studioglobal
الأكثر رواجًا في الاكتشاف
التقاريرمنشور13 المصادر

GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: دليل عملي لاختيار النموذج المناسب

لا يوجد فائز مطلق في بيانات أبريل 2026: GPT‑5.5 أقوى إشاراته في استخدام الأدوات والكمبيوتر، وClaude Opus 4.7 يتقدم في إصلاح المستودعات البرمجية، وKimi K2.6 قوي كخيار بأوزان مفتوحة، وDeepSeek V4 يستحق الاختبار في تجارب... الأرقام الأبرز: GPT‑5.5 يسجل 82.7% على Terminal‑Bench 2.0 و84.4% على BrowseComp؛ Claude Opus 4.7...

17K0
GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की benchmark comparison दिखाती AI-generated editorial illustration
GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे हैचारों AI models की ताकतें workload के हिसाब से बदलती हैं: agents, coding, open weights और long context में अलग-अलग leaders दिखते हैं।
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: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है?. Article summary: अप्रैल 2026 के data में कोई universal winner नहीं है: GPT‑5.5 Terminal‑Bench 2.0 82.7% और BrowseComp 84.4% के साथ agentic tool/computer use में आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5. Claude Opus 4.6 is no longer Anthropic's flagship — Opus 4.7 shipped on April 16, 2026, at the same $5/$25 price. If you're evaluating "best Ant" source context "DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 - Verdent AI" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which Should You Test Fi

openai.com

حتى أبريل/نيسان 2026، لا توجد في البيانات العامة إجابة من نوع: النموذج الفائز في كل شيء. الأفضل قراءة المقارنة كخريطة استخدام: نموذج لوكلاء يستعملون المتصفح والطرفية، نموذج لإصلاح مستودعات البرمجيات، نموذج للنشر بأوزان مفتوحة، ونموذج يستحق التجربة في تطبيقات السياق الطويل. [5][14][29][42]

أول تنبيه مهم: أرقام البنشماركات هنا ليست مقارنة مثالية من نوع apples-to-apples. المختبرات، الأدوات، إعدادات الجهد، وأنظمة التقييم قد تختلف من مصدر إلى آخر. كما يشير LM Council إلى أن النتائج المستقلة قد لا تطابق الأرقام التي تعلنها شركات النماذج بنفسها. [12]

الخلاصة السريعة

  • لوكلاء يستخدمون الكمبيوتر والمتصفح والطرفية: GPT‑5.5 يعطي أقوى إشارة عامة في هذه الحزمة؛ إذ تورد OpenAI له 82.7% على Terminal‑Bench 2.0، و78.7% على OSWorld‑Verified، و84.4% على BrowseComp، و55.6% على Toolathlon. [5]
  • لإصلاح الكود داخل مستودعات حقيقية: Claude Opus 4.7 هو المرشح الأقوى في القائمة المختصرة؛ من الأرقام المنشورة له 87.6% على SWE‑Bench Verified و64.3% على SWE‑Bench Pro. [17]
  • لمن يريد نموذجاً بأوزان مفتوحة في البرمجة: Kimi K2.6 منافس قوي جداً؛ تورد مواده الرسمية 66.7% على Terminal‑Bench 2.0، و58.6% على SWE‑Bench Pro، و80.2% على SWE‑Bench Verified، و89.6 على LiveCodeBench v6. [29]
  • لتجارب السياق الطويل وخيارات open-source/open-weights: DeepSeek V4 يجب أن يدخل الاختبار، لكن لا بد من قراءة اسم النسخة بدقة؛ فقد أعلنت DeepSeek أن V4 Preview أصبح متاحاً ومفتوح المصدر في 24 أبريل/نيسان 2026. [42]
  • للاستدلال العلمي والرياضي: Claude Opus 4.7 يورد 94.2% على GPQA Diamond؛ Kimi K2.6 يصل إلى 90.5% على GPQA-Diamond و96.4 على AIME 2026؛ وجداول DeepSeek V4-Pro/Pro-Max تورد 90.1 على GPQA Diamond. [19][27][29][37]

قبل أن تقرأ الأرقام: ما الذي تقيسه هذه الاختبارات؟

  1. اسم البنشمارك مهم بقدر الرقم. Terminal‑Bench يقيس مهاماً قريبة من الطرفية وسير عمل المطورين، وSWE‑Bench أقرب إلى إصلاح مشكلات في مستودعات برمجية، وBrowseComp يختبر البحث عبر المتصفح، وOSWorld يركز على استخدام الكمبيوتر، بينما GPQA وHLE أقرب إلى الاستدلال المعرفي والعلمي. لذلك قد يتفوق نموذج في البرمجة ولا يكون الأفضل في البحث عبر الويب أو استخدام الأدوات. [5][17][29]
  2. الأدوات وإعداد الجهد يغيران النتيجة. بطاقة نظام OpenAI تصف GPT‑5.5 Pro بأنه نفس النموذج الأساسي مع إعداد يستخدم parallel test-time compute، ولذلك لا ينبغي قراءة أرقام GPT‑5.5 وGPT‑5.5 Pro كأنهما يعملان بالميزانية الحسابية نفسها. [3]
  3. البنشماركات العامة تصلح للفرز الأولي، لا للقرار النهائي. إذا كان القرار سيؤثر في منتج أو تكلفة أو خصوصية بيانات، فالاختبار الداخلي على مهامك الفعلية ضروري، خصوصاً أن النتائج المستقلة قد تختلف عن الأرقام المعلنة ذاتياً. [12]

صورة سريعة للنماذج

النموذجالتموضع العامأقوى إشارة في البيانات المتاحةالتحفظ الأساسي
GPT‑5.5مواد OpenAI تركز على استخدام الكمبيوتر، الأدوات، وسير العمل الوكيلي. [5]82.7% على Terminal‑Bench 2.0، و78.7% على OSWorld‑Verified، و84.4% على BrowseComp؛ وGPT‑5.5 Pro يسجل 90.1% على BrowseComp. [5]لا تقارن رقم Pro مباشرة برقم GPT‑5.5 العادي، لأن Pro يستخدم إعداد parallel test-time compute على النموذج الأساسي نفسه. [3]
Claude Opus 4.7تصفه Anthropic كنموذج hybrid reasoning للبرمجة ووكلاء الذكاء الاصطناعي، مع نافذة سياق 1M. [14]87.6% على SWE‑Bench Verified و64.3% على SWE‑Bench Pro. [17]نافذة 1M مفيدة، لكنها لا تعني تلقائياً جودة استرجاع مثالية عبر كل النافذة؛ ملخص StationX يذكر تحفظاً عند الاستدعاء في أقصى نطاق 1M. [17]
Kimi K2.6نموذج من Moonshot/Kimi موجه بقوة للبرمجة وبأوزان مفتوحة أو مفتوح المصدر بحسب مواده العامة. [29][34]66.7% على Terminal‑Bench 2.0، و58.6% على SWE‑Bench Pro، و80.2% على SWE‑Bench Verified، و89.6 على LiveCodeBench v6. [29]بحسب Artificial Analysis يدعم Kimi K2.6 إدخال الصور والفيديو نصياً بشكل أصيل، مع حد سياق أقصى 256k؛ الأداء الفعلي قد يتغير حسب إعداد النشر. [32]
DeepSeek V4-Pro / Pro-Maxتوثق DeepSeek أن V4 Preview أصبح متاحاً ومفتوح المصدر، وتعرض بطاقة Hugging Face سلسلة V4 كنماذج MoE لغوية. [37][42]تتضمن الأرقام المنشورة 67.9 على Terminal Bench 2.0، و80.6 على SWE Verified، و55.4 على SWE Pro، و90.1 على GPQA Diamond. [37]اسم DeepSeek V4 يغطي اختلافات بين النسخ؛ لذلك يجب عدم خلط Flash وPro وPro-Max في رقم واحد. [37][42]

جدول المقارنة المباشرة

البنشماركGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro / Pro-Maxكيف نقرأ النتيجة؟
Terminal‑Bench 2.082.7% [5]69.4% مذكورة [16]66.7% [29]67.9 [37]أوضح تقدم لـGPT‑5.5 يظهر في مهام الطرفية والبرمجة الوكيلية.
SWE‑Bench Pro58.6% [5]64.3% [17]58.6% [29]55.4 [37]في اختبارات هندسة البرمجيات الأصعب، Claude Opus 4.7 يتقدم.
SWE‑Bench Verifiedلم يظهر في هذه المصادر رقم مباشر قابل للمقارنة87.6% [17]80.2% [29]80.6 [37]لإصلاح مشكلات المستودعات، أقوى إشارة منشورة هنا لصالح Claude.
OSWorld‑Verified78.7% [5]78.0% [17]73.1% [29]لم يظهر رقم قابل للمقارنةفي استخدام الكمبيوتر، GPT‑5.5 وClaude Opus 4.7 قريبان جداً.
BrowseComp84.4%؛ وGPT‑5.5 Pro عند 90.1% [5]79.3% [5]83.2%؛ وAgent Swarm عند 86.3% [34]لم يظهر رقم قابل للمقارنةلوكلاء البحث والمتصفح، GPT‑5.5 Pro وKimi Agent Swarm يعطيان إشارات قوية.
GPQA Diamondلم يظهر في هذه المصادر رقم رسمي مباشر قابل للمقارنة94.2% [19]90.5% [27]90.1 [37]في الاستدلال العلمي بمستوى الدراسات العليا، الرقم الأعلى المنشور هنا لـClaude.
HLE / الاستدلال الصعبلم يظهر رقم مباشر قابل للمقارنة46.9% دون أدوات، و54.7% مع الأدوات [16]HLE-Full عند 34.7%؛ ومع الأدوات 54.0% [29][34]HLE عند 37.7% [37]عند استخدام الأدوات، Claude وKimi قريبان؛ رقم DeepSeek المدرج أقل.
السياق الطويللا تظهر في مقتطف الإطلاق المتاح مواصفة سياق عامة واضحةنافذة سياق 1M [14]حد سياق أقصى 256k [32]مواد V4 تقدم تموضعاً واضحاً حول السياق الطويل [37][42]لا تحكم من حجم النافذة وحده؛ اختبر الاستدعاء والدقة على مستنداتك.

أي نموذج تختار حسب نوع العمل؟

1. وكلاء الطرفية والمتصفح: GPT‑5.5

إذا كان العمل يتضمن أوامر في الطرفية، استخدام المتصفح، تشغيل أدوات، أو حلقات وكيل متعددة الخطوات، فـGPT‑5.5 يبدو الأقوى في هذه البيانات. أرقام OpenAI المنشورة تتضمن 82.7% على Terminal‑Bench 2.0، و78.7% على OSWorld‑Verified، و84.4% على BrowseComp، و55.6% على Toolathlon. [5]

لكن انتبه إلى GPT‑5.5 Pro: رقمه على BrowseComp يبلغ 90.1%، وهو رقم قوي، إلا أن بطاقة النظام من OpenAI توضّح أن Pro يستخدم إعداد parallel test-time compute على النموذج الأساسي نفسه. لذلك لا تقرأه كأنه نفس ميزانية GPT‑5.5 العادي. [3][5]

الأنسب له: وكلاء البرمجة، وكلاء البحث عبر المتصفح، أتمتة استخدام الكمبيوتر، والمساعدات المؤسسية كثيفة الأدوات.

2. إصلاح مستودعات الإنتاج: Claude Opus 4.7

إذا كان المؤشر الأهم لديك هو إصلاح أعطال في مستودعات حقيقية، تجهيز pull requests، فهم قواعد كود كبيرة، وتمرير الاختبارات، فـClaude Opus 4.7 هو أقوى مرشح في القائمة المختصرة. أرقامه المنشورة، 87.6% على SWE‑Bench Verified و64.3% على SWE‑Bench Pro، تضعه في المقدمة ضمن اختبارات هندسة البرمجيات هنا. [17]

Anthropic تقدمه أيضاً كنموذج hybrid reasoning للبرمجة ووكلاء الذكاء الاصطناعي مع نافذة سياق 1M، ما يجعله طبيعياً للاختبار في سيناريوهات قواعد الكود الكبيرة. [14]

الأنسب له: صيانة المستودعات، مراجعة الكود، إعادة الهيكلة المعقدة، مساعدين للمطورين، ووكلاء هندسة برمجيات.

3. بنية برمجة بأوزان مفتوحة: Kimi K2.6

إذا كان شرطك الأساسي هو نموذج يمكن تشغيله ضمن مسار أكثر تحكماً أو بأوزان مفتوحة، فـKimi K2.6 من أقوى الخيارات. جدول Kimi الرسمي يورد 66.7% على Terminal‑Bench 2.0، و58.6% على SWE‑Bench Pro، و80.2% على SWE‑Bench Verified، و52.2 على SciCode، و89.6 على LiveCodeBench v6. [29]

كما تظهر مواده العامة إشارات جيدة في الأعمال الوكيلية والبحثية، منها 83.2% على BrowseComp و86.3% في Agent Swarm BrowseComp. [34] وبحسب Artificial Analysis، يدعم النموذج إدخال الصور والفيديو أصيلاً مع حد سياق أقصى 256k. [32]

الأنسب له: نشر النماذج المفتوحة، وكلاء البرمجة، وكلاء البحث، والفرق التي تحتاج تحكماً أكبر في الاستضافة.

4. تجارب السياق الطويل والبدائل القابلة للنشر: DeepSeek V4

أعلنت DeepSeek أن V4 Preview أصبح متاحاً ومفتوح المصدر في 24 أبريل/نيسان 2026. [42] وتعرض بطاقة DeepSeek‑V4‑Pro على Hugging Face سلسلة V4 كنماذج MoE لغوية. [37]

الأرقام المنشورة لـDeepSeek V4-Pro/Pro-Max تشمل 67.9 على Terminal Bench 2.0، و80.6 على SWE Verified، و55.4 على SWE Pro، و90.1 على GPQA Diamond. [37] هذا يجعله مرشحاً استراتيجياً لتجارب open-source/open-weights والسياق الطويل، لكن يجب دائماً ربط الرقم بالنسخة الدقيقة: Preview أم Pro أم Pro-Max. [37][42]

الأنسب له: تطبيقات السياق الطويل، التجارب المفتوحة، والفرق التي تقارن نماذج frontier المستضافة ببدائل قابلة للنشر.

5. العلوم والرياضيات: Claude يتقدم في GPQA، لكن الصورة ليست أحادية

في الأرقام المتاحة، يصل Claude Opus 4.7 إلى 94.2% على GPQA Diamond. [19] أما Kimi K2.6 فيورد 90.5% على GPQA-Diamond و96.4 على AIME 2026. [27][29] وتورد جداول DeepSeek V4-Pro/Pro-Max رقم 90.1 على GPQA Diamond. [37]

هذا يجعل Claude خياراً قوياً جداً للاستدلال العلمي، لكن لا ينبغي اتخاذ قرار في مهام الرياضيات والعلوم من بنشمارك واحد. إعداد الاختبار، الأدوات، ونمط الجهد قد تغير النتيجة النهائية. [12]

قائمة فحص قبل الاختيار النهائي

  • لا تعتمد على رقم عام واحد. استخدم اللوحات العامة للفرز الأولي فقط، ثم شغّل اختبارك الداخلي بنفس المطالبات، نفس الأدوات، نفس المهلة، ونفس معيار التصحيح. [12]
  • افصل GPT‑5.5 عن GPT‑5.5 Pro في التقييم. إعداد Pro يستخدم parallel test-time compute، لذلك لا تجمع نتائجهما كأنهما من الميزانية الحسابية نفسها. [3]
  • حدد شرط الأوزان المفتوحة مبكراً. إذا كانت سيطرة البيانات أو الاستضافة الذاتية أو التخصيص شرطاً أساسياً، ضع Kimi K2.6 وDeepSeek V4 في مسار تقييم منفصل. [29][34][37][42]
  • لا تحكم على السياق الطويل من حجم النافذة فقط. Claude Opus 4.7 يعلن نافذة 1M، وKimi K2.6 يورد 256k كحد أقصى، ومواد DeepSeek V4 تعطي تموضعاً حول السياق الطويل؛ لكن جودة الاسترجاع، اتباع التعليمات، والكلفة يجب اختبارها على مستنداتك. [14][17][32][37][42]
  • في وكلاء البرمجة، اختبر مستودعك الحقيقي. أرقام SWE‑Bench مفيدة، لكنها لا تعكس دائماً إعداد الاعتماديات، الاختبارات المتقلبة، أسلوب الفريق، وقيود المراجعة داخل الإنتاج. [17]

القيود والتحفظات

  • لم تظهر في هذه الحزمة مقارنة عامة كاملة تضع النماذج الأربعة في مختبر مستقل واحد، وبنفس نظام الاختبار، ونفس الأدوات، ونفس إعداد الجهد؛ وLM Council يحذر أصلاً من اختلاف النتائج المستقلة عن الأرقام المعلنة ذاتياً. [12]
  • لا ينبغي قراءة GPT‑5.5 Pro وGPT‑5.5 كرقم واحد، لأن بطاقة OpenAI تصف Pro كإعداد يستخدم parallel test-time compute على النموذج الأساسي نفسه. [3]
  • أرقام DeepSeek V4 مرتبطة بالنسخة؛ لا يصح تحويل Preview وPro وPro-Max إلى متوسط واحد يسمى DeepSeek V4. [37][42]
  • في النماذج ذات الأوزان المفتوحة مثل Kimi K2.6 وDeepSeek V4، لا يكفي رقم بطاقة النموذج وحده؛ اختبر إعداد النشر الفعلي الذي ستستخدمه. [29][34][37]

الخلاصة العملية

اختر GPT‑5.5 عندما يكون قلب المنتج هو استخدام الأدوات، المتصفح، الطرفية، وأتمتة الكمبيوتر عبر وكلاء متعددين الخطوات. [5]

ضع Claude Opus 4.7 في المقدمة عندما تكون القيمة الأساسية هي إصلاح الكود على مستوى المستودع، مراجعة التغييرات، وتحسين سير عمل المطورين. [14][17]

اختبر Kimi K2.6 عندما تحتاج نموذجاً بأوزان مفتوحة مع أداء قوي في البرمجة والبحث الوكيلي. [29][34]

أدخل DeepSeek V4-Pro/Pro-Max في القائمة المختصرة عندما تكون قابلية النشر وتجارب السياق الطويل من القيود الأساسية، مع التحقق دائماً من النسخة وإعداد البنشمارك. [37][42]

القرار الأكثر أماناً ليس سؤال: من الأعلى في الجدول؟ بل: من يفشل أقل في مهامي الحقيقية، ضمن ميزانيتي، وزمن الاستجابة المقبول، وقيود الخصوصية لدي؟ ابدأ من البنشماركات، لكن احسم القرار باختبارك الداخلي. [12]

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.

ابحث وتحقق من الحقائق مع Studio Global AI

الوجبات السريعة الرئيسية

  • لا يوجد فائز مطلق في بيانات أبريل 2026: GPT‑5.5 أقوى إشاراته في استخدام الأدوات والكمبيوتر، وClaude Opus 4.7 يتقدم في إصلاح المستودعات البرمجية، وKimi K2.6 قوي كخيار بأوزان مفتوحة، وDeepSeek V4 يستحق الاختبار في تجارب...
  • الأرقام الأبرز: GPT‑5.5 يسجل 82.7% على Terminal‑Bench 2.0 و84.4% على BrowseComp؛ Claude Opus 4.7 يسجل 87.6% على SWE‑Bench Verified و64.3% على SWE‑Bench Pro؛ Kimi K2.6 يسجل 80.2% على SWE‑Bench Verified؛ وDeepSeek V4 Pr...
  • لا تتخذ قرار الشراء أو النشر من لوحة ترتيب عامة فقط؛ شغّل اختبارك الداخلي بنفس المطالبات، الأدوات، المهلة، وميزانية الجهد، لأن النتائج المستقلة قد لا تطابق الأرقام المعلنة ذاتياً.

يسأل الناس أيضا

ما هي الإجابة المختصرة على "GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: دليل عملي لاختيار النموذج المناسب"؟

لا يوجد فائز مطلق في بيانات أبريل 2026: GPT‑5.5 أقوى إشاراته في استخدام الأدوات والكمبيوتر، وClaude Opus 4.7 يتقدم في إصلاح المستودعات البرمجية، وKimi K2.6 قوي كخيار بأوزان مفتوحة، وDeepSeek V4 يستحق الاختبار في تجارب...

ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟

لا يوجد فائز مطلق في بيانات أبريل 2026: GPT‑5.5 أقوى إشاراته في استخدام الأدوات والكمبيوتر، وClaude Opus 4.7 يتقدم في إصلاح المستودعات البرمجية، وKimi K2.6 قوي كخيار بأوزان مفتوحة، وDeepSeek V4 يستحق الاختبار في تجارب... الأرقام الأبرز: GPT‑5.5 يسجل 82.7% على Terminal‑Bench 2.0 و84.4% على BrowseComp؛ Claude Opus 4.7 يسجل 87.6% على SWE‑Bench Verified و64.3% على SWE‑Bench Pro؛ Kimi K2.6 يسجل 80.2% على SWE‑Bench Verified؛ وDeepSeek V4 Pr...

ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟

لا تتخذ قرار الشراء أو النشر من لوحة ترتيب عامة فقط؛ شغّل اختبارك الداخلي بنفس المطالبات، الأدوات، المهلة، وميزانية الجهد، لأن النتائج المستقلة قد لا تطابق الأرقام المعلنة ذاتياً.

ما هو الموضوع ذو الصلة الذي يجب أن أستكشفه بعد ذلك؟

تابع مع "Claude Opus 4.7 ضد GPT-5.5 وDeepSeek V4 وKimi K2.6: من يتصدر اختبارات أداء 2026؟" لزاوية أخرى واستشهادات إضافية.

فتح الصفحة ذات الصلة

ما الذي يجب أن أقارنه بهذا؟

تحقق من هذه الإجابة مقابل "DeepSeek V4: ما وراء مليون توكن وMoE وترحيل الـAPI".

فتح الصفحة ذات الصلة

مواصلة البحث الخاص بك

محادثة بحثية

أنت

سؤال بحثي

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के बेंचमार्क पर शोध करें और एक अच्छी शोध रिपोर्ट तैयार करें।

Studio Global AI40 المصادر

إجابة مستشهد بها

26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer-use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE-Bench शैली के real-world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open-weights coding/agent मॉडल के रूप में बहुत प्रतिस्पर्धी है, और DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights विकल्प के रूप में मजबूत reasoning/coding प्रदर्शन देता है। DeepSeek V4 के लिए मैंने Pro/Pro-Max को मुख्य comparison माना है, क्योंकि official materials में V4-Flash को speed/cost variant बताया गया है। [1][8][9]

Key findings

  • GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया। [1]

  • Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं। [5]

  • Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं। [6]

  • DeepSeek V4-Pro official release में 1.6T total / 49B active parameters और 1M context बताता है; DeepSeek-V4-Flash 284B total / 13B active parameters वाला faster/economical variant है। [8][9]

  • DeepSeek-V4-Pro-Max ने Hugging Face model card पर LiveCodeBench 93.5, Codeforces rating 3206, GPQA Diamond 90.1, Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, और SWE Pro 55.4 रिपोर्ट किया। [9]

  • उपलब्ध evidence में cross-model comparisons पूरी तरह apples-to-apples नहीं हैं, क्योंकि कई results vendor-reported हैं, effort settings अलग हैं, tools/harness अलग हो सकते हैं, और कुछ competitor scores re-evaluated या self-reported हैं। [5][6][9]

मॉडल प्रोफाइल

मॉडलस्थिति / रिलीजमुख्य स्पेक्सप्राथमिक ताकत
GPT‑5.5OpenAI ने 23 अप्रैल 2026 को GPT‑5.5 release किया और 24 अप्रैल 2026 update में API availability जोड़ी। [1]Public page में parameter count disclosed नहीं है; GPT‑5.5 Pro same underlying model का parallel test-time compute setting बताया गया है। [2]Agentic coding, computer use, tool use, long-horizon work। [1]
Claude Opus 4.7Anthropic page पर Claude Opus 4.7 announcement 16 अप्रैल 2026 दिखता है। [3]1M context window, 128k max output tokens, adaptive thinking, high-resolution image support। [4]Real-world coding, tool-calling agents, professional knowledge work। [3][5]
Kimi K2.6Moonshot AI का open-source native multimodal agentic model। [6]MoE architecture, 1T total parameters, 32B active parameters, 256K context, Modified MIT license। [6]Open-weights coding, agent swarm, multimodal coding-driven design। [6]
DeepSeek V4-Pro / FlashDeepSeek-V4 Preview 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया गया। [8]V4-Pro: 1.6T total / 49B active; V4-Flash: 284B total / 13B active; दोनों 1M context support करते हैं। [8][9]Long-context open-weights reasoning, coding, cost-efficient deployment। [8][9]

Benchmark तुलना

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro/Pro-Maxपढ़ने का तरीका
Terminal-Bench 2.082.7% [1]69.4% [1][5]66.7% [6]67.9% [9]GPT‑5.5 इस command-line/agentic coding benchmark में स्पष्ट रूप से आगे दिखता है। [1]
SWE-Bench Pro58.6% [1]64.3% [5]58.6% [6]55.4% [9]Claude Opus 4.7 इस hard software-engineering benchmark पर आगे है। [5]
SWE-Bench Verifiedउपलब्ध स्रोत में GPT‑5.5 का comparable score नहीं मिला। [1]87.6% [5]80.2% [6]80.6% [9]Claude Opus 4.7 reported results में strongest है। [5]
OSWorld-Verified78.7% [1]78.0% [1][5]73.1% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 computer-use tasks में बहुत करीब हैं। [1][5]
BrowseComp84.4%; Pro 90.1% [1]79.3% [5]83.2%; Agent Swarm 86.3% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 Pro और Kimi Agent Swarm web-research/agentic search में मजबूत दिखते हैं। [1][6]
GPQA Diamondउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable score नहीं मिला। [1]94.2% [5]90.5% [6]90.1% [9]Claude Opus 4.7 science reasoning में reported scores के आधार पर आगे है। [5]
HLE / hard reasoningउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable HLE score नहीं मिला। [1]HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [5]HLE-Full 34.7%, with-tools 54.0% [6]HLE 37.7% [9]Tool-augmented HLE में Claude और Kimi करीब हैं; DeepSeek का listed HLE score lower है। [5][6][9]
Long contextpublic specs not disclosed in retrieved source1M context [4]256K context [6]1M context [8][9]Long-context deployment में Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 अधिक स्पष्ट रूप से positioned हैं। [4][8][9]

उपयोग-केस के अनुसार निष्कर्ष

  • अगर आपका workload terminal-heavy autonomous coding, computer-use, tool-driven workflows और general frontier-agent work है, तो GPT‑5.5 सबसे मजबूत candidate दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0 82.7%, OSWorld-Verified 78.7%, Toolathlon 55.6%, और BrowseComp 84.4% के आधार पर। [1]

  • अगर आपका लक्ष्य GitHub issue resolution, production codebase repair, और SWE-Bench-style software engineering है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है, क्योंकि इसका SWE-Bench Verified 87.6% और SWE-Bench Pro 64.3% है। [5]

  • अगर आपको open-weights/self-hostable मॉडल चाहिए और coding + agentic research दोनों महत्वपूर्ण हैं, तो Kimi K2.6 बहुत मजबूत विकल्प है, क्योंकि यह 1T/32B-active MoE model है और SWE-Bench Pro 58.6%, BrowseComp 83.2%, तथा Agent Swarm BrowseComp 86.3% रिपोर्ट करता है। [6]

  • अगर आपको 1M context, open-weights, और cost-efficient deployment चाहिए, तो DeepSeek V4-Pro/Flash रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है; V4-Pro 1.6T/49B-active है और V4-Flash 284B/13B-active faster/economical variant है। [8][9]

  • अगर pure reasoning/math frontier आपका मुख्य लक्ष्य है, तो इस dataset में picture mixed है: Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% है, Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% देता है, और DeepSeek-V4-Pro-Max GPQA Diamond 90.1%, HMMT 2026 Feb 95.2%, तथा IMOAnswerBench 89.8% दिखाता है। [5][6][9]

Evidence notes

  • GPT‑5.5 के लिए strongest evidence OpenAI का official launch post और system card है, लेकिन यह vendor-reported data है। [1][2]

  • Claude Opus 4.7 के लिए Anthropic official product/docs pages capabilities और specs देते हैं, जबकि benchmark values के लिए Vellum ने Anthropic-reported tables का readable breakdown दिया है। [3][4][5]

  • Kimi K2.6 के लिए official Hugging Face model card सबसे उपयोगी benchmark source है, क्योंकि उसमें architecture, evaluation settings, और footnotes शामिल हैं। [6]

  • DeepSeek V4 के लिए DeepSeek API Docs release page availability/specs बताता है, और DeepSeek Hugging Face model card detailed evaluation table देता है। [8][9]

  • कई benchmarks में “thinking effort,” tools, max generation length, और harness अलग हैं; Kimi K2.6 card खुद बताता है कि कुछ competitor scores publicly available न होने पर re-evaluated और asterisk-marked हैं। [6]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence: सभी चार मॉडलों को एक ही स्वतंत्र lab, एक ही harness, एक ही tool budget, और एक ही inference-effort setting में evaluate करने वाला complete public benchmark अभी उपलब्ध नहीं मिला। [5][6][9]

  • GPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 closed models हैं, इसलिए parameter count, training data, और exact inference configuration public comparison में सीमित हैं। [1][3]

  • DeepSeek V4 नाम के अंदर Flash, Pro, और Pro-Max/effort-mode जैसे variants हैं, इसलिए “DeepSeek V4” का benchmark score variant-specific है। [8][9]

  • कुछ official benchmark charts images में हैं या extracted text में partial हैं, इसलिए मैंने केवल उन numbers को शामिल किया है जो source text में स्पष्ट रूप से उपलब्ध थे। [1][8][9]

Summary

कुल मिलाकर, GPT‑5.5 सबसे मजबूत all-around frontier agent model जैसा दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0, OSWorld और BrowseComp में। [1] Claude Opus 4.7 coding agents के लिए सबसे भरोसेमंद दिखता है, विशेषकर SWE-Bench Verified और SWE-Bench Pro पर। [5] Kimi K2.6 open-weights ecosystem में coding और agentic workflows के लिए सबसे मजबूत contenders में है। [6] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights model के रूप में खास है और coding/reasoning में competitive है, लेकिन direct cross-model comparison अभी भी सीमित evidence पर निर्भर है। [8][9]

स्रोत मैप

[1] OpenAI — “Introducing GPT‑5.5”
[2] OpenAI — “GPT‑5.5 System Card”
[3] Anthropic — “Claude Opus 4.7”
[4] Anthropic Docs — “What’s new in Claude Opus 4.7”
[5] Vellum — “Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained”
[6] Moonshot AI — “Kimi K2.6” Hugging Face model card
[7] GMI Cloud — “Kimi K2.6: Architecture, Benchmarks, and What It Means for Production AI”
[8] DeepSeek API Docs — “DeepSeek-V4 Preview Release”
[9] DeepSeek AI — “DeepSeek-V4-Pro” Hugging Face model card

المصادر

  • [3] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    We generally treat GPT‑5.5’s safety results as strong proxies for GPT‑5.5 Pro, which is the same underlying model using a setting that makes use of parallel test time compute. As noted below, we separately evaluate GPT‑5.5 Pro in certain cases because we ju...

  • [5] 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...

  • [12] AI Model Benchmarks Apr 2026 | Compare GPT-5, Claude 4.5 ...lmcouncil.ai

    AI Model Benchmarks Apr 2026 18 benchmarks - the world's most-followed benchmarks, curated by AI Explained, author of SimpleBench Independently-run benchmarks by Epoch, Scale and others, so may not match self-reported scores by AI orgs. Compare Models Human...

  • [14] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer []( Research Economic Futures Commitments Learn News Try Claude Claude Opus 4.7 Image 1: Claude Opus 4.7 Image 2: Claude Opus 4.7 Hybrid reasoning model that pushes the frontier for coding and AI agents, featuring a 1M con...

  • [16] Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained - Vellumvellum.ai

    Apr 16, 2026•16 min•ByNicolas Zeeb Guides CONTENTS Key observations of reported benchmarks Coding capabilities SWE-bench Verified SWE-bench Pro Terminal-Bench 2.0 Agentic capabilities MCP-Atlas (Scaled tool use) Finance Agent v1.1 OSWorld-Verified (Computer...

  • [17] Claude Opus 4.7 Review: Everything New in 2026app.stationx.net

    Sign In MEMBERSHIP 2100 Shares Benchmark Opus 4.6 Opus 4.7 Change --- --- SWE-Bench Pro 53.4% 64.3% +10.9 SWE-Bench Verified 80.8% 87.6% +6.8 Graphwalks (multi-hop reasoning) 38.7% 58.6% +19.9 OSWorld-Verified (computer use) 72.7% 78.0% +5.3 CharXiv (vision...

  • [19] Claude Opus 4.7 Benchmark Full Analysis: Empirical Data Leading ...help.apiyi.com

    Q1: What is Claude Opus 4.7? Claude Opus 4.7 is the flagship Large Language Model released by Anthropic on April 16, 2026. It leads in multiple benchmarks, including coding (SWE-bench Verified 87.6%), Agent tool invocation, and scientific reasoning (GPQA Di...

  • [27] Kimi K2.6 on GMI Cloud: Architecture, Benchmarks & API Accessgmicloud.ai

    ‍ K2.6 was equipped with search, code-interpreter, and web-browsing tools for HLE with tools, BrowseComp, DeepSearchQA, and WideSearch evaluations. Reasoning and Knowledge K2.6 is competitive with closed-source models on math and science, though GPT-5.4 and...

  • [29] Kimi K2.6 Tech Blog: Advancing Open-Source Codingkimi.com

    APEX-Agents 27.9 33.3 33.0 32.0 11.5 OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 — 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 — 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 — 80.8 80...

  • [32] 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...

  • [34] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co

    OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 80.8 80.6 76.8 SciCode 52.2 56.6 51.9 58.9 48.7 OJ...

  • [37] deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Facehuggingface.co

    We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T ... 2 days ago

  • [42] DeepSeek V4 Preview Releaseapi-docs.deepseek.com

    News; DeepSeek-V4 Preview Release 2026/04/24. On this page. DeepSeek V4 Preview Release. DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced!