ที่สุดแห่งปี 2026
สุดยอดโมเดล LLM
เวอร์ชัน LLM ที่สำคัญในปี 2026 จัดอันดับด้วยคำตัดสินจริงของฝูงชน ไม่ใช่แค่ benchmark จากแล็บ แต่ละโมเดลลิงก์ไปยังรีวิวฉบับเต็มพร้อมราคา API ต่อล้าน tokens ที่ตรวจสอบแล้ว, context window, จุดแข็งจุดอ่อนแบบตรงไปตรงมา และคำตัดสินเชิงบรรณาธิการที่ชัดเจน
8 เครื่องมือ · จัดอันดับด้วยโหวตฝูงชน · อัปเดต กรกฎาคม 2569
- เยี่ยมชมClaude Haiku 4.5ตัวเลือกอันดับหนึ่ง
โมเดลที่เร็วที่สุดของ Anthropic: ฝีมือโค้ดราว 90% ของ Sonnet 4.5 ที่ $1/$5 ต่อ 1M โทเค็น context 200K
$5/1M out67%(2)เหตุผล: 73.3% บน SWE-bench Verified ราว 90% ของ agentic coding ของ Sonnet 4.5 ในราคาหนึ่งในสาม
- 2เยี่ยมชม
เรือธงคลาส Mythos ของ Anthropic เดือน มิ.ย. 2026: 80.3% บน SWE-bench Pro นำโมเดล frontier ทุกตัวอยู่ 11 แต้ม
$50/1M out63%(4)เหตุผล: 80.3% บน SWE-bench Pro เทียบกับ 69.2% ของ Opus 4.8, 58.6% ของ GPT-5.5 และ 54.2% ของ Gemini 3.1 Pro นำโมเดล frontier…
- 3เยี่ยมชม
Opus ของ Anthropic เดือน เม.ย. 2026: SWE-bench Verified 87.6%, context 1M, วิชันความละเอียดสูง ปัจจุบันตามหลัง Opus 4.8
$25/1M out57%(3)เหตุผล: 87.6% บน SWE-bench Verified (จาก 80.8% ของ Opus 4.6) และ 64.3% บน SWE-bench Pro ตอนเปิดตัว นำหน้า GPT-5.4 (57.7%) และ…
- 4เยี่ยมชม
Sonnet ที่ agentic ที่สุดของ Anthropic: คุณภาพใกล้ Opus 4.8 ในงานโค้ดและ agent ที่ $3/$15 พร้อม context 1M
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)เหตุผล: ก้าวหน้าเชิง agentic ครั้งใหญ่จาก Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% เทียบกับ 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% เทียบกับ…
- 5เยี่ยมชม
โมเดล frontier ของ Google เดือน พ.ย. 2025: context 1M, ตัวแรกที่ทะลุ 1500 Elo บน LMArena ถูกแทนที่ด้วย Gemini 3.1 Pro
$12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)เหตุผล: ครองอันดับหนึ่ง LMArena ตอนเปิดตัวด้วยสถิติ 1501 Elo และทำ 91.9% บน GPQA Diamond ซึ่งเป็น state of the art ณ ตอนนั้น
- 6เยี่ยมชม
MoE 1.6T แบบ open weights พร้อม context 1M โทเค็นและ agentic coding ใกล้ระดับ frontier ที่ $0.87 ต่อ 1M โทเค็น output
$0.87/1M out57%(3)เหตุผล: Context window 1M โทเค็น (8 เท่าของ 128K ใน V3.2) พร้อม output สูงสุด 384K โทเค็น เป็นมาตรฐานบน API ทางการ
- 7เยี่ยมชม
โมเดลเรือธงระดับ Opus ของ Anthropic สำหรับ agentic coding ระยะยาว context 1M ที่ $5/$25 ต่อ 1M โทเค็น
$25/1M out57%(3)เหตุผล: SWE-Bench Pro 69.2% (เทียบกับ 64.3% ของ Opus 4.7) และชนะ Opus รุ่นก่อนบน CursorBench ทุกระดับ effort…
- 8เยี่ยมชม
เรือธงสาย agentic ของ OpenAI: context 1M, SOTA บน ARC-AGI-2 และ Terminal-Bench 2.0 ที่ $5/$30 ต่อ 1M โทเค็น
$30/1M out57%(3)เหตุผล: Context window 1M โทเค็น (1,050,000) พร้อม output สูงสุด 128K และ reasoning effort ปรับได้ตั้งแต่ none ถึง xhigh
ศึกชี้ขาด
ลังเลระหว่างสองอันดับแรก? โยนพวกมันลงสนามประลอง
เฉพาะ 8 อันดับแรกเท่านั้นที่ผ่านเข้ารอบ
ดูตารางอันดับฉบับเต็มไกด์แนะนำอื่นๆ
ยังไม่แน่ใจ? กรองตามความต้องการของคุณเองในตัวช่วยค้นหาเครื่องมือ.