GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6 : les gagnants par benchmark
Il n’y a pas de champion unique : Claude Opus 4.7 mène GPQA Diamond et Humanity’s Last Exam sans outils, GPT 5.5 domine Terminal Bench 2.0, et GPT 5.5 Pro mène HLE avec outils et BrowseComp dans la table partagée [4][5]. DeepSeek V4 Pro Max reste compétitif dans la comparaison commune, mais ne gagne aucune ligne cit...
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark Winners by CategoryAI-generated editorial illustration for comparing frontier model benchmark winners by category.
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openai.com
Les tableaux de benchmarks donnent vite l’impression qu’un modèle doit forcément gagner partout. Ce n’est pas ce que montrent les données disponibles. Le jeu de résultats le plus directement comparable met surtout face à face GPT-5.5, GPT-5.5 Pro quand il est reporté, Claude Opus 4.7 et DeepSeek-V4-Pro-Max ; Kimi K2.6 apparaît principalement dans des comparaisons séparées, ce qui rend le classement à quatre moins net .
La bonne lecture est donc simple : partez du type de travail à automatiser, puis testez les deux ou trois modèles les mieux placés sur vos propres prompts.
Verdict rapide par usage
Usage
Modèle à tester en priorité
Pourquoi
Raisonnement scientifique
Claude Opus 4.7
94,2 % sur GPQA Diamond, devant GPT-5.5 à 93,6 % et DeepSeek-V4-Pro-Max à 90,1 %
Raisonnement expert sans outils
Claude Opus 4.7
46,9 % sur Humanity’s Last Exam sans outils, devant GPT-5.5 Pro à 43,1 %, GPT-5.5 à 41,4 % et DeepSeek-V4-Pro-Max à 37,7 %
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Câu trả lời ngắn gọn cho "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6 : les gagnants par benchmark" là gì?
Il n’y a pas de champion unique : Claude Opus 4.7 mène GPQA Diamond et Humanity’s Last Exam sans outils, GPT 5.5 domine Terminal Bench 2.0, et GPT 5.5 Pro mène HLE avec outils et BrowseComp dans la table partagée [4][5].
Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?
Il n’y a pas de champion unique : Claude Opus 4.7 mène GPQA Diamond et Humanity’s Last Exam sans outils, GPT 5.5 domine Terminal Bench 2.0, et GPT 5.5 Pro mène HLE avec outils et BrowseComp dans la table partagée [4][5]. DeepSeek V4 Pro Max reste compétitif dans la comparaison commune, mais ne gagne aucune ligne citée ; son principal argument sourcé est le rapport coût performance, présenté par VentureBeat comme environ six fois moins...
Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?
Kimi K2.6 affiche des scores utiles en code, agentique, maths et navigation, mais surtout dans des comparaisons séparées : il faut donc l’évaluer avec le même protocole que les autres modèles avant de conclure [11][13].
57,2 % sur Humanity’s Last Exam avec outils, devant Claude Opus 4.7 à 54,7 %
Terminal et agents informatiques
GPT-5.5
82,7 % sur Terminal-Bench 2.0, devant Claude Opus 4.7 à 69,4 % et DeepSeek-V4-Pro-Max à 67,9 %
Pilotage d’un environnement OS
GPT-5.5
78,7 % sur OSWorld-Verified contre 78,0 % pour Claude Opus 4.7
Mathématiques de très haut niveau
GPT-5.5
51,7 % sur FrontierMath Tiers 1–3 contre 43,8 % pour Claude Opus 4.7
Génie logiciel dans la table partagée
Claude Opus 4.7
64,3 % sur SWE-Bench Pro / SWE Pro, devant GPT-5.5 à 58,6 % et DeepSeek-V4-Pro-Max à 55,4 %
Navigation web et compréhension de pages
GPT-5.5 Pro
90,1 % sur BrowseComp, devant GPT-5.5 à 84,4 %, DeepSeek-V4-Pro-Max à 83,4 % et Claude Opus 4.7 à 79,3 %
Workflows d’outils publics de type MCP
Claude Opus 4.7
79,1 % sur MCP Atlas / MCPAtlas Public, devant GPT-5.5 à 75,3 % et DeepSeek-V4-Pro-Max à 73,6 %
Vision et analyse de documents
Claude Opus 4.7
Signalé numéro 1 dans Vision & Document Arena, avec des victoires en diagrammes, devoirs et OCR
Évaluation sensible au coût
DeepSeek V4
VentureBeat décrit DeepSeek V4 comme proche de l’état de l’art à environ un sixième du coût d’Opus 4.7 et GPT-5.5, à vérifier sur votre propre charge de travail
Comparaison à quatre la moins propre
Kimi K2.6
Les scores cités sont utiles, mais proviennent surtout de comparaisons séparées de la grande table GPT-5.5 / Claude / DeepSeek
Les scores cités, benchmark par benchmark
Benchmark ou capacité
GPT-5.5
GPT-5.5 Pro
Claude Opus 4.7
DeepSeek V4 / V4 Pro Max
Kimi K2.6
Lecture la mieux étayée
GPQA Diamond
93,6 %
Non indiqué
94,2 %
90,1 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max
Non indiqué
Claude mène la table partagée
Humanity’s Last Exam, sans outils
41,4 %
43,1 %
46,9 %
37,7 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max
Non indiqué
Claude mène la table partagée
Humanity’s Last Exam, avec outils
52,2 %
57,2 %
54,7 %
48,2 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max
54,0 % dans une comparaison Kimi séparée
GPT-5.5 Pro mène la table partagée
Terminal-Bench 2.0
82,7 %
Non indiqué
69,4 %
67,9 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max
66,7 % dans une comparaison Kimi séparée
GPT-5.5 mène
SWE-Bench Pro / SWE Pro
58,6 %
Non indiqué
64,3 %
55,4 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max
58,6 % dans une comparaison Kimi séparée
Claude mène la table partagée
BrowseComp
84,4 %
90,1 %
79,3 %
83,4 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max ; 83,4 % pour DeepSeek-V4 Pro dans une autre comparaison
83,2 % dans une comparaison Kimi vs DeepSeek
GPT-5.5 Pro mène la table partagée
MCP Atlas / MCPAtlas Public
75,3 %
Non indiqué
79,1 %
73,6 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max
Non indiqué
Claude mène
OSWorld-Verified
78,7 %
Non indiqué
78,0 %
Non indiqué
Non indiqué
GPT-5.5 mène Claude de peu
FrontierMath Tiers 1–3
51,7 %
Non indiqué
43,8 %
Non indiqué
Non indiqué
GPT-5.5 mène Claude
Vision & Document Arena
Non indiqué
Non indiqué
Signalé numéro 1 au global
Non indiqué
Non indiqué
Claude a le seul résultat cité
AIME 2026
Non indiqué
Non indiqué
Non indiqué
Non disponible dans la table Kimi vs DeepSeek citée
96,4 % en Thinking mode
Signal utile pour Kimi, pas un classement à quatre
APEX Agents
Non indiqué
Non indiqué
Non indiqué
Non disponible dans la table Kimi vs DeepSeek citée
27,9 % en Thinking mode
Signal utile pour Kimi, pas un classement à quatre
Fenêtre de contexte
Non indiqué
Non indiqué
1 000k tokens dans une comparaison Artificial Analysis
1 000k tokens pour DeepSeek V4 Pro dans la même comparaison
Non indiqué
Claude et DeepSeek V4 Pro sont à égalité dans cette configuration
Les lignes qui mélangent plusieurs sources doivent être lues avec prudence. Un score Kimi rapporté dans une comparaison centrée sur Kimi est intéressant, mais il n’a pas la même force qu’un score produit dans le même tableau et le même protocole que GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek-V4-Pro-Max .
GPT-5.5 : très fort sur terminal, OS, maths et outils
Le gain le plus net de GPT-5.5 se trouve sur Terminal-Bench 2.0 : 82,7 %, contre 69,4 % pour Claude Opus 4.7 et 67,9 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max dans la table partagée . C’est l’un des écarts les plus importants de l’ensemble cité.
GPT-5.5 devance aussi Claude Opus 4.7 sur OSWorld-Verified, mais de très peu : 78,7 % contre 78,0 % . Sur FrontierMath Tiers 1–3, l’écart est plus large : 51,7 % pour GPT-5.5 contre 43,8 % pour Claude .
Quand les outils et la navigation deviennent centraux, GPT-5.5 Pro change encore la lecture. Il mène Humanity’s Last Exam avec outils à 57,2 %, devant Claude Opus 4.7 à 54,7 %, GPT-5.5 à 52,2 % et DeepSeek-V4-Pro-Max à 48,2 % . Il mène aussi BrowseComp à 90,1 %, devant GPT-5.5 à 84,4 %, DeepSeek-V4-Pro-Max à 83,4 % et Claude Opus 4.7 à 79,3 % .
GPT-5.5 ne domine toutefois pas tout le raisonnement. Claude Opus 4.7 le dépasse légèrement sur GPQA Diamond, 94,2 % contre 93,6 %, dans la table partagée . Des résultats propres à GPT-5.5 existent aussi sur des domaines comme Harvey BigLaw Bench à 91,7 %, un benchmark interne de banque d’investissement à 88,5 % et BixBench à 80,5 %, mais ils ne doivent pas être lus comme des victoires à quatre modèles car l’extrait cité ne donne pas les mêmes scores pour Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6 .
Claude Opus 4.7 : le meilleur signal en raisonnement sans outils et documents
Claude Opus 4.7 présente le profil le plus solide en raisonnement sans outils dans la table principale. Il mène GPQA Diamond à 94,2 % et Humanity’s Last Exam sans outils à 46,9 % . Il mène également SWE-Bench Pro / SWE Pro à 64,3 % et MCP Atlas / MCPAtlas Public à 79,1 % dans cette même table .
Sa faiblesse la plus visible, dans les données citées, concerne les tâches de terminal. GPT-5.5 devance Claude de plus de 13 points sur Terminal-Bench 2.0, 82,7 % contre 69,4 %, et le devance aussi sur OSWorld-Verified et FrontierMath Tiers 1–3 .
Claude a en revanche le meilleur signal cité pour la vision et les documents. Une source rapporte que Claude Opus 4.7 prend la première place de Vision & Document Arena, progresse de 4 points par rapport à Opus 4.6 dans Document Arena et gagne les sous-catégories diagrammes, devoirs et OCR . Cette source ne fournit pas de scores Vision & Document Arena comparables pour GPT-5.5, DeepSeek V4 ou Kimi K2.6 ; cela soutient donc la force documentaire de Claude, sans constituer un classement multimodal complet à quatre modèles .
DeepSeek V4 : compétitif, surtout intéressant à tester pour le coût
Les sources n’emploient pas toutes le même libellé DeepSeek. La table partagée parle de DeepSeek-V4-Pro-Max, tandis qu’une comparaison Artificial Analysis mentionne DeepSeek V4 Pro avec une fenêtre de contexte de 1 000k tokens . Ces noms ne doivent pas être traités comme automatiquement interchangeables.
Dans la table principale, DeepSeek-V4-Pro-Max est compétitif mais ne mène aucune ligne. Il obtient 90,1 % sur GPQA Diamond, 37,7 % sur Humanity’s Last Exam sans outils, 48,2 % sur Humanity’s Last Exam avec outils, 67,9 % sur Terminal-Bench 2.0, 55,4 % sur SWE-Bench Pro / SWE Pro, 83,4 % sur BrowseComp et 73,6 % sur MCP Atlas / MCPAtlas Public .
Son argument le plus fort dans les sources n’est donc pas une victoire de benchmark, mais le coût. VentureBeat décrit DeepSeek V4 comme offrant une intelligence proche de l’état de l’art à environ un sixième du coût d’Opus 4.7 et GPT-5.5 . C’est une bonne raison de l’inclure dans une évaluation si le budget est déterminant, mais pas une raison de se passer de tests qualité sur vos tâches réelles.
Pour les usages à très long contexte, une comparaison Artificial Analysis liste DeepSeek V4 Pro et Claude Opus 4.7 avec une fenêtre de contexte de 1 000k tokens . Cela indique une parité dans ces configurations précises, pas une vérité générale sur tous les modes DeepSeek ou Claude .
Kimi K2.6 : prometteur, mais difficile à classer proprement
Kimi K2.6 est le modèle le plus délicat à positionner dans ce comparatif, car il n’apparaît pas dans la grande table partagée contre GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek-V4-Pro-Max . Une comparaison centrée sur Kimi rapporte K2.6 à 58,6 % sur SWE-Bench Pro, 80,2 % sur SWE-Bench Verified, 66,7 % sur Terminal-Bench 2.0, 54,0 % sur Humanity’s Last Exam avec outils et 89,6 % sur LiveCodeBench v6 . La même source indique que les chiffres K2.6 viennent d’une model card officielle de Moonshot AI, mais le comparatif principal porte surtout sur Claude Opus 4.6 et GPT-5.4, pas exactement sur le quatuor étudié ici .
Une autre comparaison Kimi vs DeepSeek donne Kimi K2.6 à 96,4 % sur AIME 2026 en Thinking mode, 27,9 % sur APEX Agents en Thinking mode et 83,2 % sur BrowseComp avec Thinking mode et gestion du contexte . Dans cette même source, DeepSeek-V4 Pro est listé à 83,4 % sur BrowseComp, tandis que les valeurs DeepSeek ne sont pas disponibles pour AIME 2026 et APEX Agents .
Kimi mérite donc d’être testé, notamment pour le code, les agents, les maths et la navigation. Mais les sources disponibles ne justifient pas un classement global propre contre GPT-5.5 et Claude Opus 4.7 sur une suite identique de benchmarks .
Quel modèle tester d’abord ?
Testez GPT-5.5 en premier pour les agents qui manipulent beaucoup le terminal, les tâches d’OS et les problèmes proches de FrontierMath ; il mène les résultats cités sur Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified et FrontierMath .
Testez GPT-5.5 Pro en premier si votre cas d’usage dépend du raisonnement avec outils ou de la navigation web ; il mène Humanity’s Last Exam avec outils et BrowseComp dans la table partagée .
Testez Claude Opus 4.7 en premier pour le raisonnement scientifique de type GPQA, les questions expertes sans outils, le génie logiciel façon SWE-Bench Pro, les workflows MCP et les tâches multimodales centrées sur les documents .
Testez DeepSeek V4 en premier si la contrainte majeure est le coût et si vous pouvez mener vos propres contrôles qualité ; l’avantage cité est un niveau proche du front de marché à environ un sixième du coût d’Opus 4.7 et GPT-5.5 .
Testez Kimi K2.6 si ses scores publiés en code, agentique, maths et navigation correspondent à votre besoin, mais comparez-le avec les mêmes prompts, outils, limites de contexte, objectifs de latence et règles de notation que les autres modèles .
Les précautions qui changent vraiment le verdict
Ce comparatif n’est pas un classement universel. Les sources mélangent des variantes de base et Pro, notamment GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, DeepSeek-V4-Pro-Max, DeepSeek V4 Pro, Claude Opus 4.7 et Kimi K2.6 . Certaines valeurs sont aussi déclarées par les fournisseurs, et OpenAI précise que ses évaluations GPT pour ARC ont été réalisées avec un effort de raisonnement xhigh dans un environnement de recherche pouvant produire des sorties légèrement différentes de ChatGPT en production .
Les faibles écarts doivent être traités comme des signaux directionnels. L’avance de Claude sur GPT-5.5 dans GPQA Diamond est de 0,6 point, et l’avance de GPT-5.5 sur Claude dans OSWorld-Verified est de 0,7 point . Les écarts plus larges sont plus actionnables : GPT-5.5 dépasse Claude de plus de 13 points sur Terminal-Bench 2.0 et de 7,9 points sur FrontierMath .
Conclusion pratique : il n’y a pas de vainqueur unique entre GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6. Choisissez d’abord la catégorie de benchmark qui ressemble le plus à votre travail réel, puis relancez la même évaluation sur les modèles que vous pouvez effectivement déployer.
DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, High Effort): Model Comparison
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