GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 y Kimi K2.6: qué modelo conviene según los benchmarks

Comparar GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 y Kimi K2.6 como si hubiera un único ganador es tentador, pero puede llevar a una mala decisión. Los benchmarks públicos no siempre usan el mismo esfuerzo de razonamiento, no se actualizan al mismo tiempo y mezclan resultados autodeclarados con evaluaciones de terceros; por eso, un ranking global puede dar una sensación de precisión que no existe.

En el caso de DeepSeek, la comparación más útil con cifras verificables es DeepSeek V4 Pro, en su configuración Reasoning, Max Effort. En la tabla de modelos abiertos de Artificial Analysis, Kimi K2.6 y DeepSeek V4 Pro aparecen con métricas comparables de Intelligence, ventana de contexto, precio y velocidad de salida.

Veredicto rápido: qué probar primero

Si tu prioridad es…	Modelo que conviene mirar primero	Motivo
Rendimiento general y tareas de valor económico	GPT-5.5	GPT-5.5 high figura con 59 en el Artificial Analysis Intelligence Index, y GPT-5.5 xhigh aparece en GDPval-AA con Elo 1785.
Razonamiento profundo, revisión y tareas especializadas	Claude Opus 4.7	LLM Stats resume 10 benchmarks comunes con 6 victorias para Claude Opus 4.7 y 4 para GPT-5.5.
Uso prolongado de herramientas, terminal y navegación	GPT-5.5	LLM Stats sitúa a GPT-5.5 por delante en Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified y CyberGym.
Pesos abiertos con buena velocidad y precio-rendimiento	Kimi K2.6	Artificial Analysis lista Kimi K2.6 con Intelligence 54, contexto de 256k, columna Price de US$1,7 y 112 tokens/s.
Contexto muy largo y API de bajo precio	DeepSeek V4 Pro / familia DeepSeek V4	Artificial Analysis muestra DeepSeek V4 Pro con contexto de 1 millón de tokens, y Mashable reporta precios de API de DeepSeek V4 por debajo de GPT-5.5 y Claude Opus 4.7.

Señales principales por modelo

Modelo	Lo que muestran los benchmarks	Lo que importa en precio y operación
GPT-5.5	GPT-5.5 high alcanza 59 en el Artificial Analysis Intelligence Index. GPT-5.5 xhigh figura como número uno en GDPval-AA con Elo 1785, unos 30 puntos por encima de Claude Opus 4.7 max.	Mashable reporta un precio de API de US$5 por millón de tokens de entrada y US$30 por millón de tokens de salida.
Claude Opus 4.7	En los 10 benchmarks comunes recopilados por LLM Stats, Claude Opus 4.7 gana 6 frente a 4 de GPT-5.5. En la tabla de Mashable aparece con 64,3% en SWE-Bench Pro, 94,2% en GPQA Diamond y 54,7% en Humanity's Last Exam with tools.	Mashable reporta US$5 por millón de tokens de entrada y US$25 por millón de tokens de salida.

GPT-5.5 frente a Claude Opus 4.7: no gana siempre el mismo

Entre GPT-5.5 y Claude Opus 4.7, el resultado cambia según la prueba. En las cifras publicadas por Mashable, Claude Opus 4.7 va por delante en SWE-Bench Pro y GPQA Diamond, mientras GPT-5.5 lidera Terminal-Bench 2.0, Humanity's Last Exam, BrowseComp y ARC-AGI-1 Verified. En Humanity's Last Exam with tools, la ventaja vuelve a Claude Opus 4.7.

Benchmark	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	Ventaja en la tabla de Mashable
SWE-Bench Pro	58,6%	64,3%	Claude Opus 4.7
Terminal-Bench 2.0	82,7%	69,4%	GPT-5.5
Humanity's Last Exam	40,6%	31,2%	GPT-5.5
Humanity's Last Exam with tools	52,2%	54,7%	Claude Opus 4.7
BrowseComp	84,4%	79,3%	GPT-5.5
GPQA Diamond	93,6%	94,2%	Claude Opus 4.7
ARC-AGI-1 Verified	94,5%	92,0%	GPT-5.5

La lectura de LLM Stats es algo distinta, pero útil: en 10 benchmarks comunes, Claude Opus 4.7 lidera 6 y GPT-5.5 lidera 4. La diferencia no se agrupa por calidad general, sino por tipo de tarea: Opus 4.7 destaca más en razonamiento y revisión; GPT-5.5, en pruebas de uso prolongado de herramientas.

La advertencia importante es metodológica. LLM Stats señala que todos esos resultados son autodeclarados por los proveedores en sus niveles altos de razonamiento: se pueden comparar en forma, pero no como si la metodología fuera idéntica. Además, pruebas como Humanity's Last Exam pueden mostrar lecturas distintas según la fuente consultada.

Kimi K2.6 frente a DeepSeek V4 Pro: velocidad o contexto largo

Kimi K2.6 y DeepSeek V4 Pro conviene analizarlos como candidatos de pesos abiertos, no como simples sustitutos de los modelos frontera. Ahí la pregunta cambia: ¿quieres más velocidad de salida o una ventana de contexto mucho más grande?

Métrica en Artificial Analysis	Kimi K2.6	DeepSeek V4 Pro
Intelligence	54	52
Ventana de contexto	256k	1 millón
Columna Price	US$1,7	US$2,2
Velocidad de salida	112 tokens/s	36 tokens/s

Con esas cifras, Kimi K2.6 sale mejor parado en Intelligence y velocidad de salida, mientras DeepSeek V4 Pro gana claramente en longitud de contexto. The Decoder también recoge, como cifras anunciadas por Moonshot AI, que Kimi K2.6 marca 54,0 en HLE with Tools, 58,6 en SWE-Bench Pro y 83,2 en BrowseComp.

Pero esas pruebas de Kimi K2.6 no deben leerse como una comparación perfecta contra GPT-5.5 o Claude Opus 4.7. La tarjeta de modelo en Hugging Face indica que Kimi K2.6 fue evaluado con thinking mode, temperature 1.0, top-p 1.0 y contexto de 262.144 tokens; además, sus comparaciones principales son con Claude Opus 4.6, GPT-5.4 y Gemini 3.1 Pro.

DeepSeek V4 Pro, por su parte, no aparece como campeón absoluto de capacidad. DataCamp resume que DeepSeek V4 no supera en capacidad pura a GPT-5.5 ni a Claude Opus 4.7, aunque apunta a rendimiento cercano a frontera con un costo menor.

Precios: no mezcles métricas distintas

En IA generativa, barato puede significar tres cosas diferentes. Conviene separarlas antes de sacar conclusiones.

1. Precio de API por token. Mashable reporta que DeepSeek V4 cuesta US$1,74 por millón de tokens de entrada y US$3,48 por millón de tokens de salida; GPT-5.5, US$5 y US$30; Claude Opus 4.7, US$5 y US$25.

2. Columna Price de Artificial Analysis. En la tabla de modelos abiertos, Kimi K2.6 aparece con US$1,7 y DeepSeek V4 Pro con US$2,2, pero esa columna no debe tratarse como si fuera exactamente la misma métrica que los precios de API citados por Mashable.

3. Costo de ejecutar un benchmark. Artificial Analysis reporta que correr el Intelligence Index cuesta 1.071 dólares con DeepSeek V4 Pro, 948 dólares con Kimi K2.6 y 4.811 dólares con Claude Opus 4.7.

Por eso, frases como DeepSeek es barato, Kimi es barato o Claude es caro solo tienen sentido si se aclara si hablamos de precio de API, costo de evaluación o costo real de producción con entradas, salidas, reintentos y uso de herramientas.

Seguridad y fiabilidad: otra tabla, otra decisión

La capacidad bruta no lo es todo. Para Claude Opus 4.7, Mashable recoge la afirmación de Anthropic de una tasa de honestidad del 92% y menor tendencia a la adulación complaciente, o sycophancy. Anthropic también afirma que Claude Opus 4.7 empató en el primer puesto de su benchmark interno de agentes de investigación, con 0,715 en seis módulos, y que en General Finance mejoró de 0,767 en Opus 4.6 a 0,813.

Aun así, estas métricas no son equivalentes a SWE-Bench Pro, GPQA Diamond o BrowseComp. En un uso serio conviene mirar por separado capacidad, costo, velocidad, riesgo de alucinación y facilidad de auditoría.

En producción, lo sensato suele ser enrutar tareas

Para un sistema real, fijar un único modelo para todo puede salir caro o quedarse corto. MindStudio compara tareas de programación y señala que GPT-5.5 usa un 72% menos de tokens de salida que Claude Opus 4.7 en los mismos encargos; a la vez, sostiene que la mayor minuciosidad de Opus 4.7 puede justificar su costo en bases de código grandes y tareas de razonamiento complejo.

Una estrategia práctica sería empezar así: GPT-5.5 para generación estándar, correcciones y tareas de terminal; Claude Opus 4.7 para revisión profunda y decisiones especializadas; Kimi K2.6 para experimentos de pesos abiertos con buen rendimiento por costo; y DeepSeek V4 Pro para cargas con mucho contexto o procesamiento masivo donde el precio de API pese más.

Conclusión

Con la información pública disponible, no hay un ganador único y estable entre GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro y Kimi K2.6. GPT-5.5 destaca en rendimiento general, tareas de valor económico y uso prolongado de herramientas; Claude Opus 4.7 es una apuesta fuerte en razonamiento y revisión; Kimi K2.6 brilla entre los modelos de pesos abiertos por velocidad y precio-rendimiento; DeepSeek V4 Pro se defiende por contexto largo y precios bajos de la familia DeepSeek V4.

También hay que tener cuidado con las propias tablas de referencia. Dentro de Artificial Analysis, una página de modelo sitúa GPT-5.5 high con Intelligence 59, mientras otra página de listado coloca a Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort como líder con Intelligence 57; los cambios de fecha, configuración y esfuerzo de razonamiento pueden alterar la foto.

La forma más segura de decidir no es leer una tabla y elegir para siempre. Usa los benchmarks como filtro inicial y después prueba los modelos con tus tareas reales, presupuesto, latencia aceptable y tolerancia al fallo.