studioglobal
ค้นพบเทรนด์
รายงานเผยแพร่แล้ว11 แหล่งที่มา

مقارنة GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 وDeepSeek V4 وKimi K2.6: أي نموذج تختار في 2026؟

لا يوجد benchmark واحد يقارن النماذج الأربعة كلها بالطريقة نفسها؛ GPT 5.5 يتقدم على Claude Opus 4.7 في Terminal Bench 2.0 بنسبة 82.7% مقابل 69.4%، بينما يتقدم Claude في SWE Bench Pro بنسبة 64.3% مقابل 58.6% [2]. DeepSeek V4 Pro يبرز في السياق الطويل؛ إذ تذكر Artificial Analysis نافذة سياق قدرها 1,000k توكن مقابل 256...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
16K0
ภาพประกอบการเปรียบเทียบ benchmark ของ GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026 และโมเดลที่ควรเลือกภาพประกอบการเปรียบเทียบโมเดล AI ชั้นนำปี 2026 ตามหมวด benchmark และกรณีใช้งาน
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026 และโมเดลที่ควรเลือก. Article summary: ยังไม่มี benchmark ชุดเดียวที่เทียบทั้ง 4 รุ่นได้ครบแบบ apples to apples; จากตัวเลขที่มี GPT 5.5 นำ Terminal Bench 2.0 ที่ 82.7% ต่อ 69.4% ส่วน Claude Opus 4.7 นำ SWE Bench Pro ที่ 64.3% ต่อ 58.6% จึงควรเลือกตามงาน ไม.... Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40cognidownunder%2Fclaude-opus-4-7-leads-on-code-gpt-5-5-wins-intelligence-and-kimi-k2-6-" source context "Claude Opus 4.7 Leads on Code, GPT 5.5 Wins Intelligence, and ..." Reference image 2: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login

openai.com

الخلاصة السريعة: لا تبحث عن «أفضل نموذج» بإطلاق

إذا كنت تفاضل بين GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 وDeepSeek V4 وKimi K2.6 في 2026، فالإجابة الأكثر أمانا ليست اسم نموذج واحد. السبب بسيط: البيانات المتاحة لا تضع النماذج الأربعة دائما في الاختبارات نفسها وبالشروط نفسها. لدينا أرقام مباشرة كثيرة بين GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 من Vellum وOpenAI، بينما تظهر بيانات DeepSeek V4 وKimi K2.6 بقوة أكبر في محاور مثل نافذة السياق الطويلة، الأوزان المفتوحة، تعدد الوسائط، ومؤشرات الاعتمادية من تقارير DeepSeek وArtificial Analysis [2][7][30][31][33][35][36].

لذلك، الأفضل أن تبدأ بالسؤال العملي: ماذا تريد من النموذج؟ إن كان عملك يدور حول الطرفية والأتمتة واستخدام الأدوات، فالأرقام تميل إلى GPT-5.5. إن كان محورك حل مشكلات برمجية شبيهة ببيئات تطوير حقيقية، فـ Claude Opus 4.7 يظهر إشارة قوية في SWE-Bench Pro. وإن كنت تتعامل مع مستندات ضخمة جدا، فقد يدخل DeepSeek V4 Pro في القائمة بفضل نافذة سياق كبيرة، لكن مع حاجة واضحة إلى التحقق من المخرجات. أما Kimi K2.6 فيبدو خيارا مهما لمن يريد نموذجا مفتوح الأوزان ومتعدد الوسائط، مع ضرورة انتظار مقارنات مباشرة أكثر.

لماذا لا توجد نتيجة نهائية واحدة؟

في الأرقام التي يمكن فيها مقارنة GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 مباشرة، يتقدم GPT-5.5 في Terminal-Bench 2.0 بنسبة 82.7% مقابل 69.4%، وفي GDPval بنسبة 84.9% مقابل 80.3%. في المقابل، يتقدم Claude Opus 4.7 في SWE-Bench Pro بنسبة 64.3% مقابل 58.6%، وفي GPQA Diamond بنسبة 94.2% مقابل 93.6% بحسب جدول Vellum [2].

في اختبارات استخدام الحاسوب والأدوات، تذكر OpenAI أن GPT-5.5 حصل على 78.7% في OSWorld-Verified مقابل 78.0% لـ Claude Opus 4.7، وعلى 84.4% في BrowseComp مقابل 79.3%. لكنه يتأخر في MCP Atlas، حيث يسجل GPT-5.5 نسبة 75.3% مقابل 79.1% لـ Claude Opus 4.7 [7].

أما DeepSeek V4 وKimi K2.6، فلا تظهر في المصادر المستخدمة هنا ضمن كل اختبارات GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 بالطريقة نفسها، لذلك لا يصح القول إن أحدهما يتفوق أو يتأخر في فئات لا توجد فيها أرقام مباشرة من المصدر أو إطار التقييم نفسه [31][33][35][36].

جدول المقارنة: ما يمكن قراءته بثقة من البيانات المتاحة

الاختبار أو المؤشرGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6كيف نقرأ النتيجة؟
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهGPT-5.5 يتقدم على Claude Opus 4.7 في جدول Vellum [2]
SWE-Bench Pro58.6%64.3%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهClaude Opus 4.7 يتقدم في اختبار هندسة البرمجيات وفق Vellum [2]
GDPval84.9%80.3%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهGPT-5.5 يتقدم في هذا الاختبار [2]
OSWorld-Verified78.7%78.0%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهGPT-5.5 يتقدم بفارق صغير وفق جدول OpenAI [7]
BrowseComp84.4%79.3%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهGPT-5.5 يتقدم في فئة استخدام الأدوات وفق OpenAI [7]
MCP Atlas75.3%79.1%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهClaude Opus 4.7 يتقدم على GPT-5.5 وفق OpenAI [7]
GPQA Diamond93.6%94.2%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهClaude Opus 4.7 يتقدم بفارق محدود وفق Vellum [2]
FrontierMath T1–351.7%43.8%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهGPT-5.5 يتقدم على Claude Opus 4.7 وفق Vellum [2]
نافذة السياقغير واردة في جدول Artificial Analysis المستخدم هناغير واردة في جدول Artificial Analysis المستخدم هناDeepSeek V4 Pro: 1,000k توكن256k توكنDeepSeek V4 Pro يملك نافذة سياق أكبر من Kimi K2.6 في المصدر نفسه [33]
AA-Omniscience / الهلوسةلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهلا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهV4 Pro Max يحصل على -10؛ ومعدل هلوسة V4 Pro يبلغ 94%لا توجد نتيجة مباشرة في المصدر نفسهمؤشر يستدعي التحقق الدقيق من إجابات DeepSeek V4 [31]
Artificial Analysis Intelligence Indexغير متاح في المصادر المستخدمةغير متاح في المصادر المستخدمةغير متاح في المصادر المستخدمة54هذا مؤشر خاص بـ Kimi K2.6 وليس لوحة ترتيب موحدة مع Vellum أو OpenAI [35]

عبارة «لا توجد نتيجة مباشرة» لا تعني أن النموذج أضعف. معناها فقط أن المصادر المستخدمة لا تعرض نتيجة للنموذج في الاختبار نفسه وبإطار تقييم واحد.

GPT-5.5: قوي في الوكلاء، الطرفية، وسير العمل المعتمد على الأدوات

GPT-5.5 هو النموذج الذي تظهر له في هذه المجموعة أكبر كمية من الأرقام القابلة للمقارنة مباشرة مع Claude Opus 4.7. يورد Vellum نتائج Terminal-Bench 2.0 وSWE-Bench Pro وGDPval وGPQA Diamond وFrontierMath، بينما تورد OpenAI نتائج OSWorld-Verified وBrowseComp وMCP Atlas [2][7].

أقوى إشارة لصالحه تظهر في مهام الطرفية وسير العمل الوكيلي واستخدام الأدوات. فهو يتقدم على Claude Opus 4.7 في Terminal-Bench 2.0 بنسبة 82.7% مقابل 69.4%، وفي BrowseComp بنسبة 84.4% مقابل 79.3%، وفي OSWorld-Verified بنسبة 78.7% مقابل 78.0% [2][7].

لكن هذه ليست سيطرة شاملة. Claude Opus 4.7 يتقدم في SWE-Bench Pro وMCP Atlas وGPQA Diamond ضمن المصادر نفسها [2][7]. لذلك، إذا كان فريقك يريد نموذجا يشغل أدوات، يتنقل بين خطوات متعددة، ويتعامل مع الطرفية أو المتصفح، فـ GPT-5.5 مرشح قوي. أما إذا كان الاختبار الأقرب لعملك هو حل مشكلات برمجية، فالصورة تختلف.

من زاوية السلامة والتقييم، تذكر OpenAI في System Card أن GPT-5.5 خضع لتقييم CoT-Control، وهو مجموعة تقييم تضم أكثر من 13,000 مهمة مبنية على اختبارات مثل GPQA وMMLU-Pro وHLE وBFCL وSWE-Bench Verified [4]. هذه معلومة مهمة لفهم كيفية تقييم قابلية التحكم في سلوك النموذج، لكنها لا ينبغي أن تُقرأ كبديل مباشر عن نتائج الأداء في الاختبارات السابقة.

Claude Opus 4.7: الإشارة الأقوى في هندسة البرمجيات

تذكر وثائق Claude API من Anthropic أن Claude Opus 4.7 مرتبط بتاريخ 16 أبريل 2026 [20]. وعند النظر فقط إلى الأرقام التي يمكن مقارنتها مباشرة مع GPT-5.5، تظهر أقوى نقطة لصالح Claude Opus 4.7 في SWE-Bench Pro، حيث يسجل 64.3% مقابل 58.6% لـ GPT-5.5 [2].

هذه النتيجة مهمة لأن اختبارات SWE-Bench عموما تحاول الاقتراب من مشكلات تطوير حقيقية، مثل إصلاح عيوب أو التعامل مع مستودعات برمجية، لا مجرد كتابة دوال قصيرة. لذلك، إذا كان الاستخدام الأساسي هو مراجعة الكود، حل issues، أو بناء وكيل برمجي يتعامل مع مستودعات فعلية، فإن Claude Opus 4.7 يستحق أن يكون في مقدمة القائمة.

يتقدم Claude Opus 4.7 أيضا على GPT-5.5 في MCP Atlas بنسبة 79.1% مقابل 75.3% وفق OpenAI [7]. لكن في المصدر نفسه يتقدم GPT-5.5 في OSWorld-Verified وBrowseComp، كما يذكر Vellum تقدمه في Terminal-Bench 2.0 وGDPval وFrontierMath T1–3 [2][7].

أما في جانب السلامة، فتذكر Anthropic في Petri 2.0 أن الجمع بين طريقتين للتدخل أدى إلى خفض eval-awareness في نماذج Claude بوسيط انخفاض نسبي قدره 47.3% [22]. ينبغي قراءة هذا الرقم كمؤشر على أبحاث السلوك والسلامة في عائلة Claude، لا كنتيجة أداء مباشرة لـ Claude Opus 4.7 في اختبارات الإنتاجية.

DeepSeek V4: سياق طويل جدا، لكن الاعتمادية تحتاج حراسة

يشير تقرير DeepSeek-V4 التقني إلى أن سلسلة V4 تحتفظ بإطار DeepSeekMoE واستراتيجية Multi-Token Prediction من DeepSeek-V3، مع إضافة آلية hybrid attention لتحسين الكفاءة في السياق الطويل [30]. وفي جدول Artificial Analysis، تظهر نافذة سياق DeepSeek V4 Pro عند 1,000k توكن، مقارنة بـ 256k توكن في Kimi K2.6 [33].

هذه ميزة كبيرة إذا كان العمل يتطلب إدخال مستندات ضخمة أو الاحتفاظ بسياق طويل عبر خطوات كثيرة. لكن الحجم وحده لا يكفي. تذكر Artificial Analysis أن DeepSeek V4 Pro Max حصل على -10 في AA-Omniscience، وهو تحسن عن DeepSeek V3.2 Reasoning الذي حصل على -21، لكنها تذكر أيضا معدل هلوسة 94% لـ DeepSeek V4 Pro و96% لـ DeepSeek V4 Flash [31].

عمليا، يعني ذلك أن DeepSeek V4 Pro قد يكون مناسبا عندما تكون نافذة السياق الضخمة شرطا أساسيا، مثل تحليل ملفات كبيرة أو تجميع معلومات من وثائق كثيرة. لكن من الحكمة استخدامه مع grounding عبر الاسترجاع، أو تحقق آلي من المصادر، أو مراجعة بشرية، خصوصا في الأعمال التي تكون فيها الأخطاء مكلفة [30][31][33].

Kimi K2.6: مرشح مفتوح الأوزان ومتعدد الوسائط، لكن المقارنات المباشرة قليلة

تذكر Artificial Analysis أن Kimi K2.6 نموذج مفتوح الأوزان صدر في أبريل 2026، وأنه حصل على 54 في Artificial Analysis Intelligence Index [35]. كما يذكر تحليل آخر من Artificial Analysis أنه يدعم إدخال الصور والفيديو مع إخراج نصي بشكل أصلي، وأن الحد الأقصى لنافذة السياق يبقى 256k توكن [36].

هذه الخصائص تجعله جذابا للفرق التي تريد نموذجا يمكن تشغيله أو تخصيصه ضمن بيئات أكثر تحكما مقارنة بالنماذج المغلقة، مع دعم للمدخلات البصرية والفيديوية. لكن عند المقارنة المحددة بنافذة السياق، فهو أصغر من DeepSeek V4 Pro الذي يعرضه جدول Artificial Analysis عند 1,000k توكن [33].

الأهم أن المصادر المستخدمة هنا لا تقدم نتائج Kimi K2.6 كاملة ومباشرة على Terminal-Bench 2.0 وSWE-Bench Pro وGDPval وOSWorld-Verified وMCP Atlas بالطريقة نفسها التي نرى بها GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 [2][7][33][35][36]. لذلك، يمكن وضع Kimi K2.6 في القائمة المختصرة لمن يريد نموذجا مفتوح الأوزان ومتعدد الوسائط، لكن لا ينبغي إعلان تفوقه أو تأخره في فئات لا توجد لها أرقام مباشرة كافية [35][36].

كيف تختار النموذج حسب نوع العمل؟

نوع العملالنموذج أو النماذج المرشحةالسبب من الأدلة المتاحة
أتمتة الطرفية وسير العمل الوكيليGPT-5.5يتقدم على Claude Opus 4.7 في Terminal-Bench 2.0 بنسبة 82.7% مقابل 69.4% [2]
هندسة البرمجيات وحل المشكلات البرمجيةClaude Opus 4.7يتقدم على GPT-5.5 في SWE-Bench Pro بنسبة 64.3% مقابل 58.6% [2]
التصفح واستخدام الأدواتGPT-5.5 أو Claude Opus 4.7 بحسب نوع الأدواتGPT-5.5 يتقدم في BrowseComp، بينما يتقدم Claude Opus 4.7 في MCP Atlas [7]
استخدام الحاسوب عبر واجهات عمليةGPT-5.5 بفارق محدودOSWorld-Verified يسجل 78.7% لـ GPT-5.5 و78.0% لـ Claude Opus 4.7 [7]
سياق طويل جداDeepSeek V4 ProArtificial Analysis تذكر نافذة سياق 1,000k توكن، مع ضرورة التحقق بسبب معدل هلوسة 94% [31][33]
نموذج مفتوح الأوزان ومتعدد الوسائطKimi K2.6Artificial Analysis تصفه كنموذج مفتوح الأوزان ويدعم إدخال الصور والفيديو مع إخراج نصي أصلي [35][36]
تقليل الهلوسة إلى أقصى حدلا يمكن إعلان فائز عام من هذه البياناتتوجد إشارة خطر واضحة في DeepSeek V4، لكن لا توجد أرقام اعتمادية مباشرة وكاملة للنماذج الأربعة في مصدر واحد [31]

ما الذي يجب الانتباه إليه قبل اعتماد أي benchmark؟

الأرقام مفيدة، لكنها ليست وصفة جاهزة. لا ينبغي جمع نتائج Vellum وOpenAI وArtificial Analysis في ترتيب واحد صارم، لأن كل جهة قد تستخدم اختبارات وسياقات تقييم مختلفة [2][7][31][33][35]. وحتى في البرمجة، تشير الأدبيات الأكاديمية إلى أن اختبارات مثل HumanEval لها حدود، وأن التقييم الأقرب للعمل الحقيقي ينبغي أن يراعي اختبارات issue-solving مثل SWE-Bench [42].

كذلك، نافذة السياق ليست مرادفا للدقة. قد يقرأ النموذج كمية ضخمة من النص، لكنه لا يضمن صحة الاستنتاجات. المثال الأوضح هنا أن DeepSeek V4 Pro يظهر بنافذة سياق 1,000k توكن في جدول Artificial Analysis، بينما يذكر مصدر آخر من الجهة نفسها معدل هلوسة 94% لـ DeepSeek V4 Pro [31][33].

لهذا، قبل وضع أي نموذج في الإنتاج، من الأفضل بناء مجموعة اختبارات داخلية تعكس بياناتك الحقيقية: مستنداتك، لغتك، أدواتك، أنواع الأخطاء التي لا تقبلها، وحدود التكلفة والسرعة. فالنموذج الذي يفوز في benchmark عام قد لا يكون الأفضل في سير عملك الخاص.

الحكم النهائي

من الأدلة المتاحة، يبدو GPT-5.5 خيارا قويا لأعمال الوكلاء، الطرفية، واستخدام الأدوات، لأنه يتقدم على Claude Opus 4.7 في Terminal-Bench 2.0 وBrowseComp وOSWorld-Verified [2][7]. أما Claude Opus 4.7 فيبرز خصوصا لهندسة البرمجيات، لأن نتيجته في SWE-Bench Pro تبلغ 64.3% مقابل 58.6% لـ GPT-5.5 [2].

DeepSeek V4 Pro يستحق النظر عندما تكون نافذة السياق الطويلة شرطا حاسما، مع رقم 1,000k توكن، لكن يجب التعامل معه بحذر بسبب تقرير معدل الهلوسة 94% [31][33]. أما Kimi K2.6 فهو مرشح مهم في فئة النماذج مفتوحة الأوزان ومتعددة الوسائط، بفضل سياق 256k توكن، ودعم إدخال الصور والفيديو، ونتيجة 54 في Artificial Analysis Intelligence Index، لكنه ما زال يحتاج إلى مزيد من المقارنات المباشرة قبل تبنيه بثقة في قرارات إنتاجية كبيرة [35][36].

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AI

ประเด็นสำคัญ

  • لا يوجد benchmark واحد يقارن النماذج الأربعة كلها بالطريقة نفسها؛ GPT 5.5 يتقدم على Claude Opus 4.7 في Terminal Bench 2.0 بنسبة 82.7% مقابل 69.4%، بينما يتقدم Claude في SWE Bench Pro بنسبة 64.3% مقابل 58.6% [2].
  • DeepSeek V4 Pro يبرز في السياق الطويل؛ إذ تذكر Artificial Analysis نافذة سياق قدرها 1,000k توكن مقابل 256k توكن في Kimi K2.6، لكن تقريرا آخر لها يذكر معدل هلوسة 94% لـ DeepSeek V4 Pro [31][33].
  • Kimi K2.6 مرشح مهم لمن يريد نموذجا مفتوح الأوزان ومتعدد الوسائط؛ فهو يدعم إدخال الصور والفيديو مع إخراج نصي، ويحصل على 54 في Artificial Analysis Intelligence Index، لكن المقارنات المباشرة مع GPT 5.5 وClaude Opus 4.7 م...

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "مقارنة GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 وDeepSeek V4 وKimi K2.6: أي نموذج تختار في 2026؟" คืออะไร

لا يوجد benchmark واحد يقارن النماذج الأربعة كلها بالطريقة نفسها؛ GPT 5.5 يتقدم على Claude Opus 4.7 في Terminal Bench 2.0 بنسبة 82.7% مقابل 69.4%، بينما يتقدم Claude في SWE Bench Pro بنسبة 64.3% مقابل 58.6% [2].

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

لا يوجد benchmark واحد يقارن النماذج الأربعة كلها بالطريقة نفسها؛ GPT 5.5 يتقدم على Claude Opus 4.7 في Terminal Bench 2.0 بنسبة 82.7% مقابل 69.4%، بينما يتقدم Claude في SWE Bench Pro بنسبة 64.3% مقابل 58.6% [2]. DeepSeek V4 Pro يبرز في السياق الطويل؛ إذ تذكر Artificial Analysis نافذة سياق قدرها 1,000k توكن مقابل 256k توكن في Kimi K2.6، لكن تقريرا آخر لها يذكر معدل هلوسة 94% لـ DeepSeek V4 Pro [31][33].

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

Kimi K2.6 مرشح مهم لمن يريد نموذجا مفتوح الأوزان ومتعدد الوسائط؛ فهو يدعم إدخال الصور والفيديو مع إخراج نصي، ويحصل على 54 في Artificial Analysis Intelligence Index، لكن المقارنات المباشرة مع GPT 5.5 وClaude Opus 4.7 م...

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 เทียบ GPT-5.5, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6: อ่านเบนช์มาร์กปี 2026 แบบไม่หลงตัวเลข

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: สรุปเบนช์มาร์กปี 2026 และคำตัดสิน

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4: 1M context, MoE และเช็กลิสต์ย้าย API สำหรับนักพัฒนา

DeepSeek V4 ไม่ใช่แค่โมเดล 1M context

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

โจทย์ความยืดหยุ่น Northwest vs. Southeast Timber: ทำไมคำตอบคือ larger; larger

Northwest กับ Southeast Timber: ทำไมแทนกันได้มากขึ้นแล้วต้องตอบ larger; larger

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

DeepSeek จะโค่น OpenAI, Claude, Gemini และ Grok ได้ไหม? เกมจริงอยู่ที่ต้นทุนและความไว้วางใจ

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

ศึกษาค้นคว้าเกณฑ์มาตรฐานการทดสอบของ GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 แล้วเปรียบเทียบให้ครอบคลุมมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ จัดทำรายงานการวิจัยเกี่ยวกับเรื่องนี้

Studio Global AI40 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

รายงานนี้พบว่า “มีข้อมูลเปรียบเทียบได้บางส่วน แต่ยังไม่ครบแบบ apples-to-apples” สำหรับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 โดย GPT-5.5 มีข้อมูลคะแนนสาธารณะมากที่สุดในชุดที่ค้นพบ, Claude Opus 4.7 เด่นกว่า GPT-5.5 ใน SWE-Bench Pro ตามแหล่งเปรียบเทียบภายนอก, DeepSeek V4 เด่นเรื่องบริบทยาวระดับ 1,000k tokens แต่มีสัญญาณความเสี่ยงด้าน hallucination ในการทดสอบของ Artificial Analysis, ส่วน Kimi K2.6 มีหลักฐานเปรียบเทียบที่พบจำกัด โดยยืนยันได้หลัก ๆ เรื่องบริบท 256k tokens จากแหล่งเปรียบเทียบภายนอก [11][7][9]

Key findings

  • ข้อมูลที่เทียบได้ตรงที่สุดระหว่าง GPT-5.5 กับ Claude Opus 4.7 คือ Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro และ GDPval จากแหล่งวิเคราะห์ภายนอกเดียวกัน [11]

  • GPT-5.5 ได้ 82.7% บน Terminal-Bench 2.0 เทียบกับ Claude Opus 4.7 ที่ 69.4% ทำให้ GPT-5.5 นำในงาน terminal/agentic workflow ตามข้อมูลชุดนี้ [11]

  • Claude Opus 4.7 ได้ 64.3% บน SWE-Bench Pro เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% ทำให้ Claude นำใน benchmark งานแก้ปัญหา software engineering ตามข้อมูลชุดนี้ [11]

  • GPT-5.5 ได้ 84.9% บน GDPval เทียบกับ Claude Opus 4.7 ที่ 80.3% ทำให้ GPT-5.5 นำใน benchmark งานเชิงเศรษฐกิจ/งานมืออาชีพตามข้อมูลชุดนี้ [11]

  • OpenAI มีเอกสาร safety/evaluation สำหรับ GPT-5.5 ที่กล่าวถึง CoT-Control ซึ่งใช้ชุดงานมากกว่า 13,000 งานจาก benchmark ที่มีอยู่ เช่น GPQA และ MMLU-Pro [14]

  • Anthropic มีบันทึกเอกสาร API ที่ระบุ Claude Opus 4.7 วันที่ 16 เมษายน 2026 แต่ข้อมูลคะแนน benchmark อย่างเป็นทางการที่พบในชุดผลค้นหานี้ยังไม่ครบเท่าข้อมูลของ GPT-5.5 [2]

  • DeepSeek V4 series ถูกอธิบายในเอกสารเทคนิคว่าเป็นการต่อยอดจาก DeepSeek-V3 โดยยังคง DeepSeekMoE และ Multi-Token Prediction พร้อมเพิ่มกลไกด้านประสิทธิภาพสำหรับ long context [6]

  • DeepSeek V4 Pro ถูกระบุในแหล่งเปรียบเทียบว่าใช้ context window 1,000k tokens ส่วน Kimi K2.6 ใช้ context window 256k tokens [9]

  • Artificial Analysis รายงานว่า DeepSeek V4 Pro Max ทำคะแนน AA-Omniscience ที่ -10 ดีขึ้น 11 จุดจาก V3.2 แต่มี hallucination rate สูงถึง 94% ในชุดทดสอบนั้น [7]

  • หลักฐานสาธารณะที่พบยังไม่เพียงพอสำหรับการสรุปตารางคะแนน benchmark ครบทุกหมวดของทั้ง 4 รุ่นพร้อมกัน; ดังนั้นจุดที่ไม่มีตัวเลขควรถือว่า “Insufficient evidence.”

ขอบเขตและวิธีวิจัย

  • รายงานนี้ใช้หลักฐานจากเอกสารทางการ, เอกสารเทคนิค, แหล่ง benchmark ภายนอก และแหล่งวิชาการที่พบในผลค้นหา ณ วันที่ทำรายงาน [2][6][11][14][1]

  • แหล่งที่มีน้ำหนักสูงกว่าในรายงานนี้คือเอกสารทางการหรือเอกสารเทคนิค เช่น release notes ของ Anthropic, เอกสาร safety/evaluation ของ OpenAI และ PDF ทางเทคนิคของ DeepSeek V4 [2][14][6]

  • แหล่งที่ใช้สำหรับคะแนนเปรียบเทียบหลายรุ่นพร้อมกันส่วนใหญ่เป็นแหล่งภายนอก เช่น Vellum, BenchLM, LLM Stats และ Artificial Analysis จึงควรตีความเป็น benchmark จากผู้ประเมินรายนั้น ไม่ใช่ผลรับรองกลางทั้งหมด [11][12][15][7]

  • งานวิชาการด้าน benchmark การเขียนโค้ดชี้ว่าชุดทดสอบอย่าง HumanEval มีข้อจำกัด และมีความพยายามสร้าง benchmark ที่ใกล้งานจริงมากขึ้น เช่น SWE-Bench และ benchmark fine-grained issue solving [1]

ภาพรวม benchmark ที่ควรใช้เทียบ

หมวดทดสอบตัวอย่าง benchmark ที่พบใช้วัดอะไรหมายเหตุด้านความน่าเชื่อถือ
Reasoning / knowledgeGPQA, MMLU-Pro, ARC-AGI, LongBench v2, MuSRความรู้เชิงลึก การให้เหตุผล และการแก้ปัญหาซับซ้อนOpenAI ระบุว่า CoT-Control ของ GPT-5.5 ใช้ชุดงานจาก GPQA และ MMLU-Pro ร่วมกับ benchmark อื่น ๆ มากกว่า 13,000 งาน [14]
Coding / software engineeringSWE-Bench Pro, SWE-Bench Verified, LiveCodeBench, Expert-SWEความสามารถแก้ issue, เขียน/แก้โค้ด และทำงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์งานวิชาการระบุว่า benchmark แบบ HumanEval ไม่พอสำหรับงานจริง จึงต้องใช้ benchmark ที่ใกล้ issue จริงมากขึ้น [1]
Agentic / tool useTerminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified, GAIA, TAU-bench, WebArenaการใช้เครื่องมือ, terminal, browser, workflow หลายขั้นตอนBenchLM จัด GPT-5.5 ในหมวด agentic ด้วยชุด benchmark อย่าง Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified, GAIA, TAU-bench และ WebArena [12]
Vision / multimodalMMMU Pro, image/video input testsความเข้าใจภาพ วิดีโอ และเอกสารหลายรูปแบบข้อมูลที่พบสำหรับทั้ง 4 รุ่นยังไม่พอสำหรับสรุปเชิงตัวเลขครบทุกโมเดล; Insufficient evidence.
Long contextLongBench v2, MRCRv2, context-window testsการคงบริบทและดึงข้อมูลจากเอกสารยาวDeepSeek V4 Pro ถูกระบุว่ามี context window 1,000k tokens และ Kimi K2.6 256k tokens ในแหล่งเปรียบเทียบเดียวกัน [9]
Safety / reliabilityCoT-Control, Petri, hallucination tests, AA-Omniscienceการควบคุมพฤติกรรม, eval-awareness, hallucination, ความน่าเชื่อถือOpenAI ใช้ CoT-Control กับงานมากกว่า 13,000 งาน ส่วน Anthropic รายงาน Petri 2.0 และ Artificial Analysis รายงาน hallucination rate ของ DeepSeek V4 Pro Max [14][4][7]

ตารางเปรียบเทียบคะแนนที่พบ

Benchmark / metricGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6ข้อสรุปจากหลักฐาน
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 นำ Claude Opus 4.7 ชัดเจนในงาน terminal/agentic ตามแหล่งนี้ [11]
SWE-Bench Pro58.6%64.3%Insufficient evidenceInsufficient evidenceClaude Opus 4.7 นำ GPT-5.5 ในงาน software engineering ตามแหล่งนี้ [11]
Expert-SWE internal73.1%Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceใช้ได้เป็นสัญญาณภายในของ GPT-5.5 แต่ไม่เหมาะสรุปเทียบทุกค่ายเพราะไม่มีคะแนนครบ [11]
GDPval84.9%80.3%Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 นำ Claude Opus 4.7 ใน benchmark งานมืออาชีพตามแหล่งนี้ [11]
BenchLM aggregate: Agentic#2 / 99.5 จาก 100Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceใช้ดูอันดับรวมของ GPT-5.5 ได้ แต่ยังไม่ใช่ตารางเดียวกันครบ 4 โมเดล [12]
BenchLM aggregate: Coding85.6 จาก 100Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 ถูกจัดอันดับสูงใน coding aggregate แต่ไม่มีคะแนนคู่เทียบครบในแหล่งเดียวกัน [12]
BenchLM aggregate: Reasoning100.0 จาก 100Insufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 ถูกจัดอันดับสูงสุดใน reasoning aggregate ของ BenchLM แต่ยังไม่ใช่ผลเปรียบเทียบครบ 4 รุ่น [12]
Context windowInsufficient evidenceInsufficient evidence1,000k tokens256k tokensDeepSeek V4 Pro เหนือ Kimi K2.6 ด้าน context window ตามแหล่งเปรียบเทียบนี้ [9]
AA-OmniscienceInsufficient evidenceInsufficient evidence-10 สำหรับ V4 Pro MaxInsufficient evidenceDeepSeek V4 Pro Max ดีขึ้นจาก V3.2 แต่ยังมี hallucination rate สูงมากในรายงานเดียวกัน [7]
Hallucination rateInsufficient evidenceInsufficient evidence94% สำหรับ V4 Pro/FlashInsufficient evidenceเป็นสัญญาณความเสี่ยงสำคัญของ DeepSeek V4 ในชุดทดสอบของ Artificial Analysis [7]

วิเคราะห์รายโมเดล

GPT-5.5

  • GPT-5.5 เป็นโมเดลที่มีข้อมูลคะแนนสาธารณะมากที่สุดในชุดหลักฐานที่พบ โดยมีคะแนน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, Expert-SWE และ GDPval จากแหล่งเปรียบเทียบภายนอก [11]

  • จุดแข็งหลักของ GPT-5.5 คือ agentic workflow และงานมืออาชีพ โดยได้ 82.7% บน Terminal-Bench 2.0 และ 84.9% บน GDPval [11]

  • จุดที่ยังไม่ชนะทุกหมวดคือ software engineering benchmark แบบ SWE-Bench Pro เพราะ GPT-5.5 ได้ 58.6% ต่ำกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 64.3% [11]

  • เอกสาร safety/evaluation ของ OpenAI สำหรับ GPT-5.5 ระบุการใช้ CoT-Control กับงานมากกว่า 13,000 งานจาก benchmark เช่น GPQA และ MMLU-Pro ซึ่งทำให้ข้อมูลด้านการควบคุมพฤติกรรมมีฐานเอกสารทางการมากกว่าโมเดลอื่นในชุดนี้ [14]

Claude Opus 4.7

  • Claude Opus 4.7 ปรากฏในเอกสาร release notes ของ Anthropic วันที่ 16 เมษายน 2026 ซึ่งช่วยยืนยันสถานะโมเดลในเอกสารทางการ [2]

  • จุดแข็งที่เด่นที่สุดจากข้อมูลที่พบคือ coding/software engineering เพราะ Claude Opus 4.7 ได้ 64.3% บน SWE-Bench Pro เทียบกับ GPT-5.5 ที่ 58.6% [11]

  • Claude Opus 4.7 ตามข้อมูลเดียวกันได้ 69.4% บน Terminal-Bench 2.0 และ 80.3% บน GDPval ซึ่งตามหลัง GPT-5.5 ในสองหมวดนี้ [11]

  • Anthropic มีงานประเมินด้าน safety/eval-awareness ผ่าน Petri 2.0 โดยรายงานว่าการแทรกแซงสองแนวทางร่วมกันทำให้ eval-awareness ลดลงแบบ median relative drop 47.3% ในโมเดล Claude [4]

DeepSeek V4

  • เอกสาร DeepSeek-V4 ระบุว่า V4 series ยังคง DeepSeekMoE framework และ Multi-Token Prediction strategy จาก DeepSeek-V3 พร้อมเพิ่มนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรมและการปรับประสิทธิภาพ [6]

  • DeepSeek V4 Pro ถูกระบุในแหล่งเปรียบเทียบว่ามี context window 1,000k tokens ซึ่งสูงกว่า Kimi K2.6 ที่ 256k tokens อย่างมีนัยสำคัญ [9]

  • Artificial Analysis รายงานว่า DeepSeek V4 Pro Max ได้ AA-Omniscience -10 ซึ่งดีขึ้น 11 จุดจาก DeepSeek V3.2 Reasoning ที่ -21 [7]

  • ประเด็นเสี่ยงสำคัญคือ Artificial Analysis รายงาน hallucination rate 94% สำหรับ DeepSeek V4 Pro และ V4 Flash ในชุดประเมินของตน [7]

  • ยังไม่มีหลักฐานเพียงพอในชุดผลค้นหานี้สำหรับการเปรียบเทียบ DeepSeek V4 กับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 บน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro หรือ GDPval; Insufficient evidence.

Kimi K2.6

  • หลักฐานเปรียบเทียบที่พบสำหรับ Kimi K2.6 จำกัดกว่ารุ่นอื่น โดยแหล่งที่พบยืนยันได้ว่า Kimi K2.6 มี context window 256k tokens ในตารางเปรียบเทียบกับ DeepSeek V4 Pro [9]

  • เมื่อเทียบเฉพาะ context window, Kimi K2.6 ต่ำกว่า DeepSeek V4 Pro ที่ 1,000k tokens ตามแหล่งเปรียบเทียบเดียวกัน [9]

  • ยังไม่มีหลักฐานเพียงพอในชุดผลค้นหานี้สำหรับคะแนน Kimi K2.6 บน Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GPQA, MMLU-Pro, GDPval หรือ hallucination benchmark แบบเดียวกับ DeepSeek V4; Insufficient evidence.

เปรียบเทียบตามกรณีใช้งาน

  • หากเน้น terminal, agentic workflow และงานหลายขั้นตอน GPT-5.5 เป็นตัวเลือกที่มีหลักฐานคะแนนนำ Claude Opus 4.7 ชัดเจนจาก Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% เทียบกับ 69.4% [11]

  • หากเน้นแก้ปัญหา software engineering จาก issue จริง Claude Opus 4.7 น่าพิจารณากว่า GPT-5.5 เพราะได้ SWE-Bench Pro 64.3% เทียบกับ 58.6% [11]

  • หากเน้นงานมืออาชีพหรือ benchmark แนว GDPval GPT-5.5 มีคะแนน 84.9% สูงกว่า Claude Opus 4.7 ที่ 80.3% [11]

  • หากเน้น long-context retrieval หรือเอกสารยาวมาก DeepSeek V4 Pro มีจุดเด่นจาก context window 1,000k tokens เทียบกับ Kimi K2.6 ที่ 256k tokens แต่ยังไม่มีข้อมูลครบสำหรับเทียบกับ GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ในแหล่งเดียวกัน [9]

  • หากเน้นความน่าเชื่อถือและลด hallucination ควรระวัง DeepSeek V4 เพราะรายงานของ Artificial Analysis ระบุ hallucination rate 94% ในชุดทดสอบของตน [7]

  • หากต้องการเลือก Kimi K2.6 สำหรับงาน production ควรขอหรือรอ benchmark เพิ่มเติมจากแหล่งทางการหรือผู้ประเมินภายนอกที่ใช้ harness เดียวกับ GPT-5.5, Claude Opus 4.7 และ DeepSeek V4; Insufficient evidence.

Evidence notes

  • แหล่งทางการที่พบสำหรับ GPT-5.5 มีน้ำหนักสูงในส่วน safety/evaluation แต่คะแนนเปรียบเทียบเชิงประสิทธิภาพที่ครบกว่าในรายงานนี้มาจากแหล่งภายนอก [14][11]

  • แหล่งทางการของ Anthropic ที่พบยืนยันการมีอยู่ของ Claude Opus 4.7 ใน release notes แต่คะแนนเปรียบเทียบที่ใช้ในตารางมาจากแหล่งภายนอก [2][11]

  • แหล่ง DeepSeek V4 ที่มีน้ำหนักสูงสุดคือ PDF เทคนิคบน Hugging Face ของ deepseek-ai ซึ่งอธิบายสถาปัตยกรรมและ long-context direction แต่ไม่ให้ตารางเปรียบเทียบครบทุก benchmark ที่ต้องการในผลค้นหาที่พบ [6]

  • แหล่งสำหรับ Kimi K2.6 ที่ใช้ได้ในรายงานนี้เป็นแหล่งเปรียบเทียบภายนอก ไม่ใช่เอกสาร benchmark ทางการของ Moonshot/Kimi ในผลค้นหาที่พบ [9]

  • งานวิชาการสนับสนุนข้อควรระวังว่าการวัด coding capability ต้องใช้ benchmark ที่ใกล้งานจริงกว่า HumanEval และควรพิจารณา benchmark ประเภท SWE-Bench หรือ issue-solving ร่วมด้วย [1]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence สำหรับตารางคะแนนครบทุก benchmark ของทั้ง 4 รุ่นใน harness เดียวกัน

  • คะแนนจากแหล่งต่างกันอาจใช้ prompt, sampling, tool access, reasoning mode, compute budget และ scoring pipeline ต่างกัน จึงไม่ควรนำตัวเลขจากคนละแหล่งมารวมเป็นอันดับเด็ดขาด

  • ข้อมูล DeepSeek V4 และ Kimi K2.6 ในรายงานนี้ยังไม่ครบด้าน coding, reasoning, multimodal, safety และ cost-performance เมื่อเทียบกับข้อมูล GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7

  • ผล benchmark ของโมเดลรุ่น frontier เปลี่ยนเร็วมาก และควรตรวจซ้ำกับ model card, system card, technical report และ leaderboard ที่อัปเดตล่าสุดก่อนตัดสินใจใช้งานจริง

Summary

  • GPT-5.5 มีหลักฐานแข็งที่สุดในชุดนี้ด้าน agentic workflow และ GDPval โดยนำ Claude Opus 4.7 บน Terminal-Bench 2.0 และ GDPval [11]

  • Claude Opus 4.7 เด่นกว่า GPT-5.5 ใน SWE-Bench Pro ซึ่งเป็นสัญญาณสำคัญสำหรับงาน software engineering [11]

แหล่งที่มา

  • [2] Everything You Need to Know About GPT-5.5vellum.ai

    Benchmark GPT-5.5 GPT-5.5 Pro GPT-5.4 Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- --- Terminal-Bench 2.0 82.7% — 75.1% 69.4% 68.5% SWE-Bench Pro 58.6% — 57.7% 64.3% 54.2% Expert-SWE (Internal) 73.1% — 68.5% — — GDPval 84.9% 82.3% 83.0% 80.3% 67.3% OSWorld-Verifi...

  • [4] GPT-5.5 System Card - OpenAI Deployment Safety Hubdeploymentsafety.openai.com

    We measure GPT-5.5’s controllability by running CoT-Control, an evaluation suite described in (Yueh-Han, 2026 ) that tracks the model’s ability to follow user instructions about their CoT. CoT-Control includes over 13,000 tasks built from established benchm...

  • [7] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Computer use and vision EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro OSWorld-Verified 78.7%75.0%--78.0%- MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%---80.5% MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%---- Tool use EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaud...

  • [20] System Prompts - Claude API Docsdocs.anthropic.com

    Claude Opus 4.7. April 16, 2026. Claude Sonnet 4.6. February 17, 2026. Claude Opus 4.6. February 5, 2026. Claude Opus 4.5. January 18, 2026. November 24, 2025 ...

  • [22] Petri 2.0: New Scenarios, New Model Comparisons, and Improved ...alignment.anthropic.com

    The two approaches are complementary: On Claude models, the interventions together lead to a 47.3% median relative drop in eval-awareness ... Jan 22, 2026

  • [30] [PDF] DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context ...huggingface.co

    Compared with the DeepSeek-V3 architecture (DeepSeek-AI, 2024), DeepSeek-V4 series retain the DeepSeekMoE framework (Dai et al., 2024) and Multi-Token Prediction (MTP) strategy, while introducing several key innovations in architecture and optimization. To...

  • [31] DeepSeek is back among the leading open weights models with V4 ...artificialanalysis.ai

    Gains in knowledge but an increase in hallucination rate: DeepSeek V4 Pro (Max) scores -10 on AA-Omniscience, an 11 point improvement over V3.2 (Reasoning, -21), driven primarily by higher accuracy. V4 Flash (Max) scores -23, broadly in line with V3.2. V4 P...

  • [33] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6: Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) Kimi logoKimi K2.6 Analysis --- --- Creator DeepSeek Kimi Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 256k tokens ( 384 A4 pages of size 12 Arial font) DeepSeek V4 Pro (Reas...

  • [35] Kimi K2.6 - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    Kimi K2.6 scores 54 on the Artificial Analysis Intelligence Index, placing it well above average among comparable models (averaging 28). When evaluating the Intelligence Index, it generated 160M tokens, which is very verbose in comparison to the average of...

  • [36] Kimi K2.6: The new leading open weights model - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    ➤ Multimodality: Kimi K2.6 supports Image and Video input and text output natively. The model’s max context length remains 256k. Kimi K2.6 has significantly higher token usage than Kimi K2.5. Kimi K2.5 scores 6 on the AA-Omniscience Index, primarily driven...

  • [42] A Real-World Benchmark for Evaluating Fine-Grained Issue Solving Capabilities of Large Language Modelsarxiv.org

    … Existing benchmarks such as HumanEval fall short in their ability to … benchmarks like SWE-Bench are designed to evaluate the … on LLM evaluation, there remains a gap in benchmarks … 2024

مقارنة GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 وDeepSeek V4 وKimi K2.6: أي نموذج تختار في 2026؟ | การวิจัยเชิงลึก | Studio Global