GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6 : le comparatif utile pour choisir

Pourquoi il ne faut pas lire un seul classement comme un verdict

À ce stade, les données publiques ne fournissent pas une évaluation complète des quatre modèles par le même organisme, au même moment, avec le même budget de raisonnement, les mêmes outils et les mêmes paramètres. Les chiffres disponibles viennent de pages éditeurs, de classements tiers, de synthèses médias, de documentation API, de routeurs de modèles et de tests individuels.

Cela change beaucoup de choses. Artificial Analysis distingue par exemple GPT-5.5 xHigh, GPT-5.5 High et Claude Opus 4.7 en mode Adaptive Reasoning Max Effort ; la documentation API d’OpenAI liste aussi plusieurs niveaux de reasoning effort pour GPT-5.5, de none à xhigh. Autrement dit, un modèle qui gagne sur un classement public ne gagnera pas forcément dans votre prompt, votre chaîne d’outils, vos contraintes de latence ou votre processus de validation.

Les chiffres publics les plus utiles

GPT-5.5 : le choix par défaut si vous cherchez la performance haute

OpenAI indique que GPT-5.5 et GPT-5.5 Pro sont disponibles depuis la mise à jour du 24 avril 2026. Sa documentation API présente gpt-5.5 comme un modèle destiné au code et au travail professionnel, avec un contexte de 1M, une sortie maximale de 128K, ainsi que la prise en charge des fonctions, de la recherche web, de la recherche dans les fichiers et de l’utilisation d’un ordinateur.

Dans les benchmarks publics cités ici, GPT-5.5 est le meilleur point de départ pour une évaluation haut de gamme. Artificial Analysis lui donne 60 en xHigh et 59 en High sur son Intelligence Index ; VentureBeat rapporte 82,7 % sur Terminal-Bench 2.0, contre 69,4 % pour Claude Opus 4.7 et 67,9 % pour DeepSeek V4.

Son principal frein est le prix. La documentation OpenAI liste GPT-5.5 à 5 $ par million de tokens en entrée et 30 $ par million de tokens en sortie. Si votre usage produit de longs rapports, de nombreuses boucles agentiques ou beaucoup de texte généré, le coût des tokens de sortie devient vite un paramètre central.

À tester en priorité pour : agents de code complexes, automatisation en terminal, recherche multi-outils, workflows professionnels combinant fonctions, web search et file search.

Claude Opus 4.7 : solide pour les tâches longues, structurées et documentaires

Claude Opus 4.7 est positionné sur les travaux longs, multi-étapes et exigeants en rigueur. Anthropic affirme qu’il obtient 0,715 sur son benchmark interne d’agent de recherche, avec la performance long contexte la plus constante parmi les modèles testés ; sur le module General Finance, Opus 4.7 atteint 0,813, contre 0,767 pour Opus 4.6.

Dans la synthèse VentureBeat de Humanity’s Last Exam, Claude Opus 4.7 obtient 46,9 % sans outils, devant GPT-5.5 à 41,4 % et DeepSeek V4 à 37,7 %. Avec outils, Claude atteint 54,7 %, devant GPT-5.5 base à 52,2 %, mais derrière GPT-5.5 Pro à 57,2 %.

Il ne faut pas pour autant en faire le gagnant automatique. Sur Terminal-Bench 2.0, GPT-5.5 est très au-dessus avec 82,7 %, contre 69,4 % pour Claude Opus 4.7. Une autre source tierce cite 82,4 % pour Opus 4.7 sur SWE-bench Verified, mais ce n’est pas une comparaison homogène des quatre modèles et il ne faut pas mélanger ce chiffre avec SWE-Bench Pro comme s’il s’agissait d’un même classement.

À tester en priorité pour : recherche documentaire longue, analyse financière, synthèse de dossiers, tâches où l’on attend des justifications claires, une bonne tenue des contraintes et une sortie disciplinée.

DeepSeek V4 : l’option coût/volume, pas un vainqueur universel

Le grand argument de DeepSeek V4 est économique. Mashable cite un prix API de 1,74 $ par million de tokens d’entrée et 3,48 $ par million de tokens de sortie ; dans le même tableau, GPT-5.5 est à 5 $ / 30 $ et Claude Opus 4.7 à 5 $ / 25 $.

Côté performance, DeepSeek V4 est proche du haut de marché sur certains points, mais ne domine pas les comparaisons publiques disponibles. VentureBeat le place à 37,7 % sur HLE sans outils et 48,2 % avec outils, derrière GPT-5.5, GPT-5.5 Pro et Claude Opus 4.7. Sur Terminal-Bench 2.0, ses 67,9 % sont proches des 69,4 % de Claude, mais loin des 82,7 % de GPT-5.5.

Le bon raisonnement n’est donc pas : « DeepSeek remplace tout ». Il faut plutôt demander : atteint-il le niveau de qualité acceptable dans vos tâches, et son prix compense-t-il les éventuels coûts de relance, de contrôle humain ou de latence ?

À tester en priorité pour : traitement par lots, inférence à haut volume, applications à faible marge, systèmes où une revue qualité est acceptable mais où le coût par token doit baisser fortement.

Kimi K2.6 : un candidat open weights sérieux, mais à comparer avec prudence

Kimi K2.6 se distingue par les poids ouverts, le multimodal et le long contexte. Artificial Analysis le décrit comme un nouveau modèle open weights de tête, avec entrées image et vidéo natives, sortie texte et contexte maximal de 256K. OpenRouter liste pour Kimi K2.6 un score Artificial Analysis Intelligence de 53,9, Coding de 47,1 et Agentic de 66,0, avec 256K tokens maximum et une sortie maximale de 66K.

Sur les tâches de navigation et de compréhension web, DocsBot rapporte 83,2 % pour Kimi K2.6 sur BrowseComp, contre 84,4 % pour GPT-5.5. Le signal est intéressant, mais il faut rester prudent : plusieurs comparaisons disponibles pour Kimi K2.6 le mettent surtout face à GPT-5.4 ou Claude Opus 4.6, pas face à GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek V4 dans un même protocole.

À tester en priorité pour : équipes qui veulent des poids ouverts, plus d’autonomie de déploiement, du long contexte, des entrées image ou vidéo, ou un compromis entre coût, contrôle et capacités agentiques.

Prix, contexte et déploiement : les scores ne suffisent pas

Un prix API ne raconte qu’une partie de l’histoire. La documentation OpenAI recommande, pour les workflows longs ou très dépendants des outils, de benchmarker les modèles sur la précision, la consommation de tokens et la latence de bout en bout ; elle rappelle aussi que GPT-5.5 peut être réglé sur plusieurs niveaux de reasoning effort, de none à xhigh.

Comment tester avant de décider

Les benchmarks publics servent à réduire la liste des candidats, pas à choisir à votre place. Un test sérieux devrait au minimum suivre quatre indicateurs : taux de réussite, types d’échecs, latence de bout en bout, coût en tokens et en relances. OpenAI recommande explicitement de comparer les modèles sur précision, consommation de tokens et latence de bout en bout pour les workflows longs ou riches en outils.

Les tests individuels peuvent compléter ce tableau, mais pas remplacer une évaluation interne. Dans un benchmark de code publié par AkitaOnRails en avril 2026, Claude Opus 4.7 obtient 97, GPT-5.5 xHigh Codex 96, Kimi K2.6 87 et DeepSeek V4 Pro 69 ; le même tableau indique aussi des coûts estimés d’environ 1,10 $ pour Claude Opus 4.7, 10 $ pour GPT-5.5 xHigh Codex, 0,30 $ pour Kimi K2.6 et 0,50 $ pour DeepSeek V4 Pro.

Ce type de résultat rappelle une chose simple : le meilleur modèle sur le papier n’est pas forcément le meilleur dans votre dépôt de code, vos outils, vos prompts, vos règles de validation et vos contraintes budgétaires.

Recommandation finale

Si vous ne pouvez tester qu’un seul modèle au départ, commencez par GPT-5.5. Les données Artificial Analysis et Terminal-Bench 2.0 rapportées par VentureBeat en font le choix généraliste le plus solide pour une première évaluation haut de gamme.

Si vos tâches ressemblent davantage à de la recherche longue, du traitement de documents financiers, de l’analyse multi-étapes ou des sorties où la discipline des données compte autant que la vitesse, Claude Opus 4.7 doit être dans le premier lot de tests.

Si votre contrainte principale est le volume d’appels et le budget, DeepSeek V4 est le meilleur candidat pour tracer une courbe qualité/prix. Les prix publics cités le placent nettement sous GPT-5.5 et Claude Opus 4.7.

Si vous avez besoin de poids ouverts, d’entrées multimodales ou d’un contexte 256K, Kimi K2.6 mérite une évaluation sérieuse. La limite reste l’absence d’un grand comparatif public, homogène et récent face à GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek V4.

La conclusion la plus robuste est donc pragmatique : utilisez les benchmarks publics pour savoir par où commencer, puis laissez vos vraies tâches décider du modèle à mettre en production.