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Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 im Benchmark

Es gibt keinen belastbaren Gesamtsieger: In den gemeinsamen Daten liegt Claude Opus 4.7 bei GPQA Diamond mit 94,2 % und SWE Bench Pro mit 64,3 % vorn, während GPT 5.5 bzw. DeepSeek V4 Pro Max gewinnt in der gemeinsamen Tabelle keinen Einzeltest, kommt bei BrowseComp mit 83,4 % aber nahe an GPT 5.5 mit 84,4 % heran;...

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Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 在 AI benchmark 儀表板上比較的概念圖
Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？AI 生成概念圖：四個前沿模型按 benchmark、成本同場景拆解比較。
AI 提示

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？. Article summary: 冇單一總冠軍：Claude Opus 4.7 喺 GPQA Diamond 94.2% 同 SWE Bench Pro 64.3% 領先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro 喺 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 BrowseComp 90.1% 領先。Kimi K2.6 缺少完整同場表，所以只能按分散數據放入 shortlist。[4][10][24]. Topic tags: ai, llm, benchmarks, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "* 编码与代理任务并非单一结论：VentureBeat 汇总显示 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，高于 DeepSeek V4 的 67.9% 和 Claude Opus 4.7 的 69.4%。[6]. * 推理评测存在分裂：Humanity’s Last Exam 无工具设置下，Claude Opus 4.7 为" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准测试研究报告 | Deep Research | Studio Global" Reference image 2: visual subject "A comparison chart highlights the coding benchmark performances and costs of Kimi-K2.

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Vier aktuelle Spitzenmodelle in eine einzige Rangliste zu pressen, klingt verlockend. Für die Praxis ist das aber die falsche Frage. Die belastbarere Lesart der verfügbaren Daten lautet: Nicht das eine beste Modell suchen, sondern das passende Modell pro Aufgabe testen.

Der vollständigste direkte Vergleich deckt DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5 bzw. GPT-5.5 Pro und Claude Opus 4.7 ab. Kimi K2.6 ist dagegen nur über verstreute Datenpunkte zu Kontextfenster, BrowseComp, SWE-Bench Pro, Hugging-Face-Model-Card und einen einzelnen Coding-Praxistest vergleichbar. Deshalb sollte Kimi K2.6 in die Shortlist, aber nicht unbesehen in dieselbe Gesamttabelle gezwängt werden.[4][6][10][16][22][24]

Schnellentscheidung: Welches Modell zuerst testen?

EinsatzszenarioZuerst testenWarum
Schwieriges Reasoning, akademische Fragen, Antworten ohne ToolsClaude Opus 4.7In der gemeinsamen Tabelle liegt Claude Opus 4.7 bei GPQA Diamond mit 94,2 % und bei Humanity’s Last Exam ohne Tools mit 46,9 % vorn.[4]
Terminal-, Browser- und Tool-Use-AgentenGPT-5.5 / GPT-5.5 ProGPT-5.5 erreicht bei Terminal-Bench 2.0 82,7 %; GPT-5.5 Pro liegt bei BrowseComp mit 90,1 % vorn.[4]
Software EngineeringClaude Opus 4.7 zuerst; GPT-5.5 und Kimi K2.6 danach im eigenen Repo testenClaude Opus 4.7 erreicht in der gemeinsamen Tabelle 64,3 % bei SWE-Bench Pro / SWE Pro; LLM Stats nennt für Claude 0,64 gegenüber 0,59 für GPT-5.5 und Kimi K2.6.[4][24]
Viele API-Aufrufe, starkes KostenargumentDeepSeek V4DeepSeek V4-Pro-Max führt in der gemeinsamen Benchmark-Tabelle zwar keinen Test an, wird aber als etwa ein Sechstel so teuer wie aktuelle US-Modelle beschrieben.[4][20]
Kimi-Ökosystem, alternative Coding-Agent-RouteKimi K2.6Kimi K2.6 kommt bei DocsBot auf 83,2 % in BrowseComp und bei LLM Stats auf 0,59 in SWE-Bench Pro; es fehlt aber eine vollständige gemeinsame Vier-Modell-Tabelle.[10][24]
Sehr lange Kontext-WorkflowsClaude Opus 4.7 / GPT-5.5 eher im VorteilYahoo/Tech nennt für GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 jeweils ein Kontextfenster von 1 Mio. Tokens; Artificial Analysis listet Kimi K2.6 mit 256k Tokens und Claude Opus 4.7 mit 1000k Tokens.[6][20]

Der wichtigste direkte Benchmark-Vergleich: Claude, GPT-5.5 und DeepSeek

Die folgende Tabelle stammt aus einer gemeinsamen Vergleichsbasis und eignet sich deshalb am besten, um DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5 bzw. GPT-5.5 Pro und Claude Opus 4.7 gegeneinander zu lesen. GPT-5.5 Pro ist nur in einigen Zeilen ausgewiesen.[4]

BenchmarkDeepSeek V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 ProClaude Opus 4.7Höchster Wert
GPQA Diamond90,1 %93,6 %—94,2 %Claude Opus 4.7 [4]
Humanity’s Last Exam, ohne Tools37,7 %41,4 %43,1 %46,9 %Claude Opus 4.7 [4]
Humanity’s Last Exam, mit Tools48,2 %52,2 %57,2 %54,7 %GPT-5.5 Pro [4]
Terminal-Bench 2.067,9 %82,7 %—69,4 %GPT-5.5 [4]
SWE-Bench Pro / SWE Pro55,4 %58,6 %—64,3 %Claude Opus 4.7 [4]
BrowseComp83,4 %84,4 %90,1 %79,3 %GPT-5.5 Pro [4]
MCP Atlas / MCPAtlas Public73,6 %75,3 %—79,1 %Claude Opus 4.7 [4]

Die praktische Lesart ist klar: Claude Opus 4.7 liegt in dieser Tabelle bei schwierigem Reasoning, No-Tools-Aufgaben, Software Engineering und MCP Atlas vorn. GPT-5.5 bzw. GPT-5.5 Pro stechen dagegen bei Terminal-, Browser- und Tool-Use-Aufgaben heraus.[4]

DeepSeek V4-Pro-Max gewinnt in dieser gemeinsamen Tabelle keinen Einzelbenchmark. Trotzdem ist der Abstand nicht überall groß: Bei BrowseComp erreicht DeepSeek 83,4 %, knapp hinter GPT-5.5 mit 84,4 % und vor Claude Opus 4.7 mit 79,3 %.[4]

Kimi K2.6: Stark genug für die Shortlist, aber nicht sauber in dieselbe Rangliste einzuordnen

Bei Kimi K2.6 ist nicht das Problem, dass es gar keine Daten gäbe. Das Problem ist, dass Quellen, Modi und Vergleichsgruppen nicht deckungsgleich sind. Die folgenden Werte helfen bei der Einordnung, sollten aber nicht als direkte Vier-Modell-Gesamtrangliste gelesen werden.[6][10][16][22][24]

KennzahlSichtbare Daten zu Kimi K2.6VergleichsdatenSinnvolle Interpretation
Kontextfenster256k TokensClaude Opus 4.7 wird in derselben Vergleichsseite mit 1000k Tokens geführtClaude bietet in dieser Quelle deutlich mehr nutzbaren Kontext.[6]
BrowseComp83,2 % im Thinking ModeDeepSeek-V4 Pro: 83,4 % Pass@1 / Think MaxKimi und DeepSeek liegen in dieser Quelle sehr nah beieinander; GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 sind dort aber nicht gleichzeitig in derselben Gegenüberstellung enthalten.[10]
AIME 2026 / APEX AgentsAIME 2026: 96,4 %; APEX Agents: 27,9 %Für DeepSeek-V4 Pro auf derselben Seite nicht verfügbarZeigt relevante Mathematik- und Agenten-Signale, aber keinen vollständigen Vier-Modell-Vergleich.[10]
SWE-Bench Pro0,59Claude Opus 4.7: 0,64; GPT-5.5: 0,59; DeepSeek V4-Pro-Max: 0,55Auf LLM Stats liegt Kimi gleichauf mit GPT-5.5, unter Claude und über DeepSeek.[24]
MMLU-Pro / SimpleQA-VerifiedMMLU-Pro: 87,1; SimpleQA-Verified: 36,9DS-V4-Pro Max: 87,5 bzw. 57,9Hilft beim Vergleich mit DeepSeek; die ebenfalls aufgeführten Opus- und GPT-Modelle sind dort jedoch Opus-4.6 Max und GPT-5.4 xHigh, nicht die hier betrachteten Versionen.[22]
Einzelner Coding-Praxistest87 PunkteClaude Opus 4.7: 97; GPT-5.5 xHigh: 96; DeepSeek V4 Flash: 78; DeepSeek V4 Pro: 69Nützlich als Praxissignal, aber kein Ersatz für standardisierte Benchmarks oder eigene Repo-Evals.[16]

Damit ist Kimi K2.6 am besten als vielversprechender Kandidat einzuordnen: interessant für Teams, die Kimi-spezifische Workflows, alternative Coding-Agenten oder Kostenvarianten testen möchten. Die vorliegenden Daten reichen aber nicht aus, um Kimi K2.6 belastbar zum Gesamtsieger der vier Modelle zu erklären.[10][16][24]

Kosten, Kontextfenster und Betriebsaufwand

Benchmarks beantworten nur die Fähigkeitsfrage. Für den produktiven Einsatz zählen zusätzlich API-Preise, Output-Kosten, Kontextlänge, Latenz, Datenanforderungen und — falls Selbstbetrieb geplant ist — Modellgröße und Infrastruktur.

ModellVerifizierbare AngabenBedeutung für die Auswahl
GPT-5.55 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens; 30 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens; 1 Mio. KontextfensterGleicher Input-Preis wie Claude Opus 4.7 im genannten Bericht, aber höherer Output-Preis.[20]
Claude Opus 4.75 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens; 25 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens; 1 Mio. KontextfensterIm selben Bericht günstiger beim Output als GPT-5.5; Artificial Analysis listet Claude außerdem mit 1000k Kontext.[6][20]
Kimi K2.6256k KontextfensterDeutlich kürzeres Kontextfenster als Claude Opus 4.7 in der Artificial-Analysis-Gegenüberstellung; in den hier vorliegenden Quellen fehlt ein ausreichend vollständiger, verifizierbarer Token-Preis.[6]
DeepSeek V4Laut Bericht etwa ein Sechstel der Kosten aktueller US-Modelle; DataCamp listet DeepSeek V4 Pro als MoE-Modell mit 1,6 Billionen Gesamtparametern, 49 Milliarden aktiven Parametern und 865 GB Download, die Flash-Variante mit 284 Milliarden Gesamtparametern, 13 Milliarden aktiven Parametern und 160 GB DownloadBei API-Nutzung ist das Kostenargument zentral; bei Selbstbetrieb oder privater Bereitstellung müssen Modellgröße, Hardware, Download, Inferenzkosten und Betriebskompetenz mitgerechnet werden.[13][20]

Der wichtigste Kostensatz aus den vorliegenden Quellen: GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 werden beide mit 5 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens genannt. Beim Output liegt GPT-5.5 bei 30 US-Dollar pro 1 Mio. Tokens, Claude Opus 4.7 bei 25 US-Dollar. DeepSeek positioniert sich dagegen über das deutlich niedrigere Kostenniveau von etwa einem Sechstel aktueller US-Modelle.[20]

Auswahl nach Aufgabe

1. Schwieriges Reasoning: Claude Opus 4.7 zuerst testen

Wenn es um anspruchsvolle Analyse, wissenschaftsnahe Fragen, No-Tools-Problemlösung oder hohe Antwortzuverlässigkeit geht, ist Claude Opus 4.7 in den gemeinsamen Daten die stärkste erste Wahl. Bei GPQA Diamond erreicht Claude 94,2 %, gegenüber 93,6 % für GPT-5.5 und 90,1 % für DeepSeek V4-Pro-Max. Bei Humanity’s Last Exam ohne Tools liegt Claude mit 46,9 % ebenfalls vorn.[4]

2. Terminal, Browser, Tool-Use: GPT-5.5 bzw. GPT-5.5 Pro zuerst testen

Für Workflows mit Terminal-Kommandos, Browser-Aktionen, Tool-Orchestrierung oder Agentensteuerung sprechen die Daten eher für GPT-5.5. In Terminal-Bench 2.0 kommt GPT-5.5 auf 82,7 %, während Claude Opus 4.7 bei 69,4 % und DeepSeek V4-Pro-Max bei 67,9 % liegen. Bei BrowseComp erreicht GPT-5.5 Pro 90,1 % und damit den höchsten Wert in der Tabelle.[4]

3. Software Engineering: Claude liegt vorn, aber eigene Repo-Tests bleiben Pflicht

In der gemeinsamen Tabelle führt Claude Opus 4.7 bei SWE-Bench Pro / SWE Pro mit 64,3 %. GPT-5.5 erreicht 58,6 %, DeepSeek V4-Pro-Max 55,4 %.[4] LLM Stats zeigt eine ähnliche Richtung: Claude Opus 4.7 liegt bei 0,64, GPT-5.5 und Kimi K2.6 jeweils bei 0,59, DeepSeek V4-Pro-Max bei 0,55.[24]

Gerade Coding-Benchmarks reagieren aber empfindlich auf Repository, Programmiersprache, Testframework, Agenten-Setup und Prompting. Ein einzelner Coding-Praxistest nennt Claude Opus 4.7 mit 97 Punkten, GPT-5.5 xHigh mit 96, Kimi K2.6 mit 87, DeepSeek V4 Flash mit 78 und DeepSeek V4 Pro mit 69. Das ist ein nützliches Signal, sollte aber keine produktive Modellentscheidung allein tragen.[16]

4. Kostenkritische Massenaufrufe: DeepSeek V4 ernsthaft prüfen

Wenn die zentrale Grenze nicht die letzte Benchmark-Prozentzahl, sondern der Tokenpreis ist, gehört DeepSeek V4 weit nach oben auf die Testliste. In der gemeinsamen Tabelle liegt DeepSeek V4-Pro-Max zwar nicht auf Platz eins, bleibt aber bei mehreren Aufgaben in Schlagdistanz; gleichzeitig wird DeepSeek als etwa ein Sechstel so teuer wie aktuelle US-Modelle beschrieben.[4][20]

Bei privater Bereitstellung wird die Rechnung allerdings komplexer. DataCamp nennt für DeepSeek V4 Pro 1,6 Billionen Gesamtparameter, 49 Milliarden aktive Parameter und 865 GB Download.[13] Wer nicht nur eine API nutzt, sondern Deployment, Datenschutz oder On-Premises-Optionen prüft, muss Hardware, Inferenzkosten und Betriebsteam realistisch einpreisen.

5. Kimi K2.6: In die Shortlist aufnehmen, aber selbst nachmessen

Kimi K2.6 liefert mehrere starke Hinweise: DocsBot nennt 83,2 % bei BrowseComp, fast gleichauf mit DeepSeek-V4 Pro bei 83,4 %. LLM Stats führt Kimi K2.6 bei SWE-Bench Pro mit 0,59 und damit gleichauf mit GPT-5.5. Der einzelne Coding-Praxistest nennt 87 Punkte.[10][16][24]

Trotzdem fehlt derzeit eine vollständige, gleich konfigurierte und gleich quellenbasierte Benchmark-Tabelle mit Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4-Pro-Max und Kimi K2.6. Deshalb ist Kimi K2.6 ein Kandidat mit Potenzial — nicht aber ein sauber belegter Gesamtsieger.[10][24]

Warum man die Ranglisten nicht überdehnen sollte

  1. Kimi K2.6 fehlt in der wichtigsten gemeinsamen Tabelle. Die vollständigste gemeinsame Datenbasis umfasst DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5 bzw. GPT-5.5 Pro und Claude Opus 4.7, aber nicht Kimi K2.6. Für Kimi müssen zusätzliche Quellen wie DocsBot, Artificial Analysis, LLM Stats, Hugging Face und ein einzelner Coding-Test herangezogen werden.[4][6][10][16][22][24]
  2. Versions- und Modusnamen sind nicht einheitlich. In den Quellen tauchen unter anderem GPT-5.5 Pro, GPT-5.5 xHigh, DeepSeek-V4 Pro, DeepSeek V4-Pro-Max, Kimi Thinking sowie Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning / Max Effort auf. Diese Bezeichnungen sollten nicht automatisch als identische Testeinstellungen gelesen werden.[4][6][10][16][22]
  3. Bewertungsformate unterscheiden sich. In einer Quelle steht SWE-Bench Pro / SWE Pro als Prozentwert, bei LLM Stats als 0.xx-Score. Sinnvoll ist daher: erst innerhalb derselben Quelle vergleichen, dann eigene Evals mit identischen Aufgaben durchführen.[4][24]
  4. Preisdaten sind ungleich vollständig. Für GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 liegen klare Input- und Output-Tokenpreise vor; bei DeepSeek steht vor allem das Kostennarrativ von etwa einem Sechstel im Raum; für Kimi K2.6 fehlt in den hier verwendeten Quellen eine ausreichend vollständige, verifizierbare Tokenpreis-Tabelle.[6][20]

Fazit

Wenn man es auf einen Satz verkürzt: Claude Opus 4.7 liegt in den vorliegenden Daten bei schwierigem Reasoning und Software-Engineering-Benchmarks vorn; GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro ist besonders stark bei Tool-Use, Terminal- und Browser-Aufgaben; DeepSeek V4-Pro-Max ist der Kosten-Leistungs-Kandidat; Kimi K2.6 hat klare Potenziale, braucht aber mehr vollständige direkte Vergleichsdaten.[4][10][20][24]

Für echte Produktentscheidungen reicht kein Leaderboard. Nehmen Sie dieselben Repositories, Bug-Tickets, Research-Workflows, Tool-Rechte, Kontextlängen, Latenzanforderungen, Fehlertoleranzen und Tokenbudgets — und lassen Sie alle Kandidaten gegen dieselbe interne Eval-Suite laufen. Erst dann wird aus Benchmark-Marketing eine belastbare Modellwahl.

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重點

  • Es gibt keinen belastbaren Gesamtsieger: In den gemeinsamen Daten liegt Claude Opus 4.7 bei GPQA Diamond mit 94,2 % und SWE Bench Pro mit 64,3 % vorn, während GPT 5.5 bzw.
  • DeepSeek V4 Pro Max gewinnt in der gemeinsamen Tabelle keinen Einzeltest, kommt bei BrowseComp mit 83,4 % aber nahe an GPT 5.5 mit 84,4 % heran; zugleich wird DeepSeek als etwa ein Sechstel so teuer wie aktuelle US Sp...
  • Kimi K2.6 gehört in die Shortlist, aber nicht in eine harte Gesamtrangliste: Für SWE Bench Pro nennt LLM Stats 0,59 und damit denselben Wert wie GPT 5.5, aber unter Claude Opus 4.7 mit 0,64.[24]

人們還問

「Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 im Benchmark」的簡短答案是什麼？

Es gibt keinen belastbaren Gesamtsieger: In den gemeinsamen Daten liegt Claude Opus 4.7 bei GPQA Diamond mit 94,2 % und SWE Bench Pro mit 64,3 % vorn, während GPT 5.5 bzw.

首先要驗證的關鍵點是什麼？

Es gibt keinen belastbaren Gesamtsieger: In den gemeinsamen Daten liegt Claude Opus 4.7 bei GPQA Diamond mit 94,2 % und SWE Bench Pro mit 64,3 % vorn, während GPT 5.5 bzw. DeepSeek V4 Pro Max gewinnt in der gemeinsamen Tabelle keinen Einzeltest, kommt bei BrowseComp mit 83,4 % aber nahe an GPT 5.5 mit 84,4 % heran; zugleich wird DeepSeek als etwa ein Sechstel so teuer wie aktuelle US Sp...

接下來在實務上我該做什麼？

Kimi K2.6 gehört in die Shortlist, aber nicht in eine harte Gesamtrangliste: Für SWE Bench Pro nennt LLM Stats 0,59 und damit denselben Wert wie GPT 5.5, aber unter Claude Opus 4.7 mit 0,64.[24]

接下來我應該探索哪個相關主題？

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我應該將其與什麼進行比較？

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研究 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 嘅基準測試，並盡可能全面咁作出比較。

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引用的答案

用你提供嘅證據，未能嚴格完成 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6「同版本、同設定、同基準」嘅全面 benchmark 對比。現有資料對 DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 有少量量化分數，但 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 主要只有定價、上下文長度或定性描述；所以整體結論係：Insufficient evidence.

Key findings

  • Claude Opus 4.7 被描述為 Anthropic 最新 Opus 系列模型，重點係提升進階軟件工程、複雜問題解決、困難 coding challenge 同長流程工作表現，但提供證據入面冇可核實 benchmark 分數。[1]

  • GPT-5.5 喺現有證據入面主要有價格同上下文資料：每 100 萬 input tokens $5、每 100 萬 output tokens $30、1 million context window；但冇提供可用嚟同 DeepSeek V4、Kimi K2.6、Claude Opus 4.7 直接比較嘅 benchmark 分數。[4]

  • Claude Opus 4.7 嘅價格資料為每 100 萬 input tokens $5、每 100 萬 output tokens $25、1 million context window；但證據入面冇同場 benchmark 數字。[4]

  • DeepSeek V4-Pro 有最具體嘅模型規格資料：Pro 版係 MoE 架構，總參數 1.6 trillion、active parameters 49 billion、下載大小 865GB；Flash 版總參數 284 billion、active parameters 13 billion、下載大小 160GB。[7]

  • DeepSeek Hugging Face model card 提供咗部分 knowledge / reasoning benchmark：喺 MMLU-Pro，DS-V4-Pro Max 得 87.5，K2.6 Thinking 得 87.1；但同一表格比較嘅係 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，唔係 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，DS-V4-Pro Max 得 57.9，K2.6 Thinking 得 36.9；同一表格入面 Opus-4.6 Max 係 46.2、GPT-5.4 xHigh 係 45.3、Gemini-3.1-Pro High 係 75.6，但呢啲唔等於 Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 嘅成績。[8]

  • 一個次級報道聲稱 DeepSeek V4-Pro 喺 Codeforces 得分 3,206，約等於人類參賽者第 23 名左右；同一來源亦聲稱 DeepSeek V4-Pro 喺 Apex Shortlist 達 90.2%，高過 Opus 4.6 嘅 85.9%。[2]

  • Artificial Analysis 有一個 DeepSeek V4 Pro Reasoning Max Effort vs GPT-5.5 low 嘅比較頁，並列出 Intelligence Index v4.0 包含 GDPval-AA、Terminal-Bench Hard、SciCode、Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond 等項目；但你提供嘅證據片段冇實際分數，所以不能用嚟判斷 GPT-5.5 贏定 DeepSeek V4-Pro 贏。[5]

Benchmark comparison from available evidence

項目Claude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4 / V4-ProKimi K2.6
MMLU-Pro無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 Max 89.1無 GPT-5.5 分數；只見 GPT-5.4 xHigh 87.5DS-V4-Pro Max 87.5K2.6 Thinking 87.1
SimpleQA-Verified無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 Max 46.2無 GPT-5.5 分數；只見 GPT-5.4 xHigh 45.3DS-V4-Pro Max 57.9K2.6 Thinking 36.9
Codeforces無資料無資料V4-Pro 3,206；約人類參賽者第 23 名無資料
Apex Shortlist無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 85.9片段不足，不能確認V4-Pro 90.2%無資料
價格$5 / 1M input，$25 / 1M output$5 / 1M input，$30 / 1M output證據不足證據不足
Context window1 million1 million證據不足證據不足

以上表格中，MMLU-Pro 同 SimpleQA-Verified 只可以嚴格比較 DeepSeek V4-Pro Max 同 Kimi K2.6 Thinking；Opus 同 GPT 欄位因為係 Opus 4.6 / GPT-5.4，而唔係用戶指定嘅 Opus 4.7 / GPT-5.5，所以只可作參考，不可當成正式同版本比較。[8]

Model-by-model assessment

Claude Opus 4.7

  • 現有證據將 Claude Opus 4.7 描述為面向高階 software engineering、complex problem-solving、difficult coding challenges 同 long-running workflows 嘅升級模型。[1]

  • 但提供資料冇 SWE-bench、Aider、Terminal-Bench、GPQA、MMLU-Pro、Humanity’s Last Exam 或其他可核實數字，所以無法判定佢相對 GPT-5.5、DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 嘅實際 benchmark 排名。[1]

  • 價格方面，Claude Opus 4.7 係 $5 / 1M input tokens、$25 / 1M output tokens，並列出 1 million context window。[4]

GPT-5.5

  • 現有證據顯示 GPT-5.5 價格係 $5 / 1M input tokens、$30 / 1M output tokens，並列出 1 million context window。[4]

  • 另一個來源描述 GPT-5.5 係 natively omnimodal model，並具備 computer use capabilities；但呢個來源冇提供可直接比較嘅 benchmark 分數。[6]

  • Artificial Analysis 比較頁涵蓋 DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.5 low，並列出多個 benchmark 組件，但提供證據片段冇實際成績，所以不能得出 GPT-5.5 喺該比較中嘅勝負。[5]

DeepSeek V4 / V4-Pro

  • DeepSeek V4-Pro 係現有證據入面量化資料最多嘅模型：Pro 版採用 MoE，總參數 1.6T、active 49B、下載大小 865GB；Flash 版總參數 284B、active 13B、下載大小 160GB。[7]

  • 喺 Hugging Face model card 表格，DS-V4-Pro Max 喺 MMLU-Pro 得 87.5，略高於 K2.6 Thinking 嘅 87.1，但低於 Opus-4.6 Max 嘅 89.1 同 Gemini-3.1-Pro High 嘅 91.0。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，DS-V4-Pro Max 得 57.9，高過 K2.6 Thinking 36.9、Opus-4.6 Max 46.2 同 GPT-5.4 xHigh 45.3，但低過 Gemini-3.1-Pro High 75.6。[8]

  • 一個次級報道聲稱 V4-Pro 喺 Codeforces 得 3,206，約等於人類參賽者第 23 名左右；呢個係有用但需要獨立驗證嘅 competitive programming 指標。[2]

  • 同一報道稱 V4-Pro 喺 Apex Shortlist 得 90.2%，高過 Opus 4.6 嘅 85.9%；但該證據唔係官方 benchmark 報告，而且片段未完整列出 GPT 或 Kimi 對應值。[2]

Kimi K2.6

  • Kimi K2.6 喺現有證據入面主要出現喺 DeepSeek Hugging Face benchmark 表格，版本標示為 K2.6 Thinking。[8]

  • 喺 MMLU-Pro，K2.6 Thinking 得 87.1，略低於 DS-V4-Pro Max 87.5。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，K2.6 Thinking 得 36.9，低於 DS-V4-Pro Max 57.9、Opus-4.6 Max 46.2 同 GPT-5.4 xHigh 45.3。[8]

  • 現有證據冇提供 Kimi K2.6 嘅價格、context window、coding benchmark、agent benchmark 或數學 benchmark，因此不能全面評估佢相對另外三個模型嘅整體能力。

Evidence notes

  • 最有量化價值嘅證據係 DeepSeek Hugging Face model card，因為佢提供咗 MMLU-Pro 同 SimpleQA-Verified 分數；但佢比較嘅係 DS-V4-Pro Max、K2.6 Thinking、Opus-4.6 Max、GPT-5.4 xHigh 等，唔係完整覆蓋 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • Artificial Analysis 來源有潛在價值，因為佢列出一組較全面嘅 Intelligence Index v4.0 benchmarks；但現有片段只見 benchmark 名稱，冇分數，所以不能用嚟作量化結論。[5]

  • SourceForge 對 Claude Opus 4.7 只提供產品描述式資訊，說明其針對 software engineering、complex problem-solving、long-running workflows 有提升，但缺少 benchmark 數字。[1]

  • Yahoo / Mashable 片段提供 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 價格及 context window，但唔提供 benchmark 結果。[4]

  • Cryptonews 來源提供 DeepSeek V4-Pro 嘅 Codeforces 同 Apex Shortlist 數字，但屬次級報道，可靠性弱過官方 model card 或獨立 benchmark 平台。[2]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence：現有資料不足以對 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 做嚴格、全面、同版本、同設定嘅 benchmark 排名。

  • 最大問題係版本唔一致：可見量化表格比較咗 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，而用戶問題要求嘅係 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • 第二個問題係 benchmark 覆蓋唔平均：DeepSeek V4-Pro 同 Kimi K2.6 有少量 knowledge / QA 分數，但 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 缺少同場分數。[8]

  • 第三個問題係來源可靠性參差：Hugging Face model card 有分數但可能屬模型發布方資料；Artificial Analysis 片段有方法但冇分數；新聞 / blog 類來源提供部分資訊但需要更高權威來源驗證。[2][5][8]

Summary

  • 如果只睇現有量化證據，DeepSeek V4-Pro Max 喺 SimpleQA-Verified 明顯高過 Kimi K2.6 Thinking，喺 MMLU-Pro 亦略高過 Kimi K2.6 Thinking。[8]

  • 但 DeepSeek V4-Pro Max 對 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 嘅直接勝負無法判定，因為可見表格只列 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，而唔係指定版本。[8]

  • Claude Opus 4.7 目前只可確認其定位係強化 software engineering、complex problem-solving 同 long-running workflows；GPT-5.5 目前只可確認價格、1 million context window，以及一個來源聲稱佢係 natively omnimodal model with computer use capabilities。[1][4][6]

  • 最穩妥結論係：DeepSeek V4-Pro 喺你提供嘅證據中有最多可比較數據；Kimi K2.6 有少量可比較數據；Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 缺少足夠 benchmark 數字，所以不能公平排名。

來源

  • [4] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, where shownClaude Opus 4.7Best result among these GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54...

  • [6] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort): Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric Kimi logoKimi K2.6 Anthropic logoClaude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) Analysis --- --- Creator Kimi Anthropic Context Window 256k tokens ( 384 A4 pages of size 12 Arial font) 1000k tokens ( 1500 A4 pages of siz...

  • [10] Kimi K2.6 vs DeepSeek-V4 Pro - DocsBot AIdocsbot.ai

    Benchmark Kimi K2.6 DeepSeek-V4 Pro --- AIME 2026 American Invitational Mathematics Examination 2026 - Evaluates advanced mathematical problem-solving abilities (contest-level math) 96.4% Thinking mode Source Not available APEX Agents Evaluates long-horizon...

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

    How large are the DeepSeek V4 models? DeepSeek uses a Mixture of Experts (MoE) architecture. The Pro model contains 1.6 trillion total parameters (49 billion active) and requires an 865GB download. The Flash model contains 284 billion parameters (13 billion...

  • [16] LLM Coding Benchmark (April 2026): GPT 5.5, DeepSeek v4, Kimi ...akitaonrails.com

    Rank Model Score Tier RubyLLM OK Time Cost --- --- --- 1 Claude Opus 4.7 97 A ✅ 18m $1.10 1 GPT 5.4 xHigh (Codex) 97 A ✅ 22m $16 3 GPT 5.5 xHigh (Codex) 96 A ✅ 18m $10 4 Kimi K2.6 87 A ✅ 20m $0.30 5 Claude Opus 4.6 83 A ✅ 16m $1.10 6 Gemini 3.1 Pro 82 A ✅ 1...

  • [20] 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...

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

    Opus-4.6 Max GPT-5.4 xHigh Gemini-3.1-Pro High K2.6 Thinking GLM-5.1 Thinking DS-V4-Pro Max :---: :---: :---: Knowledge & Reasoning MMLU-Pro (EM) 89.1 87.5 91.0 87.1 86.0 87.5 SimpleQA-Verified (Pass@1) 46.2 45.3 75.6 36.9 38.1 57.9 Chinese-SimpleQA (Pass@1...

  • [24] DeepSeek-V4-Pro-Max: Pricing, Benchmarks & Performancellm-stats.com

    SWE-Bench ProView → 11 of 11 Image 35: LLM Stats Logo SWE-Bench Pro is an advanced version of SWE-Bench that evaluates language models on complex, real-world software engineering tasks requiring extended reasoning and multi-step problem solving. More 1Image...