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GPT-5.5 vs. Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 und Kimi K2.6: Welches KI-Modell gewinnt?

GPT 5.5 hat das stärkste Gesamtsignal: Artificial Analysis listet GPT 5.5 xhigh mit 60 und high mit 59; Claude Opus 4.7 folgt mit 57.[2] In gemeinsamen Benchmarks teilt sich die Spitze: Claude führt bei GPQA Diamond, HLE no tools, SWE Bench Pro und MCP Atlas, während GPT 5.5 oder GPT 5.5 Pro bei Terminal Bench 2.0,...

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Editorial illustration comparing GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 AI models
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use CasesA practical comparison of leading AI models depends on the benchmark, variant, reasoning setting, and API price.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use Cases. Article summary: There is no universal winner: GPT 5.5 leads the available Artificial Analysis Intelligence Index at 60/59, Claude Opus 4.7 wins several shared VentureBeat reasoning and SWE rows, and DeepSeek V4 is the price value out.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). ![Image 4](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). [](https://www.youtube.com" source context "Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison - YouTube" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://ww

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Wer diese vier Modelle nach einem einzigen Score sortiert, tappt schnell in die Äpfel-mit-Birnen-Falle. Die belastbarere Lesart der vorliegenden Daten lautet: GPT-5.5 liefert das stärkste Aggregatsignal, Claude Opus 4.7 gewinnt mehrere schwierige Reasoning- und Software-Engineering-Zeilen, DeepSeek V4 hat den klarsten Preisvorteil im API-Betrieb, und Kimi K2.6 ist für Coding und Agenten-Workflows ernst zu nehmen, aber im direkten Vergleich mit GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 dünner belegt.[2][16][15][18][19]

Kurzfazit: kein Gesamtsieg ohne Fußnote

Wenn Ihnen vor allem wichtig ist …Am besten belegte WahlWarum
Höchstes aggregiertes IntelligenzsignalGPT-5.5Artificial Analysis listet GPT-5.5 xhigh mit 60 und GPT-5.5 high mit 59; Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort steht bei 57.[2]
Harte Reasoning- und Software-Engineering-AufgabenClaude Opus 4.7, mit GPT-5.5 dicht dahinterIn der gemeinsamen VentureBeat-Tabelle führt Claude bei GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro und MCP Atlas; GPT-5.5 beziehungsweise GPT-5.5 Pro liegt bei Terminal-Bench 2.0, BrowseComp und HLE mit Tools vorn.[16]
Niedrigste gelistete Flaggschiff-API-KostenDeepSeek V4Mashable nennt für DeepSeek V4 1,74 US-Dollar pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und 3,48 US-Dollar pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens; GPT-5.5 liegt bei 5/30 US-Dollar, Claude Opus 4.7 bei 5/25 US-Dollar.[15]
Offen gelegte Coding- und Competitive-Programming-ZahlenDeepSeek V4 ProTogether AI listet DeepSeek V4 Pro mit 93,5 % LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6 % SWE-Bench Verified und 76,2 % SWE-Bench Multilingual.[25]
Bewertung von Kimi K2.6Vielversprechend, aber nicht entschiedenKimi K2.6 hat verwertbare Coding- und Agenten-Zahlen, doch viele Kimi-nahe Vergleiche stellen es GPT-5.4 und Claude Opus 4.6 gegenüber, nicht GPT-5.5 und Claude Opus 4.7.[18][19]

Das Gesamtranking spricht zuerst für GPT-5.5

Das klarste Aggregatsignal in den vorliegenden Quellen kommt von Artificial Analysis. Dort steht GPT-5.5 xhigh mit einem Intelligence Index von 60 auf Platz eins, GPT-5.5 high mit 59 auf Platz zwei; Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort wird mit 57 geführt.[2]

Kimi K2.6 liegt in den verfügbaren Composite-Ausschnitten unter dieser GPT-5.5/Claude-Spitze. OpenRouter nennt für Kimi K2.6 53,9 Intelligence, 47,1 Coding und 66,0 Agentic; LLMBase führt Kimi in einem Vergleich mit DeepSeek V4 Flash High ebenfalls mit 53,9 Intelligence und 47,1 Coding.[3][1] Derselbe LLMBase-Vergleich nennt für DeepSeek V4 Flash High 44,9 Intelligence und 39,8 Coding — das ist allerdings die Flash-Variante, nicht DeepSeek V4 Pro oder Pro-Max.[1]

Wichtig ist die Einschränkung: Die vorhandenen Aggregatdaten liefern ein klares Signal für GPT-5.5 gegenüber Claude Opus 4.7, aber keine vollständige Vierer-Rangliste, in der GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro-Max und Kimi K2.6 exakt in derselben Zeile verglichen werden.[2]

Gemeinsame Benchmarks: Claude und GPT-5.5 teilen sich die Siege

Für einen direkteren Blick auf dieselben Testzeilen ist die VentureBeat-Tabelle am nützlichsten. Sie vergleicht DeepSeek-V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro dort, wo diese Variante ausgewiesen ist, und Claude Opus 4.7.[16]

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

Das ist ein Split Decision, kein Durchmarsch. Claude Opus 4.7 hat in dieser Tabelle den stärkeren Fall bei GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro und MCP Atlas.[16] GPT-5.5 führt als Basismodell bei Terminal-Bench 2.0 und BrowseComp; GPT-5.5 Pro liegt dort vorn, wo VentureBeat diese Variante für HLE mit Tools und BrowseComp ausweist.[16]

DeepSeek-V4-Pro-Max ist in mehreren Zeilen konkurrenzfähig, schlägt in dieser gemeinsamen Tabelle aber nicht den jeweils besten GPT-5.5- oder Claude-Opus-4.7-Wert. Am nächsten kommt es bei BrowseComp: 83,4 % gegenüber 84,4 % für GPT-5.5 und 79,3 % für Claude Opus 4.7.[16]

Coding: erst den Job definieren, dann das Modell wählen

Für repository-nahe Software-Engineering-Aufgaben hat Claude Opus 4.7 in der gemeinsamen VentureBeat-Tabelle den stärksten SWE-Bench-Pro-Wert: 64,3 %, gegenüber 58,6 % für GPT-5.5 und 55,4 % für DeepSeek-V4-Pro-Max.[16]

DeepSeek V4 Pro hat dafür das breiteste offen ausgewiesene Coding-Profil in den verfügbaren Modell-Listings. Together AI nennt 93,5 % LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6 % SWE-Bench Verified und 76,2 % SWE-Bench Multilingual.[25] Auch NVIDIAs Model Card schlüsselt DeepSeek V4 Flash und V4 Pro über Benchmarks wie GPQA Diamond, HLE, LiveCodeBench und Codeforces auf; V4-Pro Max steht dort unter anderem bei 93,5 auf LiveCodeBench und 3206 auf Codeforces.[31]

Kimi K2.6 hat ebenfalls relevante Coding-Signale, aber die stärksten Kimi-nahen Tabellen in den vorhandenen Quellen vergleichen es überwiegend mit älteren Gegenspielern. Lorka listet Kimi K2.6 mit 58,6 % auf SWE-Bench Pro, 54,0 % auf HLE-Full mit Tools, 90,5 % auf GPQA-Diamond und 79,4 % auf MMMU-Pro in einer Tabelle mit GPT-5.4, Claude Opus 4.6 und Gemini 3.1 Pro.[18] Verdent nennt für Kimi K2.6 80,2 % auf SWE-Bench Verified, 66,7 % auf Terminal-Bench 2.0, 54,0 % auf HLE mit Tools und 89,6 % auf LiveCodeBench v6; zugleich wird dort erwähnt, dass Opus 4.7 bei SWE-Bench Verified mit 87,6 % führt.[19]

Das macht Kimi K2.6 prüfenswert für Coding- und Agenten-Workflows. Die vorliegenden Daten reichen aber nicht aus, um Kimi K2.6 insgesamt vor GPT-5.5 oder Claude Opus 4.7 zu setzen.[18][19]

Preise: DeepSeek V4 setzt den Maßstab beim API-Budget

Wenn API-Kosten zentral sind, hat DeepSeek V4 das stärkste Preisargument. Mashable listet DeepSeek V4 mit 1,74 US-Dollar pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und 3,48 US-Dollar pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens. GPT-5.5 wird dort mit 5 US-Dollar Eingabe und 30 US-Dollar Ausgabe pro 1 Mio. Tokens geführt, Claude Opus 4.7 mit 5 US-Dollar Eingabe und 25 US-Dollar Ausgabe.[15]

Modell oder VarianteGelisteter EingabepreisGelisteter AusgabepreisHinweis
GPT-5.55 US-Dollar pro 1 Mio. Tokens30 US-Dollar pro 1 Mio. TokensMashable nennt in diesem Vergleich ein 1-Mio.-Kontextfenster.[15]
Claude Opus 4.75 US-Dollar pro 1 Mio. Tokens25 US-Dollar pro 1 Mio. TokensMashable nennt in diesem Vergleich ein 1-Mio.-Kontextfenster.[15]
DeepSeek V41,74 US-Dollar pro 1 Mio. Tokens3,48 US-Dollar pro 1 Mio. TokensMashable nennt in diesem Vergleich ein 1-Mio.-Kontextfenster.[15]
DeepSeek V4 Flash0,14 US-Dollar pro 1 Mio. Tokens0,28 US-Dollar pro 1 Mio. TokensLLMBase nennt im Vergleich mit Kimi K2.6 einen blended Preis von 0,18 US-Dollar.[1]
Kimi K2.60,95 US-Dollar pro 1 Mio. Tokens4,00 US-Dollar pro 1 Mio. TokensLLMBase nennt im selben Vergleich einen blended Preis von 1,71 US-Dollar.[1]

Gleichzeitig sollte man nicht jeden Endpoint gleichsetzen. Mashable nennt für DeepSeek V4, GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 jeweils ein Kontextfenster von 1 Mio. Tokens; eine OpenRouter-Listung für DeepSeek V4 Pro zeigt dagegen 256K maximale Tokens und 66K maximale Ausgabe-Tokens.[15][3] Für Produktivsysteme zählt daher der konkrete Anbieter, die Modellvariante und die gewählte Reasoning-Einstellung.

Stärken im Alltag

GPT-5.5: der beste Default, wenn das Aggregatranking zählt

GPT-5.5 ist die naheliegendste Wahl, wenn die Entscheidung vor allem am verfügbaren Gesamtranking hängt. Artificial Analysis listet GPT-5.5 xhigh mit 60 und GPT-5.5 high mit 59 als die beiden höchsten Intelligence-Index-Positionen im vorliegenden Ausschnitt.[2]

Auch in der gemeinsamen VentureBeat-Tabelle hat GPT-5.5 klare Stärken: 82,7 % auf Terminal-Bench 2.0 und 84,4 % auf BrowseComp für das Basismodell; GPT-5.5 Pro steht bei BrowseComp, wo diese Variante gezeigt wird, bei 90,1 %.[16]

Claude Opus 4.7: stark bei schwerem Reasoning und SWE

Claude Opus 4.7 liegt im Aggregatranking nahe an GPT-5.5: Artificial Analysis nennt 57 für Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort.[2] In der VentureBeat-Tabelle führt Claude gegenüber GPT-5.5 und DeepSeek-V4-Pro-Max bei GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro und MCP Atlas.[16]

Anthropic berichtet in eigenem Launch-Material außerdem interne Research-Agent-Ergebnisse: Claude Opus 4.7 habe über sechs Module hinweg einen geteilten Spitzenwert von 0,715 erreicht und im Modul General Finance 0,813 erzielt, gegenüber 0,767 für Opus 4.6.[17] Solche internen Angaben sind nützlich als Kontext, aber anders zu lesen als neutrale, anbieterübergreifende Leaderboards.[17]

DeepSeek V4: der Value-Case, wenn die Variante passt

DeepSeek V4s offensichtlichster Vorteil ist der Preis. In Mashables Vergleich liegen die gelisteten Eingabe- und Ausgabepreise deutlich unter GPT-5.5 und Claude Opus 4.7: 1,74/3,48 US-Dollar pro 1 Mio. Tokens gegenüber 5/30 US-Dollar bei GPT-5.5 und 5/25 US-Dollar bei Claude Opus 4.7.[15]

Dazu kommen starke veröffentlichte Coding-Zahlen für DeepSeek V4 Pro, darunter 93,5 % LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6 % SWE-Bench Verified und 76,2 % SWE-Bench Multilingual in der Together-AI-Listung.[25] Der Haken: DeepSeek-V4-Pro-Max liegt in den gemeinsamen VentureBeat-Zeilen hinter dem jeweils besten GPT-5.5- oder Claude-Opus-4.7-Ergebnis, auch wenn es bei BrowseComp nahe herankommt.[16]

Kimi K2.6: glaubwürdig für Coding und Agenten, aber weniger direkt belegt

Kimi K2.6 ist im direkten Vierervergleich schwerer einzuordnen, weil viele verfügbare Kimi-nahe Tabellen es eher mit GPT-5.4 und Claude Opus 4.6 vergleichen als mit GPT-5.5 und Claude Opus 4.7.[18][19] Die Signale sind trotzdem nicht schwach: OpenRouter listet Kimi K2.6 mit 53,9 Intelligence, 47,1 Coding und 66,0 Agentic; Verdent nennt 80,2 % SWE-Bench Verified und 89,6 % LiveCodeBench v6.[3][19]

Die praktische Schlussfolgerung lautet daher nicht, dass Kimi K2.6 chancenlos ist. Sie lautet: Die direkte Beweislage ist dünner. Wenn Preis, Integrationsweg oder Agentenverhalten zu Ihrem Stack passen, sollte Kimi K2.6 in eine eigene Evaluation. Als Gesamtsieger gegen GPT-5.5 oder Claude Opus 4.7 lässt es sich auf Basis dieser Quellen aber nicht ausrufen.[18][19]

Prüfpunkte vor der Entscheidung

  • Variantenbezeichnungen sind entscheidend. DeepSeek V4 taucht in den Quellen als V4, V4 Flash, V4 Pro und DeepSeek-V4-Pro-Max auf; Preise, Limits, Benchmarkwerte und Reasoning-Modi unterscheiden sich je nach Variante.[1][15][25][31]
  • Kimi-Vergleiche sind weniger direkt. Die stärksten Kimi-K2.6-Tabellen in den verfügbaren Quellen vergleichen häufig gegen GPT-5.4 und Claude Opus 4.6, nicht gegen GPT-5.5 und Claude Opus 4.7.[18][19]
  • Humanity’s Last Exam ohne Tools ist in den Ausschnitten uneinheitlich. LLM Stats und VentureBeat nennen für GPT-5.5 41,4 % und für Claude Opus 4.7 46,9 %, während ein Mashable-Ausschnitt für GPT-5.5 40,6 % und für Opus 4.7 31,2 % berichtet.[7][16][9]
  • Interne Benchmarks sind keine unabhängigen Leaderboards. Anthropic meldet für Opus 4.7 interne Research-Agent-Gewinne; diese Werte sollten anders gewichtet werden als öffentliche Cross-Provider-Vergleiche.[17]
  • Preise und Kontextlimits sind provider-spezifisch. Dieselbe Modellfamilie kann je nach Endpoint mit anderen Kontextfenstern, Token-Limits und Ausgabegrenzen erscheinen.[3][15]

Unterm Strich

Wählen Sie GPT-5.5, wenn das verfügbare aggregierte Intelligenzranking Ihr wichtigstes Kriterium ist.[2] Wählen Sie Claude Opus 4.7, wenn Ihre Aufgaben den gemeinsamen harten Reasoning- und Software-Engineering-Zeilen ähneln, in denen Claude führt — darunter GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro und MCP Atlas.[16] Wählen Sie DeepSeek V4, wenn Preis-Leistung entscheidend ist und Sie die passende V4-Variante sauber validieren können; die gelisteten API-Preise liegen deutlich unter GPT-5.5 und Claude Opus 4.7, und DeepSeek V4 Pro hat starke veröffentlichte Coding-Zahlen.[15][25] Behandeln Sie Kimi K2.6 als glaubwürdigen Kandidaten für Coding und Agenten-Workflows, aber nicht als belegten Gesamtsieger gegen GPT-5.5 oder Claude Opus 4.7.[18][19]

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Wichtige Erkenntnisse

  • GPT 5.5 hat das stärkste Gesamtsignal: Artificial Analysis listet GPT 5.5 xhigh mit 60 und high mit 59; Claude Opus 4.7 folgt mit 57.[2]
  • In gemeinsamen Benchmarks teilt sich die Spitze: Claude führt bei GPQA Diamond, HLE no tools, SWE Bench Pro und MCP Atlas, während GPT 5.5 oder GPT 5.5 Pro bei Terminal Bench 2.0, BrowseComp und HLE mit Tools vorn lie...
  • DeepSeek V4 bietet die klarste Kostenstory, während Kimi K2.6 für Coding und Agenten Workflows interessant ist, aber weniger direkte Evidenz gegen GPT 5.5 und Opus 4.7 hat.[15][18][19]

Die Leute fragen auch

Wie lautet die kurze Antwort auf „GPT-5.5 vs. Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 und Kimi K2.6: Welches KI-Modell gewinnt?“?

GPT 5.5 hat das stärkste Gesamtsignal: Artificial Analysis listet GPT 5.5 xhigh mit 60 und high mit 59; Claude Opus 4.7 folgt mit 57.[2]

Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?

GPT 5.5 hat das stärkste Gesamtsignal: Artificial Analysis listet GPT 5.5 xhigh mit 60 und high mit 59; Claude Opus 4.7 folgt mit 57.[2] In gemeinsamen Benchmarks teilt sich die Spitze: Claude führt bei GPQA Diamond, HLE no tools, SWE Bench Pro und MCP Atlas, während GPT 5.5 oder GPT 5.5 Pro bei Terminal Bench 2.0, BrowseComp und HLE mit Tools vorn lie...

Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?

DeepSeek V4 bietet die klarste Kostenstory, während Kimi K2.6 für Coding und Agenten Workflows interessant ist, aber weniger direkte Evidenz gegen GPT 5.5 und Opus 4.7 hat.[15][18][19]

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Forschungsfrage

Research benchmarks of Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 and compare as comprehensively as possible

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Zitierte Antwort

Using only the supplied evidence, the strongest benchmark signal is that GPT-5.5 leads the available aggregate Intelligence Index, with GPT-5.5 xhigh at 60 and GPT-5.5 high at 59, while Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort scores 57.[5] DeepSeek V4 Pro has the richest disclosed task-level benchmark data in the evidence, including 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6] For Kimi K2.6, the supplied evidence contains positioning and pricing but no comparable numeric benchmark scores, so a full apples-to-apples benchmark ranking is not supported.[1][3]

Key findings

  • GPT-5.5 is the best-supported leader on the only cross-model aggregate benchmark available here: GPT-5.5 xhigh ranks first with an Intelligence Index of 60, and GPT-5.5 high ranks second with 59.[5]

  • Claude Opus 4.7 is close behind on that same aggregate measure: Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ranks third with an Intelligence Index of 57.[5]

  • DeepSeek V4 Pro has the clearest disclosed coding/SWE benchmark profile in the supplied evidence: 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]

  • Kimi K2.6 is described as an “open-source flagship” agent-coding model in the launch/news evidence, but the supplied evidence does not provide numeric benchmark scores for Kimi K2.6.[1]

  • DeepSeek V4 is materially cheaper than GPT-5.5 in the pricing evidence: DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens, while GPT-5.5 is listed at $5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens, with both shown as 1M-context models.[4]

  • DeepSeek V4 Flash is far cheaper than Kimi K2.6 in the direct pricing comparison: DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 per 1M input tokens, $0.28 per 1M output tokens, and $0.18 blended, while Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]

  • The supplied evidence treats DeepSeek V4 as a family with multiple variants, including V4 Flash and V4 Pro, so comparisons depend on which variant is meant.[2][3][6]

Benchmark and capability comparison

AreaGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6
Aggregate Intelligence Index60 for GPT-5.5 xhigh; 59 for GPT-5.5 high.[5]57 for Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort.[5]No numeric Intelligence Index for DeepSeek V4 is provided in the supplied evidence.No numeric Intelligence Index for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Coding / SWE benchmarksNo exact coding benchmark scores are provided in the supplied evidence.The launch evidence says Claude Opus 4.7 has improved programming and a threefold vision upgrade, but no exact benchmark numbers are provided.[1]DeepSeek V4 Pro is listed with 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]Kimi K2.6 is positioned as an open-source flagship agent-coding model, but no exact benchmark numbers are provided.[1]
Context window evidenceGPT-5.5 is listed with a 1M context window in the pricing comparison.[4]The supplied pricing snippet does not clearly provide Claude Opus 4.7’s context window.DeepSeek V4 is listed with a 1M context window in one comparison, and DeepSeek V4 Flash / Pro are also described as 1M-context options in enterprise guidance.[2][4]No context-window figure for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Pricing evidence$5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens.[4]$5 per 1M input tokens is visible in the supplied snippet, but the output price is truncated.[4]DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens; DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 input, $0.28 output, and $0.18 blended.[3][4]Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]
Best-supported use case from evidenceHighest aggregate intelligence among the four where evidence is available.[5]High-end reasoning close to GPT-5.5 on the available Intelligence Index.[5]Strongest supplied coding/SWE evidence and strong cost positioning, especially for Flash and Pro variants.[2][3][6]Potentially strong open-source agent-coding positioning, but benchmark evidence is insufficient.[1]

Pricing and value takeaways

  • On the available aggregate benchmark, GPT-5.5 leads Claude Opus 4.7 by 3 points at the xhigh setting and by 2 points at the high setting.[5]

  • On the available API pricing comparison, GPT-5.5 costs about 2.9x DeepSeek V4 for input tokens and about 8.6x DeepSeek V4 for output tokens.[4]

  • In the DeepSeek V4 Flash vs Kimi K2.6 pricing comparison, Kimi K2.6’s blended price of $1.71 per 1M tokens is about 9.5x DeepSeek V4 Flash’s $0.18 blended price.[3]

  • One enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Flash for high-volume text summarization, customer-service classification, and internal knowledge-base Q&A because of low cost and 1M context.[2]

  • The same enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Pro for complex document analysis, cross-department workflows, and automated agents because it is described as lower-cost than closed flagship models while offering high-end open-weight capability and 1M context.[2]

Evidence notes

  • The strongest single benchmark source in the supplied evidence is the Intelligence Index listing, which ranks GPT-5.5 xhigh first at 60, GPT-5.5 high second at 59, and Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort third at 57.[5]

  • The strongest task-level benchmark evidence is for DeepSeek V4 Pro, because it includes exact coding and software-engineering metrics rather than only positioning language.[6]

  • The Kimi K2.6 evidence is mostly launch positioning and pricing, not benchmark results.[1][3]

  • A user post describes four one-shot head-to-head experiments comparing Codex on GPT-5.5 with Claude Code on Opus 4.7, but the supplied snippet does not provide the outcomes or benchmark scores.[31]

  • There is conflicting or variant-specific DeepSeek context/pricing evidence: one comparison lists DeepSeek V4 with a 1M context window, while another provider listing for DeepSeek V4 Pro shows 256K max tokens and 66K max output tokens.[4][7]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence for a full, comprehensive benchmark comparison across Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, and Kimi K2.6.

  • Insufficient evidence to rank DeepSeek V4 or Kimi K2.6 against GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 on the same aggregate Intelligence Index, because the supplied excerpt only provides numeric Intelligence Index scores for GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 among the requested models.[5]

  • Insufficient evidence to compare all four models on the same coding benchmarks, because only DeepSeek V4 Pro has detailed numeric coding/SWE benchmark scores in the supplied evidence.[6]

  • Insufficient evidence to compare multimodal performance across all four models, because the supplied evidence only includes a launch-positioning claim that Claude Opus 4.7 has a threefold vision upgrade and does not provide comparable multimodal benchmark numbers for the others.[1]

Summary

GPT-5.5 has the strongest supplied aggregate benchmark result, with Intelligence Index scores of 60 and 59 depending on reasoning setting.[5] Claude Opus 4.7 is close behind at 57 and is the only other requested model with a numeric aggregate score in the supplied evidence.[5] DeepSeek V4 Pro has the best-supported coding/SWE benchmark profile, while DeepSeek V4 Flash and V4 Pro appear especially strong on cost and long-context enterprise use cases.[2][3][6] Kimi K2.6 may be competitively positioned as an open-source agent-coding model, but the supplied evidence does not include enough numeric benchmark data to verify how it compares against GPT-5.5, Claude Opus 4.7, or DeepSeek V4.[1][3]

Quellen

  • [1] Compare DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6 | AI Model Comparisonllmbase.ai

    Metric DeepSeek logo De DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) DeepSeek Kimi logo Ki Kimi K2.6 Kimi --- Pricing per 1M tokens Input Cost $0.14/1M $0.95/1M Output Cost $0.28/1M $4.00/1M Blended (3:1) $0.18/1M $1.71/1M Specifications Organization DeepSeek...

  • [2] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6: Model Comparisonartificialanalysis.ai

    What are the top AI models? The top AI models by Intelligence Index are: 1. GPT-5.5 (xhigh) (60), 2. GPT-5.5 (high) (59), 3. Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (57), 4. Gemini 3.1 Pro Preview (57), 5. GPT-5.4 (xhigh) (57). Which is the fastest...

  • [3] DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.6 - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai

    Ready Output will appear here... Pricing Input$0.7448 / M tokens Output$4.655 / M tokens Images– – Features Input Modalities text, image Output Modalities text Quantization int4 Max Tokens (input + output)256K Max Output Tokens 66K Stream cancellation Suppo...

  • [7] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Reasoning & knowledge Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Lead --- --- GPQA Diamond 93.6% 94.2% Opus +0.6 HLE (no tools) 41.4% 46.9% Opus +5.5 HLE (with tools) 52.2% 54.7% Opus +2.5 The HLE no-tools margin (+5.5pp) is the most informative entry in the table because...

  • [9] OpenAI's GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? | Mashablemashable.com

    Thanks for signing up! SWE-Bench Pro: GPT-5.5 scored 58.6; Opus 4.7 scored 64.3 percent Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 scored 82.7 percent; Opus 4.7 scored 69.4 percent Humanity's Last Exam: GPT-5.5 scored 40.6 percent; Opus 4.7 scored 31.2 percent\ Humanity's...

  • [15] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminimashable.com

    Here's how the API pricing compares: DeepSeek V4 costs $1.74 per 1 million input tokens and $3.48 per 1 million output tokens (1 million context window) GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context wi...

  • [16] 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...

  • [17] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [18] Kimi K2.6 Tested: Does It Beat Claude and GPT-5? | Lorka AIlorka.ai

    Benchmark What it tests Kimi K2.6 GPT-5.4 Opus 4.6 Gemini 3.1 Pro --- --- --- HLE-Full (with tools) Agentic reasoning with tool use 54.0% 52.1% 53.0% 51.4% DeepSearchQA (F1) Research retrieval and synthesis 92.5% 78.6% 91.3% 81.9% SWE-Bench Pro Multi-file c...

  • [19] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.4 - Verdent AIverdent.ai

    Benchmark K2.6 Claude Opus 4.6 GPT-5.4 Notes --- --- SWE-Bench Pro 58.60% 53.40% 57.70% Moonshot in-house harness; SEAL mini-swe-agent puts GPT-5.4 at 59.1%, Opus 4.6 at 51.9% SWE-Bench Verified 80.20% 80.80% 80% Tight cluster; Opus 4.7 now leads at 87.6% T...

  • [25] DeepSeek V4 Pro API - Together AItogether.ai

    Coding & Software Engineering: • 93.5% LiveCodeBench and Codeforces 3206 for competitive and production code generation • 80.6% SWE-Bench Verified for autonomous software engineering across repositories • 76.2% SWE-Bench Multilingual for cross-language soft...

  • [31] deepseek-v4-pro Model by Deepseek-ai | NVIDIA NIM - NVIDIA Buildbuild.nvidia.com

    Benchmark (Metric) V4-Flash Non-Think V4-Flash High V4-Flash Max V4-Pro Non-Think V4-Pro High V4-Pro Max --- --- --- Knowledge & Reasoning MMLU-Pro (EM) 83.0 86.4 86.2 82.9 87.1 87.5 SimpleQA-Verified (Pass@1) 23.1 28.9 34.1 45.0 46.2 57.9 Chinese-SimpleQA...