En los datos comparables, GPT 5.5 lidera Terminal Bench 2.0 con 82,7 % frente al 69,4 % de Claude Opus 4.7, mientras Claude gana en SWE Bench Pro Public con 64,3 % frente a 58,6 % [5]. No hay un ganador universal: Claude Opus 4.7 aparece por delante en MCP Atlas y FinanceAgent v1.1; GPT 5.5 queda mejor en BrowseComp...

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: Benchmark 2026 dan Status DeepSeek V4/Kimi K2.6. Article summary: Bukti terkuat hanya mendukung head to head Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5: GPT 5.5 unggul di Terminal Bench 2.0 (82.7% vs 69.4%), sedangkan Claude unggul di SWE Bench Pro (64.3% vs 58.6%); DeepSeek V4 dan Kimi K2.6 belum.... Topic tags: ai, ai benchmarks, openai, anthropic, claude. 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). . [](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://www.youtube.com/watc
Los rankings de modelos de IA en 2026 pueden parecer una carrera con un único ganador, pero esa lectura suele ser engañosa. Si se colocan Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6 en una misma tabla sin confirmar que el benchmark, la versión del modelo y la configuración de evaluación son equivalentes, se acaba comparando peras con manzanas.
Con las fuentes disponibles, la comparación más sólida es Claude Opus 4.7 frente a GPT-5.5, porque ambos aparecen en los mismos benchmarks reportados por OpenAI y Vellum . En cambio, para DeepSeek V4 y Kimi K2.6 no hay cifras directas en este conjunto de fuentes; los datos cercanos hablan de DeepSeek V3.2, KimiK2.5 y Kimi K2 Thinking
.
La tabla siguiente solo empareja a Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 cuando aparecen en el mismo benchmark. GPT-5.5 Pro se menciona únicamente cuando la fuente lo muestra como variante separada .
OpenAI usa SWE-Bench Pro Public en su tabla directa de GPT-5.5 frente a Claude Opus 4.7 . Eso no es lo mismo que SWE-bench Verified. BenchLM describe SWE-bench Verified como un subconjunto verificado por humanos de SWE-bench que evalúa si los modelos resuelven issues reales de GitHub en repositorios Python populares como Django, Flask y scikit-learn
.
Por eso, el 64,3 % de Claude Opus 4.7 en SWE-Bench Pro Public no debería compararse sin más con cifras de Claude en SWE-bench Verified procedentes de otros rankings . Antes hay que igualar el nombre exacto del benchmark, el harness de evaluación, la fecha y la configuración del modelo.
Vellum sitúa a Claude Opus 4.7 en 94,2 % y a GPT-5.5 en 93,6 % en GPQA Diamond . The Next Web también reporta 94,2 % para Claude Opus 4.7, 94,4 % para GPT-5.4 Pro y 94,3 % para Gemini 3.1 Pro, y señala que esas diferencias están dentro del ruido
.
La conclusión práctica: GPQA todavía sirve como señal general de razonamiento científico, pero ya no basta para elegir un modelo de producción. Cuando las puntuaciones están tan pegadas, pesan más las pruebas aplicadas: repositorios propios, flujos con herramientas, navegación, permisos, latencia y coste.
En SWE-bench Verified, las cifras de Claude Opus 4.7 varían según la fuente. BenchLM reporta Claude Opus 4.7 Adaptive con 87,6 % al 24 de abril de 2026 . LLM Stats también lista 87,6 %
. En cambio, LM Council muestra Claude Opus 4.7 max con 83,5 % ±1,7
, mientras MindStudio menciona 82,4 %
.
Eso no implica automáticamente que una fuente esté mal. Las diferencias suelen venir de la configuración del modelo, el harness, la fecha de la prueba y la forma en que cada ranking trata los reintentos o los modos de razonamiento. Para un equipo de producto o ingeniería, estos números funcionan mejor como lista corta inicial que como sustituto de una evaluación interna.
La señal más favorable para Claude Opus 4.7 aparece en reparación de código y agentes que coordinan varias herramientas. En la tabla de OpenAI, Claude supera a GPT-5.5 en SWE-Bench Pro Public, 64,3 % frente a 58,6 %, y en FinanceAgent v1.1, 64,4 % frente a 60,0 % . Vellum también reporta ventaja de Claude en MCP Atlas, 79,1 % frente a 75,3 % de GPT-5.5
.
Anthropic añade señales de socios en flujos agentic. En la nota de lanzamiento de Claude Opus 4.7, la compañía cita a Hebbia, que observó un salto de dos dígitos en precisión de llamadas a herramientas y planificación en agentes orquestadores; también cita Rakuten-SWE-Bench, donde Opus 4.7 resuelve tres veces más tareas de producción que Opus 4.6 y logra mejoras de dos dígitos en Code Quality y Test Quality .
Eso es útil como indicio de producto, pero no reemplaza una prueba independiente con la carga real de cada equipo. Si el caso de uso principal es reparación autónoma de repositorios, MCP o flujos largos con múltiples herramientas, Claude Opus 4.7 merece estar primero en la cola de pruebas. Aun así, conviene validarlo con el test suite, los permisos y los patrones de tool calls que se usarán en producción.
La ventaja más visible de GPT-5.5 aparece en Terminal-Bench 2.0. OpenAI reporta 82,7 % para GPT-5.5, frente a 69,4 % de Claude Opus 4.7 y 68,5 % de Gemini 3.1 Pro . En la misma tabla, GPT-5.5 también supera a Claude en GDPval wins/ties, 84,9 % frente a 80,3 %, y en OfficeQA Pro, 54,1 % frente a 43,6 %
.
Vellum añade más contexto para uso de ordenador, búsqueda y razonamiento. GPT-5.5 queda ligeramente por encima de Claude en OSWorld-Verified, 78,7 % frente a 78,0 %; más alto en BrowseComp, 84,4 % frente a 79,3 %; y más alto en FrontierMath T1–3, 51,7 % frente a 43,8 % . Para BrowseComp, Vellum también reporta GPT-5.5 Pro con 90,1 %
.
En programación, la imagen es mixta. GPT-5.5 es muy fuerte en Terminal-Bench 2.0, pero queda por detrás de Claude Opus 4.7 en SWE-Bench Pro Public dentro de la tabla de OpenAI . La System Card de OpenAI también describe CoT-Control para GPT-5.5, una suite de evaluación con más de 13.000 tareas construidas a partir de benchmarks como GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL y SWE-Bench Verified
. Sin embargo, esa fuente no ofrece una comparación directa con DeepSeek V4 ni con Kimi K2.6
.
Para DeepSeek V4, las fuentes disponibles no dan una cifra de benchmark directa. El dato más cercano corresponde a DeepSeek V3.2: MangoMind coloca DeepSeek V3.2 entre sus recomendaciones de coding de abril de 2026 con 89,2 % en SWE-bench, por debajo de Claude Opus 4.6 con 93,2 % y GPT-5.4 Pro con 91,1 % . Ese resultado de DeepSeek V3.2 no permite concluir cómo rinde DeepSeek V4.
Con Kimi K2.6 ocurre algo parecido. Stanford HAI menciona que KimiK2.5 estaba en el grupo de modelos entre 70 % y 76 % en SWE-bench Verified a febrero de 2026 . Siliconflow, por su parte, lista Kimi K2 Thinking con 84,5 en GPQA y 71,3 en SWE Bench
. Ninguno de esos datos corresponde a Kimi K2.6, así que solo sirven como contexto del ecosistema Kimi, no como prueba directa para el modelo preguntado.
Si se usan solo los datos head-to-head disponibles, GPT-5.5 es el candidato más fuerte para agentes de terminal/CLI, navegador/búsqueda, tareas de oficina y algunos benchmarks matemáticos . Claude Opus 4.7 es el candidato más sólido para SWE-Bench Pro Public, MCP/tool orchestration y FinanceAgent v1.1
.
DeepSeek V4 y Kimi K2.6, por ahora, no pueden clasificarse de forma justa frente a esos dos modelos con este conjunto de fuentes. Los datos disponibles hablan de otras versiones —DeepSeek V3.2, KimiK2.5 y Kimi K2 Thinking—, así que cualquier afirmación de que DeepSeek V4 o Kimi K2.6 superan a Claude Opus 4.7 o GPT-5.5 todavía no está respaldada por cifras directas aquí .
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En los datos comparables, GPT 5.5 lidera Terminal Bench 2.0 con 82,7 % frente al 69,4 % de Claude Opus 4.7, mientras Claude gana en SWE Bench Pro Public con 64,3 % frente a 58,6 % [5].
En los datos comparables, GPT 5.5 lidera Terminal Bench 2.0 con 82,7 % frente al 69,4 % de Claude Opus 4.7, mientras Claude gana en SWE Bench Pro Public con 64,3 % frente a 58,6 % [5]. No hay un ganador universal: Claude Opus 4.7 aparece por delante en MCP Atlas y FinanceAgent v1.1; GPT 5.5 queda mejor en BrowseComp, GDPval, OfficeQA Pro y FrontierMath en las tablas disponibles [2][5].
DeepSeek V4 y Kimi K2.6 no pueden clasificarse de forma justa frente a Claude Opus 4.7 o GPT 5.5 con estas fuentes, porque las cifras disponibles corresponden a DeepSeek V3.2, KimiK2.5 y Kimi K2 Thinking [1][13][6].