GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6 : quel modèle choisir ?

Le piège numéro un : la variante exacte

Avant même de regarder les pourcentages, il faut vérifier le nom complet du modèle et son mode de raisonnement. DeepSeek V4 apparaît dans les sources sous plusieurs formes — V4, V4 Flash, V4 Pro et DeepSeek-V4-Pro-Max — avec des prix, limites et scores différents selon la variante. GPT-5.5 est aussi évalué avec des modes high, xhigh et une variante Pro dans certains tableaux, tandis que Claude Opus 4.7 est cité avec un réglage Adaptive Reasoning Max Effort dans l’indice d’Artificial Analysis.

Autrement dit : il ne suffit pas de dire DeepSeek V4 ou GPT-5.5. Pour une décision de production, il faut préciser le fournisseur, le point d’accès API, le mode de raisonnement, les limites de contexte et le prix réellement facturé.

Signal agrégé : GPT-5.5 part devant

Le signal agrégé le plus net dans les sources vient d’Artificial Analysis. Son classement par Intelligence Index place GPT-5.5 xhigh premier avec un score de 60, GPT-5.5 high deuxième avec 59, puis Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort à 57.

Kimi K2.6 apparaît en dessous de ce duo GPT-5.5/Claude dans les extraits composites disponibles. OpenRouter liste Kimi K2.6 à 53,9 en Intelligence, 47,1 en Coding et 66,0 en Agentic ; LLMBase donne aussi Kimi à 53,9 en Intelligence et 47,1 en Coding dans sa comparaison avec DeepSeek V4 Flash High. Dans cette même comparaison LLMBase, DeepSeek V4 Flash High est listé à 44,9 en Intelligence et 39,8 en Coding, mais il s’agit de la variante Flash, pas de DeepSeek V4 Pro ni Pro-Max.

La nuance est importante : les sources donnent un signal clair pour GPT-5.5 contre Claude Opus 4.7, mais pas un classement complet unique réunissant GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro-Max et Kimi K2.6 dans les mêmes conditions.

Benchmarks communs : Claude et GPT-5.5 se partagent les victoires

Le tableau partagé par VentureBeat est le plus utile pour comparer DeepSeek-V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro quand elle est indiquée, et Claude Opus 4.7 sur les mêmes lignes.

La lecture honnête est celle d’un match serré, pas d’un écrasement. Claude Opus 4.7 a le meilleur dossier dans ce tableau sur GPQA Diamond, HLE sans outils, SWE-Bench Pro et MCP Atlas. GPT-5.5, lui, est plus fort sur Terminal-Bench 2.0 et BrowseComp en version de base, tandis que GPT-5.5 Pro passe devant sur HLE avec outils et BrowseComp lorsque VentureBeat inclut cette variante.

DeepSeek-V4-Pro-Max reste compétitif sur plusieurs lignes, mais ne bat pas le meilleur résultat GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7 dans ce tableau partagé. Sa ligne la plus proche est BrowseComp, avec 83,4 %, contre 84,4 % pour GPT-5.5 et 79,3 % pour Claude Opus 4.7.

Code : tout dépend du type de programmation

Pour les tâches de génie logiciel de type dépôt, correction de bugs et modifications multi-fichiers, Claude Opus 4.7 affiche le meilleur résultat partagé sur SWE-Bench Pro dans le tableau de VentureBeat : 64,3 %, contre 58,6 % pour GPT-5.5 et 55,4 % pour DeepSeek-V4-Pro-Max.

DeepSeek V4 Pro a toutefois le profil de code le plus détaillé dans les fiches disponibles. Together AI le liste à 93,5 % sur LiveCodeBench, avec une note Codeforces de 3206, 80,6 % sur SWE-Bench Verified et 76,2 % sur SWE-Bench Multilingual. La fiche NVIDIA détaille également les variantes V4 Flash et V4 Pro sur plusieurs benchmarks, avec V4-Pro Max à 93,5 sur LiveCodeBench et 3206 sur Codeforces.

Kimi K2.6 dispose aussi de signaux intéressants, mais ils sont moins directement comparables aux toutes dernières versions de GPT et Claude. Lorka liste Kimi K2.6 à 58,6 % sur SWE-Bench Pro, 54,0 % sur HLE-Full avec outils, 90,5 % sur GPQA-Diamond et 79,4 % sur MMMU-Pro dans un tableau qui le compare à GPT-5.4, Claude Opus 4.6 et Gemini 3.1 Pro. Verdent liste Kimi K2.6 à 80,2 % sur SWE-Bench Verified, 66,7 % sur Terminal-Bench 2.0, 54,0 % sur HLE avec outils et 89,6 % sur LiveCodeBench v6, tout en notant qu’Opus 4.7 mène SWE-Bench Verified à 87,6 %.

Conclusion pratique : Kimi K2.6 n’est pas à écarter pour le code ou les agents IA. Mais les sources disponibles ne suffisent pas à le désigner comme vainqueur global face à GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7.

Prix API : DeepSeek V4 a l’argument le plus simple

Si le coût compte autant que la performance, DeepSeek V4 est le plus convaincant dans les sources disponibles. Mashable liste DeepSeek V4 à 1,74 $ par million de tokens d’entrée et 3,48 $ par million de tokens de sortie, contre 5 $/30 $ pour GPT-5.5 et 5 $/25 $ pour Claude Opus 4.7.

Attention toutefois : tous les endpoints ne donnent pas forcément les mêmes limites. Mashable liste des fenêtres de contexte de 1 M pour DeepSeek V4, GPT-5.5 et Claude Opus 4.7, tandis qu’une fiche OpenRouter de DeepSeek V4 Pro indique 256 K tokens maximum et 66 K tokens de sortie maximum. Pour une intégration réelle, il faut donc vérifier le fournisseur exact, la variante et le mode de raisonnement.

Quel modèle choisir selon le cas d’usage ?

GPT-5.5 : le meilleur choix par défaut si vous voulez le signal global

GPT-5.5 est le choix le plus sûr si votre décision dépend d’un classement agrégé. Artificial Analysis place GPT-5.5 xhigh à 60 et GPT-5.5 high à 59, les deux premières positions de l’Intelligence Index dans l’extrait fourni.

Il est aussi particulièrement solide sur deux lignes partagées du tableau VentureBeat : 82,7 % sur Terminal-Bench 2.0 et 84,4 % sur BrowseComp pour GPT-5.5 de base, avec GPT-5.5 Pro à 90,1 % sur BrowseComp quand cette variante est indiquée.

Claude Opus 4.7 : très fort sur raisonnement et génie logiciel

Claude Opus 4.7 arrive juste derrière GPT-5.5 dans le classement agrégé, avec un score Artificial Analysis Intelligence Index de 57 pour le réglage Adaptive Reasoning Max Effort. Dans le tableau partagé par VentureBeat, il devance GPT-5.5 et DeepSeek-V4-Pro-Max sur GPQA Diamond, HLE sans outils, SWE-Bench Pro et MCP Atlas.

Anthropic avance aussi des résultats internes sur des agents de recherche : Claude Opus 4.7 aurait atteint un score global ex æquo en tête de 0,715 sur six modules et 0,813 sur General Finance, contre 0,767 pour Opus 4.6. Comme il s’agit de résultats internes, il vaut mieux les lire comme un contexte favorable plutôt que comme un classement indépendant.

DeepSeek V4 : le meilleur dossier valeur/prix, à condition de choisir la bonne variante

L’avantage le plus évident de DeepSeek V4 est économique. Dans la comparaison de Mashable, ses prix d’entrée et de sortie sont très inférieurs à ceux de GPT-5.5 et Claude Opus 4.7 : 1,74 $ et 3,48 $ par million de tokens, contre 5 $/30 $ pour GPT-5.5 et 5 $/25 $ pour Claude Opus 4.7.

DeepSeek V4 Pro a aussi de solides métriques publiées en code, dont 93,5 % sur LiveCodeBench, 3206 sur Codeforces, 80,6 % sur SWE-Bench Verified et 76,2 % sur SWE-Bench Multilingual dans la fiche Together AI. Le compromis : dans les lignes communes de VentureBeat, DeepSeek-V4-Pro-Max reste derrière le meilleur résultat GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7, même lorsqu’il est proche sur BrowseComp.

Kimi K2.6 : un candidat crédible pour code et agents, mais moins prouvé dans ce duel à quatre

Kimi K2.6 est plus difficile à classer directement, car les tableaux disponibles qui le mettent le mieux en avant le comparent souvent à GPT-5.4 et Claude Opus 4.6 plutôt qu’à GPT-5.5 et Claude Opus 4.7. Les signaux restent sérieux : OpenRouter liste Kimi K2.6 à 53,9 en Intelligence, 47,1 en Coding et 66,0 en Agentic, tandis que Verdent le liste à 80,2 % sur SWE-Bench Verified et 89,6 % sur LiveCodeBench v6.

Le bon réflexe n’est donc pas de conclure que Kimi K2.6 est dépassé. C’est plutôt de le tester sur vos propres tâches si son prix, son mode de déploiement ou son comportement d’agent correspondent à votre pile technique. Les sources ici ne permettent simplement pas de le déclarer vainqueur global face à GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7.

Points de vigilance avant de trancher

• Les noms de variantes changent tout. DeepSeek V4 apparaît comme V4, V4 Flash, V4 Pro et DeepSeek-V4-Pro-Max, avec des prix, limites et scores différents selon les modes de raisonnement.
• Les comparaisons Kimi sont moins directes. Les meilleurs tableaux disponibles pour Kimi K2.6 le comparent souvent à GPT-5.4 et Claude Opus 4.6, pas à GPT-5.5 et Claude Opus 4.7.
• Humanity’s Last Exam sans outils n’est pas parfaitement cohérent selon les extraits. LLM Stats et VentureBeat donnent GPT-5.5 à 41,4 % et Claude Opus 4.7 à 46,9 %, tandis que l’extrait Mashable GPT-versus-Claude donne GPT-5.5 à 40,6 % et Opus 4.7 à 31,2 %.
• Les benchmarks internes ne valent pas un leaderboard indépendant. Les résultats de lancement d’Anthropic pour Opus 4.7 sont utiles, mais doivent être lus différemment de comparaisons publiques inter-fournisseurs.
• Prix et contexte dépendent du fournisseur. Une même famille de modèles peut apparaître avec des fenêtres de contexte, plafonds de sortie et tarifs différents selon l’endpoint.

À retenir

Choisissez GPT-5.5 si vous voulez le meilleur signal agrégé disponible. Choisissez Claude Opus 4.7 si votre charge de travail ressemble aux benchmarks difficiles où il mène, notamment GPQA Diamond, HLE sans outils, SWE-Bench Pro et MCP Atlas. Choisissez DeepSeek V4 si le rapport performance/prix est central et si vous pouvez valider la variante exacte que vous utiliserez ; ses prix API listés sont nettement plus bas que ceux de GPT-5.5 et Claude Opus 4.7, et DeepSeek V4 Pro a de solides métriques publiées en code. Traitez Kimi K2.6 comme un candidat crédible pour le code et les agents, mais pas comme un vainqueur global démontré contre GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7 sur la base des preuves directes disponibles.