GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 : le comparatif benchmarks 2026

Trois précautions avant de lire les tableaux

1. La famille de benchmark compte autant que le score. Terminal‑Bench, SWE‑Bench, BrowseComp, OSWorld, GPQA et HLE ne mesurent pas la même chose. Un excellent modèle de codage n’est pas forcément le meilleur pour la recherche web, le rappel en contexte long ou l’usage autonome d’un ordinateur.
2. Les outils et l’effort d’inférence changent les résultats. La system card d’OpenAI décrit GPT‑5.5 Pro comme le même modèle sous-jacent que GPT‑5.5, mais avec un réglage utilisant du calcul parallèle au moment du test. Les scores GPT‑5.5 et GPT‑5.5 Pro ne doivent donc pas être lus comme s’ils avaient le même budget d’inférence.
3. Les benchmarks publics servent à présélectionner, pas à acheter les yeux fermés. Les résultats auto-déclarés et les exécutions indépendantes peuvent diverger ; une évaluation interne sur vos propres tâches reste indispensable.

Portrait express des quatre modèles

Comparatif benchmark par benchmark

Quel modèle choisir selon votre usage ?

1. Agents autonomes avec terminal, navigateur et outils : GPT‑5.5

Si votre produit dépend d’actions dans un terminal, d’un navigateur, d’appels d’outils, de tâches OS et de boucles agentiques en plusieurs étapes, GPT‑5.5 est le candidat le plus convaincant dans ce jeu de données. OpenAI rapporte 82,7 % sur Terminal‑Bench 2.0, 78,7 % sur OSWorld‑Verified, 84,4 % sur BrowseComp et 55,6 % sur Toolathlon.

Le score de GPT‑5.5 Pro sur BrowseComp, 90,1 %, est impressionnant, mais il ne faut pas le traiter comme un score GPT‑5.5 standard : OpenAI indique que Pro repose sur le même modèle sous-jacent avec un réglage de calcul parallèle au moment du test.

À tester en priorité pour : agents de codage, agents de recherche web, automatisation d’ordinateur, assistants d’entreprise utilisant plusieurs outils.

2. Réparation de code et maintenance de dépôts : Claude Opus 4.7

Si votre indicateur principal est de corriger des bugs dans de vrais dépôts, préparer des pull requests, faire passer des tests et comprendre de larges bases de code, Claude Opus 4.7 mérite la première place dans votre shortlist. Ses scores rapportés de 87,6 % sur SWE‑Bench Verified et 64,3 % sur SWE‑Bench Pro le placent devant les autres modèles listés sur ces benchmarks logiciels.

Anthropic le présente aussi comme un modèle hybride pour le codage et les agents IA avec une fenêtre de contexte de 1M, ce qui en fait un candidat naturel pour les workflows de grands codebases.

À tester en priorité pour : maintenance de dépôts, revue de code, refactoring complexe, copilotes développeurs, agents d’ingénierie logicielle.

3. Codage avec poids ouverts : Kimi K2.6

Si votre cahier des charges impose un modèle à poids ouverts, auto-hébergeable ou plus contrôlable côté infrastructure, Kimi K2.6 est l’un des candidats les plus solides. Le tableau officiel de Kimi indique 66,7 % sur Terminal‑Bench 2.0, 58,6 % sur SWE‑Bench Pro, 80,2 % sur SWE‑Bench Verified, 52,2 % sur SciCode et 89,6 sur LiveCodeBench v6.

Le modèle montre aussi des signaux intéressants sur les workflows de recherche et d’agents : BrowseComp à 83,2 % et Agent Swarm BrowseComp à 86,3 %. Artificial Analysis indique en outre une prise en charge native des entrées image et vidéo, ainsi qu’une longueur de contexte maximale de 256k.

À tester en priorité pour : déploiements open model, agents de codage, agents de recherche, équipes qui veulent davantage de contrôle sur l’hébergement.

4. Expérimentation open-source et contexte long : DeepSeek V4

DeepSeek indique que V4 Preview est officiellement disponible et open-sourced depuis le 24 avril 2026. La carte DeepSeek‑V4‑Pro sur Hugging Face présente la série V4 comme des modèles de langage Mixture-of-Experts, ou MoE.

Les chiffres rapportés pour DeepSeek V4‑Pro/Pro‑Max incluent 67,9 sur Terminal Bench 2.0, 80,6 sur SWE Verified, 55,4 sur SWE Pro et 90,1 sur GPQA Diamond. Cela en fait un candidat stratégique pour les équipes qui veulent comparer des modèles frontier hébergés avec des alternatives déployables, mais les résultats doivent toujours être reliés à la variante exacte évaluée.

À tester en priorité pour : applications à contexte long, expérimentations open-source / poids ouverts, comparaison entre modèles hébergés et alternatives déployables.

5. Raisonnement scientifique et mathématique : avantage Claude sur GPQA, mais prudence

Dans les chiffres disponibles, Claude Opus 4.7 atteint 94,2 % sur GPQA Diamond. Kimi K2.6 rapporte 90,5 % sur GPQA‑Diamond et 96,4 % sur AIME 2026. DeepSeek V4‑Pro/Pro‑Max indique 90,1 sur GPQA Diamond.

Claude est donc un très bon candidat pour des workloads de raisonnement scientifique. Mais pour des usages mathématiques ou scientifiques réels, un seul benchmark ne suffit pas : le réglage d’effort, l’accès aux outils et le protocole d’évaluation peuvent modifier le classement.

Checklist pratique avant de choisir

• Ne décidez pas sur un seul leaderboard. Rejouez vos propres tâches avec les mêmes prompts, le même accès aux outils, les mêmes délais, le même scoring et les mêmes contraintes de coût. Les scores indépendants peuvent diverger des scores auto-déclarés.
• Séparez GPT‑5.5 et GPT‑5.5 Pro. Le mode Pro utilise du calcul parallèle au moment du test ; il ne représente donc pas le même budget d’inférence que GPT‑5.5 standard.
• Définissez tôt l’exigence de poids ouverts. Si le contrôle des données, l’auto-hébergement ou la personnalisation du modèle sont obligatoires, évaluez Kimi K2.6 et DeepSeek V4 dans une voie séparée.
• Ne jugez pas le contexte long uniquement à la taille de fenêtre. Claude Opus 4.7 est clairement positionné à 1M de contexte, Kimi K2.6 est rapporté à 256k, et DeepSeek V4 met en avant des usages à contexte long ; le rappel, le respect des consignes et le coût doivent être testés sur vos propres documents.
• Pour les agents de codage, testez aussi vos dépôts internes. Les scores SWE‑Bench sont utiles, mais vos dépendances, tests instables, conventions de code et contraintes de revue peuvent changer les résultats en production.

Limites du comparatif

• Aucun comparatif public complet n’a été trouvé ici avec les quatre modèles évalués par le même laboratoire indépendant, le même harnais, le même accès aux outils et le même réglage d’effort ; LM Council avertit aussi que les résultats indépendants peuvent ne pas correspondre aux scores auto-déclarés.
• GPT‑5.5 Pro ne doit pas être assimilé à GPT‑5.5 standard, car OpenAI décrit Pro comme un réglage du même modèle sous-jacent utilisant du calcul parallèle au moment du test.
• Les scores DeepSeek V4 sont liés à des variantes précises ; V4 Preview, V4‑Pro et Pro‑Max ne doivent pas être fusionnés en un score unique DeepSeek V4.
• Pour les modèles à poids ouverts comme Kimi K2.6 et DeepSeek V4, les chiffres publiés ne remplacent pas une évaluation sur votre propre pile de déploiement.

En résumé

Mettez GPT‑5.5 en shortlist si votre produit repose sur l’usage agentique de l’ordinateur, la navigation, l’orchestration d’outils et le codage très orienté terminal.

Priorisez Claude Opus 4.7 si la valeur du produit vient surtout de la correction de bugs, de la réparation de codebase et des tâches d’ingénierie logicielle proches de SWE‑Bench.

Évaluez Kimi K2.6 si vous avez besoin d’un modèle de codage à poids ouverts avec de bons signaux sur SWE‑Bench, Terminal‑Bench et la recherche agentique.

Ajoutez DeepSeek V4‑Pro/Pro‑Max à la shortlist si le contexte long, l’expérimentation open-source / poids ouverts et la déployabilité sont des contraintes majeures, en vérifiant toujours la variante exacte et le protocole de benchmark.

La décision la plus robuste reste la même : utilisez les benchmarks publics pour réduire la liste, puis choisissez le modèle final sur vos vraies tâches, vos contraintes de latence, vos coûts, vos exigences de confidentialité et vos tests d’échec.