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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 %.

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Panel comparativo de modelos de IA generativa con Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 y Claude Opus 4.7
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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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 [3][4][7][16].

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 [3][6][14][16].

Kurzfazit: erst den Engpass klären

Wenn Ihr Engpass ist ...Zuerst testenWarum
Maximale Qualität bei schwierigen AufgabenClaude Opus 4.7In den vergleichbaren HLE-Zahlen von VentureBeat liegt es vor GPT-5.5 und DeepSeek; CodeRouter nennt 64,3 % in SWE-Bench Pro [3][16].
Terminal, Agenten und OpenAI-NäheGPT-5.5VentureBeat 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 [3][7].
Coding bei knappem BudgetKimi K2.6CodeRouter 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 [16].
Sehr viele Aufrufe und langer KontextDeepSeek V4-Pro oder V4 FlashV4-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 [4][16].
Self-hosting mit dokumentiertem PfadKimi K2.6Verdent berichtet, dass die Gewichte auf Hugging Face liegen und mit vLLM, SGLang oder KTransformers laufen [5].

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 [15]. SWE-Bench Pro bewertet Software-Engineering über mehrsprachige Aufgaben auf Basis realer GitHub-Issues, wie DocsBot es beschreibt [18]. Terminal-Bench 2.0 taucht bei VentureBeat im Umfeld agentischer Software-Engineering-Ergebnisse auf [3].

BenchmarkEinordnungVorliegende Werte
HLE ohne ToolsClaude 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 [3].
HLE mit ToolsClaude 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 [3][16].
SWE-Bench ProClaude 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 % [3][16].
Terminal-Bench 2.0Das 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 [3].

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 [3][4][16].

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 [4][16][19].

Modell oder VarianteGemeldeter PreisGemeldeter KontextEinordnung
Claude Opus 4.75/25 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei Artificial Analysis [19].1 Mio. Token Kontext und maximal 128.000 Output-Token [19].Artificial Analysis ordnet Opus 4.7 unter den führenden Intelligenzmodellen ein, beschreibt es aber als teuer, langsamer als der Durchschnitt und sehr ausführlich [14].
GPT-5.55/30 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter [16].1 Mio. Token [16].Besonders naheliegend, wenn ChatGPT/Codex bereits Teil des Workflows ist oder das Terminal-Bench-Signal zählt [3][7].
Kimi K2.60,60/4,00 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter [16].256.000 Token [16].Artificial Analysis zeigt in einer direkten Gegenüberstellung ebenfalls 256.000 Token Kontext für Kimi gegenüber 1.000.000 Token bei Claude Opus 4.7 [6].
DeepSeek V4-Pro1,74/3,48 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter [16].1 Mio. Token [16].Interessant für günstiges Volumen mit langem Kontext, aber in den verfügbaren HLE- und SWE-Bench-Pro-Zahlen nicht an der Spitze [3][16].
DeepSeek V4 Flash0,14/0,28 US-Dollar je 1 Mio. Eingabe-/Ausgabe-Token bei CodeRouter [4].1 Mio. Token [4].Eine andere Variante: Benchmarks von V4-Pro oder V4-Pro-Max sollte man nicht automatisch auf Flash übertragen [3][4][16].

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 [16][19]. 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 [3][14][16]. 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 [19].

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 [3]. 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 [7].

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 [16]. 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 [16]. 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 [5].

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 [3]. 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 [4][16].

Vier Stolperfallen vor der Migration

  1. Nicht jede Zahl beschreibt dieselbe Konfiguration. HLE erscheint mit und ohne Tools; andere Quellen arbeiten mit Modi wie high effort, max effort oder thinking [3][6][14][16].
  2. 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 [3][4][16].
  3. Preise und Leaderboards altern schnell. Verdent weist darauf hin, dass solche Zahlen in einem Umfeld ständiger Modellstarts rasch veralten können [5].
  4. Der eigene Workflow schlägt die lauteste Launch-Woche. Eine Praxisanalyse empfiehlt, dieselbe Aufgabe selbst laufen zu lassen, bevor man die Route wechselt [7].

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 [3][4][7][16][19].

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Wichtige Erkenntnisse

  • 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.
  • DeepSeek V4 Pro wird mit 1,74/3,48 US Dollar je 1 Mio. Token und 1 Mio.

Die Leute fragen auch

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.

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Forschungsgespräch

Du

Forschungsfrage

A partir de los benchmarks de Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 y Claude Opus 4.7, compáralos.

Studio Global AI22 Quellen

Zitierte Antwort

En conjunto: Claude Opus 4.7 parece liderar en razonamiento general y coding difícil, GPT-5.5 queda muy cerca y suele ser la opción “premium equilibrada”, Kimi K2.6 destaca por relación calidad/precio y código, y DeepSeek V4 compite fuerte en coste pero queda por detrás en los benchmarks de frontera más duros.

  • Los datos públicos no son perfectamente homogéneos: algunos benchmarks comparan variantes con herramientas, “high effort”, modos de razonamiento o configuraciones distintas, así que conviene leerlos como señales, no como ranking absoluto.
  • Donde hay cifras comparables, Opus 4.7 y GPT-5.5 tienden a estar arriba; Kimi K2.6 sorprende en coding/coste; DeepSeek V4 es competitivo por precio y contexto.
ModeloLo más fuerteBenchmarks / señales públicasCoste y uso
Claude Opus 4.7Razonamiento, coding complejo, visión/documentos, contexto largoArtificial Analysis lo describe como uno de los modelos líderes en inteligencia, aunque caro, lento y verboso; soporta entrada de texto e imagen y contexto de 1M tokens [2]. En HLE sin herramientas aparece con 46.9%, por encima de GPT-5.5 y DeepSeek V4; con herramientas aparece con 54.7% [5]. En SWE-Bench Pro, una comparativa lo sitúa en 64.3%, por encima de Kimi K2.6 y GPT-5.5 [8].Precio reportado: $5 por 1M tokens de entrada y $25 por 1M de salida, con disponibilidad vía API de Anthropic, Bedrock, Azure y Vertex [14].
GPT-5.5Equilibrio general, razonamiento con herramientas, ecosistema OpenAI/CodexEn HLE sin herramientas aparece con 41.4%, por detrás de Opus 4.7 pero por delante de DeepSeek V4; con herramientas sube a 52.2% [5]. En SWE-Bench Pro, una comparativa lo pone empatado con Kimi K2.6 en 58.6% [8].Una fuente reporta precio API de $5 por 1M tokens de entrada y $30 por 1M de salida, con contexto de 1M tokens [3].
Kimi K2.6Coding agente y coste/rendimientoCodeRouter lo describe como ganador de coste/calidad y dice que empata con GPT-5.5 en SWE-Bench Pro [7]. En la tabla de esa fuente, Kimi K2.6 obtiene 58.6% en SWE-Bench Pro, 54.0 en HLE con herramientas, 96.4% en AIME 2026 y 90.5% en GPQA-Diamond [8].Se reporta precio de $0.60/$4.00 por 1M tokens de entrada/salida, muy por debajo de Opus 4.7 y GPT-5.5 [7]. Tiene ventana de contexto de 256k tokens, menor que el 1M de Opus 4.7 [12].
DeepSeek V4Coste, API barata, buena opción si el presupuesto importaEn HLE sin herramientas aparece con 37.7%, por debajo de GPT-5.5 y Opus 4.7; con herramientas sube a 48.2%, pero sigue por debajo de GPT-5.5 y Opus 4.7 [5]. En SWE-Bench Pro, una comparativa sitúa DeepSeek V4-Pro alrededor de 55%, por debajo de Kimi K2.6, GPT-5.5 y Opus 4.7 [8].Una fuente reporta precio de $1.74 por 1M tokens de entrada y $3.48 por 1M de salida, con contexto de 1M tokens [3].

Ranking práctico

  • Mejor calidad bruta: Claude Opus 4.7, especialmente si importan razonamiento difícil, documentos largos, visión y coding complejo [2][5][8].
  • Mejor equilibrio premium: GPT-5.5, cerca de Opus en HLE con herramientas y empatado con Kimi K2.6 en SWE-Bench Pro según una comparativa [5][8].
  • Mejor coste/rendimiento para coding: Kimi K2.6, porque empata con GPT-5.5 en SWE-Bench Pro en la comparativa citada y cuesta bastante menos [7][8].
  • Mejor opción barata con contexto largo: DeepSeek V4, aunque sus resultados HLE y SWE-Bench Pro quedan por detrás de Opus 4.7, GPT-5.5 y Kimi K2.6 en las cifras disponibles [3][5][8].

Si tuviera que elegir uno: Opus 4.7 para máxima calidad, Kimi K2.6 para producción sensible a coste, GPT-5.5 para integración OpenAI/Codex, y DeepSeek V4 para alto volumen barato con rendimiento razonable.

Quellen