GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 وKimi K2.6 وDeepSeek V4: مقارنة البنشماركات
لا يوجد بطل مطلق: GPT 5.5 يتقدم في ARC AGI 2 بنتيجة 85% مقابل 75.8% لـ Claude Opus 4.7، ويتصدر Terminal Bench 2.0 بنتيجة 82.7%.[1][3] Claude Opus 4.7 يبدو أقوى في اختبارات الاستدلال الصعب ومراجعة الكود: يتصدر HLE في صفوف VentureBeat، ويسجل 64.3% في SWE Bench Pro مقابل 58.6% لـ GPT 5.5 و55.4% لـ DeepSeek V4 Pro.[3][9...
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: кто лидирует в бенчмаркахСравнение бенчмарков показывает не одного абсолютного лидера, а разные сильные стороны моделей.
موجّه الذكاء الاصطناعي
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: кто лидирует в бенчмарках. Article summary: Единого победителя нет: GPT 5.5 ведёт в ARC AGI 2 с 85% против 75,8% у Claude и в Terminal Bench 2.0 с 82,7%, а Claude Opus 4.7 сильнее в HLE и SWE Bench Pro; вывод ограничен тем, что источники сравнивают разные режим.... Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). . [](https://www.youtube.com" source context "Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison - YouTube" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.
openai.com
اختصار المشهد: لا يمكن اختزال GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 وKimi K2.6 وDeepSeek V4 في ترتيب واحد من الأول إلى الرابع. الاختبارات المتاحة لا تغطي النماذج الأربعة دائماً بالطريقة نفسها، وبعضها يستخدم أوضاع تشغيل مختلفة مثل GPT-5.5 medium أو GPT-5.5 Pro أو Claude Opus 4.7 non-reasoning high. لكن الصورة العملية واضحة بما يكفي: GPT-5.5 يلمع في ARC والمهام الوكيلية التي تشبه العمل داخل الطرفية، Claude Opus 4.7 أقوى في HLE وSWE-Bench Pro، Kimi K2.6 خيار برمجي/وكيلي قوي مع ميزة الأوزان المفتوحة، وDeepSeek V4 ليس غالباً صاحب أعلى نتيجة خام، لكنه شديد الجاذبية من ناحية السعر.
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.
ما هي الإجابة المختصرة على "GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 وKimi K2.6 وDeepSeek V4: مقارنة البنشماركات"؟
لا يوجد بطل مطلق: GPT 5.5 يتقدم في ARC AGI 2 بنتيجة 85% مقابل 75.8% لـ Claude Opus 4.7، ويتصدر Terminal Bench 2.0 بنتيجة 82.7%.[1][3]
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
لا يوجد بطل مطلق: GPT 5.5 يتقدم في ARC AGI 2 بنتيجة 85% مقابل 75.8% لـ Claude Opus 4.7، ويتصدر Terminal Bench 2.0 بنتيجة 82.7%.[1][3] Claude Opus 4.7 يبدو أقوى في اختبارات الاستدلال الصعب ومراجعة الكود: يتصدر HLE في صفوف VentureBeat، ويسجل 64.3% في SWE Bench Pro مقابل 58.6% لـ GPT 5.5 و55.4% لـ DeepSeek V4 Pro.[3][9]
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
Kimi K2.6 منافس قوي في البرمجة والمهام الوكيلية، لكن مقارناته المباشرة أقل؛ أما DeepSeek V4 فيتأخر غالباً في أعلى النتائج، لكنه أرخص API في هذه المقارنة عند $1.74 لكل مليون توكن إدخال و$3.48 لكل مليون توكن إخراج.[2][8...
GPT-5.5: ابدأ به إذا كانت مهمتك أقرب إلى ألغاز ARC أو وكلاء يعملون عبر الطرفية وسطر الأوامر. في DocsBot يحصل على 85% في ARC-AGI-2 مقابل 75.8% لـ Claude Opus 4.7، وفي VentureBeat يسجل 82.7% في Terminal-Bench 2.0 مقابل 69.4% لـ Claude و67.9% لـ DeepSeek.
Claude Opus 4.7: يبدو الرهان الأقوى حين تكون المهمة ثقيلة في الاستدلال أو مراجعة البرمجيات. VentureBeat يضعه فوق GPT-5.5 وDeepSeek في Humanity’s Last Exam من دون أدوات ومع الأدوات، وDataCamp يعطيه 64.3% في SWE-Bench Pro مقابل 58.6% لـ GPT-5.5 و55.4% لـ DeepSeek V4 Pro.
Kimi K2.6: منافس جاد في البرمجة والمهام الوكيلية، لكنه لا يظهر دائماً في الجداول نفسها مع النماذج الثلاثة الأخرى. في Artificial Analysis يحصل على 54 مقابل 57 لـ GPT-5.5 medium و52 لـ Claude Opus 4.7 non-reasoning high، وفي اختبار AkitaOnRails للبرمجة يسجل 87.
DeepSeek V4: في هذه المصادر هو أقرب إلى خيار السعر مقابل الأداء منه إلى قائد البنشماركات. Mashable تذكر سعراً قدره $1.74 لكل مليون توكن إدخال و$3.48 لكل مليون توكن إخراج، مقابل $5/$30 لـ GPT-5.5 و$5/$25 لـ Claude Opus 4.7.
جدول مقارنة البنشماركات
الشرطة — تعني أن المقتطفات المتاحة من المصادر لا تقدم نتيجة قابلة للمقارنة لهذا النموذج في ذلك الاختبار.
الاختبار / المصدر
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Kimi K2.6
DeepSeek V4
القراءة العملية
ARC-AGI-2، DocsBot
85%
75.8%
—
—
GPT-5.5 متقدم على Claude بفارق 9.2 نقطة مئوية.
ARC-AGI-1، DocsBot
95%
93.5%
—
—
GPT-5.5 أعلى قليلاً من Claude.
قائمة Artificial Analysis
57، GPT-5.5 medium
52، Claude Opus 4.7 non-reasoning high
54
—
في هذا المقطع تحديداً: GPT-5.5 أعلى من Kimi ومن وضع Claude المذكور، ولا تظهر نتيجة DeepSeek V4.
Humanity’s Last Exam من دون أدوات، VentureBeat
41.4%
46.9%
—
37.7%
Claude يتصدر الصفوف الأساسية المعروضة.
Humanity’s Last Exam مع أدوات، VentureBeat
52.2%؛ وGPT-5.5 Pro عند 57.2%
54.7%
—
48.2%
Claude أعلى من GPT-5.5 الأساسي، لكن صف GPT-5.5 Pro أعلى من Claude.
Terminal-Bench 2.0، VentureBeat
82.7%
69.4%
—
67.9%
أوضح تفوق مباشر لـ GPT-5.5 في هذه المجموعة.
SWE-Bench Pro، DataCamp
58.6%
64.3%
—
55.4%، DeepSeek V4 Pro
Claude أعلى من GPT-5.5 وDeepSeek V4 Pro.
SWE-Bench Verified، Verdent
—
87.6%
80.2%
—
Claude أعلى من Kimi في هذا المقطع البرمجي.
اختبار AkitaOnRails للبرمجة
96، GPT-5.5 xHigh/Codex
97
87
78 لـ V4 Flash؛ و69 لـ V4 Pro
Claude وGPT-5.5 شبه متعادلين، وKimi أعلى من صفّي DeepSeek V4.
لماذا لا يصح إعلان فائز واحد؟
المشكلة ليست في ندرة النتائج، بل في أن كثيراً منها لا يقارن الشيء نفسه بالشيء نفسه. Artificial Analysis يعرض GPT-5.5 medium وKimi K2.6 وClaude Opus 4.7 non-reasoning high. AkitaOnRails يستخدم GPT-5.5 xHigh/Codex ويفصل بين DeepSeek V4 Flash وDeepSeek V4 Pro. VentureBeat يعرض GPT-5.5 وصفاً منفصلاً لـ GPT-5.5 Pro.
حتى عند حصر المقارنة بين GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 فقط، النتيجة ليست خطاً مستقيماً. LLM Stats يقول إن Claude Opus 4.7 يتقدم في 6 من 10 اختبارات يعلنها المزودان معاً، بينما يتقدم GPT-5.5 في 4. تفوقات Claude تتركز حول الاختبارات الثقيلة في الاستدلال والمراجعة، بينما تفوقات GPT-5.5 تظهر أكثر في استخدام الأدوات طويل المدى والمهام التي تعتمد على الطرفية وسطر الأوامر.
أين يبدو GPT-5.5 أقوى؟
أقوى إشارات GPT-5.5 تأتي من ARC وTerminal-Bench. في ARC-AGI-2 يسجل 85% مقابل 75.8% لـ Claude Opus 4.7، وفي ARC-AGI-1 يسجل 95% مقابل 93.5%. هذه اختبارات مهمة لمن يهتم بالاستدلال المجرد والتعرف إلى الأنماط، خصوصاً في المسائل البصرية أو غير التقليدية.
في Terminal-Bench 2.0، وهي بيئة أقرب إلى مهام الوكلاء التي تعمل عبر الطرفية، يحصل GPT-5.5 على 82.7%، متقدماً بوضوح على Claude Opus 4.7 عند 69.4% وDeepSeek عند 67.9%.
وتعطي Artificial Analysis إشارة إضافية في الاتجاه نفسه: GPT-5.5 medium يحصل على 57، مقابل 54 لـ Kimi K2.6 و52 لـ Claude Opus 4.7 non-reasoning high. لكن يجب عدم تحويل ذلك إلى حكم شامل على كل أوضاع Claude، لأن LLM Stats يوضح أن Claude Opus 4.7 يتفوق على GPT-5.5 في عدد من اختبارات الاستدلال وهندسة البرمجيات.
أين يبدو Claude Opus 4.7 أقوى؟
Claude Opus 4.7 يتألق عندما يكون المطلوب تفكيراً عميقاً أو مراجعة برمجية دقيقة. في Humanity’s Last Exam، وهو اختبار معرفي صعب يشار إليه اختصاراً بـ HLE، تعرض VentureBeat نتيجة 46.9% لـ Claude من دون أدوات، مقابل 41.4% لـ GPT-5.5 و37.7% لـ DeepSeek. ومع تفعيل الأدوات، يحصل Claude على 54.7% مقابل 52.2% لـ GPT-5.5 و48.2% لـ DeepSeek.
في SWE-Bench Pro، وهو اختبار يركز على إصلاح مشكلات برمجية أقرب إلى سيناريوهات هندسة البرمجيات الواقعية، تذكر DataCamp أن Claude Opus 4.7 يسجل 64.3%، مقابل 58.6% لـ GPT-5.5 و55.4% لـ DeepSeek V4 Pro.
هذه الصورة تتفق مع قراءة LLM Stats الأوسع: Claude يتقدم على GPT-5.5 في GPQA وHLE من دون أدوات وHLE مع أدوات وSWE-Bench Pro وMCP Atlas وFinanceAgent v1.1.
كيف نقرأ موقع Kimi K2.6؟
Kimi K2.6 ليس سهلاً وضعه في ترتيب واحد مع النماذج الثلاثة الأخرى، لأن الجداول المشتركة أقل. في المقتطف المتاح من Artificial Analysis يحصل Kimi K2.6 على 54، أقل من GPT-5.5 medium عند 57، لكنه أعلى من Claude Opus 4.7 non-reasoning high عند 52.
في اختبار AkitaOnRails للبرمجة يسجل Kimi K2.6 نتيجة 87: أقل من Claude Opus 4.7 عند 97 ومن GPT-5.5 xHigh/Codex عند 96، لكنه أعلى من DeepSeek V4 Flash عند 78 وDeepSeek V4 Pro عند 69. وفي مقارنة Verdent على SWE-Bench Verified تظهر نتيجة 80.2% لـ Kimi K2.6 مقابل 87.6% لـ Claude Opus 4.7.
الميزة العملية الأبرز لـ Kimi هي أنه يسلك طريق الأوزان المفتوحة. Verdent يذكر أن أوزان K2.6 متاحة على Hugging Face ويمكن تشغيلها عبر vLLM أو SGLang أو KTransformers، وأن الحد الأدنى العملي لتشغيل نسخة INT4 مع سياق مخفض هو 4× H100.
كما يعرض ملف README على Hugging Face مؤشرات وكيلية لـ Kimi K2.6 مثل HLE-Full مع الأدوات عند 54.0 وBrowseComp عند 83.2 وDeepSearchQA f1-score عند 92.5 وToolathlon عند 50.0 وMCPMark عند 55.9. لكن هذه الجدولة تقارن Kimi غالباً مع GPT-5.4 وClaude Opus 4.6 وGemini 3.1 Pro، لا مع المجموعة الكاملة التي نناقشها هنا.
ماذا يقول DeepSeek V4 عن السعر مقابل الأداء؟
في النتائج المتاحة، DeepSeek V4 لا يظهر غالباً كصاحب أعلى نتيجة خام. VentureBeat يضعه خلف GPT-5.5 وClaude Opus 4.7 في HLE من دون أدوات، وHLE مع أدوات، وTerminal-Bench 2.0. وفي DataCamp يحصل DeepSeek V4 Pro على 55.4% في SWE-Bench Pro، مقابل 58.6% لـ GPT-5.5 و64.3% لـ Claude Opus 4.7. وفي AkitaOnRails يسجل DeepSeek V4 Flash نتيجة 78 وDeepSeek V4 Pro نتيجة 69، وكلاهما دون Kimi K2.6 وGPT-5.5 xHigh/Codex وClaude Opus 4.7 في الجدول نفسه.
لكن السعر يغير زاوية القرار. بحسب Mashable، تكلفة DeepSeek V4 هي $1.74 لكل مليون توكن إدخال و$3.48 لكل مليون توكن إخراج، بينما GPT-5.5 مذكور عند $5/$30، وClaude Opus 4.7 عند $5/$25. هذا لا يجعله بطل البنشماركات، لكنه قد يجعله خياراً منطقياً للتجارب الكثيفة، والمسودات كثيرة العدد، والمهام منخفضة المخاطر، والتقييمات الداخلية الرخيصة.
أي نموذج تختبر أولاً؟
ألغاز ARC والاستدلال البصري أو المجرد: ابدأ بـ GPT-5.5، لأنه أعلى من Claude Opus 4.7 في ARC-AGI-2 وARC-AGI-1 ضمن مقارنة DocsBot.
الاستدلال الصعب ومهام HLE: ابدأ بـ Claude Opus 4.7 إذا كنت تقارن الصفوف الأساسية، مع الانتباه إلى أن VentureBeat يعرض صف GPT-5.5 Pro أعلى من Claude في HLE مع الأدوات.
الوكلاء الذين يعملون عبر الطرفية واستخدام الأدوات: ابدأ بـ GPT-5.5، لأن Terminal-Bench 2.0 هو أوضح نقطة قوة مباشرة له في هذه المصادر.
SWE-Bench Pro ومراجعة البرمجيات المعقدة: ابدأ بـ Claude Opus 4.7، لأن DataCamp وLLM Stats يشيران إلى تقدمه في SWE-Bench Pro.
التشغيل الذاتي أو الأوزان المفتوحة في البرمجة والمهام الوكيلية: اختبر Kimi K2.6 إذا كانت إمكانية التشغيل عبر Hugging Face وvLLM وSGLang وKTransformers أهم من الاكتفاء بالوصول عبر API.
التجارب عالية الحجم والميزانيات الحساسة: ضع DeepSeek V4 في الحسبان إذا كان سعر المحاولة الواحدة أهم من الحصول على أعلى نتيجة بنشمارك ممكنة.
المحصلة
إذا نظرنا إلى الأرقام فقط، فالقمة العملية تضم GPT-5.5 وClaude Opus 4.7، لكن لكل واحد منهما ملعبه. GPT-5.5 أقوى في ARC وTerminal-Bench، بينما Claude Opus 4.7 يتقدم في HLE وSWE-Bench Pro. أما Kimi K2.6 فهو منافس قوي في البرمجة والمهام الوكيلية، خصوصاً لمن يريد مساراً يعتمد على الأوزان المتاحة للتشغيل الذاتي، لكن المقارنات المباشرة الكاملة معه أقل. ويبقى DeepSeek V4 أقل غالباً في النتائج الخام ضمن هذه البيانات، لكنه حاضر بقوة عندما يصبح السعر جزءاً أساسياً من قرار المنتج أو البنية التحتية.
Comments
0 comments