studioglobal
Trendthemen auf Entdecken
AntwortenVeröffentlicht6 Quellen

DeepSeek V4 vs. Kimi K2.6 vs. Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: Benchmark-Vergleich

Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt; Claude Opus 4.7 wirkt in Sekundärdaten bei Coding stärker, während Kimi K2.6 und... Für Coding Fixes sprechen die zitierten SWE Bench und CursorBench Werte eher für Claude Opus 4.7;...

Suchen und Fakten prüfen mit Studio Global AIMehr von Entdecken ansehen
17K0
Illustration eines Benchmark-Dashboards für DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
DeepSeek V4 vsBenchmark-Vergleiche zwischen Frontier-Modellen sind nur sinnvoll, wenn offizielle Werte, Sekundärdaten und eigene Evals getrennt betrachtet werden.
KI-Prompt

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 vs. Kimi K2.6 vs. Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: Benchmark-Vergleich. Article summary: Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt, während Claude Opus 4.7 in Sekundärdaten bei SWE bench stärker wirkt; für Kimi K2.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, coding agents, developer tools. 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). ![Image 4](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.yo

openai.com

Wer diese vier Modelle vergleicht, sollte zuerst die Datenqualität prüfen. Für GPT-5.5 veröffentlicht OpenAI konkrete Werte zu Terminal-Bench 2.0 und SWE-Bench Pro; für DeepSeek V4 bestätigt der offizielle Changelog vor allem die API-Verfügbarkeit von V4-Pro und V4-Flash [24][25]. Die stärksten direkten Vergleichswerte zu Claude Opus 4.7 und Kimi K2.6 stammen in den vorliegenden Quellen überwiegend aus Drittanalysen [4][6].

Kurzfazit nach Einsatzfall

  • Coding und GitHub-Issue-Fixes: Claude Opus 4.7 sieht in den zitierten SWE-Bench-, SWE-Bench-Verified- und CursorBench-Werten stärker aus als GPT-5.5 [4].
  • Terminal-Agenten und Computer-Use: GPT-5.5 ist hier am klarsten belegt, unter anderem mit 82,7% auf Terminal-Bench 2.0 in OpenAIs eigener Veröffentlichung [24].
  • Preisbewusste Coding-Agenten: Kimi K2.6 wird von CodeRouter als Kosten-/Qualitätsgewinner mit $0,60 Input und $4,00 Output pro Million Tokens beschrieben [6].
  • DeepSeek V4: V4-Pro und V4-Flash sind offiziell über die DeepSeek API verfügbar, aber eine offizielle Vierer-Benchmark-Matrix gegen Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 liegt in den verwendeten Quellen nicht vor [25].

Was die Quellen wirklich hergeben

OpenAI beschreibt Terminal-Bench 2.0 als Benchmark für komplexe Kommandozeilen-Workflows mit Planung, Iteration und Tool-Koordination; GPT-5.5 erreicht dort laut OpenAI 82,7% [24]. Auf SWE-Bench Pro, einem Benchmark für reale GitHub-Issue-Lösung, nennt OpenAI 58,6% für GPT-5.5 [24].

DeepSeek dokumentiert für V4, dass V4-Pro und V4-Flash über die OpenAI-ChatCompletions-Schnittstelle und die Anthropic-Schnittstelle nutzbar sind; die Modellparameter lauten deepseek-v4-pro und deepseek-v4-flash [25]. Das belegt Verfügbarkeit, aber noch keinen direkten Benchmark-Sieg.

Für Claude Opus 4.7 und Kimi K2.6 sind die hier verwendeten Direktvergleiche vorsichtiger zu lesen: LushBinary liefert konkrete Claude-vs.-GPT-Werte, CodeRouter liefert Preis- und Einordnungsaussagen zu Kimi K2.6 und DeepSeek V4 [4][6].

Vergleichstabelle der belegten Werte

„k. A.“ bedeutet: In den vorliegenden Quellen gibt es keine ausreichend belegte, direkt vergleichbare Zahl für diese Modell-Benchmark-Kombination.

Benchmark / KriteriumDeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-Bench Prok. A.laut CodeRouter auf GPT-5.5-Niveau [6]64,3% [4]58,6% [24]
SWE-Bench Verifiedk. A.k. A.87,6% [4]ca. 85% [4]
Terminal-Bench 2.0k. A.k. A.ca. 72% [4]82,7% [24]
GDPval / Knowledge Workk. A.k. A.ca. 78% [4]84,9% [4]
OSWorld-Verified / Computer Usek. A.k. A.ca. 65% [4]78,7% [4]
GPQA Diamondk. A.k. A.94,2% [4]ca. 93% [4]
CursorBenchk. A.k. A.70% [4]ca. 65% [4]
Tau2-bench Telecomk. A.k. A.ca. 90% [4]98,0% [4]
Vision & Document Arenak. A.k. A.Platz 1 laut Arena-Bericht [1]k. A.
Preis-/Kontext-HinweisV4 Flash: $0,14 Input / $0,28 Output pro Mio. Tokens und 1M Kontext [6]$0,60 Input / $4,00 Output pro Mio. Tokens [6]k. A.k. A.

Coding: Claude Opus 4.7 wirkt am stärksten, Kimi K2.6 ist der Preis-Kandidat

Wenn Coding-Benchmarks der wichtigste Maßstab sind, spricht die zitierte Zahlenlage am ehesten für Claude Opus 4.7. LushBinary nennt 64,3% für Claude Opus 4.7 auf SWE-Bench Pro gegenüber 58,6% für GPT-5.5; OpenAI bestätigt den GPT-5.5-Wert von 58,6% selbst [4][24]. Auch bei SWE-Bench Verified und CursorBench liegt Claude Opus 4.7 in dieser Sekundärquelle vor GPT-5.5 [4].

Kimi K2.6 bleibt für Coding trotzdem interessant, weil CodeRouter das Modell auf SWE-Bench Pro auf GPT-5.5-Niveau einordnet und zugleich deutlich niedrigere Tokenpreise nennt [6]. Das ist kein Ersatz für einen eigenen Eval, aber ein starkes Signal für Teams, die viele Agentenläufe, Drafts oder Retries bezahlen müssen.

Für DeepSeek V4 lässt sich aus den offiziellen DeepSeek-Daten in dieser Quellenlage keine Coding-Benchmarkzahl ableiten. Belegt ist die API-Verfügbarkeit von V4-Pro und V4-Flash [25].

Agentische Terminal-Workflows: GPT-5.5 ist am besten belegt

Bei Terminal-Agenten ist GPT-5.5 die klarste Wahl nach öffentlich belegten Zahlen. OpenAI nennt 82,7% auf Terminal-Bench 2.0 und beschreibt den Benchmark als Test komplexer Kommandozeilen-Workflows mit Planung, Iteration und Tool-Koordination [24]. LushBinary setzt Claude Opus 4.7 in demselben Benchmark bei ungefähr 72% an [4].

Auch bei Knowledge-Work- und Computer-Use-Metriken spricht die zitierte Sekundärquelle eher für GPT-5.5: 84,9% auf GDPval gegenüber ca. 78% für Claude Opus 4.7 und 78,7% auf OSWorld-Verified gegenüber ca. 65% für Claude Opus 4.7 [4]. Für Workflows mit Shell-Kommandos, Tool-Orchestrierung und GUI-nahen Aufgaben ist GPT-5.5 daher der stärkste belegte Startpunkt.

Vision und Dokumente: Claude Opus 4.7 hat den klarsten positiven Hinweis

Für Vision- und Dokumentenaufgaben gibt es in den verwendeten Quellen keine vollständige Vierer-Tabelle. Der stärkste Hinweis betrifft Claude Opus 4.7: Ein von Latent Space/AINews zitierter Arena-Bericht meldet Claude Opus 4.7 auf Platz 1 in der Vision & Document Arena [1].

LLM Stats berichtet außerdem, Claude Opus 4.7 könne Bilder bis 2.576 Pixel an der langen Kante beziehungsweise ungefähr 3,75 Megapixel verarbeiten; GPT-5.5 unterstütze Bildinput und werde dort mit MMMU-Pro-Werten von 81,2% ohne Tools und 83,2% mit Tools angegeben [5]. Diese Werte helfen bei der Einordnung von Claude gegen GPT-5.5, ersetzen aber keinen direkten Vierer-Vergleich mit Kimi K2.6 und DeepSeek V4.

Preis-Leistung: Kimi K2.6 und DeepSeek V4 Flash gehören in den eigenen Test

Das stärkste belegte Preisargument hat Kimi K2.6. CodeRouter beschreibt Kimi K2.6 als Kosten-/Qualitätsgewinner und nennt $0,60 Input sowie $4,00 Output pro Million Tokens [6].

DeepSeek V4 Flash ist in derselben Quelle als sehr günstige Workhorse-Option mit $0,14 Input und $0,28 Output pro Million Tokens sowie 1M Kontext aufgeführt [6]. Die offizielle DeepSeek-Dokumentation bestätigt zusätzlich, dass V4-Pro und V4-Flash über die aktuellen API-Schnittstellen verfügbar sind [25].

Preis-Leistung ist aber nicht dasselbe wie Benchmark-Führung. Ein günstiges Modell kann für viele Versuche und risikoärmere Agentenläufe attraktiv sein; produktiv zählt am Ende, wie viele Aufgaben es korrekt, stabil und ohne teure Nacharbeit löst.

So testest du die vier Modelle fair

Für eine Produktionsentscheidung reicht ein öffentliches Ranking nicht aus. Baue einen kleinen Eval-Satz aus realen Aufgaben deines Codebestands, deiner Dokumente oder deiner Agenten-Workflows. Messe nicht nur die erste Antwort, sondern auch Kosten pro akzeptiertem Ergebnis, Retry-Bedarf, Fehlerschwere und Laufzeit.

Wichtig ist außerdem, offizielle Werte und Sekundärdaten nicht gleich zu behandeln. GPT-5.5 hat in dieser Auswertung offizielle OpenAI-Werte für Terminal-Bench 2.0 und SWE-Bench Pro [24]. DeepSeek V4 hat einen offiziellen API-Verfügbarkeitsnachweis [25]. Die stärksten direkten Claude- und Kimi-Vergleichsaussagen stammen hier dagegen aus Drittquellen [4][6].

Fazit

Der Benchmark-Vergleich ergibt keinen universellen Sieger. Claude Opus 4.7 führt in den zitierten Coding-nahen Werten, GPT-5.5 ist bei Terminal- und Computer-Use-Benchmarks am stärksten belegt, Kimi K2.6 hat das klarste Preis-Leistungs-Narrativ, und DeepSeek V4 ist vor allem ein verfügbarer API-Kandidat, der in eigenen Evaluationsläufen gemessen werden sollte [4][24][6][25].

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.

Suchen und Fakten prüfen mit Studio Global AI

Wichtige Erkenntnisse

  • Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt; Claude Opus 4.7 wirkt in Sekundärdaten bei Coding stärker, während Kimi K2.6 und...
  • Für Coding Fixes sprechen die zitierten SWE Bench und CursorBench Werte eher für Claude Opus 4.7; für Terminal Agenten und Computer Use ist GPT 5.5 die besser belegte Wahl [4][24].
  • Kimi K2.6 wird als Kosten /Qualitätskandidat mit $0,60 Input und $4,00 Output pro Million Tokens beschrieben; DeepSeek V4 Pro und V4 Flash sind offiziell in der DeepSeek API verfügbar [6][25].

Die Leute fragen auch

Wie lautet die kurze Antwort auf „DeepSeek V4 vs. Kimi K2.6 vs. Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: Benchmark-Vergleich“?

Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt; Claude Opus 4.7 wirkt in Sekundärdaten bei Coding stärker, während Kimi K2.6 und...

Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?

Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt; Claude Opus 4.7 wirkt in Sekundärdaten bei Coding stärker, während Kimi K2.6 und... Für Coding Fixes sprechen die zitierten SWE Bench und CursorBench Werte eher für Claude Opus 4.7; für Terminal Agenten und Computer Use ist GPT 5.5 die besser belegte Wahl [4][24].

Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?

Kimi K2.6 wird als Kosten /Qualitätskandidat mit $0,60 Input und $4,00 Output pro Million Tokens beschrieben; DeepSeek V4 Pro und V4 Flash sind offiziell in der DeepSeek API verfügbar [6][25].

Welches verwandte Thema sollte ich als nächstes untersuchen?

Fahren Sie mit „Sprachinput und Wortschatz: Was die Forschung zum frühen Wörterlernen zeigt“ für einen anderen Blickwinkel und zusätzliche Zitate fort.

Zugehörige Seite öffnen

Womit soll ich das vergleichen?

Vergleichen Sie diese Antwort mit „Sprachentwicklung: Warum die Art der Antwort zählt“.

Zugehörige Seite öffnen

Setzen Sie Ihre Recherche fort

請幫我分析文獻

Sprachinput und Wortschatz: Was die Forschung zum frühen Wörterlernen zeigt

Sprachinput und Wortschatz: Was die Forschung zum frühen Wörterlernen zeigt

分析研究結果

Sprachentwicklung: Warum die Art der Antwort zählt

Studie: Höherstufige Antworten von Bezugspersonen hängen mit kindlicher Sprache zusammen

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security: Was Anthropics KI-Scanner für Unternehmenscode kann

Claude Security: Was Anthropics KI-Scanner für Unternehmenscode kann

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API: 1 Mio. Kontext und niedrige Tokenpreise – was xAI damit vorhat

Grok 4.3 API: Wie xAI mit 1 Mio. Kontext und günstigen Tokenpreisen Druck macht

Forschungsgespräch

Du

Forschungsfrage

Vergleiche die Benchmarks von DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5.

Studio Global AI26 Quellen

Zitierte Antwort

Ein sauberer Benchmark-Vergleich ist derzeit nur eingeschränkt möglich: Für Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 kursieren konkrete Vergleichswerte, aber für DeepSeek V4 und Kimi K2.6 finde ich keine gleichwertig belastbaren offiziellen Benchmark-Tabellen in den verfügbaren Quellen. Daher: Claude Opus 4.7 wirkt bei SWE-bench stärker, GPT-5.5 bei Terminal-/Agent-/Computer-Use-Benchmarks; Kimi K2.6 wird vor allem als Preis-Leistungs-Modell beschrieben; DeepSeek V4 ist laut DeepSeek-API-Changelog verfügbar, aber ohne robuste öffentliche Benchmark-Abdeckung in den gefundenen Quellen [4][6].

Benchmark / KriteriumDeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-bench ProInsufficient evidencelaut Sekundärquelle etwa auf GPT-5.5-Niveau bzw. starkes Preis-Leistungs-Profil [6]64.3% [4]58.6% [4]
SWE-bench VerifiedInsufficient evidenceInsufficient evidence87.6% [4]ca. 85% [4]
Terminal-Bench 2.0Insufficient evidenceInsufficient evidenceca. 72% [4]82.7% [4]
GDPval / Knowledge WorkInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 78% [4]84.9% [4]
OSWorld-Verified / Computer UseInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 65% [4]78.7% [4]
Vision / Document ArenaInsufficient evidenceInsufficient evidencelaut Arena-Bericht Platz 1 in Vision & Document Arena [1]Insufficient evidence
Preis-LeistungInsufficient evidenceals starker Kosten-/Qualitäts-Kandidat beschrieben [6]teuer/stark, aber nicht als Kostenführer beschrieben [6]stark, aber nicht Kostenführer laut Vergleich [6]

  • Coding: Claude Opus 4.7 liegt in den gefundenen Zahlen bei SWE-bench Pro und SWE-bench Verified vor GPT-5.5 [4].

  • Agentic / Terminal / Computer Use: GPT-5.5 liegt in den gefundenen Vergleichswerten bei Terminal-Bench 2.0, GDPval und OSWorld-Verified vor Claude Opus 4.7 [4].

  • Multimodal/Vision: Claude Opus 4.7 wird in den gefundenen Arena-Berichten als führend in Vision & Document Arena beschrieben [1].

  • Kimi K2.6: Die verfügbaren Quellen beschreiben Kimi K2.6 eher als Preis-Leistungs- bzw. Open-Model-Kandidat; belastbare direkte Zahlen für alle Benchmarks neben den anderen drei Modellen fehlen in den gefundenen Quellen [6][8].

  • DeepSeek V4: DeepSeek V4-Pro und V4-Flash werden im DeepSeek-API-Changelog als verfügbar genannt, aber ich finde in den verfügbaren Quellen keine ausreichend belastbare offizielle Benchmark-Tabelle für einen fairen direkten Vergleich [6].

  • Wichtig: Die beste belastbare Aussage ist nicht “ein Modell gewinnt alles”, sondern: Claude Opus 4.7 ist nach den gefundenen Zahlen stärker bei SWE-bench, GPT-5.5 stärker bei Terminal-/Agent-/Computer-Use, Kimi K2.6 wahrscheinlich attraktiver bei Kosten pro Leistung, und DeepSeek V4 bleibt mangels öffentlicher Benchmark-Daten schwer einzuordnen [4][6].

Quellen

  • [1] [AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model ...latent.space

    Arena results continued to matter for multimodal models. @arena reported Claude Opus 4.7 taking 1 in Vision & Document Arena, with +4 points over Opus 4.6 in Document Arena and a large margin over the next non-Anthropic models. Subcategory wins included dia...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing & Coding ...lushbinary.com

    Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- SWE-bench Pro 58.6% 64.3% 54.2% SWE-bench Verified 85% 87.6% 80% Terminal-Bench 2.0 82.7% 72% 68% GDPval (Knowledge Work) 84.9% 78% 75% OSWorld-Verified (Computer Use) 78.7% 65% 60% GPQA Diamond 93% 94.2% 91...

  • [5] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Vision: 3.75 MP vs Standard Opus 4.7 reads images at roughly 3.3× the resolution of any comparable model. Up to 2,576 pixels on the long edge ( 3.75 megapixels), versus 1,568 px ( 1.15 MP) on prior Claude models. Scores align: Opus 4.7 reports 91.0% on Char...

  • [6] GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 at a Glance - CodeRoutercoderouter.io

    TL;DR — In one week (April 20–23, 2026), four frontier coding models shipped: Kimi K2.6 (Moonshot, Apr 20), GPT-5.5 (OpenAI, Apr 23), DeepSeek V4 Pro + V4 Flash (preview, April). Claude Opus 4.7 is still the SWE-Bench Pro champion. Kimi K2.6 is the new cost...

  • [24] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Agentic coding GPT‑5.5 is our strongest agentic coding model to date. On Terminal-Bench 2.0, which tests complex command-line workflows requiring planning, iteration, and tool coordination, it achieves a state-of-the-art accuracy of 82.7%. On SWE-Bench Pro,...

  • [25] Change Log | DeepSeek API Docsapi-docs.deepseek.com

    DeepSeek API Docs Logo DeepSeek API Docs Logo Change Log Date: 2026-04-24​ DeepSeek-V4​ The DeepSeek API now supports V4-Pro and V4-Flash, available via both the OpenAI ChatCompletions interface and the Anthropic interface. To access the new models, the bas...