Wer GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 vergleicht, sollte nicht mit der Frage beginnen: Welches Modell ist das beste? Die bessere Frage lautet: Für welche Arbeit soll es eingesetzt werden?
Der Grund: Die öffentlichen Benchmarks sind nur begrenzt deckungsgleich. Mal geht es um hohe Reasoning-Einstellungen, mal um Tool-Nutzung, mal um API-Kosten, mal um selbst gemeldete Werte der Anbieter. LLM Stats weist ausdrücklich darauf hin, dass viele Werte zwar grob vergleichbar aussehen, methodisch aber nicht identisch erhoben wurden.[4] Auch bei Kimi K2.6 zeigen die veröffentlichten Testbedingungen, wie stark Settings wie Thinking Mode, Temperatur, Top-p und Kontextlänge die Einordnung prägen können.[
18]
Für DeepSeek konzentriert sich dieser Vergleich dort, wo belastbare Zahlen verfügbar sind, vor allem auf DeepSeek V4 Pro in der Variante Reasoning, Max Effort. In der Open-Model-Tabelle von Artificial Analysis stehen Kimi K2.6 und DeepSeek V4 Pro mit Intelligence-Wert, Kontextfenster, Preis-Spalte und Ausgabetempo nebeneinander.[23]
Kurzfazit: Welches Modell für welchen Zweck?
| Einsatzfall | Erste Wahl | Warum |
|---|---|---|
| Gesamtleistung und wirtschaftsnahe Aufgaben | GPT-5.5 | GPT-5.5 high erreicht im Artificial Analysis Intelligence Index 59; GPT-5.5 xhigh wird im GDPval-AA mit Elo 1785 geführt.[ |
| Tiefes Reasoning, Reviews, anspruchsvolle Fachaufgaben | Claude Opus 4.7 | LLM Stats sieht Claude Opus 4.7 in 6 von 10 gemeinsamen Benchmarks vor GPT-5.5; GPT-5.5 liegt dort in 4 vorne.[ |
| Terminal, Browsing, lange Tool-Workflows | GPT-5.5 | LLM Stats ordnet GPT-5.5 besonders stark bei Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified und CyberGym ein.[ |
| Open-Weight-Experimente mit hohem Tempo | Kimi K2.6 | Artificial Analysis nennt Intelligence 54, 256k Kontext, eine Price-Spalte von $1,7 und 112 Tokens/s.[ |
| Sehr lange Kontexte und niedrige API-Tokenpreise | DeepSeek V4 Pro / DeepSeek V4 | Artificial Analysis führt DeepSeek V4 Pro mit 1 Mio. Kontext-Tokens; Mashable berichtet für DeepSeek V4 niedrigere API-Preise als für GPT-5.5 und Claude Opus 4.7.[ |
Die wichtigsten Signale im Überblick
| Modell | Was die Benchmarks nahelegen | Was für Betrieb und Kosten auffällt |
|---|---|---|
| GPT-5.5 | GPT-5.5 high kommt bei Artificial Analysis auf Intelligence 59. GPT-5.5 xhigh liegt im GDPval-AA laut Artificial Analysis bei Elo 1785 und damit rund 30 Punkte vor Claude Opus 4.7 max.[ | Mashable nennt API-Preise von $5 je 1 Mio. Eingabe-Tokens und $30 je 1 Mio. Ausgabe-Tokens.[ |
| Claude Opus 4.7 | In der LLM-Stats-Auswertung gemeinsamer Benchmarks führt Claude Opus 4.7 mit 6 zu 4. Mashable nennt unter anderem 64,3 % auf SWE-Bench Pro, 94,2 % auf GPQA Diamond und 54,7 % bei Humanity’s Last Exam with tools.[ | Mashable berichtet API-Preise von $5 je 1 Mio. Eingabe-Tokens und $25 je 1 Mio. Ausgabe-Tokens.[ |
| Kimi K2.6 | Artificial Analysis führt Kimi K2.6 mit Intelligence 54. The Decoder berichtet auf Basis von Moonshot-AI-Angaben 54,0 bei HLE with Tools, 58,6 bei SWE-Bench Pro und 83,2 bei BrowseComp.[ | In der Artificial-Analysis-Tabelle stehen 256k Kontext, eine Price-Spalte von $1,7 und 112 Tokens/s.[ |
| DeepSeek V4 Pro | Artificial Analysis nennt für DeepSeek V4 Pro Intelligence 52. DataCamp ordnet DeepSeek V4 so ein, dass es bei reiner Fähigkeit GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 nicht übertrifft.[ | Artificial Analysis nennt 1 Mio. Kontext-Tokens, eine Price-Spalte von $2,2 und 36 Tokens/s. Mashable berichtet für DeepSeek V4 API-Preise von $1,74 je 1 Mio. Eingabe-Tokens und $3,48 je 1 Mio. Ausgabe-Tokens.[ |
GPT-5.5 gegen Claude Opus 4.7: Kein klarer K.-o.-Sieg
Zwischen GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 wechselt der Vorsprung je nach Benchmark. In der von Mashable zusammengetragenen Tabelle liegt Claude Opus 4.7 bei SWE-Bench Pro und GPQA Diamond vorn, GPT-5.5 dagegen bei Terminal-Bench 2.0, Humanity’s Last Exam, BrowseComp und ARC-AGI-1 Verified.[9]
| Benchmark | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | Vorsprung laut Mashable |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58,6 % | 64,3 % | Claude Opus 4.7 |
| Terminal-Bench 2.0 | 82,7 % | 69,4 % | GPT-5.5 |
| Humanity’s Last Exam | 40,6 % | 31,2 % | GPT-5.5 |
| Humanity’s Last Exam with tools | 52,2 % | 54,7 % | Claude Opus 4.7 |
| BrowseComp | 84,4 % | 79,3 % | GPT-5.5 |
| GPQA Diamond | 93,6 % | 94,2 % | Claude Opus 4.7 |
| ARC-AGI-1 Verified | 94,5 % | 92,0 % | GPT-5.5 |
LLM Stats fasst die Lage etwas anders zusammen: Auf 10 Benchmarks, die beide Anbieter berichten, führe Claude Opus 4.7 in 6, GPT-5.5 in 4. Die Unterschiede gruppieren sich eher nach Aufgabentyp als nach allgemeiner Qualität: Opus 4.7 wirke stärker bei Reasoning- und Review-Tests, GPT-5.5 stärker bei lang laufender Tool-Nutzung.[4]
Wichtig ist der methodische Vorbehalt. LLM Stats betont, dass die Scores jeweils auf hohen Reasoning-Tiers der Anbieter beruhen und selbst gemeldet sind. Sie sind also in der Form vergleichbar, aber nicht zwingend nach identischer Methodik erhoben.[4] Bei einzelnen Benchmarks wie Humanity’s Last Exam kann sich die sichtbare Führung je nach Quelle und Variante unterscheiden.[
4][
9]
Kimi K2.6 gegen DeepSeek V4 Pro: Tempo oder Kontextfenster?
Kimi K2.6 und DeepSeek V4 Pro sollte man weniger als direkte Ersatzkandidaten für jede Frontier-Modell-Aufgabe lesen, sondern als Open-Weight-Optionen für konkrete Workloads. In der Open-Model-Tabelle von Artificial Analysis ergibt sich folgendes Bild:[23]
| Kennzahl | Kimi K2.6 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence | 54 | 52 |
| Kontextfenster | 256k | 1 Mio. |
| Price-Spalte | $1,7 | $2,2 |
| Ausgabetempo | 112 Tokens/s | 36 Tokens/s |
Auf dieser Datengrundlage ist Kimi K2.6 beim Intelligence-Wert und beim Ausgabetempo vorn, DeepSeek V4 Pro beim Kontextfenster.[23] The Decoder berichtet zudem, dass Kimi K2.6 nach Angaben von Moonshot AI 54,0 auf HLE with Tools, 58,6 auf SWE-Bench Pro und 83,2 auf BrowseComp erreicht habe.[
20]
Der Haken: Die Kimi-Zahlen sind nicht automatisch ein vollständig gleiches Kopf-an-Kopf-Rennen mit GPT-5.5 und Claude Opus 4.7. Die Hugging-Face-Modellkarte nennt für Kimi K2.6 unter anderem Thinking Mode, temperature 1.0, top-p 1.0 und 262.144 Tokens Kontextlänge; als Vergleichsmodelle werden dort vor allem Claude Opus 4.6, GPT-5.4 und Gemini 3.1 Pro geführt.[18]
DeepSeek V4 Pro wiederum ist nach den vorliegenden Quellen eher ein Kosten- und Kontextfenster-Kandidat als der reine Leistungsführer. DataCamp schreibt, DeepSeek V4 schlage GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 bei purer Fähigkeit nicht, ziele aber auf Near-Frontier-Leistung zu niedrigeren Kosten.[16]
Preise: Drei Zahlenarten nicht vermischen
Bei den Kosten ist Vorsicht angebracht. Wer nur eine Dollarzahl sieht, vergleicht schnell Äpfel mit Birnen. Mindestens drei Kategorien sollten getrennt werden.
Erstens: API-Tokenpreise. Mashable nennt für DeepSeek V4 $1,74 je 1 Mio. Eingabe-Tokens und $3,48 je 1 Mio. Ausgabe-Tokens. Für GPT-5.5 werden $5 und $30 genannt, für Claude Opus 4.7 $5 und $25.[3]
Zweitens: die Price-Spalte in der Artificial-Analysis-Modelltabelle. Dort stehen für Kimi K2.6 $1,7 und für DeepSeek V4 Pro $2,2. Diese Werte sollte man nicht automatisch mit den Mashable-API-Tokenpreisen gleichsetzen.[23]
Drittens: die Kosten eines Benchmark-Durchlaufs. Artificial Analysis berichtet für die Ausführung des Intelligence Index $1.071 bei DeepSeek V4 Pro, $948 bei Kimi K2.6 und $4.811 bei Claude Opus 4.7.[2]
Kurz gesagt: DeepSeek kann bei API-Tokenpreisen sehr attraktiv wirken, Kimi beim offenen Modellbetrieb und Tempo, Claude dagegen in bestimmten High-End-Aufgaben teuer. Die richtige Kostenrechnung hängt aber vom tatsächlichen Tokenverbrauch, der Ausgabelänge, der Latenz und dem Anteil schwieriger Aufgaben ab.[2][
3][
23]
Sicherheit und Verlässlichkeit sind eine eigene Achse
Leistungsbenchmarks beantworten nicht alles. Bei Claude Opus 4.7 berichtet Mashable über Anthropic-Angaben zu einer Honesty Rate von 92 % und weniger Sycophancy, also weniger Neigung, Nutzerinnen und Nutzern nach dem Mund zu reden.[15]
Anthropic selbst verweist außerdem auf einen internen Research-Agent-Benchmark: Claude Opus 4.7 habe über sechs Module hinweg mit 0,715 den geteilten Spitzenwert erreicht; im Modul General Finance sei der Score von 0,767 bei Opus 4.6 auf 0,813 gestiegen.[17]
Diese Werte sind relevant, aber sie messen etwas anderes als SWE-Bench Pro, BrowseComp oder GPQA Diamond. Für die Praxis sollte man Fähigkeit, Kosten, Tempo, Halluzinationsrisiko und Auditierbarkeit getrennt betrachten.[15][
17]
Für die Praxis: Routing statt Ein-Modell-Strategie
In produktiven Setups ist ein einziges Standardmodell für alles selten optimal. Plausibler ist Modell-Routing: einfache oder standardisierte Aufgaben laufen über ein schnelles und günstiges Modell, schwierige Reviews oder Fachentscheidungen gehen an ein stärkeres Reasoning-Modell.
MindStudio berichtet in einem Coding-Vergleich, GPT-5.5 habe bei denselben Aufgaben 72 % weniger Ausgabe-Tokens als Claude Opus 4.7 verwendet. Gleichzeitig könne sich die gründlichere Arbeitsweise von Opus 4.7 bei komplexen, reasoninglastigen Aufgaben über große Codebasen lohnen.[28]
Eine pragmatische Startaufteilung sieht deshalb so aus:
- GPT-5.5 für Standardgenerierung, Terminal-Workflows, Browsing- und Tool-Aufgaben.[
4][
28]
- Claude Opus 4.7 für tiefes Reasoning, Reviews, anspruchsvolle Coding-Entscheidungen und Fachanalysen.[
4][
17][
28]
- Kimi K2.6 für schnelle Open-Weight-Tests, agentische Experimente und Workloads, bei denen Durchsatz zählt.[
20][
23]
- DeepSeek V4 Pro für lange Kontexte, große Dokumentmengen und Szenarien, in denen niedrige API-Tokenpreise entscheidend sind.[
3][
16][
23]
Endurteil
Nach den derzeit verfügbaren öffentlichen Daten ist die seriöseste Antwort kein einzelner Sieger. GPT-5.5 ist besonders stark bei Gesamtleistung, Tool-Nutzung und wirtschaftsnahen Aufgaben. Claude Opus 4.7 überzeugt bei Reasoning- und Review-Szenarien. Kimi K2.6 sticht im Open-Weight-Feld durch Tempo und Preis-Leistungs-Signale hervor. DeepSeek V4 Pro punktet vor allem mit sehr langem Kontextfenster und günstigen DeepSeek-V4-API-Preisen.[3][
4][
23][
26][
27]
Dazu kommt: Selbst innerhalb von Artificial Analysis kann die Rangfolge je nach Seite, Aktualisierungsstand und Reasoning-Einstellung anders aussehen. Eine Modellseite führt GPT-5.5 high mit Intelligence 59, während eine Übersicht Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort mit Intelligence 57 an der Spitze nennt.[27][
30]
Benchmarks sind deshalb ein guter Startpunkt, aber kein Ersatz für eigene Tests. Wer das Modell in echten Workflows einsetzen will, sollte die wichtigsten Aufgaben, Budgetgrenzen, Latenzanforderungen und Fehlertoleranzen abbilden und die Kandidaten parallel auf genau diesen Fällen prüfen.[4][
18][
28]
