GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6 : comment lire les benchmarks publics
Le seul terrain commun clairement exploitable entre les quatre modèles est surtout Terminal Bench 2.0 : GPT 5.5 y obtient 82,7 %, devant Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro Max et Kimi K2.6 Thinking.[29][30][6] Dans le tableau d’OpenAI, GPT 5.5 devance Claude Opus 4.7 sur les benchmarks listés ; dans la carte modèle de...
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Le seul terrain commun clairement exploitable entre les quatre modèles est surtout Terminal Bench 2.0 : GPT 5.5 y obtient 82,7 %, devant Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro Max et Kimi K2.6 Thinking.[29][30][6]
Dans le tableau d’OpenAI, GPT 5.5 devance Claude Opus 4.7 sur les benchmarks listés ; dans la carte modèle de DeepSeek, DS V4 Pro Max devance Kimi K2.6 Thinking sur la plupart des lignes, mais Kimi est devant sur GPQA...
Pour choisir un modèle, il faut distinguer les benchmarks partagés, les comparaisons internes aux fournisseurs et les tests métier réalisés dans les mêmes conditions : contexte, outils, budget de raisonnement, latence...
GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基准测试对比：哪些结论站得住AI 生成插图：多模型基准测试对比场景。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基准测试对比：哪些结论站得住. Article summary: 最稳妥的读法是：目前四者能较清楚横向对齐的是 Terminal Bench 2.0，GPT 5.5 以 82.7% 领先；但公开分数来自不同厂商表，不能直接合成为绝对总排名。[29][30][6]. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Reference image 2: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail,
openai.com
Les benchmarks publics sont utiles pour faire un premier tri entre modèles d’IA. Mais dans le cas de GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6, ils ne permettent pas de fabriquer honnêtement un grand classement général. Les données citables disponibles viennent de sources différentes : page de lancement et system card d’OpenAI, documentation API d’Anthropic, carte modèle DeepSeek V4-Pro.
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Le seul terrain commun clairement exploitable entre les quatre modèles est surtout Terminal Bench 2.0 : GPT 5.5 y obtient 82,7 %, devant Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro Max et Kimi K2.6 Thinking.[29][30][6]
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Le seul terrain commun clairement exploitable entre les quatre modèles est surtout Terminal Bench 2.0 : GPT 5.5 y obtient 82,7 %, devant Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro Max et Kimi K2.6 Thinking.[29][30][6] Dans le tableau d’OpenAI, GPT 5.5 devance Claude Opus 4.7 sur les benchmarks listés ; dans la carte modèle de DeepSeek, DS V4 Pro Max devance Kimi K2.6 Thinking sur la plupart des lignes, mais Kimi est devant sur GPQA...
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Pour choisir un modèle, il faut distinguer les benchmarks partagés, les comparaisons internes aux fournisseurs et les tests métier réalisés dans les mêmes conditions : contexte, outils, budget de raisonnement, latence...
Autrement dit : on peut comparer certains points précis, mais pas additionner tous les chiffres comme s’ils provenaient d’un même laboratoire, avec le même protocole, les mêmes versions et les mêmes réglages.
Avant de comparer, il faut fixer les versions
Dans cet article, DeepSeek V4 désigne DS-V4-Pro Max, et Kimi K2.6 désigne K2.6 Thinking. Ce sont les colonnes directement présentes dans la carte modèle DeepSeek V4-Pro.
Cette précision change beaucoup de choses. Dans le tableau DeepSeek, les colonnes GPT et Claude ne correspondent pas à GPT-5.5 et Claude Opus 4.7, mais à GPT-5.4 xHigh et Opus-4.6 Max. On ne peut donc pas utiliser ce tableau pour conclure que DeepSeek V4-Pro Max bat — ou ne bat pas — GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7 sur l’ensemble des tâches.
Côté Anthropic, la documentation publique de Claude Opus 4.7 consultée ici décrit surtout des capacités et des modalités d’usage API, notamment la bêta task budgets, plutôt qu’un tableau complet de benchmarks comparable ligne à ligne avec ceux d’OpenAI et de DeepSeek.
Le point commun le plus solide : Terminal-Bench 2.0
Parmi les sources disponibles, Terminal-Bench 2.0 est le benchmark public où les quatre modèles visés peuvent être alignés le plus proprement. Ce test sert ici de terrain commun, même s’il ne résume pas à lui seul toutes les capacités d’un modèle.
Modèle
Terminal-Bench 2.0
Source
GPT-5.5
82,7 %
Page OpenAI et résumé MLQ.ai
Claude Opus 4.7
69,4 %
Page OpenAI
DeepSeek V4-Pro Max
67,9 %
Carte modèle DeepSeek V4-Pro
Kimi K2.6 Thinking
66,7 %
Carte modèle DeepSeek V4-Pro
La conclusion raisonnable est donc limitée, mais nette : sur Terminal-Bench 2.0, GPT-5.5 est largement devant, Claude Opus 4.7 arrive deuxième, puis DeepSeek V4-Pro Max et Kimi K2.6 Thinking sont très proches.
Ce résultat ne signifie pas que GPT-5.5 sera automatiquement meilleur dans tous les produits, toutes les bases de code, tous les agents ou toutes les chaînes d’outils. Pour cela, il faudrait un test commun avec les mêmes prompts, les mêmes permissions d’outils, la même longueur de contexte, le même budget de raisonnement et les mêmes règles de notation.
GPT-5.5 face à Claude Opus 4.7 dans le tableau d’OpenAI
OpenAI publie plusieurs comparaisons directes entre GPT-5.5 et Claude Opus 4.7. Dans les benchmarks listés sur cette page, GPT-5.5 obtient à chaque fois un score supérieur à celui de Claude Opus 4.7.
Benchmark, selon le tableau OpenAI
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Terminal-Bench 2.0
82,7 %
69,4 %
GDPval wins or ties
84,9 %
80,3 %
BrowseComp
84,4 %
79,3 %
FrontierMath Tier 1–3
51,7 %
43,8 %
FrontierMath Tier 4
35,4 %
22,9 %
CyberGym
81,8 %
73,1 %
Ce que l’on peut dire sans surinterpréter : dans les évaluations publiées par OpenAI, GPT-5.5 devance Claude Opus 4.7 sur les lignes affichées.
La system card d’OpenAI présente GPT-5.5 comme un modèle pensé pour des travaux complexes du monde réel : écrire du code, mener des recherches en ligne, analyser de l’information, créer des documents et des feuilles de calcul, ou encore passer d’un outil à l’autre pour accomplir une tâche. C’est utile pour comprendre le positionnement du modèle, mais cela ne remplace pas une évaluation indépendante et symétrique entre les quatre modèles.
DeepSeek V4-Pro Max face à Kimi K2.6 Thinking dans la carte DeepSeek
La carte modèle DeepSeek V4-Pro donne, elle, une comparaison détaillée entre DS-V4-Pro Max et K2.6 Thinking. Dans ce tableau, DeepSeek V4-Pro Max est devant sur la majorité des lignes, mais Kimi K2.6 Thinking conserve quelques avantages nets.
Benchmark, selon la carte DeepSeek
DeepSeek V4-Pro Max
Kimi K2.6 Thinking
Modèle en tête
MMLU-Pro
87,5
87,1
DeepSeek
SimpleQA-Verified
57,9
36,9
DeepSeek
Chinese-SimpleQA
84,4
75,9
DeepSeek
GPQA Diamond
90,1
90,5
Kimi
HLE
37,7
36,4
DeepSeek
LiveCodeBench
93,5
89,6
DeepSeek
HMMT 2026 Feb
95,2
92,7
DeepSeek
IMOAnswerBench
89,8
86,0
DeepSeek
Apex Shortlist
90,2
75,5
DeepSeek
SWE Pro
55,4
58,6
Kimi
Terminal-Bench 2.0
67,9
66,7
DeepSeek
La lecture la plus prudente est la suivante : dans la carte DeepSeek, DS-V4-Pro Max dépasse K2.6 Thinking sur la plupart des benchmarks listés, mais Kimi K2.6 Thinking est devant sur GPQA Diamond et SWE Pro.
Il faut aussi regarder les écarts. Sur MMLU-Pro ou Terminal-Bench 2.0, l’avance est faible ; pour une décision produit, le type de tâche, la stabilité des réponses et la marge d’erreur comptent autant que le sens de la flèche.
Pourquoi il ne faut pas publier un classement absolu à quatre places
La tentation est forte : prendre le tableau OpenAI, le tableau DeepSeek, la documentation Anthropic, mélanger les chiffres et annoncer un vainqueur. Ce serait méthodologiquement fragile.
Trois raisons principales l’expliquent :
Les versions ne correspondent pas. OpenAI compare GPT-5.5 à Claude Opus 4.7 ; le tableau DeepSeek mentionne, pour GPT et Claude, GPT-5.4 xHigh et Opus-4.6 Max.
Les sources ne sont pas homogènes. Les données viennent de pages fournisseurs, d’une system card, d’une documentation API et d’une carte modèle, pas d’un même banc d’essai tiers appliqué aux quatre modèles dans les mêmes conditions.
Les métriques ne mesurent pas la même chose. GDPval, BrowseComp, FrontierMath, CyberGym, MMLU-Pro, GPQA Diamond ou SWE Pro ne testent pas les mêmes compétences. Sans pondération claire, les additionner en un score global masque les différences réelles entre usages.
Les benchmarks publics doivent donc servir de filtre de départ, pas de verdict final.
Comment utiliser ces chiffres pour choisir un modèle
Pour une équipe produit, une DSI ou une équipe data, la bonne approche consiste à séparer trois niveaux.
Niveau 1 : le benchmark partagé. Ici, Terminal-Bench 2.0 est le point commun le plus lisible entre les quatre modèles, et GPT-5.5 y mène clairement.
Niveau 2 : les comparaisons internes aux fournisseurs. Le tableau OpenAI soutient l’idée que GPT-5.5 devance Claude Opus 4.7 sur les benchmarks affichés ; la carte DeepSeek soutient l’idée que DS-V4-Pro Max devance K2.6 Thinking sur la plupart des lignes listées.
Niveau 3 : le test métier. Il faut rejouer vos propres tâches — code, agent, raisonnement, recherche documentaire, usage d’outils, latence, coût — avec les mêmes prompts, les mêmes droits d’accès, le même contexte et les mêmes critères de réussite.
Si votre produit dépend de longues boucles agentiques, Claude Opus 4.7 mérite un test spécifique autour de task budgets. Anthropic décrit cette fonction bêta comme un moyen de donner au modèle une cible approximative de tokens pour une boucle complète, incluant réflexion, appels d’outils, résultats d’outils et réponse finale ; le modèle voit aussi un compte à rebours pour organiser son travail.
Si votre usage ressemble davantage à du codage complexe, de la recherche en ligne, de la production documentaire, des feuilles de calcul ou du travail multi-outils, la description de GPT-5.5 dans la system card d’OpenAI correspond directement à ces scénarios. Mais même dans ce cas, le bon réflexe reste le même : tester le modèle dans votre environnement réel, avec votre base de code, vos connecteurs, vos garde-fous et vos procédures de reprise après erreur.
Le classement que l’on peut formuler sans aller trop loin
Sur Terminal-Bench 2.0 uniquement : GPT-5.5 est premier, Claude Opus 4.7 deuxième, DeepSeek V4-Pro Max troisième et Kimi K2.6 Thinking quatrième.
Dans le tableau OpenAI : GPT-5.5 dépasse Claude Opus 4.7 sur les benchmarks listés.
Dans la carte DeepSeek : DS-V4-Pro Max dépasse Kimi K2.6 Thinking sur la majorité des lignes, mais Kimi est devant sur GPQA Diamond et SWE Pro.
Pour un classement général absolu entre les quatre modèles : les preuves publiques sont insuffisantes. Il manque encore une évaluation complète, tierce, avec les mêmes versions et les mêmes conditions de test pour tous.
