจะติดอันดับสูงสุดในการจัดอันดับข้อความ, วิสัยทัศน์ และเอกสารของ LM Arena แม้ว่าจะตามหลังในเกณฑ์มาตรฐานทางวิชาการก็ตาม หากผลิตภัณฑ์ของคุณเน้นการสนทนาและคุณภาพถูกตัดสินโดยผู้ใช้มากกว่าชุดทดสอบ ความแตกต่างนี้ควรได้รับการพิจารณาอย่างจริงจัง คะแนน Elo จะเปลี่ยนแปลงเมื่อมีการสะสมคะแนนโหวต ดังนั้น ควรตรวจสอบกระดานจัดอันดับปัจจุบันก่อนอ้างอิงตัวเลขใดๆ
ความสามารถในการเขียนโค้ด
ทั้งสามบริษัทต่างโปรโมตโมเดลเหล่านี้ว่าเป็นเครื่องมือเขียนโค้ด ดังนั้น เกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดจึงมีความสำคัญ
ในการทดสอบ SWE-bench Verified ซึ่งเป็นมาตรฐานสำหรับการแก้ไขปัญหา GitHub จริง GPT-5.5 ครองอันดับสูงสุดที่ 88.7% โดยมี Claude Opus 4.7 ตามมาอย่างใกล้ชิดที่ 87.6% ตามข้อมูลจาก การติดตามกระดานจัดอันดับ SWE-bench ณ เดือนพฤษภาคม 2026 นั่นเป็นความแตกต่างเพียงเล็กน้อยและทั้งสองตัวเลขก็ยอดเยี่ยม
ภาพรวมเปลี่ยนไปในการทดสอบที่ยากขึ้น ใน SWE-bench Pro ซึ่งใช้การจำลองการส่ง Pull Request ของโค้ดจริงที่ซับซ้อนกว่า Claude Opus 4.7 นำอยู่ที่ประมาณ 64% เทียบกับ 59% ของ GPT-5.5 Opus 4.7 ยังมีแนวโน้มที่จะทำได้ดีกว่าในงานที่ต้องการการให้เหตุผลด้านสถาปัตยกรรมในวงกว้างทั่วทั้งโค้ดเบสขนาดใหญ่ ส่วน GPT-5.5 ครองความเป็นผู้นำในเวิร์กโฟลว์ของเทอร์มินัลและเชลล์แบบอัตโนมัติ โดยนำ Terminal-Bench 2.0 อย่างขาดลอย และมีประสิทธิภาพในการใช้โทเค็นมากกว่าอย่างมาก (รายงานว่าใช้โทเค็นเอาต์พุตน้อยลงประมาณ 72% ในงานที่เทียบเท่ากัน) ในบรรดาเกณฑ์มาตรฐานสิบรายการที่ผู้จำหน่ายทั้งสองรายงาน การรายงานอิสระระบุว่า Opus 4.7 นำอยู่หกรายการ และ GPT-5.5 นำอยู่สี่รายการ
Qwen3.7-Max-Preview เป็นโมเดลที่ระบุได้ยากกว่า ณ สิ้นเดือนพฤษภาคม 2026 โมเดลนี้มีข้อมูล Arena Elo แต่ไม่มีเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดที่เป็นมาตรฐานที่เผยแพร่ เช่น SWE-bench โมเดลนี้ติดอันดับ #9 ในหมวด Software & IT และ #10 ในหมวด Coding บนกระดานหมวดหมู่ของ LM Arena ซึ่งถือว่าแข็งแกร่ง แต่ไม่สามารถใช้แทนการรัน SWE-bench ที่ควบคุมได้ โมเดล Qwen ระดับโค้ดเดอร์เคยทำคะแนน SWE-bench Verified ได้สูงกว่า 70% ในตระกูลเดียวกัน ดังนั้นความสามารถจึงน่าเชื่อถือ; แต่ตัวเลข Max-Preview ยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ การระบุตัวเลข SWE-bench ของ Qwen3.7-Max ในวันนี้จะเป็นเพียงการคาดเดา ดังนั้นเราจึงไม่ได้รวมไว้ในที่นี้
ข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติสำหรับการเขียนโค้ด: GPT-5.5 สำหรับการทำงานอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยเทอร์มินัลและคำนึงถึงต้นทุน, Opus 4.7 สำหรับวิศวกรรมโค้ดเบสขนาดใหญ่และ pull request ที่ซับซ้อนที่สุด หากคุณกำลังเปรียบเทียบโค้ดดิ้งเอเจนต์ที่รวมเข้ากับ IDE โดยเฉพาะ การวิเคราะห์ Cursor Composer 2.5 เทียบกับ Opus 4.7 และ GPT-5.5 ของเรา จะเจาะลึกถึงเวิร์กโฟลว์นั้น
ขนาดหน้าต่างบริบท (Context Window)
บริบทที่ยาวนานเป็นตัวตัดสินว่าคุณสามารถใส่คลังเก็บข้อมูลทั้งหมด ชุดเอกสารขนาดยาว หรือการติดตาม Agent ที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงลงในการเรียกใช้งานครั้งเดียวได้หรือไม่
- Qwen3.7-Max: 1.0 ล้านโทเค็น ตามข้อมูลจาก Artificial Analysis
- Claude Opus 4.7: 1.0 ล้านโทเค็น ตามข้อมูลจาก Artificial Analysis
- GPT-5.5: 1 ล้านโทเค็นใน API แม้ว่า Artificial Analysis จะวัดหน้าต่างบริบทที่มีประสิทธิภาพได้ประมาณ 922K; การผสานรวมกับ Codex จำกัดอยู่ที่ 400K
นี่เป็นการเสมอกันสามทางในระดับพาดหัวข่าว ทั้งสามโมเดลให้โทเค็นประมาณหนึ่งล้านโทเค็น ซึ่งเพียงพอสำหรับข้อความประมาณ 1,500 หน้า ความแตกต่างในทางปฏิบัติอยู่ที่ขอบเขต หน้าต่าง API ของ GPT-5.5 ตรงกับโมเดลอื่นๆ แต่ถ้าคุณทำงานภายใน Codex คุณจะได้รับน้อยกว่าครึ่งหนึ่ง ดังนั้นควรตรวจสอบว่าคุณกำลังเรียกใช้อินเทอร์เฟซใด และหน้าต่างที่โฆษณาว่ายาวนานไม่เหมือนกับการเรียกคืนข้อมูลที่เชื่อถือได้ลึกเข้าไปในหน้าต่างนั้น หากความแม่นยำของบริบทที่ยาวนานเป็นหัวใจสำคัญของกรณีการใช้งานของคุณ ให้ทดสอบการเรียกคืนข้อมูลเชิงลึกแทนที่จะเชื่อถือตัวเลขที่ระบุไว้ในหัวข้อข่าว
ราคา
ต้นทุนเป็นจุดที่การเปรียบเทียบไม่เท่าเทียมกัน เนื่องจากหนึ่งในสามโมเดลยังไม่มีการเปิดเผยราคา
ตามข้อมูลจาก Artificial Analysis, GPT-5.5 (xhigh) มีค่าใช้จ่าย $5.00 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $30.00 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต โดยมีอินพุตที่แคชไว้ที่ $0.50 Claude Opus 4.7 (max) มีค่าใช้จ่าย $6.25 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $25.00 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต โดยมีอินพุตที่แคชไว้ที่ $0.50 เช่นกัน ดังนั้น Opus 4.7 จึงถูกกว่าสำหรับเอาต์พุต ในขณะที่ GPT-5.5 ถูกกว่าสำหรับอินพุต และผู้ชนะจะขึ้นอยู่กับอัตราส่วนอินพุตต่อเอาต์พุตของคุณอย่างสิ้นเชิง งานที่ใช้ prompt ยาวแต่คำตอบสั้นจะเหมาะกับ GPT-5.5; งานที่เน้นการสร้างข้อความเป็นหลักจะเหมาะกับ Opus 4.7
Qwen3.7-Max-Preview ยังไม่มีการประกาศราคา API ณ สิ้นเดือนพฤษภาคม 2026 สำหรับการอ้างอิง Qwen3.6-Max-Preview รุ่นก่อนหน้านี้มีราคาอยู่ที่ประมาณ $1.30 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $7.80 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุตผ่าน Alibaba Cloud หาก Qwen3.7-Max มีราคาใกล้เคียงกับช่วงดังกล่าว ก็จะสามารถลดราคาของโมเดลจากสหรัฐฯ ทั้งสองได้มาก นี่เป็นความคาดหวังที่สมเหตุสมผล ไม่ใช่ราคาที่ยืนยันแล้ว ดังนั้นควรวางแผนอย่างรอบคอบ ไม่ว่าราคาหน้าฉลากจะเป็นเท่าใด อย่าลืมความฟุ่มเฟือยของ Qwen: การสร้างโทเค็น 97M ในเกณฑ์มาตรฐานที่ค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 26M หมายความว่าบิลจริงของคุณจะเพิ่มขึ้นเร็วกว่าที่อัตราต่อโทเค็นระบุ
หากการใช้โทเค็นเป็นข้อจำกัดหลักของคุณ โมเดลที่ถูกที่สุดในทางทฤษฎีอาจไม่ใช่โมเดลที่ถูกที่สุดในการใช้งานจริง ปริมาณเอาต์พุต, การแคช และพฤติกรรมการลองใหม่ ล้วนส่งผลต่อตัวเลขทั้งหมด คู่มือของเราเกี่ยวกับ วิธีลดต้นทุนโทเค็นของ Agent จาก CLI ครอบคลุมปัจจัยที่มีความสำคัญมากกว่าอัตราค่าบริการ
ความพร้อมใช้งานและการเปิดเผย
หมวดหมู่นี้มีการจัดอันดับที่ชัดเจน และเป็นหมวดหมู่ที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะทำให้โมเดลหนึ่งถูกตัดออกไป
GPT-5.5 สามารถใช้งานได้ทั่วไปผ่าน OpenAI API และ Codex ในปัจจุบัน เป็นกรรมสิทธิ์, ไม่มี open weights, แต่เสถียรและพร้อมใช้งานในระดับ Production
Claude Opus 4.7 สามารถใช้งานได้ทั่วไปผ่าน Anthropic API, Amazon Bedrock และ Google Vertex AI เป็นกรรมสิทธิ์เช่นกัน, พร้อมใช้งานในระดับ Production, และมีการเข้าถึงแพลตฟอร์มคลาวด์ที่กว้างขวางที่สุดในบรรดาสามโมเดล
Qwen3.7-Max-Preview เป็นรุ่นพรีวิวเท่านั้น ไม่มี API สาธารณะ, ไม่มี open weights, การเข้าถึงจำกัดเฉพาะ Alibaba Cloud Model Studio และ Qwen Studio Alibaba กล่าวว่ารุ่น Plus จะเป็นโอเพนซอร์ส ในขณะที่ Max จะยังคงเป็นแบบปิด สำหรับระบบ Production ในปัจจุบัน สถานะพรีวิวเป็นอุปสรรคที่แท้จริง; แต่สำหรับการประเมินและวางแผนโร้ดแมปนั้นสามารถทำได้ หากคุณต้องการแนวทางปฏิบัติจริง คู่มือการใช้งาน Qwen 3.7 API ของเรา ครอบคลุมการเข้าถึงปัจจุบัน และยังมีคู่มือแยกต่างหากเกี่ยวกับวิธี ใช้งาน Qwen 3.7 ฟรี ผ่านอินเทอร์เฟซแชทของ Qwen ในขณะที่ API ยังไม่เสถียร
สรุป: GPT-5.5 และ Opus 4.7 พร้อมใช้งานแล้ว ส่วน Qwen3.7-Max ยังไม่พร้อม
ความหน่วง (Latency)
ความเร็วมีความสำคัญสำหรับทุกสิ่งที่ผู้ใช้ต้องเผชิญหน้า หรือสำหรับ Agent Loop ที่มีการเรียกใช้งานต่อเนื่องหลายครั้ง
ตามข้อมูลจาก Artificial Analysis, Claude Opus 4.7 มีเวลาถึงโทเค็นแรกอยู่ที่ประมาณ 27 วินาที และ GPT-5.5 (xhigh) ช้ากว่าอยู่ที่ประมาณ 101 วินาที ในด้านปริมาณงานเอาต์พุต GPT-5.5 สร้างโทเค็นได้ประมาณ 65.9 โทเค็นต่อวินาที เทียบกับ 49.4 ของ Opus 4.7 มีข้อสังเกตสองประการ: ประการแรก ตัวเลขเหล่านี้เป็นตัวเลขสำหรับระดับการให้เหตุผลที่ใช้ความพยายามสูงสุด; โมเดลทั้งสองรุ่นที่ใช้ความพยายามน้อยกว่าจะตอบสนองเร็วกว่ามาก และการปรับใช้ใน Production ส่วนใหญ่ไม่ได้ทำงานที่ความพยายามสูงสุด ประการที่สอง GPT-5.5 เริ่มช้าแต่จะสตรีมเร็วเมื่อเริ่มทำงาน ในขณะที่ Opus 4.7 เริ่มเร็วกว่าแต่สตรีมช้ากว่า สำหรับ UI แชท โทเค็นแรกที่เร็วขึ้นมักจะให้ความรู้สึกที่ดีกว่า; สำหรับการสร้างข้อมูลจำนวนมาก ปริมาณงานดิบจะเป็นผู้ชนะ
Qwen3.7-Max ไม่มีข้อมูลความเร็วหรือความหน่วงที่เผยแพร่บน Artificial Analysis เมื่อพิจารณาจากตัวเลขความฟุ่มเฟือยของโทเค็น 97M คาดว่าเวลาตั้งแต่ต้นจนจบสำหรับพรอมต์ที่ต้องใช้การให้เหตุผลอย่างหนักจะนานขึ้น โดยไม่คำนึงถึงปริมาณงานดิบ เนื่องจากโมเดลนี้สร้างโทเค็นมากขึ้นเพื่อตอบคำถาม
ตารางเปรียบเทียบฉบับเต็ม
| เกณฑ์ | Qwen3.7-Max-Preview | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| ผู้จำหน่าย | Alibaba | OpenAI | Anthropic |
| เปิดตัว | พรีวิว, กลางเดือนพฤษภาคม 2026 | 23 เมษายน 2026 | 16 เมษายน 2026 |
| ดัชนี AA Intelligence | 57 (#1 / 218 โดยรวม) | 60 (คะแนนสูงสุด) | 57 (#3 ในชั้นเรียน) |
| LM Arena text Elo | ~1,475 (#14, เบื้องต้น) | ~1,478 (#11) | ~1,492 (#4) |
| SWE-bench Verified | ยังไม่เผยแพร่ | 88.7% | 87.6% |
| SWE-bench Pro | ยังไม่เผยแพร่ | ~59% | ~64% |
| หน้าต่างบริบท | 1.0M โทเค็น | 1M API / ~922K มีผล / 400K Codex | 1.0M โทเค็น |
| ราคาอินพุต (ต่อ 1M) | ยังไม่ประกาศ (Qwen3.6-Max: ~$1.30) | $5.00 | $6.25 |
| ราคาเอาต์พุต (ต่อ 1M) | ยังไม่ประกาศ (Qwen3.6-Max: ~$7.80) | $30.00 | $25.00 |
| ความเร็วเอาต์พุต | ยังไม่เผยแพร่ | ~65.9 โทเค็น/วินาที | ~49.4 โทเค็น/วินาที |
| เวลาถึงโทเค็นแรก | ยังไม่เผยแพร่ | ~101 วินาที (xhigh) | ~27 วินาที |
| ความพร้อมใช้งาน | พรีวิวเท่านั้น (Model Studio / Qwen Studio) | GA (OpenAI API, Codex) | GA (Anthropic API, Bedrock, Vertex) |
| Open weights | ไม่ (Max เป็นกรรมสิทธิ์; Plus จะเปิด) | ไม่ | ไม่ |
| โมเดลการให้เหตุผล | ใช่ (การคิดแบบขยาย) | ใช่ (การคิดแบบขยาย) | ใช่ (การให้เหตุผลแบบปรับตัว) |
แหล่งที่มา: หน้าโมเดล Artificial Analysis, กระดานจัดอันดับข้อความ LM Arena, การติดตามกระดานจัดอันดับ SWE-bench และการประกาศของผู้จำหน่าย ซึ่งทั้งหมดเป็นข้อมูลล่าสุด ณ สิ้นเดือนพฤษภาคม 2026 ตัวเลขของ Qwen ในช่วงพรีวิวยังไม่เป็นที่สิ้นสุด; ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานและ Elo มีการเปลี่ยนแปลง ดังนั้นควรตรวจสอบกับกระดานจัดอันดับปัจจุบันก่อนนำไปอ้างอิง
กรณีการใช้งานจริง
เกณฑ์มาตรฐานเป็นข้อมูลทั่วไป; แต่งานของคุณนั้นเฉพาะเจาะจง นี่คือลักษณะการทำงานของทั้งสามโมเดลในงานที่ผู้คนใช้งานจริง
การสร้าง Agent เขียนโค้ดอัตโนมัติ
คุณต้องการโมเดลที่สามารถแก้ไขปัญหา GitHub, รันคำสั่งเทอร์มินัล และรักษาโทเค็นให้อยู่ในงบประมาณตลอด Agent Loop ที่ยาวนาน GPT-5.5 เหมาะสมที่สุดสำหรับสิ่งนี้ โดยครองอันดับสูงสุดใน SWE-bench Verified, เป็นผู้นำใน Terminal-Bench และมีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพโทเค็นถึง 72% ซึ่งจะส่งผลสะสมเมื่อผ่าน Agent Steps จำนวนมาก Opus 4.7 เป็นทางเลือกที่แข็งแกร่งเมื่อโค้ดเบสมีขนาดใหญ่และการให้เหตุผลด้านสถาปัตยกรรมมีความสำคัญมากกว่าปริมาณงานของเชลล์
การปรับโครงสร้างโค้ดเบสเก่าขนาดใหญ่
ในที่นี้ งานคือการให้เหตุผลข้ามไฟล์หลายร้อยไฟล์ การรักษาโมเดลความคิดที่กว้าง และการสร้างการเปลี่ยนแปลงที่มีคุณภาพระดับ PR Claude Opus 4.7 นำใน SWE-bench Pro และในงานโค้ดเบสที่กว้างขวาง และหน้าต่างโทเค็น 1M ของมันช่วยให้คุณโหลดบริบทจริงได้ นี่คือกรณีการใช้งานที่แข็งแกร่งที่สุดของมัน
การวิเคราะห์เอกสารยาวและการสังเคราะห์งานวิจัย
การป้อนสัญญาที่ยาวนาน, เอกสารงานวิจัย หรือบทถอดความ ถือว่าใกล้เคียงกันทั้งสามโมเดล ทั้งสามให้โทเค็นประมาณ 1M หน้าต่างบริบทที่ยาวนานของ Opus 4.7 ใน LM Arena บ่งชี้ถึงการสรุปที่ชัดเจนกว่าซึ่งมนุษย์พึงพอใจ; Qwen3.7-Max มีขนาดหน้าต่างเท่ากันและน่าจะมีราคาที่ถูกกว่าเมื่อมีการกำหนดราคา สำหรับการสร้างระบบเอกสารในปัจจุบัน Opus 4.7 หรือ GPT-5.5; สำหรับเครื่องมือภายในที่คำนึงถึงต้นทุนซึ่งการเข้าถึงรุ่นพรีวิวเป็นที่ยอมรับได้ Qwen ก็น่าทดลองใช้
แชทและผู้ช่วยที่ติดต่อกับลูกค้า
เมื่อผู้ใช้งานตัดสินผลลัพธ์ คะแนน LM Arena Elo คือสัญญาณที่เกี่ยวข้องที่สุด Opus 4.7 นำหน้าทั้งสามในด้านความพึงพอใจของมนุษย์ ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่ติดตามความพึงพอใจของผู้ใช้โดยตรงที่สุด GPT-5.5 เป็นตัวเลือกที่สองที่ดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่การสตรีมที่เร็วขึ้นช่วยปรับปรุงการตอบสนองที่รับรู้ได้
เวิร์กโหลดปริมาณมากที่คำนึงถึงต้นทุน
สำหรับการจัดหมวดหมู่, การสกัดข้อมูล หรือการสร้างข้อมูลจำนวนมากที่คุณประมวลผลโทเค็นหลายล้านรายการต่อวัน ราคาเป็นปัจจัยสำคัญที่สุด หาก Qwen3.7-Max เปิดตัวในราคาใกล้เคียงกับรุ่นก่อนหน้า ก็จะเป็นตัวเลือกที่ชัดเจน จนกว่า API และราคาจะถูกเปิดเผย GPT-5.5 (อินพุตถูกกว่า) หรือ Opus 4.7 (เอาต์พุตถูกกว่า) จะเป็นผู้ชนะขึ้นอยู่กับสัดส่วนโทเค็นของคุณ ไม่ว่าคุณจะเลือกโมเดลใด ควรตรวจสอบค่าใช้จ่ายจริงต่อคำขอแทนที่จะเชื่อถืออัตราที่ระบุ เนื่องจากปริมาณเอาต์พุตจะแตกต่างกันมากในแต่ละโมเดลเหล่านี้
ตัวเลือกตามกรณีการใช้งาน
คู่มือการตัดสินใจแบบรวดเร็ว:
- ดีที่สุดสำหรับ Coding Agent และการทำงานอัตโนมัติบน Terminal: GPT-5.5. ได้คะแนนสูงสุดใน SWE-bench Verified, ประสิทธิภาพ Terminal ดีที่สุด และประหยัดโทเค็นได้มากที่สุดอย่างเห็นได้ชัด
- ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมโค้ดเบสขนาดใหญ่: Claude Opus 4.7. นำใน SWE-bench Pro และงานด้านสถาปัตยกรรมที่กว้างขวาง ด้วยหน้าต่างบริบท 1M โทเค็นเต็มรูปแบบ
- ดีที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เน้นการสนทนาและติดต่อกับผู้ใช้: Claude Opus 4.7. มีคะแนน LM Arena Elo ด้านความพึงพอใจของมนุษย์สูงสุดในสามโมเดล
- ดีที่สุดสำหรับความฉลาดตามเกณฑ์มาตรฐานดิบ: GPT-5.5. มีคะแนน Artificial Analysis Intelligence Index สูงสุดที่ 60
- ดีที่สุดสำหรับงบประมาณและบริบทที่ยาวนาน (พร้อมข้อควรระวัง): Qwen3.7-Max-Preview. หน้าต่างบริบท 1M โทเค็นและมีแนวโน้มว่าจะมีราคาถูก แต่เป็นเพียงรุ่นพรีวิวที่ยังไม่มี API สำหรับ Production
- ตัวเลือกอเนกประสงค์ที่ดีที่สุดที่พร้อมใช้งานในวันนี้: สูสีกันระหว่าง GPT-5.5 และ Opus 4.7; ทั้งคู่พร้อมใช้งานทั่วไป (GA), ทั้งคู่ยอดเยี่ยม และการตัดสินใจที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับว่าคุณให้ความสำคัญกับต้นทุนโทเค็นหรือคุณภาพที่มนุษย์พึงพอใจมากกว่า
หากมีผู้ท้าชิงรายที่สี่ในการประเมินของคุณ โมเดลของ Google ก็เป็นสิ่งที่ควรพิจารณาเช่นกัน เราครอบคลุม สิ่งที่ Gemini 3.5 เป็น แยกต่างหาก และมีการ เปรียบเทียบ Gemini 3.5 เทียบกับ GPT-5.5 เทียบกับ Opus 4.7 โดยตรงสำหรับการแข่งขันสามทางนั้น
วิธีทดสอบทั้งสามโมเดลด้วยตัวคุณเอง
เกณฑ์มาตรฐานเป็นข้อมูลทั่วไป; แต่งานของคุณนั้นเฉพาะเจาะจง วิธีที่เร็วที่สุดในการตัดสินใจเลือกโมเดลคือการส่งพรอมต์เดียวกันไปยัง API แต่ละตัว และเปรียบเทียบการตอบสนอง, จำนวนโทเค็น และความหน่วงโดยตรง
Apidog ทำให้การทดสอบแบบเคียงข้างกันนี้ง่ายดาย สร้างคำขอหนึ่งรายการสำหรับ Chat Endpoint ของแต่ละโมเดล ใส่ลงในพื้นที่ทำงานร่วมกัน และรันด้วยอินพุตเดียวกัน คุณสามารถตรวจสอบการตอบสนองทั้งหมด, วัดเวลาการตอบสนอง และติดตามการใช้โทเค็นได้ในที่เดียว แทนที่จะต้องจัดการคอนโซลหรือสคริปต์สามชุดที่แยกจากกัน บันทึกคำขอเป็นสถานการณ์ทดสอบที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ และคุณสามารถทำการเปรียบเทียบซ้ำทุกครั้งที่โมเดลมีการอัปเดต ซึ่งบ่อยครั้งมากเมื่อพิจารณาว่าทั้งสามโมเดลนี้มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ดาวน์โหลด Apidog เพื่อตั้งค่าการเปรียบเทียบหลายโมเดลครั้งแรกของคุณ
บทสรุป
ไม่มีผู้ชนะเพียงหนึ่งเดียวในที่นี้ และบทความใดๆ ที่ระบุชื่อผู้ชนะนั้นเป็นการสรุปที่ง่ายเกินไป ประเด็นสำคัญที่ตรงไปตรงมา:
- GPT-5.5 มีความฉลาดตามเกณฑ์มาตรฐานสูงสุด (60 ใน Artificial Analysis Intelligence Index), นำใน SWE-bench Verified และมีประสิทธิภาพด้านโทเค็นสูงสุด ดีที่สุดสำหรับ Coding Agent และการทำงานอัตโนมัติที่คำนึงถึงต้นทุน
- Claude Opus 4.7 ชนะในด้านคุณภาพที่มนุษย์พึงพอใจบน LM Arena, นำใน SWE-bench Pro ที่ยากกว่า และมีความพร้อมใช้งานบนคลาวด์ที่กว้างขวางที่สุด ดีที่สุดสำหรับวิศวกรรมโค้ดเบสขนาดใหญ่และผลิตภัณฑ์ที่ติดต่อกับผู้ใช้
- Qwen3.7-Max-Preview ครองอันดับ 1 บนกระดานจัดอันดับ Artificial Analysis, มีขนาดหน้าต่างบริบทเท่ากับโมเดลอื่นๆ และน่าจะมีราคาถูกที่สุดเมื่อมีการกำหนดราคา แต่ปัจจุบันเป็นเพียงรุ่นพรีวิวเท่านั้น จึงเป็นผู้สมัครสำหรับแผนงานในอนาคต ยังไม่ใช่ทางเลือกสำหรับการ Production
- พาดหัวข่าว “Qwen ติดอันดับ #1” นั้นถูกต้องแต่เป็นเพียงบางส่วน: Qwen นำในกระดานจัดอันดับโดยรวม ในขณะที่ GPT-5.5 มีคะแนนดิบที่สูงกว่า ควรอ่านข้อมูลทั้งสองด้าน
- ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานและคะแนน Elo มีการเปลี่ยนแปลงทุกสัปดาห์ ตรวจสอบกับกระดานจัดอันดับปัจจุบันก่อนที่คุณจะตัดสินใจ
โมเดลที่เหมาะสมคือโมเดลที่ชนะในพรอมต์จริงของคุณ, การผสมผสานโทเค็นของคุณ และงบประมาณความหน่วงของคุณ ทดสอบทั้งสามโมเดลด้วยคำขอเดียวกันใน Apidog ก่อนตัดสินใจ; การทดสอบแบบเคียงข้างกันในช่วงบ่ายดีกว่าการคาดเดาจากกระดานจัดอันดับเป็นเดือน