Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 oder Claude Opus 4.7: welches Modell wählen?
Kein Modell gewinnt überall: Claude Opus 4.7 wirkt in den vergleichbaren Qualitätsdaten am stärksten, GPT 5.5 hat den klaren Terminal Bench 2.0 Vorsprung, Kimi K2.6 punktet beim Coding Preis und DeepSeek V4 beim günst... GPT 5.5 erreicht in Terminal Bench 2.0 82,7 %.
Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: benchmarks, precio y mejor usoIlustración editorial generada para representar una comparativa de modelos de IA; no contiene resultados reales de benchmark.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: benchmarks, precio y mejor uso. Article summary: Claude Opus 4.7 es la apuesta de máxima calidad en las cifras comparables: 46,9%/54,7% en HLE y 64,3% en SWE Bench Pro, pero los benchmarks mezclan modos y conviene validarlo con tus propios prompts [3][16].. 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&redirect=https%3
openai.com
Die verfügbaren Benchmarks liefern keinen Champion, den man blind in jedes Projekt setzen sollte. Sie zeichnen eher vier Profile: Claude Opus 4.7, wenn Qualität mehr zählt als Tokenkosten; GPT-5.5, wenn Terminal-Aufgaben, Agenten und der OpenAI-Stack wichtig sind; Kimi K2.6, wenn Coding-Leistung günstig sein soll; und DeepSeek V4, wenn viele API-Aufrufe mit großem Kontextfenster möglichst preiswert laufen müssen .
Wichtig ist die Einordnung: Die Zahlen mischen teils Varianten, Tool-Nutzung, Tool-freie Läufe sowie Effort- oder Thinking-Modi. Sie sind also gute Signale, aber keine endgültige Rangliste für jeden produktiven Workflow .
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 oder Claude Opus 4.7: welches Modell wählen?“?
Kein Modell gewinnt überall: Claude Opus 4.7 wirkt in den vergleichbaren Qualitätsdaten am stärksten, GPT 5.5 hat den klaren Terminal Bench 2.0 Vorsprung, Kimi K2.6 punktet beim Coding Preis und DeepSeek V4 beim günst...
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Kein Modell gewinnt überall: Claude Opus 4.7 wirkt in den vergleichbaren Qualitätsdaten am stärksten, GPT 5.5 hat den klaren Terminal Bench 2.0 Vorsprung, Kimi K2.6 punktet beim Coding Preis und DeepSeek V4 beim günst... GPT 5.5 erreicht in Terminal Bench 2.0 82,7 %. Kimi K2.6 liegt in SWE Bench Pro mit 58,6 % gleichauf mit GPT 5.5 und kostet laut CodeRouter 0,60/4,00 US Dollar je 1 Mio.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
DeepSeek V4 Pro wird mit 1,74/3,48 US Dollar je 1 Mio. Token und 1 Mio.
In den vergleichbaren HLE-Zahlen von VentureBeat liegt es vor GPT-5.5 und DeepSeek; CodeRouter nennt 64,3 % in SWE-Bench Pro .
Terminal, Agenten und OpenAI-Nähe
GPT-5.5
VentureBeat meldet 82,7 % in Terminal-Bench 2.0, deutlich vor Claude Opus 4.7 und DeepSeek V4; eine Praxisanalyse sieht es als naheliegende Route für ChatGPT/Codex-Workflows .
Coding bei knappem Budget
Kimi K2.6
CodeRouter listet 58,6 % in SWE-Bench Pro, gleichauf mit GPT-5.5, bei 0,60/4,00 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token .
Sehr viele Aufrufe und langer Kontext
DeepSeek V4-Pro oder V4 Flash
V4-Pro wird mit 1,74/3,48 US-Dollar je 1 Mio. Token und 1 Mio. Kontext geführt; V4 Flash mit 0,14/0,28 US-Dollar und ebenfalls 1 Mio. Kontext, aber als eigene Variante .
Self-hosting mit dokumentiertem Pfad
Kimi K2.6
Verdent berichtet, dass die Gewichte auf Hugging Face liegen und mit vLLM, SGLang oder KTransformers laufen .
Was die Benchmarks wirklich sagen
Humanity’s Last Exam, kurz HLE, ist ein multimodaler akademischer Benchmark mit 2.500 Fragen aus Mathematik, Geisteswissenschaften und Naturwissenschaften. Er soll Frontier-Fähigkeiten anhand überprüfbarer Antworten testen . SWE-Bench Pro bewertet Software-Engineering über mehrsprachige Aufgaben auf Basis realer GitHub-Issues, wie DocsBot es beschreibt . Terminal-Bench 2.0 taucht bei VentureBeat im Umfeld agentischer Software-Engineering-Ergebnisse auf .
Benchmark
Einordnung
Vorliegende Werte
HLE ohne Tools
Claude Opus 4.7 führt in der vergleichbaren VentureBeat-Tabelle.
Claude Opus 4.7: 46,9 %; GPT-5.5: 41,4 %; DeepSeek V4: 37,7 %. Kimi K2.6 erscheint in diesem Auszug nicht als direkt vergleichbarer Wert .
HLE mit Tools
Claude bleibt in VentureBeat vor GPT-5.5 und DeepSeek; Kimi hat eine starke Zahl aus einer anderen Quelle.
Claude Opus 4.7: 54,7 %; GPT-5.5: 52,2 %; DeepSeek V4: 48,2 % bei VentureBeat. CodeRouter führt Kimi K2.6 mit 54,0 bei HLE mit Tools, aber nicht in derselben Vergleichstabelle .
SWE-Bench Pro
Claude liegt vorn; GPT-5.5 und Kimi bilden die zweite Gruppe; DeepSeek liegt nahe dahinter.
CodeRouter berichtet Claude Opus 4.7 mit 64,3 %, GPT-5.5 und Kimi K2.6 mit je 58,6 % sowie DeepSeek V4-Pro bei etwa 55 %. VentureBeat nennt für DeepSeek 55,4 % .
Terminal-Bench 2.0
Das ist das stärkste konkrete Benchmark-Argument für GPT-5.5.
GPT-5.5: 82,7 %; Claude Opus 4.7: 69,4 %; DeepSeek V4: 67,9 %. Für Kimi K2.6 liegt im genannten Auszug kein Wert vor .
Praktisch heißt das: Claude Opus 4.7 hat in den vergleichbaren Daten die stärkste Qualitätsspur, GPT-5.5 hat den klarsten Terminal-Vorsprung, Kimi K2.6 sieht beim Verhältnis aus Coding-Leistung und Preis besonders interessant aus, und DeepSeek V4 wird vor allem dann attraktiv, wenn Kosten und Kontextfenster dominieren .
Preis und Kontext: Benchmarks bezahlen nicht die Rechnung
Bei Agenten, die in Schleifen planen, Dateien lesen, Tests starten und mehrfach nachfragen, kann der Tokenpreis wichtiger werden als ein kleiner Benchmark-Abstand. Die vorliegenden Quellen stellen Kimi K2.6 und DeepSeek V4 in die aggressivere Preiszone, während GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 eher Premium-Modelle bleiben .
Modell oder Variante
Gemeldeter Preis
Gemeldeter Kontext
Einordnung
Claude Opus 4.7
5/25 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei Artificial Analysis .
1 Mio. Token Kontext und maximal 128.000 Output-Token .
Artificial Analysis ordnet Opus 4.7 unter den führenden Intelligenzmodellen ein, beschreibt es aber als teuer, langsamer als der Durchschnitt und sehr ausführlich .
GPT-5.5
5/30 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter .
1 Mio. Token .
Besonders naheliegend, wenn ChatGPT/Codex bereits Teil des Workflows ist oder das Terminal-Bench-Signal zählt .
Kimi K2.6
0,60/4,00 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter .
256.000 Token .
Artificial Analysis zeigt in einer direkten Gegenüberstellung ebenfalls 256.000 Token Kontext für Kimi gegenüber 1.000.000 Token bei Claude Opus 4.7 .
DeepSeek V4-Pro
1,74/3,48 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter .
1 Mio. Token .
Interessant für günstiges Volumen mit langem Kontext, aber in den verfügbaren HLE- und SWE-Bench-Pro-Zahlen nicht an der Spitze .
DeepSeek V4 Flash
0,14/0,28 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter .
1 Mio. Token .
Eine andere Variante: Benchmarks von V4-Pro oder V4-Pro-Max sollte man nicht automatisch auf Flash übertragen .
Auffällig ist eine Abweichung bei Claude: Artificial Analysis nennt für Opus 4.7 5/25 US-Dollar und 1 Mio. Kontext, während die von CodeRouter genutzte Kimi-Tabelle für Claude andere Werte führt . Für eine produktive Budgetfreigabe zählt daher immer das aktuelle Angebot des jeweiligen Providers.
Entscheidung nach Einsatzfall
Claude Opus 4.7: wenn ein Fehler teuer wäre
Claude Opus 4.7 ist die naheliegende erste Probe für komplexe Code-Reviews, lange Analysen und Aufgaben, bei denen versteckte Fehler teurer sind als zusätzliche Token. Es liegt in VentureBeats HLE-Auszug vor GPT-5.5 und DeepSeek, führt bei CodeRouter in SWE-Bench Pro mit 64,3 %, und Artificial Analysis ordnet es unter den führenden Intelligenzmodellen ein, warnt aber vor Kosten, Tempo und Verbosität . Für die Anbindung nennt Artificial Analysis die Anthropic-API sowie Amazon Bedrock, Microsoft Azure und Google Vertex; das Kontextfenster wird dort mit 1 Mio. Token angegeben .
GPT-5.5: wenn der Workflow in OpenAI lebt oder das Terminal zählt
GPT-5.5 schlägt Claude Opus 4.7 in den HLE-Zahlen von VentureBeat nicht. Sein stärkstes Signal ist Terminal-Bench 2.0: 82,7 % gegenüber 69,4 % für Claude Opus 4.7 und 67,9 % für DeepSeek V4 . Wenn ein Team bereits mit ChatGPT oder Codex arbeitet, beschreibt eine Praxisanalyse GPT-5.5 als naheliegende Route, bevor man vollständig zu einem anderen Anbieter wechselt .
Kimi K2.6: wenn Coding-Leistung günstiger werden soll
Kimi K2.6 ist in den vorliegenden Quellen der klarste Preis-Leistungs-Kandidat für Coding. CodeRouter sieht es in SWE-Bench Pro mit 58,6 % gleichauf mit GPT-5.5 und listet den Preis mit 0,60/4,00 US-Dollar je 1 Mio. Token . Das Kontextfenster von 256.000 Token ist kleiner als die 1 Mio. Token, die CodeRouter für GPT-5.5 und DeepSeek V4-Pro nennt; wenn der relevante Code aber in dieses Fenster passt, kann der Kostenvorteil entscheidend sein . Wer eigene Gewichte betreiben muss, bekommt bei Kimi zusätzlich einen dokumentierten Pfad: Verdent berichtet, dass K2.6 auf Hugging Face liegt, mit vLLM, SGLang oder KTransformers läuft und für die INT4-Variante bei reduziertem Kontext mindestens 4× H100 als praktikable Hardware nennt .
DeepSeek V4: wenn Volumen und langer Kontext wichtiger sind als die Spitze
DeepSeek V4-Pro beziehungsweise Pro-Max ist in den genannten Benchmarkauszügen nicht der Spitzenreiter: VentureBeat sieht DeepSeek hinter Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 bei HLE, Terminal-Bench 2.0 und SWE-Bench Pro . Der Reiz liegt eher in Preis und Kontext. CodeRouter führt V4-Pro mit 1,74/3,48 US-Dollar je 1 Mio. Token und 1 Mio. Kontext; V4 Flash ist mit 0,14/0,28 US-Dollar nochmals günstiger, sollte aber als eigene Variante geprüft werden .
Vier Stolperfallen vor der Migration
Nicht jede Zahl beschreibt dieselbe Konfiguration. HLE erscheint mit und ohne Tools; andere Quellen arbeiten mit Modi wie high effort, max effort oder thinking .
Varianten dürfen nicht vermischt werden. GPT-5.5 ist nicht GPT-5.5 Pro. Ebenso sind DeepSeek V4-Pro, V4-Pro-Max und V4 Flash nicht automatisch austauschbar .
Preise und Leaderboards altern schnell. Verdent weist darauf hin, dass solche Zahlen in einem Umfeld ständiger Modellstarts rasch veralten können .
Der eigene Workflow schlägt die lauteste Launch-Woche. Eine Praxisanalyse empfiehlt, dieselbe Aufgabe selbst laufen zu lassen, bevor man die Route wechselt .
Fazit
Wenn nur Qualität zählt, startet der Test sinnvollerweise mit Claude Opus 4.7. Wenn Terminal-Aufgaben, Agenten oder die OpenAI-Umgebung im Vordergrund stehen, ist GPT-5.5 der erste Kandidat. Wenn Coding-Leistung möglichst günstig sein soll, verdient Kimi K2.6 die erste Evaluation. Und wenn der Engpass viele günstige Aufrufe mit langem Kontext sind, lohnt die Prüfung von DeepSeek V4-Pro oder V4 Flash, allerdings mit der Einschränkung, dass DeepSeek in den härtesten verfügbaren Vergleichszahlen nicht führt .
artificialanalysis.ai
Claude Opus 4.7 (max) - Intelligence, Performance & Price Analysis
