| Prioridad | Primera opción a probar | Señal clave |
|---|---|---|
| Máxima calidad en tareas difíciles | Claude Opus 4.7 | Lidera las cifras comparables de HLE frente a GPT-5.5 y DeepSeek, y CodeRouter lo sitúa primero en SWE-Bench Pro con 64,3% . |
| Terminal, agentes y entorno OpenAI | GPT-5.5 | VentureBeat reporta 82,7% en Terminal-Bench 2.0, por encima de Claude Opus 4.7 y DeepSeek V4; una guía práctica lo asocia con flujos ChatGPT/Codex . |
| Coding competitivo con coste bajo | Kimi K2.6 | CodeRouter lo lista con 58,6% en SWE-Bench Pro, empatado con GPT-5.5, y $0.60/$4.00 por 1M tokens de entrada/salida . |
| Alto volumen y contexto largo barato | DeepSeek V4-Pro o V4 Flash | V4-Pro aparece con $1.74/$3.48 por 1M tokens y 1M de contexto; V4 Flash se cita a $0.14/$0.28 con 1M de contexto, aunque es otra variante . |
| Ruta documentada de self-hosting | Kimi K2.6 | Verdent indica que los pesos de K2.6 están en Hugging Face y pueden ejecutarse con vLLM, SGLang o KTransformers . |
Humanity’s Last Exam, o HLE, es un benchmark académico multimodal de 2.500 preguntas de matemáticas, humanidades y ciencias naturales, diseñado para evaluar capacidades de frontera con respuestas verificables . SWE-Bench Pro evalúa ingeniería de software multilenguaje sobre issues reales de GitHub, según la descripción recogida por DocsBot . Terminal-Bench 2.0 aparece en VentureBeat dentro de los resultados agentic y de software engineering .
| Benchmark | Lectura principal | Cifras disponibles |
|---|---|---|
| HLE sin herramientas | Claude Opus 4.7 lidera entre los tres modelos presentes en la tabla de VentureBeat. | Claude Opus 4.7: 46,9%; GPT-5.5: 41,4%; DeepSeek V4: 37,7%. Kimi K2.6 no aparece en ese mismo extracto comparable . |
| HLE con herramientas | Claude sigue arriba frente a GPT-5.5 y DeepSeek; Kimi tiene una cifra competitiva, pero en otra fuente. | Claude Opus 4.7: 54,7%; GPT-5.5: 52,2%; DeepSeek V4: 48,2% en VentureBeat. CodeRouter lista Kimi K2.6 con 54,0 en HLE con herramientas, pero no es la misma tabla . |
| SWE-Bench Pro | Claude es el líder; GPT-5.5 y Kimi forman el segundo grupo; DeepSeek queda cerca pero por debajo. | CodeRouter reporta Claude Opus 4.7 en 64,3%, GPT-5.5 y Kimi K2.6 en 58,6%, y DeepSeek V4-Pro alrededor de 55%; VentureBeat cita 55,4% para DeepSeek . |
| Terminal-Bench 2.0 | Es el argumento más fuerte para GPT-5.5 en las cifras comparables. | GPT-5.5: 82,7%; Claude Opus 4.7: 69,4%; DeepSeek V4: 67,9%. No hay una cifra de Kimi K2.6 en el extracto disponible . |
La conclusión práctica es que Claude Opus 4.7 tiene la mejor señal de calidad general en los datos comparables, GPT-5.5 tiene una ventaja clara en Terminal-Bench 2.0, Kimi K2.6 destaca por relación rendimiento/precio en coding, y DeepSeek V4 es más interesante cuando el coste y el contexto mandan .
En agentes que hacen muchas llamadas, el precio por token puede pesar más que una pequeña diferencia de benchmark. Las fuentes disponibles colocan a Kimi K2.6 y DeepSeek V4 en la zona de coste agresivo, mientras GPT-5.5 y Claude Opus 4.7 quedan en la gama premium .
| Modelo o variante | Precio reportado | Contexto reportado | Nota |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $5 entrada / $25 salida por 1M tokens en Artificial Analysis . | 1M tokens y 128K tokens máximos de salida . | Artificial Analysis también lo describe como uno de los modelos líderes en inteligencia, pero caro, lento y verboso . |
| GPT-5.5 | $5 entrada / $30 salida por 1M tokens en CodeRouter . | 1M tokens . | Encaja mejor si ya trabajas sobre ChatGPT/Codex o necesitas el dato fuerte de Terminal-Bench . |
| Kimi K2.6 | $0.60 entrada / $4.00 salida por 1M tokens en CodeRouter . | 256K tokens . | Artificial Analysis también muestra 256K de contexto para Kimi frente a 1000K para Claude Opus 4.7 en su comparación directa . |
| DeepSeek V4-Pro | $1.74 entrada / $3.48 salida por 1M tokens en CodeRouter . | 1M tokens . | Opción atractiva para volumen barato con contexto largo, aunque no lidera HLE ni SWE-Bench Pro en las cifras disponibles . |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 entrada / $0.28 salida por 1M tokens en CodeRouter . | 1M tokens . | Es una variante distinta: no conviene trasladar automáticamente los benchmarks de V4-Pro o V4-Pro-Max a Flash . |
Hay una discrepancia relevante para Claude: la ficha específica de Artificial Analysis reporta $5/$25 y 1M de contexto, mientras la tabla de CodeRouter usada para Kimi lista otros valores para Claude . Para presupuestar producción, usa siempre el precio y el contrato actuales de tu proveedor.
Claude Opus 4.7 es la primera prueba razonable para revisión de código compleja, análisis largo y tareas donde detectar defectos ocultos vale más que ahorrar tokens. La razón es su ventaja en HLE frente a GPT-5.5 y DeepSeek, su liderazgo en SWE-Bench Pro según CodeRouter, y la evaluación de Artificial Analysis, que lo coloca entre los modelos líderes de inteligencia aunque con coste, latencia y verbosidad elevados . También tiene 1M de contexto y disponibilidad vía Anthropic API, Amazon Bedrock, Microsoft Azure y Google Vertex, según Artificial Analysis .
GPT-5.5 no supera a Claude Opus 4.7 en HLE dentro de los datos de VentureBeat, pero sí tiene el mejor resultado reportado de Terminal-Bench 2.0: 82,7% frente a 69,4% de Claude Opus 4.7 y 67,9% de DeepSeek V4 . Si tu equipo ya trabaja en ChatGPT o Codex, una guía práctica lo presenta como la ruta natural antes de migrar por completo a otro proveedor .
Kimi K2.6 es el caso más claro de coste/rendimiento en las fuentes disponibles: CodeRouter lo empata con GPT-5.5 en SWE-Bench Pro con 58,6% y lo lista a $0.60/$4.00 por 1M tokens . Su ventana de 256K es menor que el 1M reportado para GPT-5.5 y DeepSeek V4-Pro en la misma tabla, pero puede ser suficiente si tu flujo de código cabe en esa ventana . Si necesitas operar tus propios pesos, Verdent reporta que K2.6 está en Hugging Face y corre con vLLM, SGLang o KTransformers, con 4× H100 como hardware mínimo viable para la variante INT4 a contexto reducido .
DeepSeek V4 Pro/Pro-Max queda por detrás de Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 en HLE, Terminal-Bench 2.0 y SWE-Bench Pro dentro de las cifras de VentureBeat, pero su combinación de precio y 1M de contexto lo hace competitivo para pipelines de alto volumen . Si el objetivo es coste mínimo, V4 Flash aparece aún más barato en CodeRouter, aunque debe tratarse como una variante separada de V4-Pro .
Si solo importa la calidad, empieza por Claude Opus 4.7. Si tu prioridad son tareas de terminal, agentes o continuidad con OpenAI, prueba GPT-5.5. Si necesitas coding competitivo con coste bajo, Kimi K2.6 merece la primera evaluación. Si el cuello de botella es volumen barato con contexto largo, DeepSeek V4-Pro o V4 Flash es la ruta a validar, aceptando que no lidera los benchmarks más duros en las fuentes disponibles .