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DeepSeek V4-Pro vs. Claude Opus 4.7: Claude führt bei SWE-bench, DeepSeek beim Preis

Claude Opus 4.7 liegt in einer Drittanbieter Auswertung bei SWE bench Verified mit 87,6 % und SWE bench Pro mit 64,3 % vor DeepSeek V4 Pro mit 80,6 % und 55,4 % [28]. DeepSeek V4 Pro punktet beim Competitive Coding: LiveCodeBench 93,5 gegenüber 88,8 für Claude Opus 4.7; zusätzlich nennt die Quelle ein Codeforces Rat...

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Minh họa so sánh DeepSeek V4-Pro và Claude Opus 4.7 về benchmark coding, agent workflow và giá API
DeepSeek V4-Pro vs Claude Opus 4.7: Claude thắng SWE-bench, DeepSeek thắng giáDeepSeek V4-Pro có lợi thế về chi phí và competitive coding; Claude Opus 4.7 đang dẫn ở benchmark software engineering trong repo thật.
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Es gibt keinen eindeutigen Gesamtsieger. Wer ein Modell für echte Software-Repositories, Bugfixes und reviewbare Patches sucht, findet derzeit die besseren öffentlichen Signale bei Claude Opus 4.7. Wer dagegen viele Tokens günstig verarbeiten oder Contest-Coding automatisieren will, sollte DeepSeek V4-Pro sehr ernst nehmen.

Ein wichtiger Vorbehalt: DeepSeek führt V4 aktuell als Preview. Die offiziellen Hinweise nennen DeepSeek-V4-Pro und DeepSeek-V4-Flash und sagen, dass deepseek-chat und deepseek-reasoner derzeit auf deepseek-v4-flash geroutet werden und nach dem 24. Juli 2026, 15:59 UTC, nicht mehr verfügbar sein sollen [3]. Für Produktion zählt also nicht nur der Modellname auf einer Benchmark-Tabelle, sondern auch der tatsächlich genutzte API-Endpunkt.

Der Kurzvergleich

EinsatzfallVorteilWarum
Bugfixes, Patches, Arbeit in echten ReposClaude Opus 4.7Eine Drittanbieter-Auswertung nennt 87,6 % SWE-bench Verified und 64,3 % SWE-bench Pro für Claude gegenüber 80,6 % und 55,4 % für DeepSeek V4-Pro [28].
Competitive ProgrammingDeepSeek V4-ProDeepSeek V4-Pro wird mit 93,5 auf LiveCodeBench gegenüber 88,8 für Claude Opus 4.7 geführt; dieselbe Quelle nennt Codeforces 3206 für V4-Pro [28].
Agenten mit ToolsClaude ist klarer dokumentiertAnthropic beschreibt Task Budgets für einen vollständigen Agentenlauf inklusive Thinking, Tool Calls, Tool Results und finaler Ausgabe [13].
Kostenkritische API-WorkloadsDeepSeek V4-ProDataCamp nennt 1,74/3,48 US-Dollar pro 1 Mio. Input-/Output-Tokens für DeepSeek V4-Pro gegenüber 5/25 US-Dollar für Claude Opus 4.7 [32].
KontextfensterNahe beieinanderAnthropic beschreibt Claude Opus 4.7 mit 1 Mio. Tokens Kontext; OpenRouter nennt für DeepSeek V4 Pro 1,05 Mio. Tokens [21][27].
Gesamt-LeaderboardClaude Opus 4.7BenchLM führt Claude Opus 4.7 mit 97/100 und DeepSeek V4 Pro High mit 83 im selben System [16][5].

Warum hier vor allem DeepSeek V4-Pro gemeint ist

DeepSeek V4 ist nicht nur ein einzelnes Modell. In der offiziellen Preview-Mitteilung tauchen DeepSeek-V4-Pro und DeepSeek-V4-Flash auf; zugleich weist DeepSeek darauf hin, dass bestimmte ältere Endpunkte derzeit auf V4-Flash geroutet werden [3].

Die hier zitierten Head-to-Head-Zahlen beziehen sich überwiegend auf DeepSeek V4-Pro. Man sollte sie deshalb nicht eins zu eins auf V4-Flash oder auf einen automatisch gerouteten Endpunkt übertragen. Gerade bei produktiven Coding- oder Agenten-Systemen kann diese Unterscheidung den Unterschied zwischen einem fairen Test und einem schiefen Vergleich ausmachen [3].

Software-Engineering: SWE-bench spricht für Claude

Für Teams, die Pull Requests, Testsuites und echte Repository-Arbeit als Maßstab nehmen, sind die SWE-bench-Werte der wichtigste Teil dieses Vergleichs. Eine Drittanbieter-Auswertung nennt für Claude Opus 4.7 87,6 % SWE-bench Verified und 64,3 % SWE-bench Pro. DeepSeek V4-Pro liegt dort bei 80,6 % beziehungsweise 55,4 % [28].

Auch die offizielle Produktpositionierung von Anthropic passt dazu: Claude Opus 4.7 wird als Hybrid-Reasoning-Modell für Coding und AI Agents mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens beschrieben [21]. Anthropic meldet außerdem, Opus 4.7 habe auf einem internen Coding-Benchmark mit 93 Aufgaben 13 % besser abgeschnitten als Opus 4.6 [19]. Das ist ein relevantes Produktsignal, aber kein unabhängiger Head-to-Head-Test gegen DeepSeek.

Praktisch gelesen: Wenn Ihre Kennzahl lautet, ob ein Modell in einem bestehenden Codebestand Tests zum Laufen bringt, saubere Patches erstellt und weniger Nacharbeit erzeugt, hat Claude Opus 4.7 derzeit die stärkere öffentliche Benchmark-Basis [28].

Competitive Coding: DeepSeek V4-Pro ist vorn

Bei algorithmischen Coding-Aufgaben dreht sich das Bild. Dieselbe Vergleichsquelle führt DeepSeek V4-Pro mit 93,5 auf LiveCodeBench, während Claude Opus 4.7 dort bei 88,8 liegt. Zusätzlich wird für V4-Pro ein Codeforces-Wert von 3206 genannt [28].

Das ist vor allem für Coding-Challenges, Contest-Aufgaben, algorithmische Tutor-Systeme und isolierte Programmierprobleme relevant. Solche Benchmarks sind aber nicht dasselbe wie die Arbeit in einem gewachsenen Repository mit Abhängigkeiten, Testinfrastruktur und Review-Anforderungen. Für diese Praxisnähe sind die SWE-bench-Zahlen aussagekräftiger [28].

Kurz gesagt: Wer ein System für Wettbewerbsprogrammierung oder algorithmische Aufgaben baut, sollte DeepSeek V4-Pro weit oben auf die Shortlist setzen [28].

Agenten und Tool-Nutzung: Claude ist besser steuerbar dokumentiert

Claude Opus 4.7 hat hier einen konkreten Produktvorteil: Task Budgets. Anthropic beschreibt sie als Zielbudget für Tokens in einem vollständigen Agentenlauf, einschließlich Thinking, Tool Calls, Tool Results und finaler Antwort. Das Modell sieht einen laufenden Countdown und soll seine Arbeit daran priorisieren, wenn das Budget verbraucht wird [13].

Bei DeepSeek V4 gibt es ebenfalls positive Signale, aber sie sind in den vorliegenden Quellen eher Benchmark- und Analysten-getrieben. CNBC zitiert eine Einschätzung von Counterpoint, wonach das Benchmarkprofil von V4 auf sehr gute Agentenfähigkeiten zu deutlich niedrigeren Kosten hindeute [1]. Das ist interessant, ersetzt aber keine vergleichbar detaillierte Produktdokumentation zur Steuerung von Agentenläufen.

Für die Praxis heißt das: Wenn Sie Tool-Calls, Tokenbudget und Task-Abschluss möglichst kontrolliert orchestrieren wollen, ist Claude Opus 4.7 in den Quellen klarer beschrieben [13]. Wenn die Tokenkosten der Engpass sind, verdient DeepSeek V4-Pro einen ernsthaften A/B-Test auf echten Agenten-Workflows [1][32].

API-Preise: DeepSeek ist deutlich günstiger

Beim Preis hat DeepSeek V4-Pro den sichtbarsten Vorteil. DataCamp nennt für DeepSeek V4-Pro 1,74 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens und 3,48 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens. Für Claude Opus 4.7 nennt DataCamp 5 US-Dollar und 25 US-Dollar pro 1 Mio. Input-/Output-Tokens [32]. Yahoo/TechCrunch nennt für Claude Opus 4.7 ebenfalls 5 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens und 25 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens [26].

Auf Basis der DataCamp-Zahlen ist Claude Opus 4.7 beim Input rund 2,9-mal und beim Output rund 7,2-mal teurer als DeepSeek V4-Pro [32]. Das fällt besonders bei Batch-Coding, langen Ausgaben und mehrstufigen Agentenläufen ins Gewicht.

Trotzdem ist der Listenpreis pro Token nicht die ganze Rechnung. In einem echten Deployment zählen auch Latenz, Fehlversuche, Cache-Nutzung, erneute Modellaufrufe, Ausgabequalität und die Frage, wie oft ein Mensch nacharbeiten muss.

Kontextfenster und Architektur

Beim Kontextfenster liegen beide Modelle laut den vorliegenden Quellen in derselben Größenordnung. Anthropic beschreibt Claude Opus 4.7 mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens [21]. OpenRouter nennt für DeepSeek V4 Pro eine Kontextlänge von 1,05 Mio. Tokens und beschreibt es als Mixture-of-Experts-Modell mit 1,6 Billionen Gesamtparametern und 49 Milliarden aktivierten Parametern [27].

Der Unterschied liegt eher in der Transparenz der genannten technischen Daten. Artificial Analysis beschreibt Claude Opus 4.7 als proprietäres Modell und schreibt, Anthropic habe Modellgröße und Parameterzahl nicht veröffentlicht [14]. Das bedeutet nicht automatisch, dass DeepSeek in jeder rechtlichen oder operativen Hinsicht offener ist. In den hier genutzten Quellen liegen zu DeepSeek V4-Pro aber konkretere Architekturangaben vor [14][27].

Gesamt-Leaderboards: Claude liegt höher

BenchLM führt Claude Opus 4.7 mit einem Overall Score von 97/100, Rang #2 provisional und #2 verified [16]. DeepSeek V4 Pro High wird im selben System mit einem Overall Score von 83 und Rang #15 provisional geführt [5].

Solche Rankings sind nützlich, um ein Gesamtbild zu bekommen. Sie sollten aber nicht als endgültiges Urteil gelesen werden. Die Gewichtung eines Leaderboards muss nicht zu Ihrem Workload passen: Ein Modell kann insgesamt höher stehen und trotzdem nicht die beste Wahl für Competitive Coding, deutschsprachige Fachtexte, Long-Context-Retrieval oder eine bestimmte Tool-Pipeline sein.

Wann Claude Opus 4.7 die bessere Wahl ist

Claude Opus 4.7 ist naheliegend, wenn Ihre Priorität ist:

  • Software-Engineering in echten Repos: Die genannten SWE-bench-Werte liegen vor DeepSeek V4-Pro [28].
  • Kontrollierte Agentenläufe: Task Budgets geben einen dokumentierten Mechanismus für Thinking, Tool Calls, Tool Results und finale Ausgabe [13].
  • Offizielle Produktdokumentation: Anthropic positioniert Opus 4.7 ausdrücklich für Coding, AI Agents und ein Kontextfenster von 1 Mio. Tokens [21].
  • Starke Gesamtwertung: BenchLM sieht Opus 4.7 klar vor DeepSeek V4 Pro High [16][5].

Wann DeepSeek V4-Pro die bessere Wahl ist

DeepSeek V4-Pro ist besonders interessant, wenn Ihre Priorität ist:

  • Competitive Programming: V4-Pro wird in der Quelle bei LiveCodeBench vor Claude Opus 4.7 geführt und erhält zusätzlich einen Codeforces-Wert von 3206 [28].
  • Niedrige Tokenkosten: Die von DataCamp genannten API-Preise liegen deutlich unter denen von Claude Opus 4.7 [32].
  • Skalierung großer Workloads: Bei vielen Requests, langen Ausgaben oder mehreren Agenten kann der Preisvorteil entscheidend sein, sofern die Qualität auf Ihren Aufgaben stimmt [32].
  • Konkretere Architekturangaben: OpenRouter nennt Kontextlänge, MoE-Architektur, Gesamtparameter und aktivierte Parameter für DeepSeek V4 Pro [27].

Was noch offen bleibt

Die vorliegenden Quellen reichen nicht für ein belastbares Urteil zu allen Dimensionen: Safety, Halluzinationen, Deutschqualität, Long-Context-Retrieval, multimodale Fähigkeiten, GPQA oder Tool-Nutzung in jeder Produktionsumgebung bleiben offen. Anthropic beschreibt Opus 4.7 offiziell als stärker bei Coding, Vision und komplexen mehrstufigen Aufgaben, aber das ist kein vollständiger unabhängiger Head-to-Head-Test gegen DeepSeek V4-Pro auf derselben Testumgebung [21].

Bei DeepSeek ist zusätzlich der Preview-Status und das Endpoint-Routing zu beachten [3]. Bei Claude bleibt offen, wie groß das Modell ist, weil Anthropic laut Artificial Analysis Größe und Parameterzahl nicht veröffentlicht hat [14].

So sollten Teams vor dem Produktiveinsatz testen

Der sicherste Weg ist ein A/B-Test auf dem eigenen Workload. Für Coding bedeutet das: echte Issues, echte Repositories, echte Testsuites und klare Metriken wie Pass/Fail, Anzahl brauchbarer Patches, Nacharbeitsaufwand, Latenz, Retry-Rate und Tokenkosten. Für Agenten sollten Toolset, System-Prompt, Zeitlimit und Tokenbudget identisch gehalten werden.

Die Kurzfassung: Claude Opus 4.7 ist derzeit besser begründet für Software-Engineering und dokumentierte Agentensteuerung. DeepSeek V4-Pro ist stärker, wenn Competitive Coding und Tokenkosten im Vordergrund stehen. Öffentliche Benchmarks sind ein guter Startpunkt; die Produktionsentscheidung sollte aus Tests auf Ihren eigenen Aufgaben kommen [13][28][32].

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Bài học chính

  • Claude Opus 4.7 liegt in einer Drittanbieter Auswertung bei SWE bench Verified mit 87,6 % und SWE bench Pro mit 64,3 % vor DeepSeek V4 Pro mit 80,6 % und 55,4 % [28].
  • DeepSeek V4 Pro punktet beim Competitive Coding: LiveCodeBench 93,5 gegenüber 88,8 für Claude Opus 4.7; zusätzlich nennt die Quelle ein Codeforces Rating von 3206 [28].
  • Beim Preis nennt DataCamp 1,74/3,48 US Dollar pro 1 Mio. Input /Output Tokens für DeepSeek V4 Pro gegenüber 5/25 US Dollar für Claude Opus 4.7 [32].

Người ta cũng hỏi

Câu trả lời ngắn gọn cho "DeepSeek V4-Pro vs. Claude Opus 4.7: Claude führt bei SWE-bench, DeepSeek beim Preis" là gì?

Claude Opus 4.7 liegt in einer Drittanbieter Auswertung bei SWE bench Verified mit 87,6 % und SWE bench Pro mit 64,3 % vor DeepSeek V4 Pro mit 80,6 % und 55,4 % [28].

Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?

Claude Opus 4.7 liegt in einer Drittanbieter Auswertung bei SWE bench Verified mit 87,6 % und SWE bench Pro mit 64,3 % vor DeepSeek V4 Pro mit 80,6 % und 55,4 % [28]. DeepSeek V4 Pro punktet beim Competitive Coding: LiveCodeBench 93,5 gegenüber 88,8 für Claude Opus 4.7; zusätzlich nennt die Quelle ein Codeforces Rating von 3206 [28].

Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?

Beim Preis nennt DataCamp 1,74/3,48 US Dollar pro 1 Mio. Input /Output Tokens für DeepSeek V4 Pro gegenüber 5/25 US Dollar für Claude Opus 4.7 [32].

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So sánh một cách toàn diện benchmarks của DeepSeek V4 vs Claude Opus 4.7

Studio Global AI33 nguồn

Câu trả lời được trích dẫn

Claude Opus 4.7 hiện có lợi thế rõ hơn ở benchmark “software engineering thật” và tác vụ agent dài hơi; DeepSeek V4 mạnh hơn về chi phí/hiệu năng, competitive coding và khả năng mở/triển khai linh hoạt. Tuy nhiên, so sánh này chưa thể coi là tuyệt đối vì DeepSeek V4 mới ở dạng preview, nhiều số benchmark đến từ leaderboard/bên thứ ba chứ chưa có bộ đánh giá độc lập, đồng nhất và ổn định.

Tóm tắt nhanh

Hạng mụcDeepSeek V4 / V4-ProClaude Opus 4.7Nhận định
Trạng thái phát hànhDeepSeek công bố V4 Preview và cho biết deepseek-chat/deepseek-reasoner hiện đang route sang deepseek-v4-flash trước khi bị retire sau 24/7/2026 [11]Anthropic có tài liệu chính thức cho Claude Opus 4.7 và giới thiệu “task budgets” cho vòng lặp agentic [1]Claude có tài liệu sản phẩm trưởng thành hơn; DeepSeek V4 còn mang tính preview
Software engineeringTheo một so sánh bên thứ ba, V4-Pro đạt 80.6% SWE-bench Verified và 55.4% SWE-bench Pro [6]Cùng nguồn cho Claude Opus 4.7 là 87.6% SWE-bench Verified và 64.3% SWE-bench Pro [6]Opus 4.7 thắng rõ ở sửa lỗi / PR / repo thật
Competitive codingV4-Pro được báo cáo dẫn trên LiveCodeBench 93.5 và Codeforces 3206 [6]Claude Opus 4.7 được báo cáo LiveCodeBench 88.8 trong cùng so sánh [6]DeepSeek V4 mạnh hơn ở coding kiểu contest
Benchmark coding nội bộChưa thấy số chính thức đủ rộng từ DeepSeek trong kết quả tìm kiếm; nguồn chính thức chỉ xác nhận preview/routing [11]Anthropic nói Opus 4.7 cải thiện 13% so với Opus 4.6 trên benchmark coding 93 tác vụ của họ [14]Opus có claim chính thức mạnh hơn, nhưng là benchmark nội bộ
Lập luận khoa học / GPQAMột nguồn bên thứ ba ghi V4-Pro đạt GPQA Diamond 90.1% [12]Chưa có số GPQA chính thức rõ trong kết quả tìm kiếm này cho Opus 4.7Insufficient evidence để kết luận chắc bên nào thắng GPQA
Agentic / tool useDeepSeek V4 được mô tả là có “excellent agent capability at significantly lower cost” theo phân tích được CNBC trích dẫn [2]Opus 4.7 có “task budgets” để quản lý vòng lặp agent gồm thinking, tool calls, tool results và final output [1]Claude có thiết kế sản phẩm agent rõ hơn; DeepSeek có lợi thế chi phí nếu claim đúng
ContextOpenRouter mô tả DeepSeek V4 Pro hỗ trợ context 1M token và là MoE 1.6T tham số, 49B active [14]Một nguồn so sánh cho biết Claude Opus 4.7 có context 1M token [10]Tương đương về context theo nguồn bên thứ ba, nhưng cần kiểm chứng bằng docs pricing/model card chính thức
GiáMột nguồn so sánh nêu Claude Opus 4.7 giá $5 / 1M input token và $25 / 1M output token [10]DeepSeek V4 được nhiều nguồn mô tả là cạnh tranh nhờ chi phí thấp hơn, nhưng số giá cụ thể đáng tin cậy chưa đủ trong kết quả này [2]DeepSeek nhiều khả năng rẻ hơn; chưa đủ số chính thức để tính TCO chuẩn
Leaderboard tổng hợpBenchLM ghi DeepSeek V4 Pro High có overall score 83 và xếp #15 provisional [13]BenchLM ghi Claude Opus 4.7 overall score 97/100, xếp #2 provisional và #2 verified [5]Theo leaderboard này, Opus 4.7 vượt xa tổng thể
Model opennessOpenRouter mô tả DeepSeek V4 Pro là MoE quy mô lớn của DeepSeek [14]Artificial Analysis ghi Anthropic không công bố kích thước/parameter count của Claude Opus 4.7 [3]DeepSeek minh bạch kiến trúc hơn theo nguồn bên thứ ba; Claude đóng hơn

Kết luận theo từng nhu cầu

  • Chọn Claude Opus 4.7 nếu ưu tiên:

    • Sửa code trong repo thật, benchmark SWE-bench Verified / Pro, long-horizon software engineering [6].
    • Agent workflow có kiểm soát ngân sách tác vụ, tool calls và hoàn tất task ổn định [1].
    • Độ tin cậy sản phẩm, tài liệu chính thức và tích hợp enterprise.

  • Chọn DeepSeek V4 nếu ưu tiên:

    • Competitive programming, LiveCodeBench, Codeforces và bài toán coding thuật toán [6].
    • Chi phí thấp hơn cho workload lớn, đặc biệt nếu cần chạy nhiều token hoặc nhiều agent song song [2].
    • Triển khai qua hệ sinh thái mở/đa provider và muốn mô hình có thông tin kiến trúc rõ hơn [14].

  • Điểm chưa chắc chắn:

    • Insufficient evidence để kết luận toàn diện về GPQA, multimodal, safety, hallucination, multilingual tiếng Việt và long-context retrieval giữa hai model vì các nguồn hiện có không dùng cùng harness đánh giá.
    • Các con số từ BenchLM, OpenRouter, Vellum, o-mega và blog so sánh là nguồn bên thứ ba; đáng dùng để tham khảo xu hướng, nhưng không mạnh bằng benchmark độc lập có mã nguồn, prompt set và cấu hình inference công khai.

Đánh giá cuối

Nếu lấy benchmark kỹ thuật phần mềm làm trọng tâm, Claude Opus 4.7 đang nhỉnh hơn DeepSeek V4. Nếu lấy hiệu năng/giá, competitive coding và khả năng scale chi phí làm trọng tâm, DeepSeek V4 là lựa chọn hấp dẫn hơn. Với production, nên A/B test trên bộ tác vụ thật của bạn thay vì chỉ dựa vào benchmark công khai.

Nguồn

  • [1] China's DeepSeek releases preview of long-awaited V4 model as AI ...cnbc.com

    According to Counterpoint’s principal AI analyst, Wei Sun, V4′s benchmark profile suggests it could offer “excellent agent capability at significantly lower cost.” Opt-Out IconYour Privacy Choices CA Notice Terms of Service © 2026 Versant Media, LLC. All Ri...

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

    ⚠️ Note: deepseek-chat & deepseek-reasoner will be fully retired and inaccessible after Jul 24th, 2026, 15:59 (UTC Time). (Currently routing to deepseek-v4-flash non-thinking/thinking). Image 7 🔹 Amid recent attention, a quick reminder: please rely only on...

  • [5] DeepSeek V4 Pro (High) Benchmarks 2026 - BenchLM.aibenchlm.ai

    Tools Tools Alternative FinderLLM Selector QuizCost CalculatorSelf-host vs APIToken CounterData & Embed BlogAdvertise Search⌘K Search BenchLM Search models, benchmarks, rankings, comparisons, providers, and blog posts. @glevd DeepSeek V4 Pro (High) DeepSeek...

  • [13] What's new in Claude Opus 4.7platform.claude.com

    Task budgets (beta) Claude Opus 4.7 introduces task budgets. A task budget gives Claude a rough estimate of how many tokens to target for a full agentic loop, including thinking, tool calls, tool results, and final output. The model sees a running countdown...

  • [14] Claude Opus 4.7 (max) - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) is a proprietary model and Anthropic has not disclosed the model size or parameter count. How does Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) perform on benchmarks? Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning,...

  • [16] Claude Opus 4.7 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools Claude Opus 4.7 According to BenchLM.ai, Claude Opus 4.7 ranks 2 out of 110 models on the provisional leaderboard with an overall score of 97/100. It also ranks 2 out of 14 on t...

  • [19] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Image 6: logo On our 93-task coding benchmark, Claude Opus 4.7 lifted resolution by 13% over Opus 4.6, including four tasks neither Opus 4.6 nor Sonnet 4.6 could solve. Combined with faster median latency and strict instruction following, it’s particularly...

  • [21] 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...

  • [26] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminitech.yahoo.com

    DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Gemini GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context window) Claude Opus 4.7costs at $5 per 1 million input tokens and $25 per 1 million output...

  • [27] DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 4.7 - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai

    deepseek Context Length 1.05M Reasoning Providers 2 DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning,...

  • [28] DeepSeek V4 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: Benchmarks & Pricinglushbinary.com

    Opus 4.7 leads on SWE-bench Pro (64.3% vs 55.4%) and SWE-bench Verified (87.6% vs 80.6%). V4-Pro leads on LiveCodeBench (93.5 vs 88.8) and Codeforces (3206). Opus is stronger for real-world software engineering; V4-Pro excels at competitive programming. Is...

  • [32] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisonsdatacamp.com

    DeepSeek V4 vs Competitors Over the last week, we’ve seen the release of OpenAI's GPT-5.5 and Anthropic's Claude Opus 4.7. While those models boast top-tier capabilities, especially in long-context reasoning and agentic coding, DeepSeek V4 competes heavily...