GPT-5.5 face à Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6 : le comparatif des benchmarks
GPT 5.5 est le meilleur généraliste étayé par les sources disponibles, avec 60 points dans l’extrait Artificial Analysis Intelligence Index et 84,4 % sur BrowseComp [2][3]. Claude Opus 4.7 devance GPT 5.5 sur SWE Bench Pro, 64,3 % contre 58,6 %, et sur GPQA Diamond, 94,2 % contre 93,6 %, mais GPT 5.5 mène nettement...
GPT-5.5 vsKI-generierte redaktionelle Illustration zu einem Vergleich aktueller Sprachmodell-Benchmarks.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs. Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 und Kimi K2.6: Benchmark-Vergleich. Article summary: GPT 5.5 ist in den verfügbaren Quellen der stärkste belegte Allrounder: Es führt den Artificial Analysis Index mit 60 Punkten in der xhigh Konfiguration und liegt bei BrowseComp mit 84,4 % vor Claude Opus 4.7.. Topic tags: ai, llm 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/watch?v=M90iB
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Chercher un vainqueur unique serait tentant, mais trompeur. Les sources disponibles ne comparent pas GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6 dans une même campagne indépendante, avec le même protocole et les mêmes variantes de modèles .
Le tableau qui se dégage est donc plus nuancé : GPT-5.5 a la position d’ensemble la mieux étayée, Claude Opus 4.7 gagne plusieurs épreuves importantes en code et en connaissances, DeepSeek V4 est très compétitif au regard de son coût, et Kimi K2.6 est prometteur sur le papier mais insuffisamment mesuré dans ces sources.
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Câu trả lời ngắn gọn cho "GPT-5.5 face à Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6 : le comparatif des benchmarks" là gì?
GPT 5.5 est le meilleur généraliste étayé par les sources disponibles, avec 60 points dans l’extrait Artificial Analysis Intelligence Index et 84,4 % sur BrowseComp [2][3].
Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?
GPT 5.5 est le meilleur généraliste étayé par les sources disponibles, avec 60 points dans l’extrait Artificial Analysis Intelligence Index et 84,4 % sur BrowseComp [2][3]. Claude Opus 4.7 devance GPT 5.5 sur SWE Bench Pro, 64,3 % contre 58,6 %, et sur GPQA Diamond, 94,2 % contre 93,6 %, mais GPT 5.5 mène nettement sur Terminal Bench 2.0, 82,7 % contre 69,4 % [22][24].
Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?
DeepSeek V4 se distingue par le rapport performances/prix : 83,4 % sur BrowseComp, à 1 point de GPT 5.5, avec des tarifs API cités nettement plus bas [1][3].
Meilleur généraliste documenté : GPT-5.5. Dans l’extrait Artificial Analysis disponible, GPT-5.5 xhigh obtient 60 points, GPT-5.5 high 59 points, et Claude Opus 4.7 57 points . Sur BrowseComp, GPT-5.5 atteint 84,4 %, devant DeepSeek V4 à 83,4 % et Claude Opus 4.7 à 79,3 % .
Très fort en développement logiciel : Claude Opus 4.7. Claude mène sur SWE-Bench Pro avec 64,3 %, contre 58,6 % pour GPT-5.5, et obtient 87,6 % sur SWE-Bench Verified selon Vellum . En revanche, GPT-5.5 domine Terminal-Bench 2.0 avec 82,7 %, contre 69,4 % pour Claude Opus 4.7 .
Le challenger prix-performance : DeepSeek V4. DeepSeek V4 est à seulement 1 point de GPT-5.5 sur BrowseComp, 83,4 % contre 84,4 %, tout en étant cité avec des prix API beaucoup plus bas : 1,74 $ par million de tokens en entrée et 3,48 $ en sortie .
Le cas à part : Kimi K2.6. DocsBot décrit Kimi K2.6 comme un modèle open source, multimodal natif et agentique, avec une architecture MoE à 1T de paramètres, 32 milliards de paramètres activés et 256 000 tokens de contexte . Mais les sources fournies ne donnent pas assez de mesures directes face aux trois autres modèles pour en faire un classement fiable .
Comparatif synthétique
Modèle
Ce que les sources permettent d’affirmer
Chiffres clés
Lecture pratique
GPT-5.5
Meilleure position d’ensemble dans les extraits disponibles
Intelligence Index : 60 en xhigh, 59 en high ; BrowseComp : 84,4 %, GPT-5.5 Pro : 90,1 % ; Terminal-Bench 2.0 : 82,7 %
Le point de départ le plus sûr si l’on veut un modèle polyvalent, sans supposer qu’il gagne partout
Claude Opus 4.7
Excellent en code, raisonnement spécialisé et certaines tâches agentiques
Très intéressant pour l’ingénierie logicielle, la relecture, les tâches de connaissance et certains usages financiers
DeepSeek V4
Très proche de GPT-5.5 sur BrowseComp
BrowseComp : 83,4 % ; prix API cités : 1,74 $ en entrée et 3,48 $ en sortie par million de tokens
Candidat sérieux quand le coût API et la recherche web comptent autant que le score brut
Kimi K2.6
Profil technique ambitieux, mais peu de chiffres comparables dans ces sources
MoE à 1T de paramètres, 32 milliards activés, 256 000 tokens de contexte selon DocsBot
À surveiller, mais impossible à classer proprement ici
Pourquoi il faut se méfier d’un classement façon podium
Les benchmarks de grands modèles ne sont pas une compétition sportive avec un arbitre unique. DataCamp rappelle, dans un comparatif de modèles frontière, que certains scores sont déclarés par les fournisseurs et que les configurations de test, ou harness, peuvent différer . Cela change beaucoup de choses : niveau d’effort de raisonnement, usage d’outils, variantes du modèle, paramètres de test, ou encore façon de compter une réussite.
Les variantes ne sont d’ailleurs pas toujours les mêmes. Artificial Analysis cite GPT-5.5 xhigh, GPT-5.5 high et Claude Opus 4.7 avec Adaptive Reasoning et Max Effort . VentureBeat parle de DeepSeek-V4-Pro-Max . Ces distinctions sont particulièrement importantes pour les tâches de code, de navigation web ou d’agent autonome.
La bonne question n’est donc pas seulement : quel modèle est numéro un ? Elle est plutôt : pour quel usage les données disponibles donnent-elles l’avantage à tel ou tel modèle ?
Performance générale : GPT-5.5 garde l’avantage le mieux documenté
L’indicateur général le plus clair dans les sources est l’extrait de l’Artificial Analysis Intelligence Index. GPT-5.5 xhigh y apparaît en tête avec 60 points, suivi de GPT-5.5 high avec 59 points, puis de Claude Opus 4.7 avec 57 points dans sa configuration Adaptive Reasoning, Max Effort .
Ce n’est pas une preuve absolue que GPT-5.5 bat tout le monde dans tous les contextes. Mais, dans les données disponibles, c’est le meilleur élément pour soutenir l’idée que GPT-5.5 a l’avantage global le plus solide . Pour DeepSeek V4 et Kimi K2.6, le même extrait ne fournit pas assez de valeurs directement citables pour un classement complet à quatre .
BrowseComp : DeepSeek V4 colle aux basques de GPT-5.5
BrowseComp est le comparatif direct le plus utile entre GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek V4. VentureBeat donne 90,1 % pour GPT-5.5 Pro, 84,4 % pour GPT-5.5, 83,4 % pour DeepSeek V4 et 79,3 % pour Claude Opus 4.7 .
Modèle ou variante
Score BrowseComp
Interprétation
GPT-5.5 Pro
90,1 %
Nettement devant dans cet extrait
GPT-5.5
84,4 %
Légèrement devant DeepSeek V4
DeepSeek V4
83,4 %
À seulement 1 point de GPT-5.5
Claude Opus 4.7
79,3 %
Derrière GPT-5.5 et DeepSeek V4 sur ce benchmark
Kimi K2.6
Pas de valeur directement comparable dans les sources fournies
Non classable proprement
La nuance est importante : VentureBeat estime que DeepSeek-V4-Pro-Max ne détrône pas GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7 sur l’ensemble des benchmarks directement comparables, même s’il se rapproche fortement sur plusieurs mesures . Autrement dit, DeepSeek V4 impressionne surtout parce qu’il combine un score élevé avec un coût plus faible, pas parce qu’il remporte clairement tous les tests .
Code et ingénierie logicielle : Claude gagne SWE, GPT gagne Terminal
Sur le développement logiciel, il n’y a pas de champion unique. Claude Opus 4.7 mène sur SWE-Bench Pro avec 64,3 %, contre 58,6 % pour GPT-5.5 . Vellum cite aussi 87,6 % pour Claude Opus 4.7 sur SWE-Bench Verified .
Mais GPT-5.5 reprend nettement l’avantage sur Terminal-Bench 2.0 : 82,7 %, contre 69,4 % pour Claude Opus 4.7 .
Benchmark
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Lecture
SWE-Bench Pro
58,6 %
64,3 %
Avantage Claude
SWE-Bench Verified
Pas de valeur GPT-5.5 directement citée dans les sources fournies
87,6 %
Très bon score Claude, mais pas un comparatif complet à quatre
Terminal-Bench 2.0
82,7 %
69,4 %
Avantage net GPT-5.5
Pour DeepSeek V4 et Kimi K2.6, les sources fournies ne donnent pas la même granularité dans cette catégorie. VentureBeat indique que DeepSeek V4 se rapproche des modèles de tête sur plusieurs benchmarks comparables, notamment Terminal-Bench 2.0 et MCP Atlas, mais les chiffres les plus clairement citables dans l’extrait concernent surtout BrowseComp . Pour Kimi K2.6, DocsBot fournit principalement des informations d’architecture et de positionnement, pas une matrice complète de résultats face à GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek V4 .
Raisonnement, connaissances et tâches professionnelles : avantage variable
Sur les tests de connaissances et de raisonnement, GPT-5.5 et Claude Opus 4.7 sont proches, avec des inversions selon le protocole. Sur GPQA Diamond, Claude Opus 4.7 obtient 94,2 %, légèrement devant GPT-5.5 à 93,6 % .
Sur Humanity’s Last Exam, Mashable donne 40,6 % pour GPT-5.5 contre 31,2 % pour Claude Opus 4.7 sans outils ; avec outils, Claude Opus 4.7 passe devant avec 54,7 %, contre 52,2 % pour GPT-5.5 .
Benchmark
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Avantage dans les chiffres disponibles
GPQA Diamond
93,6 %
94,2 %
Claude, de peu
Humanity’s Last Exam
40,6 %
31,2 %
GPT-5.5
Humanity’s Last Exam avec outils
52,2 %
54,7 %
Claude, de peu
Les benchmarks professionnels donnent aussi une image partagée. GPT-5.5 est devant sur GDPval, 84,9 % contre 80,3 %, et très légèrement devant sur OSWorld-Verified, 78,7 % contre 78,0 % . Claude Opus 4.7 mène sur MCP Atlas, 79,1 % contre 75,3 %, et sur FinanceAgent v1.1, 64,4 % contre 60,0 % .
Benchmark professionnel
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Lecture
GDPval
84,9 %
80,3 %
GPT-5.5 devant
OSWorld-Verified
78,7 %
78,0 %
GPT-5.5 très légèrement devant
MCP Atlas
75,3 %
79,1 %
Claude devant
FinanceAgent v1.1
60,0 %
64,4 %
Claude devant
Anthropic met aussi en avant un benchmark interne de recherche agentique dans lequel Claude Opus 4.7 partage le meilleur score global, 0,715, sur six modules, et atteint 0,813 dans le module General Finance contre 0,767 pour Opus 4.6 . Comme il s’agit d’un benchmark interne et qu’il ne couvre pas les quatre modèles de façon symétrique, il vaut surtout comme indice de la force agentique de Claude, pas comme classement indépendant .
Prix API et contexte : DeepSeek V4 change le calcul économique
En production, quelques points de benchmark ne suffisent pas. Le coût par million de tokens, c’est-à-dire les unités de texte facturées et traitées par l’API, peut devenir décisif.
Mashable cite pour DeepSeek V4 un prix de 1,74 $ par million de tokens en entrée et 3,48 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens . Dans la même source, GPT-5.5 est indiqué à 5 $ en entrée et 30 $ en sortie, tandis que Claude Opus 4.7 est indiqué à 5 $ en entrée et 25 $ en sortie, chacun avec 1 million de tokens de contexte .
Modèle
Prix entrée par million de tokens
Prix sortie par million de tokens
Contexte cité
DeepSeek V4
1,74 $
3,48 $
1 million de tokens
GPT-5.5
5 $
30 $
1 million de tokens
Claude Opus 4.7
5 $
25 $
1 million de tokens
Kimi K2.6
Pas de prix robuste dans les sources fournies
Pas de prix robuste dans les sources fournies
256 000 tokens selon DocsBot
C’est ici que DeepSeek V4 marque le plus de points : même sans être couronné meilleur modèle global, il devient très attractif si l’on doit traiter de gros volumes de requêtes ou de documents .
Kimi K2.6 : prometteur, mais pas encore comparable dans ces données
Kimi K2.6 mérite d’être distingué des trois autres modèles dans ce comparatif. DocsBot le présente comme le dernier modèle open source de Moonshot AI, multimodal natif et agentique, orienté vers le code long horizon, le design piloté par le code, l’exécution autonome proactive et l’orchestration de tâches en essaim .
La fiche mentionne une architecture MoE à 1T de paramètres, 32 milliards de paramètres activés, 256 000 tokens de contexte, ainsi qu’une orchestration pouvant aller jusqu’à 300 sous-agents et 4 000 étapes coordonnées . Ce sont des caractéristiques techniques notables. Mais elles ne remplacent pas des résultats de benchmarks directement comparables face à GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek V4 .
Conclusion pratique : Kimi K2.6 est à surveiller, surtout pour les personnes qui veulent tester un modèle ouvert, multimodal et agentique. Mais avec les sources disponibles ici, le placer devant ou derrière les trois autres serait plus spéculatif que rigoureux .
Quel modèle choisir selon l’usage ?
Priorité
Meilleur point de départ probable
Pourquoi
Performance générale la mieux documentée
GPT-5.5
Il mène l’extrait Intelligence Index et reste devant Claude Opus 4.7 et DeepSeek V4 sur BrowseComp, hors variante Pro
Ingénierie logicielle orientée SWE-Bench
Claude Opus 4.7
Il devance GPT-5.5 sur SWE-Bench Pro et affiche 87,6 % sur SWE-Bench Verified
Terminal, exécution et tâches proches de l’usage agentique
GPT-5.5
Il mène nettement Terminal-Bench 2.0 et devance Claude sur GDPval et OSWorld-Verified
Recherche web ou usage API à coût serré
DeepSeek V4
Il atteint 83,4 % sur BrowseComp et ses prix API cités sont beaucoup plus bas
Expérimentation avec un modèle ouvert, multimodal et agentique
Kimi K2.6
Ses caractéristiques techniques sont ambitieuses, mais les benchmarks comparables manquent
Conclusion
Le résultat le plus solide n’est pas qu’un modèle écrase tous les autres. GPT-5.5 est le meilleur généraliste étayé par les sources disponibles, grâce à sa première place dans l’extrait Artificial Analysis et à ses bons scores sur BrowseComp, Terminal-Bench 2.0 et plusieurs benchmarks professionnels .
Claude Opus 4.7 reste un modèle de tout premier plan, surtout pour le code, GPQA Diamond et certaines tâches agentiques ou financières . DeepSeek V4 est le choix le plus frappant côté rapport performances/prix, car il se rapproche de GPT-5.5 sur BrowseComp tout en affichant des prix API bien plus bas dans les données citées . Kimi K2.6, enfin, ne doit être ni surestimé ni écarté : les caractéristiques sont intéressantes, mais il manque encore des mesures comparables pour le classer honnêtement.
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