ศึกตัวต่อตัว
DeepSeek-V4 vs Claude Opus 5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?
DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) และ Claude Opus 5 ($25/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 7 ครั้ง Claude Opus 5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 63%
คำตัดสินฉบับย่อ
ด้านการใช้เหตุผล เลือก Claude Opus 5: สังเวียนให้คะแนน 5/5 เทียบกับ 4.5/5 ของ DeepSeek-V4 ด้านงบประมาณ DeepSeek-V4 ชนะ: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out เทียบกับ $25/1M out ของ Claude Opus 5
เปรียบเทียบทีละบรรทัด
จุดแข็งและจุดอ่อน
DeepSeek-V4
- Context window 1M โทเค็น (8 เท่าของ 128K ใน V3.2) พร้อม output สูงสุด 384K โทเค็น เป็นมาตรฐานบน API ทางการ
- ราคาดุดัน: $0.435/$0.87 ต่อ 1M โทเค็น (V4-Pro) ถูกกว่า Claude Opus 4.8 ราว 28.7 เท่าต่อโทเค็น output และ input แบบ cache hit ลดเหลือ $0.003625/1M (ลดกว่า 99%)
- Weights แบบเปิดไลเซนส์ MIT ทั้ง V4-Pro และ V4-Flash บน Hugging Face: ใช้เชิงพาณิชย์ fine-tune และแจกจ่ายต่อได้
- SOTA ฝั่งโอเพนซอร์สด้าน agentic coding: 80.6 บน SWE-bench Verified (config Think Max) เสมอกับ Gemini 3.1 Pro บวกเรตติ้ง Codeforces 3206 (ราวอันดับ 23 เทียบกับมนุษย์)
- อันดับ #3 จาก 93 บน Artificial Analysis Intelligence Index (คะแนน 44) สูงกว่าค่าเฉลี่ย 25 อยู่มาก
- สแตก sparse-attention ลด inference ที่ context 1M เหลือ 27% ของ FLOPs ใน V3.2 และ 10% ของ KV cache
- Tool call ผิดรูปเป็นระยะ: function call บางครั้งถูกพ่นเป็นข้อความธรรมดาใน content แทนที่จะอยู่ในฟิลด์ tool_calls (GitHub issue deepseek-ai #1244)
- โหมด thinking ทำเชน tool-call แบบหลายเทิร์นยาวๆ พังด้วย error 400 ในเฟรมเวิร์ก agent (OpenClaw issue #72044 ยังแก้ไม่จบ)
- นักพัฒนารายงานว่ามันกุ API ที่ไม่มีจริงในโค้ดเบสเฉพาะทาง และทำตาม input ผู้ใช้ที่ hallucinate ขึ้นเองในลูป agent
- เยิ่นเย้อมาก (output ตอน eval 180M โทเค็น เทียบกับมัธยฐาน 95M) และความเร็วกลางตาราง 54.6 โทเค็น/วินาที (#39/93) ซึ่งกัดกร่อนความถูกต่อโทเค็นในการใช้จริง
- รับเฉพาะข้อความ (ไม่มีวิชันหรือเสียง) และยังเป็นพรีวิว: รุ่นทางการที่วางแผนกลาง ก.ค. 2026 จะเพิ่มราคาช่วงพีคที่ทำเรต API ตามป้ายเพิ่มเป็นสองเท่าช่วงเวลาทำการของปักกิ่ง
Claude Opus 5
- ครองอันดับ #1 ด้านความสามารถโดยรวมจากโมเดลทั้งหมด 190 ตัวบน Artificial Analysis ในวันเปิดตัว และทำคะแนน 43.3% บน Frontier-Bench v0.1 เทียบกับ 34.4% ของ GPT-5.6 Sol และ 33.7% ของ Claude Fable 5
- ทำได้ดีกว่า GPT-5.6 Sol ถึง 3.9 เท่าในการหาเหตุผลกับโจทย์ใหม่บน ARC-AGI-3 (30.2% เทียบกับ 7.8%) และได้ Elo 1861 บน GDPval-AA v2 ซึ่งวัดงานความรู้ด้านเศรษฐกิจ นำหน้า Fable 5 (1747)
- ทำคะแนน 79.2% บน SWE-bench Pro ห่างจาก Fable 5 (80.0%) เพียงหนึ่งคะแนน และสูงกว่า Opus 4.8 (69.2%) ถึง 10 คะแนน ในราคาเพียงครึ่งหนึ่งของ Fable ผู้ร่วมก่อตั้ง Cursor ระบุว่าโมเดลนี้ให้ 'ความสามารถใกล้เคียง Fable 5 ในความเร็วและต้นทุนระดับ Opus'
- ราคาคงเดิมที่ $5/$25 เท่า Opus 4.8 แต่ได้หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น โดย 1M บริบทกลายเป็นทั้งค่าเริ่มต้นและระดับเดียวที่มี เอาต์พุตสูงสุด 128K และ prompt caching เริ่มต้นที่ 512 โทเคน
- ระบบจำแนกด้านความปลอดภัยแบบ dual-use ถูกกระตุ้นน้อยลง 85% เมื่อเทียบกับ Fable 5 และโหมดสำรองที่เปิดเป็นค่าเริ่มต้นแบบใหม่ช่วยป้องกันการปฏิเสธคำสั่งแบบเงียบกลางบทสนทนา ซึ่งเคยเป็นปัญหาช่วงเปิดตัวของ Fable
- ตรวจสอบผลงานของตัวเองซ้ำได้โดยไม่ต้องสั่ง รองรับการเปลี่ยนเครื่องมือกลางบทสนทนา (เบต้า) โดยไม่ทำลาย prompt cache และพร้อมใช้งานตั้งแต่วันแรกบน Claude.ai, API, Bedrock, Vertex และ Microsoft Foundry
- ค่อนข้างช้าและใช้คำมากเกินไป โดยทำความเร็วได้ 52.6 output token ต่อวินาที และใช้เวลาถึง 68 วินาทีกว่าจะได้โทเคนแรกบน Artificial Analysis อีกทั้งใช้ output token ไปราว 100M ระหว่างการประเมิน เทียบกับค่ามัธยฐาน 63M
- ความยืดยาวของคำตอบกลายเป็นปัญหาต้นทุนจริง โดย CodeRabbit วัดได้ว่าโมเดลนี้อ่านมากกว่าประมาณ 50% และเขียนมากกว่าประมาณ 65% เมื่อเทียบกับโมเดล frontier อ้างอิงในแต่ละครั้งของการรีวิวโค้ด
- ไม่ได้ลดราคาจริงตามที่โฆษณาว่า 'คุ้มค่าต้นทุน' เพราะราคาเท่ากับ Opus 4.8 ทุกประการ ($5/$25) ใกล้เคียงกับราคาของ GPT-5.6 ($5/$30) และสูงกว่าระดับราคาที่ใกล้เคียงกันของ Gemini หรือ Grok มากกว่า 2 เท่า
- ผู้รีวิวบรรยายบุคลิกของโมเดลว่า 'เก่งแต่น่ารำคาญ' คือมีการตรวจสอบซ้ำเกินจำเป็น ระมัดระวังมากเกินไป และบางครั้งปฏิเสธงานง่าย ๆ อย่างการแก้ merge conflict (จากรีวิวภาคสนามของ Lenny's Newsletter)
- มีการเปลี่ยนแปลง API ที่กระทบผู้ย้ายมาจาก Opus 4.8 คือโหมด thinking เปิดเป็นค่าเริ่มต้นและปิดไม่ได้ในระดับความพยายาม xhigh หรือ max (จะได้ error 400) ส่วนโหมด Fast ($10/$50 เร็วขึ้นราว 2.5 เท่า) มีให้เฉพาะบน API เท่านั้น ไม่มีบน Bedrock หรือ Vertex
ออกคำตัดสินของคุณ
หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น
คำตัดสินของสังเวียนต่อ DeepSeek-V4
เลือก DeepSeek-V4 ถ้าคุณต้องการการใช้เหตุผลและ agentic coding ใกล้ระดับ frontier ในราคาถูกกว่า Claude Opus หรือ GPT-5.5 ตั้งแต่ 3 เท่าไปจนเกือบ 30 เท่า หรือถ้า weights ไลเซนส์ MIT สำหรับ self-host และ fine-tune สำคัญกับคุณ มันคืออัปเกรดเด็ดขาดจาก V3.2: context ยาวขึ้น 8 เท่า inference แบบ long-context ถูกลงมาก และงานโค้ดแข็งแรงขึ้น แถม endpoint เดิม deepseek-chat/reasoner ก็จะถูก deprecate ในวันที่ 24 กรกฎาคม 2026 อยู่ดี ควรเลี่ยงสำหรับ agent ระดับ production ที่พึ่ง tool calling หลายเทิร์นแบบต้องนิ่งสนิท ซึ่งผู้ใช้ยังรายงาน tool call ผิดรูปและ API ที่กุขึ้นมา และเลี่ยงงานวิชันหรือเสียงทุกชนิดเพราะมันรับเฉพาะข้อความ แอปที่อ่อนไหวต่อ latency ควรทดสอบก่อน เพราะความเยิ่นเย้อและความเร็ว output กลางตารางที่ 54.6 โทเค็น/วินาทีหักล้างข้อได้เปรียบด้านต้นทุนไปบางส่วน และอย่าลืมเผื่องบให้ราคาช่วงพีคที่จะเพิ่มเป็นสองเท่าเมื่อรุ่นทางการออกกลางเดือน ก.ค.
คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Opus 5
Claude Opus 5 คือตัวเลือกเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลที่สุดในกลุ่ม Series 5 เพราะให้ความสามารถส่วนใหญ่ของ Fable 5 (และยังแซง Fable บน Frontier-Bench กับ GDPval) ในราคาโทเคนเพียงครึ่งเดียว พร้อมระบบจำแนกที่ถูกกระตุ้นน้อยลง 85% หากย้ายงานไปใช้ Fable 5 เพราะต้องการความสามารถ แต่ไม่พอใจกับค่าใช้จ่ายหรือปัญหาการปฏิเสธแบบ false positive ควรพิจารณาย้ายมาที่นี่ ส่วนใครที่ยังใช้ Opus 4.8 อยู่ การอัปเกรดนี้ให้คะแนน SWE-bench Pro เพิ่มขึ้น 10 คะแนนโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่ม เหตุผลที่แท้จริงสองข้อในการมองหาโมเดลอื่นคือความหน่วงและความยืดยาวของคำตอบ ด้วยความเร็ว 52.6 โทเคนต่อวินาทีและใช้เวลา 68 วินาทีกว่าจะได้โทเคนแรก โมเดลนี้จึงไม่เหมาะกับ UX แบบโต้ตอบ อีกทั้งปริมาณโทเคนที่ใช้มากยังทำให้ต้นทุนจริงสูงกว่าราคาที่ระบุไว้อย่างเงียบ ๆ ดังนั้นงานที่มีปริมาณสูงและอ่อนไหวต่องบประมาณยังคงเหมาะกับ Sonnet 5, Gemini หรือ DeepSeek มากกว่า ควรเก็บ Fable 5 ไว้เฉพาะงานอัตโนมัติระยะยาวที่สุด ซึ่งความได้เปรียบเล็กน้อยบน SWE-bench Pro จะทบต้นสร้างผลต่างที่ชัดเจนขึ้น
ฝูงชนว่าอย่างไร
เกี่ยวกับ DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
เกี่ยวกับ Claude Opus 5
“The sticker price is unchanged but my invoice is not: it writes essays where Opus 4.8 wrote answers. 68 seconds to first token killed it for our support chat, we went back to Sonnet 5.”
“Fed it a 40-tab financial model with cross-sheet formulas and asked for a scenario deck. It got the edge cases the analysts missed. For document-heavy enterprise work this is the best model I have used.”
“We moved off Fable 5 because the bio classifier kept flagging our genomics tooling. Opus 5 does the same work at half the price and I have not seen a single silent reroute since.”
“Migrated our agents from Opus 4.8 the day it dropped. Same bill, and tasks that used to stall at the planning stage now just finish. The 10-point SWE-bench jump is not marketing, our merge queue feels it.”
เปรียบเทียบต่อ
คำถามที่พบบ่อย
DeepSeek-V4 ดีกว่า Claude Opus 5 ไหม?
ตอนนี้ฝูงชนเอนเอียงไปทาง Claude Opus 5: 63% แนะนำ เทียบกับ 57% ของ DeepSeek-V4 (7 โหวต) ด้านการใช้เหตุผล Claude Opus 5 ได้คะแนนสูงกว่า (5/5 vs 4.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน
ตัวไหนถูกกว่ากัน DeepSeek-V4 หรือ Claude Opus 5?
DeepSeek-V4 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $0.87/1M out ขณะที่ Claude Opus 5 เริ่มต้นที่ $25/1M out
DeepSeek-V4 และ Claude Opus 5 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?
DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) ต่อ 1M input tokens, $0.87/1M out ต่อ 1M output tokens Claude Opus 5: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens