Die kurze Antwort lautet: Es gibt keinen belastbaren Gesamtsieger über alle vier Modelle hinweg. Die öffentlich verfügbaren Daten vergleichen GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 in mehreren Benchmarks recht direkt, während DeepSeek V4 und Kimi K2.6 in den vorliegenden Quellen vor allem über Long Context, Open Weights, Multimodalität und Reliability-Signale greifbar werden ^{[2][7][30][31][33][35][36]}.

Für die Praxis ist das wichtiger als eine Rangliste: Wer ein Modell für Coding, Agenten-Workflows, lange Dokumente oder multimodale Anwendungen auswählt, sollte die Benchmarks nach Einsatzfall lesen — nicht alles in eine einzige Punktzahl pressen.

Die wichtigste Einordnung: Bitte nicht alles in eine Tabelle kippen

Benchmarks sind nur dann wirklich fair vergleichbar, wenn Modelle unter denselben Bedingungen, mit demselben Testaufbau und derselben Auswertung geprüft wurden. Genau das ist hier nicht durchgehend der Fall. Vellum und OpenAI liefern mehrere Direktvergleiche zwischen GPT-5.5 und Claude Opus 4.7; bei DeepSeek V4 und Kimi K2.6 fehlen in den verwendeten Quellen viele derselben Benchmark-Zahlen ^{[2][7][31][33][35]}.

Das bedeutet nicht, dass DeepSeek V4 oder Kimi K2.6 schwächer wären. Es bedeutet nur: Für viele Kategorien liegt kein sauberer Apples-to-Apples-Vergleich aller vier Modelle vor. Die seriösere Frage lautet daher: Für welchen Job brauche ich welches Modell?

Schnellentscheidung nach Aufgabe

Aufgabe	Modell, das zuerst auf die Shortlist gehört	Warum
Terminal-Automation, Agentic Workflows, CLI-Aufgaben	GPT-5.5	GPT-5.5 führt Claude Opus 4.7 im Terminal-Bench 2.0 mit 82,7 % zu 69,4 % [2].
Software Engineering und Issue-Solving	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7 führt im SWE-Bench Pro mit 64,3 % zu 58,6 % vor GPT-5.5 [2].
Browser- und Tool-Workflows	GPT-5.5 oder Claude Opus 4.7, je nach Tool-Setup	GPT-5.5 liegt bei BrowseComp vorn, Claude Opus 4.7 bei MCP Atlas [7].
Computer-Use-Workflows	GPT-5.5 mit leichtem Vorsprung	OpenAI nennt 78,7 % für GPT-5.5 und 78,0 % für Claude Opus 4.7 auf OSWorld-Verified [7].
Sehr lange Kontexte, große Dokumentmengen	DeepSeek V4 Pro	Artificial Analysis nennt ein Kontextfenster von 1.000k Tokens, weist aber zugleich auf eine Halluzinationsrate von 94 % für V4 Pro hin [31][33].
Open-Weights-Multimodalmodell	Kimi K2.6	Kimi K2.6 wird als Open-Weights-Modell geführt und unterstützt native Bild- und Videoeingaben mit Textausgabe [35][36].
Kritische Faktenarbeit mit möglichst wenig Halluzinationen	Kein Gesamtsieger aus diesen Daten ableitbar	Für DeepSeek V4 gibt es ein klares Warnsignal, aber keine vollständige Reliability-Tabelle für alle vier Modelle aus derselben Quelle [31].

Vergleichbare Benchmark-Daten aus den vorliegenden Quellen

Benchmark / Metrik	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	DeepSeek V4	Kimi K2.6	Einordnung
Terminal-Bench 2.0	82,7 %	69,4 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	GPT-5.5 führt in der Vellum-Tabelle deutlich [2].
SWE-Bench Pro	58,6 %	64,3 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	Claude Opus 4.7 führt im Software-Engineering-Benchmark [2].
GDPval	84,9 %	80,3 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	GPT-5.5 liegt in diesem Vergleich vor Claude Opus 4.7 [2].
OSWorld-Verified	78,7 %	78,0 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	GPT-5.5 führt laut OpenAI knapp [7].
BrowseComp	84,4 %	79,3 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	GPT-5.5 liegt im Tool-Use-Vergleich vorn [7].
MCP Atlas	75,3 %	79,1 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	Claude Opus 4.7 führt laut OpenAI [7].
GPQA Diamond	93,6 %	94,2 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	Claude Opus 4.7 liegt knapp vor GPT-5.5 [2].
FrontierMath T1–3	51,7 %	43,8 %	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	GPT-5.5 führt in der Vellum-Tabelle [2].
Kontextfenster	nicht in dieser Vergleichstabelle	nicht in dieser Vergleichstabelle	1.000k Tokens	256k Tokens	DeepSeek V4 Pro hat in der Artificial-Analysis-Tabelle das größere Kontextfenster [33].
AA-Omniscience / Halluzination	k.A. in derselben Quelle	k.A. in derselben Quelle	V4 Pro Max: -10; V4 Pro: 94 % Halluzinationsrate	k.A. in derselben Quelle	Ein deutliches Signal, DeepSeek-V4-Antworten besonders sorgfältig zu prüfen [31].
Artificial Analysis Intelligence Index	k.A. in den verwendeten Quellen	k.A. in den verwendeten Quellen	k.A. in den verwendeten Quellen	54	Dieser Wert beschreibt Kimi K2.6 in Artificial Analysis, ist aber kein gemeinsames Leaderboard mit Vellum oder OpenAI [35].

k.A. heißt hier nicht, dass ein Modell schlechter ist. Es heißt nur: In den verwendeten Quellen wurde für dieses Modell kein direkt vergleichbarer Wert im selben Benchmark und unter derselben Auswertung gefunden.

GPT-5.5: Stark bei Agenten-, Terminal- und Tool-Workflows

GPT-5.5 ist in diesem Quellenpaket das Modell mit den meisten direkt nutzbaren Vergleichszahlen gegenüber Claude Opus 4.7. Vellum nennt unter anderem Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, GPQA Diamond und FrontierMath; OpenAI ergänzt Computer-Use- und Tool-Use-Werte wie OSWorld-Verified, BrowseComp und MCP Atlas ^[2][7].

Der sichtbarste Vorteil liegt bei agentischen Workflows: GPT-5.5 erreicht 82,7 % auf Terminal-Bench 2.0 gegenüber 69,4 % bei Claude Opus 4.7 ^[2]. Auch bei BrowseComp liegt GPT-5.5 mit 84,4 % vor Claude Opus 4.7 mit 79,3 %, und bei OSWorld-Verified führt GPT-5.5 knapp mit 78,7 % zu 78,0 % ^[7].

Das heißt aber nicht, dass GPT-5.5 jede Kategorie gewinnt. Claude Opus 4.7 liegt im SWE-Bench Pro, bei MCP Atlas und bei GPQA Diamond vorn ^[2][7]. Für Teams, die viel mit Code-Repositories, Issues und Tool-Ökosystemen arbeiten, ist diese Differenz entscheidend: Der beste Terminal-Agent ist nicht automatisch der beste Issue-Löser.

Für Safety und Kontrollierbarkeit verweist OpenAI in der GPT-5.5 System Card auf CoT-Control, eine Evaluationssuite mit mehr als 13.000 Aufgaben, die aus Benchmarks wie GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL und SWE-Bench Verified aufgebaut ist ^[4]. Das ist für die Einschätzung des Modellverhaltens relevant, sollte aber nicht mit einem klassischen Performance-Score verwechselt werden.

Claude Opus 4.7: Das stärkste direkte Signal kommt aus Software Engineering

Anthropic führt Claude Opus 4.7 in den Claude API Docs mit dem Datum 16. April 2026 ^[20]. In den hier verwendeten Direktvergleichen ist der stärkste Punkt von Claude Opus 4.7 der SWE-Bench Pro: 64,3 % gegenüber 58,6 % bei GPT-5.5 ^[2].

Auch bei MCP Atlas liegt Claude Opus 4.7 laut OpenAI mit 79,1 % vor GPT-5.5 mit 75,3 % ^[7]. Gleichzeitig führt GPT-5.5 in anderen praktischen Kategorien: OSWorld-Verified und BrowseComp bei OpenAI sowie Terminal-Bench 2.0, GDPval und FrontierMath T1–3 in der Vellum-Tabelle ^[2][7].

Für die Auswahl heißt das: Claude Opus 4.7 ist besonders dann attraktiv, wenn Software-Engineering-Leistung im Vordergrund steht — etwa Debugging, Issue-Solving oder Arbeit an bestehenden Codebasen. Wer dagegen komplexe Terminal-Automation oder Browser-Toolchains priorisiert, sollte die GPT-5.5-Werte danebenlegen.

Auf der Safety-Seite berichtet Anthropic in Petri 2.0, dass zwei kombinierte Interventionen bei Claude-Modellen zu einem medianen relativen Rückgang der Eval-Awareness um 47,3 % führen ^[22]. Auch dieser Wert ist eher als Verhaltens- und Sicherheitsinformation zur Claude-Familie zu lesen, nicht als direkter Performance-Benchmark für Claude Opus 4.7.

DeepSeek V4: Sehr langer Kontext, aber Reliability genau prüfen

Der technische Bericht zu DeepSeek-V4 beschreibt die V4-Serie als Weiterentwicklung von DeepSeek-V3: DeepSeekMoE und die Multi-Token-Prediction-Strategie bleiben erhalten, hinzu kommt eine Hybrid-Attention-Architektur, die Long-Context-Effizienz verbessern soll ^[30].

Das passt zu den Zahlen von Artificial Analysis: DeepSeek V4 Pro wird dort mit einem Kontextfenster von 1.000k Tokens geführt, Kimi K2.6 mit 256k Tokens ^[33]. Für sehr große Dokumentensammlungen, lange technische Spezifikationen oder Workflows mit umfangreicher Historie ist das ein starkes Argument für DeepSeek V4 Pro.

Die Kehrseite ist Reliability. Artificial Analysis meldet für DeepSeek V4 Pro Max einen AA-Omniscience-Wert von -10, eine Verbesserung gegenüber DeepSeek V3.2 Reasoning mit -21. Gleichzeitig wird für DeepSeek V4 Pro eine Halluzinationsrate von 94 % und für V4 Flash von 96 % berichtet ^[31].

In der Praxis spricht das für einen vorsichtigen Einsatz: DeepSeek V4 Pro kann bei sehr langen Kontexten interessant sein, sollte aber bei faktenkritischen Aufgaben mit Retrieval-Grounding, automatischer Quellenprüfung oder menschlichem Review kombiniert werden ^[30][31][33].

Kimi K2.6: Open Weights, multimodal — aber noch zu wenige Direktvergleiche

Artificial Analysis beschreibt Kimi K2.6 als Open-Weights-Modell, das im April 2026 veröffentlicht wurde, und weist einen Artificial Analysis Intelligence Index von 54 aus ^[35]. Open Weights bedeutet hier: Das Modell ist für Szenarien interessant, in denen Teams mehr Kontrolle über Deployment, Anpassung oder Infrastruktur wünschen als bei rein proprietären API-Modellen.

Ein weiterer Pluspunkt ist Multimodalität: Kimi K2.6 unterstützt laut Artificial Analysis native Bild- und Videoeingaben sowie Textausgabe; die maximale Kontextlänge bleibt bei 256k Tokens ^[36]. Im direkten Kontextfenster-Vergleich liegt Kimi K2.6 damit unter DeepSeek V4 Pro mit 1.000k Tokens ^[33].

Was fehlt, sind umfassende Direktvergleiche gegen GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 auf denselben Benchmarks wie Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, OSWorld-Verified oder MCP Atlas ^{[2][7][33][35][36]}. Deshalb gehört Kimi K2.6 auf die Shortlist für Open-Weights-Multimodalprojekte — aber nicht als pauschaler Sieger oder Verlierer in Kategorien, in denen die Vergleichszahlen fehlen.

Wie man die Benchmarks richtig liest

Erstens: Gleiche Namen bedeuten nicht automatisch gleiche Testbedingungen. Prompting, Tool-Zugriff, Reasoning-Modus, Rechenbudget und Scoring-Pipeline können sich zwischen Anbietern und Evaluatoren unterscheiden. Deshalb sollten Werte von Vellum, OpenAI und Artificial Analysis nicht zu einem einzigen Gesamt-Score verrechnet werden ^{[2][7][31][33][35]}.

Zweitens: Coding ist nicht gleich Coding. Ein akademischer Benchmark weist darauf hin, dass ältere Coding-Tests wie HumanEval Grenzen haben und realitätsnähere Issue-Solving-Benchmarks wie SWE-Bench zusätzlich betrachtet werden sollten ^[42]. Für echte Entwickler-Workflows ist daher ein SWE-Bench-Pro-Signal oft aussagekräftiger als eine reine Kurzaufgaben-Coding-Metrik.

Drittens: Ein großes Kontextfenster ist kein Wahrheitsfilter. DeepSeek V4 Pro kann laut Artificial Analysis 1.000k Tokens Kontext verarbeiten, aber dieselbe Datenlage enthält auch die Halluzinationsrate von 94 % für DeepSeek V4 Pro ^[31][33]. Viel Kontext hilft nur, wenn das Modell relevante Informationen auch zuverlässig nutzt und Unsicherheit sauber signalisiert.

Viertens: Für produktive Systeme braucht es interne Tests. Wer ein Modell für juristische, medizinische, finanzielle, sicherheitskritische oder andere hochwertige Workflows einsetzen will, sollte eigene Evaluationssets mit echten Dokumenten, echten Tools und typischen Fehlerkosten bauen. Die öffentlichen Benchmarks sind ein Startpunkt, aber kein Ersatz für eine produktionsnahe Abnahme.

Fazit

GPT-5.5 ist nach den vorliegenden Direktvergleichen besonders stark bei Terminal-, Agenten- und Tool-Workflows: Es führt unter anderem auf Terminal-Bench 2.0, BrowseComp und OSWorld-Verified ^[2][7]. Claude Opus 4.7 ist die naheliegende Wahl, wenn Software Engineering und Issue-Solving im Vordergrund stehen, denn im SWE-Bench Pro liegt es mit 64,3 % vor GPT-5.5 mit 58,6 % ^[2].

DeepSeek V4 Pro punktet mit einem außergewöhnlich großen Kontextfenster von 1.000k Tokens, muss aber wegen der von Artificial Analysis berichteten Halluzinationsrate von 94 % besonders kontrolliert eingesetzt werden ^[31][33]. Kimi K2.6 wiederum ist ein spannender Open-Weights-Multimodal-Kandidat mit 256k Tokens Kontext, nativer Bild- und Videoeingabe und einem Intelligence Index von 54 — benötigt aber mehr direkte Benchmark-Daten, bevor man es sicher gegen GPT-5.5, Claude Opus 4.7 und DeepSeek V4 einordnen kann ^[35][36].