GPT-5.5 vs. Claude Opus 4.7 vs. DeepSeek V4 vs. Kimi K2.6: Benchmarks nach Aufgabe
Kein eindeutiger Gesamtsieger: Claude Opus 4.7 führt GPQA Diamond mit 94,2 % und HLE ohne Tools mit 46,9 % an, GPT 5.5 Pro HLE mit Tools mit 57,2 % und BrowseComp mit 90,1 %, GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 mit 82,7 % [2]. DeepSeek V4 Pro Max gewinnt in der direkten Tabelle keine Zeile, wird aber als nahezu State of the...
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026Benchmark các mô hình AI lớn nên được đọc theo tác vụ: reasoning, tool use, terminal, coding và chi phí.
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KI-Benchmarks sehen schnell aus wie eine Tabelle mit Gold-, Silber- und Bronzeplätzen. Für die Modellauswahl ist das aber die falsche Lesart. Die belastbarere Antwort lautet: erst die Aufgabe klären, dann das Modell wählen. In den vorliegenden Quellen liegt Claude Opus 4.7 bei schwierigem Reasoning ohne Tools und bei SWE-Bench Pro vorn; GPT-5.5 Pro sticht bei Tool-Nutzung und Browsing heraus; GPT-5.5 hat den klarsten Vorsprung bei Terminal-Workflows; DeepSeek V4 ist vor allem wegen Preis/Leistung interessant, braucht aber Halluzinationskontrollen; und Kimi K2.6 hat gute Einzelwerte, aber keine vollständig einheitliche Vergleichsmatrix mit allen Rivalen [1][2][3][8][9].
Die wichtigsten Benchmarkdaten
Ein Strich bedeutet: Die zitierte Quelle liefert für dieses Modell auf genau diesem Benchmark keinen direkten Vergleichswert. Er bedeutet nicht, dass das Modell dort null Punkte erreicht.
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Kein eindeutiger Gesamtsieger: Claude Opus 4.7 führt GPQA Diamond mit 94,2 % und HLE ohne Tools mit 46,9 % an, GPT 5.5 Pro HLE mit Tools mit 57,2 % und BrowseComp mit 90,1 %, GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 mit 82,7 % [2].
DeepSeek V4 Pro Max gewinnt in der direkten Tabelle keine Zeile, wird aber als nahezu State of the Art zu etwa einem Sechstel der Kosten von Opus 4.7 und GPT 5.5 beschrieben; zugleich gibt es Warnsignale zu Halluzinat...
Kimi K2.6 liefert einzelne starke Signale wie GPQA 0,91, SWE Bench Pro 0,59 und BrowseComp 83,2 %, steht aber nicht in derselben vollständigen Vergleichsmatrix; eigene Tests bleiben entscheidend [3][8][9].
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Kein eindeutiger Gesamtsieger: Claude Opus 4.7 führt GPQA Diamond mit 94,2 % und HLE ohne Tools mit 46,9 % an, GPT 5.5 Pro HLE mit Tools mit 57,2 % und BrowseComp mit 90,1 %, GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 mit 82,7 % [2].
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Kein eindeutiger Gesamtsieger: Claude Opus 4.7 führt GPQA Diamond mit 94,2 % und HLE ohne Tools mit 46,9 % an, GPT 5.5 Pro HLE mit Tools mit 57,2 % und BrowseComp mit 90,1 %, GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 mit 82,7 % [2]. DeepSeek V4 Pro Max gewinnt in der direkten Tabelle keine Zeile, wird aber als nahezu State of the Art zu etwa einem Sechstel der Kosten von Opus 4.7 und GPT 5.5 beschrieben; zugleich gibt es Warnsignale zu Halluzinat...
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Gains in knowledge but an increase in hallucination rate: DeepSeek V4 Pro (Max) scores -10 on AA-Omniscience, an 11 point improvement over V3.2 (Reasoning, -21), driven primarily by higher accuracy. V4 Flash (Max) scores -23, broadly in line with V3.2. V4 P...
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...
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...
Terminal-Bench 2.0 measures the ability to complete real CLI workflows: multi-step tasks involving file manipulation, script execution, debugging, and tool coordination. GPT-5.5's 82.7% score is the highest ever recorded, though the margin over Claude Mytho...
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 [2][3][8][9].
Schwieriges Reasoning: Claude Opus 4.7 liegt vorn
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 % [2]. Der Abstand zu GPT-5.5 ist klein, aber innerhalb dieser Daten steht Claude Opus 4.7 oben [2].
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 % [2]. Für Aufgaben wie schwierige Wissensfragen, wissenschaftliches Reasoning oder Tests ohne externe Hilfsmittel spricht diese Datenlage zuerst für Claude Opus 4.7 [2].
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 [8]. 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 [2][8].
Tools und Web-Recherche: GPT-5.5 Pro ist am stärksten
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 % [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 [2]. 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 [9].
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 [2].
Terminal und agentische CLI-Workflows: GPT-5.5 hat den klarsten Vorteil
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 [5].
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 % [2]. 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 [2][5].
Software-Engineering: Claude Opus 4.7 führt bei SWE-Bench Pro
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 [3].
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 % [2]. 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 [3].
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 [2][3].
DeepSeek V4: stark beim Preis, aber Halluzinationen prüfen
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 [2].
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 [2]. 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 [1].
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 [1]. Die vorsichtigere Schlussfolgerung lautet: DeepSeek V4 kann attraktiv sein, wenn Kosten entscheidend sind, sollte aber mit echten Daten und strengen Halluzinationstests geprüft werden [1][2].
Kimi K2.6: interessante Einzelwerte, aber keine einheitliche Matrix
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 [2][3][8][9].
Die Einzelsignale sind trotzdem relevant. LLM Stats listet Kimi K2.6 bei GPQA mit 0,91 und bei SWE-Bench Pro mit 0,59 [3][8]. 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 % [9].
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 [3][8][9].
Welche Wahl ist praktisch sinnvoll?
Schwieriges Reasoning ohne Tools: Claude Opus 4.7 zuerst prüfen, weil es in der direkten Tabelle GPQA Diamond und Humanity’s Last Exam ohne Tools anführt [2].
Tool-Nutzung, Web-Recherche und Browsing: GPT-5.5 Pro priorisieren, weil es Humanity’s Last Exam mit Tools und BrowseComp in den zitierten Daten gewinnt [2].
Terminal-Agenten, CLI-Workflows und Shell-Debugging: GPT-5.5 ist mit 82,7 % auf Terminal-Bench 2.0 das stärkste Signal [2][5].
Komplexes Software-Engineering: Claude Opus 4.7 führt SWE-Bench Pro sowohl in der VentureBeat-Tabelle als auch bei LLM Stats; GPT-5.5 und Kimi K2.6 liegen bei LLM Stats jeweils bei 0,59 [2][3].
Preis/Leistung: DeepSeek V4 ist interessant, weil es als nahezu State-of-the-Art zu etwa einem Sechstel der Kosten von Opus 4.7 und GPT-5.5 beschrieben wird; Halluzinationen sollten aber gezielt getestet werden [1][2].
Kimi K2.6 testen: Die Werte zu GPQA, SWE-Bench Pro, AIME 2026, APEX Agents und BrowseComp sind nützliche Hinweise, aber kein Beleg für einen Gesamtsieg über alle Aufgaben hinweg [3][8][9].
Was beim Lesen der Benchmarks wichtig bleibt
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 [2].
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 [2][3][8][9].
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 [20]. 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 [20].
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 [1][2][3][8][9].
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