Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: comparativa de benchmarks 2026

La tabla de benchmarks comparables

Cómo leer estos benchmarks sin caer en falsas equivalencias

No todos los benchmarks miden lo mismo. SWE-bench evalúa tareas reales de ingeniería de software, y Vals AI lo describe como un benchmark para resolver tareas de software en producción . SWE-bench Pro debe tratarse aparte: el paper lo presenta como una variante sustancialmente más desafiante para tareas de software de largo horizonte .

GPQA Diamond sirve para razonamiento científico, pero ya no separa con claridad a todos los modelos frontier. TNW señala que, en GPQA Diamond, modelos como Opus 4.7, GPT-5.4 Pro y Gemini 3.1 Pro están tan cerca que las diferencias entran dentro del ruido de medición . MMLU requiere todavía más cautela: Nanonets afirma que en 2026 los modelos top ya superan el 88%, por lo que el benchmark está demasiado saturado para distinguir finamente a los líderes .

También importa la procedencia de cada cifra. Una fuente oficial del laboratorio, un leaderboard independiente, un agregador y una discusión comunitaria no tienen el mismo peso. BenchLM, por ejemplo, indica que su perfil de Claude Opus 4.7 queda excluido del leaderboard público porque todavía le falta suficiente cobertura pública no generada para rankearlo con seguridad .

Claude Opus 4.7: el caso más sólido en coding y agentes

Claude Opus 4.7 es el modelo con mejor soporte público en esta comparativa. La fuente más fuerte es Anthropic: la compañía afirma que Opus 4.7 empató el mejor resultado global en su benchmark interno de research-agent con 0.715 y que tuvo el rendimiento long-context más consistente entre los modelos evaluados . Al ser una evaluación interna, no debe confundirse con un benchmark independiente, pero sí es una señal oficial sobre el foco del modelo en trabajo multi-step.

La señal externa más clara está en SWE-bench. Vals AI sitúa a Claude Opus 4.7 en primer lugar con 82.00% en una página actualizada el 24 de abril de 2026 . Vellum reporta 87.6% en SWE-bench Verified y 64.3% en SWE-bench Pro . LMCouncil, por su parte, lista 83.5% ± 1.7 para Claude Opus 4.7 en SWE-bench Verified .

La conclusión correcta no es elegir una cifra y descartar las demás. Lo riguroso es decir que Claude aparece en la zona alta o en liderazgo en varias fuentes de software engineering, pero que SWE-bench, SWE-bench Verified y SWE-bench Pro no son idénticos y pueden variar por metodología, fecha, subconjunto o configuración .

En razonamiento científico, Claude Opus 4.7 aparece con 94.2% en GPQA Diamond en O-Mega, Vellum y TNW . Aun así, TNW advierte que ese benchmark está muy comprimido entre modelos frontier, así que GPQA no basta para declarar un ganador global .

GPT-5.5: muy fuerte en razonamiento, con menor trazabilidad oficial

GPT-5.5 destaca en los datos de razonamiento recuperados. O-Mega reporta 92.4% en MMLU, 93.6% en GPQA Diamond, 85.0% en ARC-AGI-2 y 95.0% en ARC-AGI-1 . Vellum también lista GPT-5.5 con 93.6% en GPQA Diamond, por debajo de Claude Opus 4.7 en esa tabla concreta . BenchLM lo ubica como modelo de nivel alto, con 89/100 en su leaderboard provisional y puesto 2 de 16 en su leaderboard verificado .

La cautela principal es la trazabilidad. En las fuentes disponibles para esta comparación, GPT-5.5 aparece en artículos, agregadores y páginas de benchmarks, pero no se recuperó una ficha oficial de OpenAI con un set completo comparable al material oficial de Anthropic para Claude Opus 4.7. Appwrite describe el lanzamiento de GPT-5.5 el 24 de abril de 2026 y Vals lista openai/gpt-5.5 con fecha de lanzamiento 23/04/2026 y un Vals Index de 67.76% ± 1.79, pero esas fuentes no sustituyen una benchmark card oficial .

Para una presentación ejecutiva, GPT-5.5 debe colocarse como rival de primer nivel en razonamiento general, especialmente por GPQA y ARC-AGI, pero no como ganador global si el criterio exige evidencia pública homogénea entre todos los modelos .

DeepSeek V4 / V4 Pro: prometedor, pero con variantes mezcladas

DeepSeek es el caso con más ambigüedad de variante. Las fuentes recuperadas alternan entre DeepSeek V4, DeepSeek V4 Pro y DeepSeek V4 Pro High, por lo que no conviene trasladar automáticamente una cifra de una variante a otra .

Hugging Face muestra una discusión comunitaria para DeepSeek-V4-Pro que añade resultados de evaluación en GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-Pro, SWE-bench Pro, SWE-bench Verified y Terminal-Bench 2.0 . BenchLM reporta para DeepSeek V4 Pro High 83.8/100 en Agentic, 88.8/100 en Coding y 72.1/100 en Knowledge . NxCode afirma que DeepSeek V4 alcanza 81% en SWE-bench y 97% en Needle-in-a-Haystack a 1M tokens, aunque la propia fuente condiciona la lectura de ese 97% a validación independiente .

Redreamality aporta otra señal favorable para coding puro: LiveCodeBench 93.5 y Codeforces 3206 para DeepSeek V4 . Sin embargo, la misma fuente resume que, para trabajo agentic de largo horizonte como SWE-bench Pro y Terminal-Bench 2.0, los modelos cerrados frontier todavía lideran .

La lectura práctica es que DeepSeek V4/V4 Pro merece una prueba interna, sobre todo si el equipo valora control técnico, coste, ecosistema abierto o despliegue local. Pero con estas fuentes no alcanza el mismo nivel de solidez pública que Claude en SWE-bench y en el benchmark interno de Anthropic .

Kimi K2.6: señales parciales, no comparación completa

Kimi K2.6 no debe desaparecer de la conversación, pero tampoco conviene presentarlo como si tuviera cobertura equivalente. LLM Stats lo lista con 0.91 en GPQA, y WhatLLM lo incluye en su top 10 de modelos por Quality Index . Esas señales indican actividad de benchmark, pero no bastan para compararlo de forma completa con Claude Opus 4.7, GPT-5.5 y DeepSeek V4/V4 Pro.

También hay que evitar una sustitución silenciosa por Kimi K2.5. Simon Willison recoge en febrero de 2026 un resultado de Kimi K2.5 en SWE-bench Verified, pero ese dato corresponde a otra versión del modelo . Para una comparación rigurosa, Kimi K2.6 debería figurar como evidencia insuficiente o pendiente de validación multi-benchmark.

Ranking por caso de uso

Cómo presentarlo sin sobreprometer

La forma más sólida de convertir estos datos en una presentación ejecutiva es separar rendimiento y calidad de evidencia. Una diapositiva puede mostrar el ranking por caso de uso; otra, la tabla de cifras; y una tercera, las limitaciones metodológicas.

El mensaje principal debería ser claro: Claude Opus 4.7 es el líder mejor respaldado en coding y agentes; GPT-5.5 es el rival más fuerte en razonamiento general; DeepSeek V4/V4 Pro es una alternativa técnica prometedora que exige validación propia; Kimi K2.6 queda pendiente de datos comparables.

La nota metodológica debería incluir tres advertencias. Primero, no mezclar SWE-bench, SWE-bench Verified y SWE-bench Pro como si fueran el mismo test, porque SWE-bench Pro está diseñado para tareas de software de largo horizonte más difíciles . Segundo, no basar una decisión en MMLU, ya que los modelos top están demasiado agrupados por encima del 88% . Tercero, etiquetar cada cifra por tipo de fuente: oficial, leaderboard, agregador, comunidad o claim.

Conclusión

Si el objetivo es elegir un modelo para una presentación con evidencia defendible, Claude Opus 4.7 debería ir primero por su combinación de fuente oficial, liderazgo en Vals SWE-bench y resultados fuertes en variantes de SWE-bench reportadas por terceros . GPT-5.5 debería presentarse como competidor de primer nivel en razonamiento, pero con la cautela de que las cifras recuperadas son principalmente secundarias . DeepSeek V4/V4 Pro merece una prueba interna, no una proclamación de liderazgo . Kimi K2.6, por ahora, debe figurar como evidencia insuficiente para una comparación completa .