เปรียบเทียบโมเดล Generative AI
รุ่นล่าสุด ปี 2026
วิเคราะห์เชิงลึก 8 โมเดลชั้นนำจากทั่วโลก ครอบคลุม Context Window, Benchmark Scores, MCP Support และความสามารถ Agentic — เพื่อช่วยให้ผู้เรียนเลือกใช้เครื่องมือ AI ได้ตรงจุดที่สุด
สรุปภาพรวม Executive Summary
ข้อสังเกตสำคัญ 5 ข้อ จากการเปรียบเทียบครั้งนี้
Claude Opus 4.8 เปิดตัวเมื่อวาน
Anthropic ปล่อย Claude Opus 4.8 เมื่อ 28 พ.ค. 2026 — SWE-Verified 88.6%, SWE-Pro 69.2% (นำในกลุ่ม) มาพร้อม Dynamic Workflows รันได้ถึง 1,000 subagents และ Fast mode 2.5× ที่ราคา $10/$50
Gemini 3.5 Flash จาก Google I/O
Google ประกาศ Gemini 3.5 Flash 20 พ.ค. 2026 — เร็ว 4× บน 1M context, ราคา $1.50/$9.00 ส่วน Gemini 3.1 Pro ยังครอง AIME 91.2% / GPQA 94.3%
SWE-bench ใกล้กันมาก
SWE-Verified: GPT-5.5 88.7% vs Opus 4.8 88.6% · SWE-Pro: Opus 4.8 69.2% นำ Qwen 3.7 Max (60.6%) และ GPT-5.5 (58.6%)
Open-Weight 2 โมเดล
Kimi K2.6 (Modified MIT) และ GLM-5.1 (MIT) ให้ self-host ได้ · Intelligence Index: Kimi 54 (สูงสุดในกลุ่ม open-weight)
MCP Native ยังกระจุกที่ Anthropic
Claude Opus 4.8, Sonnet 4.6 และ GLM-5.1 รองรับ MCP แบบ Native ส่วนโมเดลอื่นใช้ Wrapper ผ่าน function calling
ตารางเปรียบเทียบ
Models เป็น columns · Dimensions เป็น rows · เลื่อนตารางในแนวนอนเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม
| Dimension | Anthropic Claude Opus 4.8 NEW 28 พ.ค. 2026 | Anthropic Claude Sonnet 4.6 17 ก.พ. 2026 | OpenAI GPT-5.5 23 เม.ย. 2026 | Google DeepMind Gemini 3.1 Pro 19 ก.พ. 2026 | Moonshot AI Kimi K2.6 20 เม.ย. 2026 | xAI Grok 4.3 4 พ.ค. 2026 | Z.ai (Zhipu) GLM-5.1 8 เม.ย. 2026 | Alibaba Qwen 3.7 Max 21 พ.ค. 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Context Inputจำนวน token สูงสุดที่โมเดลรับเป็น input ต่อ 1 request — ยิ่งมากยิ่งวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่ได้ | 1,048,576 tokens (~1M) | 1,048,576 tokens (~1M) | 1,048,576 tokens (~1M) | 1,048,576 tokens (~1M) | 262,144 tokens (~256K) | 1,048,576 tokens (~1M) | 200,000 tokens (200K) | 1,000,000 tokens (~1M, ใหม่จาก 256K) |
| Context Output (max) | 128,000 tokens | 64,000 tokens | ~32,768 tokens | 65,536 tokens | ~32,768 tokens | 30,000 tokens | 128,000 tokens | 65,536 tokens |
| Context Tier | Standard price | Standard price | Standard API | >200K เพิ่ม 2× | Open-weight | Standard price | Standard API | Preview, ราคา $2.50/1M |
| Multimodal Input | Text · Image · Document Vision 3.3× resolution | Text · Image · Document | Text · Image · Document · Audio | Text · Image · Audio · Video | Text · Image · Video MoonViT 400M vision | Text · Image · Video Native video input | Text · Image · Video | Text · Image · Video Agent-first multimodal |
| Extended Reasoningความสามารถคิดเป็นขั้นตอน (chain-of-thought) ก่อนตอบ ช่วยงานคณิตศาสตร์-วิทยาศาสตร์-code ที่ซับซ้อน | Extended Thinking + Dynamic Workflows Effort: low/med/high/xhigh/max · 1,000 subagents | Extended Thinking Effort: low/med/high/max | Built-in reasoning Unified architecture | Thinking mode (Flash/Pro) Adaptive depth | MoE reasoning 384 experts (8 active/tok) | Always-on reasoning ปิดไม่ได้ | Thinking mode 8h autonomous loop | Step-by-step reasoning 35h continuous run |
| Tool Use / Function Calling | ✅ Native | ✅ Native | ✅ Native | ✅ Native | ✅ Native | ✅ Native | ✅ Native | ✅ Native (Agent-first) |
| Web / Real-time Search | ✅ Claude.ai + API tools | ✅ Claude.ai + API tools | ✅ ChatGPT Search | ✅ Google Search grounding | ⚠️ Via external tools | ✅ Real-time X/web data | ⚠️ Via external tools | ⚠️ Via Alibaba Cloud tools |
| Memory / Project Context | ✅ Projects (persistent) | ✅ Projects (persistent) | ✅ Memory feature | ✅ Gems / context | ⚠️ Per-session (stateless API) | ⚠️ Per-session | ⚠️ Per-session | ⚠️ Per-session |
| MMLUMassive Multitask Language Understanding — 57 หัวข้อความรู้ทั่วไป สูงกว่าดีกว่า | 92.8% mindstudio.ai · เม.ย. 2026 | N/A — Data Not Available | 92.4% openai.com · เม.ย. 2026 | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | 92.8% datacamp.com · พ.ค. 2026 |
| GPQA DiamondGraduate-level science questions (Physics, Chemistry, Biology) — วัดความรู้ระดับผู้เชี่ยวชาญ สูงกว่าดีกว่า | 93.6% anthropic.com · พ.ค. 2026 | N/A — Data Not Available | 93.6% openai.com · เม.ย. 2026 | 94.3% deepmind.google · ก.พ. 2026 | 90.5% buildfastwithai.com · พ.ค. 2026 | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | 92.4% datacamp.com · พ.ค. 2026 |
| SWE-bench VerifiedReal-world GitHub issues ที่มนุษย์ verified — วัดความสามารถเขียนโค้ดแก้ปัญหา production จริง (%) | 88.6% anthropic.com · พ.ค. 2026 | 79.6% claudefa.st · ก.พ. 2026 | 88.7% openai.com · เม.ย. 2026 | 80.6% deepmind.google · ก.พ. 2026 | 80.2% buildfastwithai.com · เม.ย. 2026 | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | 80.4% buildfastwithai.com · พ.ค. 2026 |
| SWE-bench Proชุด issue ที่ยากกว่า SWE-bench Verified — วัดระดับ agentic coding ขั้นสูง (%) | 69.2% anthropic.com · พ.ค. 2026 | N/A — Data Not Available | 58.6% openai.com · เม.ย. 2026 | N/A — Data Not Available | 58.6% buildfastwithai.com · เม.ย. 2026 | N/A — Data Not Available | 58.4% techbriefly.com · เม.ย. 2026 | 60.6% marktechpost.com · พ.ค. 2026 |
| AIME 2025American Invitational Mathematics Examination — โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูงสำหรับวัดความสามารถ reasoning เชิงตัวเลข | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | 81.2% openai.com · เม.ย. 2026 | 91.2% whatllm.org · ก.พ. 2026 | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available | N/A — Data Not Available |
| MCP SupportModel Context Protocol — มาตรฐานเชื่อมต่อ AI กับ external tools/data แบบ native (ไม่ต้องเขียน wrapper เอง) | ✅ Native รองรับ client + server | ✅ Native รองรับ client + server | ⚠️ Wrapper ผ่าน tool definitions | ⚠️ Wrapper ผ่าน Extensions API | ⚠️ Wrapper ผ่าน function calling | ⚠️ Wrapper ผ่าน tool definitions | ✅ Native รองรับใน GLM-5.1 | ⚠️ Wrapper ผ่าน function calling |
| Document Handling | PDF ✅ · Word ✅ · Excel ✅ · PowerPoint ✅ | PDF ✅ · Word ✅ · Excel ✅ · PowerPoint ✅ | PDF ✅ · Word ✅ · Excel ✅ · PowerPoint ✅ | PDF ✅ · Word ✅ · Excel ✅ · PowerPoint ✅ | PDF ✅ · Word ⚠️ · Excel ⚠️ · PowerPoint ⚠️ | PDF ✅ · Word ⚠️ · Excel ⚠️ · PowerPoint ⚠️ | PDF ✅ · Word ✅ · Excel ✅ · PowerPoint ⚠️ | PDF ✅ · Word ✅ · Excel ✅ · PowerPoint ⚠️ |
| Task Scheduling / Automation | ✅ Dynamic Workflows (1,000 subagents) + Claude Scheduled tasks · พ.ค. 2026 | ✅ Claude Scheduled tasks ผ่าน Claude desktop/API | ✅ ChatGPT Scheduled tasks ผ่าน ChatGPT Plus/Team | ✅ Gems + Google Workspace | ✅ Agent Swarm (300 agents) 4,000 coordinated steps | ✅ Skills + xAI Build persistent skills (พ.ค. 2026) | ✅ 8h autonomous loop plan→execute→test→optimize | ✅ Long-horizon Agent 35h continuous run |
| Long-Context & Bulk Data | ✅ 1M context · 128K output Codebase-scale migration · Dynamic Workflows | ✅ 1M context · 64K output | ✅ 1M context Unified model, no chunking | ✅ 1M context 8.4h audio, 1h video, 900-pg PDF | ⚠️ 256K context Swarm compensates for smaller window | ✅ 1M context · 30K output | ⚠️ 200K context · 128K output | ✅ 1M context (ใหม่) ขยายจาก 256K บน 3.6 Max |
| ราคา API (per 1M tokens) | Input: $5.00 Output: $25.00 Fast 2.5×: $10/$50 | Input: $3.00 Output: $15.00 | Input: $5.00 Output: $30.00 | Input: $2.00 Output: $12.00 (>200K: $4/$18) | Open-weight Self-host หรือ API provider | Input: $1.25 Output: $2.50 | Input: $1.00 Output: $3.20 | Input: $2.50 Output: $7.50 (ยืนยัน พ.ค. 2026) |
| Architecture / Parameters | Transformer (Dense) ไม่เปิดเผย params | Transformer (Dense) ไม่เปิดเผย params | Dense (unified) ไม่เปิดเผย params | Dense Transformer ไม่เปิดเผย params | MoE · 1T total / 32B active 384 experts, 8 selected/tok | Dense/Reasoning ไม่เปิดเผย params | MoE · 754B total / ~40B active MIT open-source · Ascend chips | MoE (Agent-first) ไม่เปิดเผย params |
| Open-Weight / Self-host | ❌ Closed | ❌ Closed | ❌ Closed | ❌ Closed | ✅ Modified MIT | ❌ Closed | ✅ MIT License | ❌ Closed (API-only) |
จุดเด่น & จุดด้อยของแต่ละโมเดล
สรุป 3 จุดเด่น + 3 จุดด้อยของแต่ละโมเดล
| Dimension | Anthropic Claude Opus 4.8 NEW | Anthropic Claude Sonnet 4.6 | OpenAI GPT-5.5 | Google DeepMind Gemini 3.1 Pro | Moonshot AI Kimi K2.6 | xAI Grok 4.3 | Z.ai (Zhipu) GLM-5.1 | Alibaba Qwen 3.7 Max |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| จุดเด่น 3 ข้อ | SWE-Pro 69.2% (สูงสุดในกลุ่ม) Dynamic Workflows (1,000 subagents) Fast mode 2.5× + MCP Native | 1M context ราคาต่ำกว่า Opus เร็ว 40-60 tok/s MCP Native | SWE-bench Verified สูง 88.7% SWE-bench Pro 58.6% Hallucination ลดลง 60% | GPQA Diamond 94.3% AIME 2025: 91.2% รองรับ Video native | Open-weight (Modified MIT) Agent Swarm 300 sub-agents SWE-bench Pro 58.6% | ราคาต่ำ $1.25/$2.50 Real-time X/web data 1M context + Skills | SWE-bench Pro 58.4% MIT open-source 754B MoE ทำงาน 8h อัตโนมัติ | SWE-bench Pro 60.6% (สูงสุด) 35h continuous agent run 1M context (ใหม่จาก 256K) |
| จุดด้อย 3 ข้อ | ราคาสูง $5/$25 (Fast mode $10/$50) Dynamic Workflows ยังเป็น research preview Fast mode/Dynamic workflows ต้องสมัคร Max/Team/Enterprise | Output limit 64K ต่ำกว่า Opus ความสามารถด้อยกว่า Opus 4.8 ไม่รองรับ Audio input | Output ราคาแพง $30/1M ไม่มี native MCP ราคา 2× ของ GPT-5.4 | >200K tokens เพิ่มราคา 2× ไม่มี native MCP ecosystem agent น้อยกว่า Claude | Context 256K เล็กกว่าคู่แข่ง Hallucination rate 39% (AA-Omni) GPQA 90.5% ต่ำกว่า Gemini 3.1 Pro | Output จำกัด 30K tokens Always-on reasoning ปิดไม่ได้ Ecosystem ยังเล็กกว่า | Context 200K ต่ำกว่าคู่แข่ง ฐานข้อมูลเน้น Chinese corpus ไม่รองรับ Audio input | Closed-weights (API-only) Output token แพงกว่า Grok/GLM ฐานข้อมูลเน้น Chinese corpus |
Benchmark Scores
เฉพาะค่าที่มีแหล่งอ้างอิงที่ verified — ค่าที่ไม่มีข้อมูลแสดง N/A | เรียงจากคะแนนสูงสุดลงมา
MMLU
Massive Multitask Language Understanding (%)
แหล่ง: mindstudio.ai · datacamp.com (พ.ค. 2026) · openai.com (เม.ย. 2026)
GPQA Diamond
Graduate-level science reasoning (%)
แหล่ง: deepmind.google (ก.พ. 2026) · openai.com (เม.ย. 2026) · anthropic.com, datacamp.com, buildfastwithai.com (พ.ค. 2026)
SWE-bench Verified
Real-world coding (GitHub issues verified · %)
แหล่ง: openai.com (เม.ย. 2026) · anthropic.com, buildfastwithai.com (พ.ค. 2026) · deepmind.google, claudefa.st (ก.พ. 2026)
SWE-bench Pro
Advanced agentic coding — harder version of Verified (%)
แหล่ง: anthropic.com, marktechpost.com (พ.ค. 2026) · openai.com, buildfastwithai.com, techbriefly.com (เม.ย. 2026)
AIME 2025
American Invitational Mathematics Examination (%)
แหล่ง: whatllm.org (ก.พ. 2026) · openai.com (เม.ย. 2026)
Intelligence Index (Artificial Analysis)
Composite — reasoning, knowledge, math, coding (10 evals)
แหล่ง: artificialanalysis.ai (พ.ค. 2026)
ภาพรวม Verified Benchmarks
รวมเฉพาะโมเดลที่มีอย่างน้อย 1 benchmark verified — เปรียบเทียบข้าม 5 benchmarks
กำลังโหลดกราฟ Verified Benchmarks...
หมายเหตุ: ค่าที่ไม่มีข้อมูลจะไม่แสดงในแท่ง · แหล่งอ้างอิงตามตารางด้านบน
รายละเอียดแต่ละโมเดล
8 โมเดล ครอบคลุม Strengths · Weaknesses · Best for
Claude Opus 4.8 NEW
Flagship
- • SWE-bench Pro 69.2% (สูงสุดในกลุ่ม)
- • Dynamic Workflows — 1,000 parallel subagents
- • Fast mode 2.5× speed + MCP Native
- • ราคาสูง $5/$25 (Fast mode $10/$50)
- • Dynamic Workflows ยังเป็น research preview
- • Fast mode/Dynamic flows ต้องใช้แผน Max/Team/Enterprise
Codebase-scale migrations, Agentic coding ระดับ enterprise, Research/Reasoning ลึก ที่ต้องการ parallel subagents
Claude Sonnet 4.6
Balanced
- • 1M context ราคาต่ำกว่า Opus 40%
- • เร็ว 40-60 tok/s
- • MCP Native รองรับ client+server
- • Output limit 64K (ต่ำกว่า Opus 2×)
- • ประสิทธิภาพต่ำกว่า Opus 4.8
- • ไม่รองรับ Audio input
Production API ที่เน้น cost-effective, งาน batch ปริมาณมาก, ใช้คู่กับ MCP tools
GPT-5.5
Flagship
- • SWE-bench Verified 88.7%
- • SWE-bench Pro 58.6%
- • Hallucination ลดลง 60% เทียบ 5.4
- • Output ราคาแพง $30/1M
- • ไม่มี native MCP
- • ราคาเพิ่ม 2× เทียบ GPT-5.4
Production coding, multimodal ที่ต้องการ audio, ChatGPT ecosystem users
Gemini 3.1 Pro
Flagship
- • GPQA Diamond 94.3% (สูงในกลุ่ม)
- • AIME 2025: 91.2% (math reasoning)
- • Video input + native SVG/3D
- • ราคาเพิ่ม 2× เมื่อ context >200K
- • ไม่มี native MCP
- • Agent ecosystem น้อยกว่า Claude
วิทยาศาสตร์/งานวิจัย, วิเคราะห์ video/audio, งาน multimodal บน Google Workspace
Kimi K2.6
Open-Weight
- • Open-weight (Modified MIT) self-host ได้
- • Agent Swarm 300 sub-agents / 4,000 steps
- • SWE-bench Pro 58.6%
- • Context window 256K เล็กกว่า 1M
- • Hallucination rate 39% บน AA-Omni
- • GPQA ด้อยกว่า Gemini/Claude
Self-hosted AI agents, agentic coding ใน private cloud, swarm-based automation
Grok 4.3
Value
- • ราคาต่ำในกลุ่ม ($1.25/$2.50)
- • Real-time X.com/web data
- • Skills + xAI Build (พ.ค. 2026)
- • Output จำกัด 30K tokens เท่านั้น
- • Always-on reasoning ปิดไม่ได้
- • Ecosystem ยังเล็กกว่าคู่แข่ง
งานที่ต้องการ real-time data จาก X, prototype ราคาประหยัด, instruction-following tasks
GLM-5.1
Open-Source
- • SWE-bench Pro 58.4%
- • MIT open-source · 754B MoE
- • Autonomous loop 8 ชั่วโมง
- • Context window 200K ต่ำกว่าคู่แข่ง
- • ฝึกบน Huawei Ascend (ไม่ใช่ NVIDIA)
- • ฐานข้อมูลเน้น Chinese corpus
Long-running agentic coding, open-source deployment, งานที่ต้องการ MIT license ชัดเจน
Qwen 3.7 Max NEW
Agent-first
- • 1M context (อัปจาก 256K บน 3.6 Max)
- • Continuous run 35 ชั่วโมง (long-horizon)
- • Intelligence Index 56.6 (สูงสุดในจีน)
- • Closed-weights (API-only)
- • Output token แพงกว่า Grok/GLM
- • ฐานข้อมูลเน้น Chinese corpus
Long-horizon agent workflows, AI agents ที่ใช้งานต่อเนื่องหลายชั่วโมง, Asia-Pacific deployment
เลือกโมเดลตาม Use Case
ตาราง use case แนะนำการเลือกโมเดล
💻 งาน Agentic Coding ขั้นสูง
SWE-bench Verified/Pro สูงในกลุ่ม รองรับ long-running tasks
🔬 วิจัย/วิทยาศาสตร์/STEM
GPQA Diamond + AIME 2025 สูง รองรับ multimodal scientific data
📄 วิเคราะห์เอกสารยาว (PDF/Word)
1M context window รองรับ native document parsing
💰 งาน API/Production ประหยัดงบ
ราคาต่ำในกลุ่ม ยังคง 1M context
🔒 Self-hosted / Private Cloud
Open-weight license (MIT/Modified MIT) deploy เองได้
🎥 วิเคราะห์ Video / Audio
รองรับ Video/Audio input ใน 1M context window
🔌 MCP & Tool Integration
MCP Native client+server รองรับครบ
📡 Real-time Social / News Data
เชื่อมต่อ X.com (Twitter) real-time data โดยตรง
🤖 Long-horizon Agent (35h+)
Qwen: 35h continuous · GLM: 8h loop · Kimi: 300 sub-agents
📐 คณิตศาสตร์ขั้นสูง / AIME
AIME 2025: Gemini 91.2% / GPT-5.5 81.2%
⚡ งบประมาณต่ำ + 1M Context
$1.25 input / $2.50 output พร้อม 1M context
📊 Google Workspace Integration
Native Google Workspace · Docs/Sheets/Drive integration
แหล่งอ้างอิง
จัดกลุ่มตามโมเดล · วันที่เข้าถึง: 29 พ.ค. 2026