| DeepSeek-V4-Pro-Max |
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| Kimi K2.6 |
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| Führend in diesen Daten |
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Die Tabelle erklärt, warum ein pauschales Ranking wenig hilft. Claude Opus 4.7 gewinnt mehrere Reasoning- und Software-Engineering-Zeilen in der direkten Vergleichstabelle. GPT-5.5 Pro gewinnt die Tool- und Browsing-Zeilen. GPT-5.5 führt Terminal-Bench 2.0. Kimi K2.6 erscheint dagegen vor allem in separaten Quellen wie LLM Stats und DocsBot, nicht in derselben vollständigen Matrix mit GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 und DeepSeek-V4-Pro-Max .
Bei GPQA Diamond erreicht Claude Opus 4.7 in der VentureBeat-Tabelle 94,2 %. GPT-5.5 kommt auf 93,6 %, DeepSeek-V4-Pro-Max auf 90,1 % . Der Abstand zu GPT-5.5 ist klein, aber innerhalb dieser Daten steht Claude Opus 4.7 oben
.
Noch deutlicher wird der Vorsprung bei Humanity’s Last Exam ohne Tools: Claude Opus 4.7 erreicht 46,9 %, GPT-5.5 Pro 43,1 %, GPT-5.5 41,4 % und DeepSeek-V4-Pro-Max 37,7 % . Für Aufgaben wie schwierige Wissensfragen, wissenschaftliches Reasoning oder Tests ohne externe Hilfsmittel spricht diese Datenlage zuerst für Claude Opus 4.7
.
Kimi K2.6 hat auch hier ein Signal: LLM Stats listet Kimi K2.6 bei GPQA mit 0,91, während Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 dort gerundet jeweils mit 0,94 erscheinen . Das ist aber nicht dieselbe direkte GPQA-Diamond-Tabelle von VentureBeat. Deshalb sollte dieser Wert als zusätzlicher Hinweis gelesen werden, nicht als sauberer Kopf-an-Kopf-Vergleich über alle Modelle hinweg
.
Sobald ein Benchmark Tools erlaubt, kippt das Bild. Bei Humanity’s Last Exam mit Tools erreicht GPT-5.5 Pro 57,2 %. Claude Opus 4.7 liegt bei 54,7 %, GPT-5.5 bei 52,2 % und DeepSeek-V4-Pro-Max bei 48,2 % .
Auch BrowseComp fällt in der VentureBeat-Tabelle zugunsten von GPT-5.5 Pro aus: 90,1 % für GPT-5.5 Pro, 84,4 % für GPT-5.5, 83,4 % für DeepSeek-V4-Pro-Max und 79,3 % für Claude Opus 4.7 . DocsBot listet Kimi K2.6 auf BrowseComp mit 83,2 %, allerdings in einer eigenen Vergleichsseite zu Kimi K2.6 und DeepSeek-V4 Pro, nicht in derselben vollständigen VentureBeat-Matrix
.
Für Workloads, die stark von Browsing, Tool-Orchestrierung oder Web-Recherche abhängen, ist GPT-5.5 Pro damit die auffälligste Wahl in den zitierten Zahlen .
Terminal-Bench 2.0 ist besonders relevant, wenn ein Modell nicht nur antworten, sondern in einer Shell-Umgebung handeln soll. Der Benchmark wird als Test realer CLI-Workflows beschrieben: Dateien bearbeiten, Skripte ausführen, debuggen und Tools koordinieren .
In der VentureBeat-Tabelle erreicht GPT-5.5 auf Terminal-Bench 2.0 82,7 %. Claude Opus 4.7 kommt auf 69,4 %, DeepSeek-V4-Pro-Max auf 67,9 % . Wenn der Einsatzfall also ein Agent ist, der Repositories automatisiert, Fehler über das Terminal behebt oder mehrstufige Shell-Abläufe steuert, ist das der deutlichste Vorteil von GPT-5.5 in den vorliegenden Daten
.
Für komplexere Coding-Aufgaben ist SWE-Bench Pro ein wichtiger Hinweis. LLM Stats beschreibt den Benchmark als erweiterte SWE-Bench-Version für reale Software-Engineering-Aufgaben, die längeres Reasoning und mehrstufige Problemlösung verlangen .
In der VentureBeat-Tabelle erreicht Claude Opus 4.7 bei SWE-Bench Pro / SWE Pro 64,3 %. GPT-5.5 liegt bei 58,6 %, DeepSeek-V4-Pro-Max bei 55,4 % . LLM Stats zeigt dieselbe Richtung: Claude Opus 4.7 bei 0,64, GPT-5.5 bei 0,59, Kimi K2.6 ebenfalls bei 0,59 und DeepSeek-V4-Pro-Max bei 0,55
.
Die Quellen verwenden unterschiedliche Darstellungen, aber das Hauptsignal ist konsistent: Claude Opus 4.7 führt diese Gruppe auf SWE-Bench Pro an. GPT-5.5 und Kimi K2.6 liegen bei LLM Stats gleichauf, während DeepSeek-V4-Pro-Max darunter erscheint .
DeepSeek-V4-Pro-Max führt in der direkten VentureBeat-Tabelle keine Benchmark-Zeile an. Die Werte lauten: 90,1 % auf GPQA Diamond, 37,7 % bei Humanity’s Last Exam ohne Tools, 48,2 % bei Humanity’s Last Exam mit Tools, 67,9 % auf Terminal-Bench 2.0, 55,4 % auf SWE-Bench Pro, 83,4 % auf BrowseComp und 73,6 % auf MCP Atlas .
Der Reiz von DeepSeek V4 liegt eher im Preis-Leistungs-Verhältnis. VentureBeat beschreibt DeepSeek-V4 als nahezu State-of-the-Art bei etwa einem Sechstel der Kosten von Opus 4.7 und GPT-5.5 . Gleichzeitig meldet Artificial Analysis für DeepSeek V4 Pro Max einen AA-Omniscience-Wert von -10, eine Verbesserung um 11 Punkte gegenüber V3.2 Reasoning mit -21. Artificial Analysis berichtet außerdem, dass V4 Pro und V4 Flash sehr hohe Halluzinationsraten von 94 % beziehungsweise 96 % haben
.
Daraus sollte man nicht ableiten, dass DeepSeek V4 in jedem Szenario das unzuverlässigste Modell ist. Die zitierten Quellen liefern keine identische Halluzinationsmessung für GPT-5.5, Claude Opus 4.7 und Kimi K2.6 . Die vorsichtigere Schlussfolgerung lautet: DeepSeek V4 kann attraktiv sein, wenn Kosten entscheidend sind, sollte aber mit echten Daten und strengen Halluzinationstests geprüft werden
.
Kimi K2.6 ist in diesem Vergleich am schwersten einzuordnen. Der Grund ist nicht, dass es keine Daten gibt, sondern dass sie nicht in derselben vollständigen Benchmark-Matrix mit GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 und DeepSeek-V4-Pro-Max stehen .
Die Einzelsignale sind trotzdem relevant. LLM Stats listet Kimi K2.6 bei GPQA mit 0,91 und bei SWE-Bench Pro mit 0,59 . DocsBot nennt für Kimi K2.6 96,4 % auf AIME 2026 im Thinking Mode, 27,9 % auf APEX Agents und 83,2 % auf BrowseComp; dieselbe DocsBot-Seite listet DeepSeek-V4 Pro auf BrowseComp mit 83,4 %
.
Weil diese Werte aus unterschiedlichen Kontexten stammen, wäre ein Gesamturteil wie Kimi gewinnt oder Kimi verliert zu grob. Sinnvoller ist: Kimi K2.6 gehört auf die Shortlist, wenn genau diese Benchmarks zu den eigenen Anforderungen passen. Entscheidend bleibt ein interner Test mit echten Prompts, echtem Code oder echten Rechercheaufgaben .
Erstens gibt es für GPT-5.5 Pro nur in einigen Zeilen der VentureBeat-Tabelle Werte. Daraus lässt sich nicht ableiten, dass die Pro-Version bei allen nicht berichteten Benchmarks führt oder zurückliegt .
Zweitens stammen viele Kimi-K2.6-Daten aus LLM Stats und DocsBot, nicht aus derselben vollständigen direkten Tabelle mit GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 und DeepSeek-V4-Pro-Max .
Drittens hat OpenAI eine eigene System Card für GPT-5.5. Darin wird CoT-Control beschrieben, eine Evaluationssuite mit mehr als 13.000 Aufgaben, die aus Benchmarks wie GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL und SWE-Bench Verified aufgebaut ist . Das ist nützlich, um zu verstehen, wie GPT-5.5 bewertet wird. Die zitierten Quellen liefern aber keine entsprechenden CoT-Control-Ergebnisse für Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 und Kimi K2.6, daher taugt diese Suite hier nicht für ein faires Ranking über alle Modelle
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Kurz gesagt: Claude Opus 4.7 ist in diesen Daten die stärkste Wahl für schweres Reasoning und SWE-Bench Pro. GPT-5.5 Pro ist am auffälligsten bei Tools und Browsing. GPT-5.5 glänzt bei Terminal-Workflows. DeepSeek V4 ist eine Preis-Leistungsoption mit Prüfbedarf bei Halluzinationen. Kimi K2.6 hat gute Einzelsignale, braucht aber mehr direkt vergleichbare Daten .