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

Les graphiques de benchmarks donnent parfois l’impression d’une course simple, avec un gagnant et trois perdants. Ce n’est pas le bon prisme ici. La comparaison la plus homogène dans les sources citées couvre GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 et DeepSeek-V4-Pro-Max ; Kimi K2.6 apparaît surtout dans des sources séparées consacrées à Kimi, à sa carte modèle et à des classements . La vraie question n’est donc pas seulement : quel modèle gagne ? Elle est plutôt : lequel faut-il tester en premier pour votre cas d’usage ?

Deux précautions de lecture sont importantes. D’abord, cet article utilise DeepSeek-V4-Pro-Max pour parler de DeepSeek V4, car c’est cette variante qui dispose de lignes de benchmark et de coût dans les sources citées . Ensuite, GPT-5.5 Pro reste séparé de GPT-5.5 lorsque les sources publient des résultats distincts .

Verdict rapide par usage

• Agents de code qui travaillent beaucoup dans le terminal : GPT-5.5 affiche le meilleur résultat cité sur Terminal-Bench 2.0 dans la comparaison commune, avec 82,7 % .
• Correction de bugs et réparation logicielle : Claude Opus 4.7 mène la ligne SWE-Bench Pro citée à 64,3 % et la ligne SWE-Bench Verified citée à 87,6 % .
• Raisonnement difficile sans outils : Claude Opus 4.7 mène les lignes GPQA Diamond et Humanity’s Last Exam sans outils dans la comparaison commune .
• Raisonnement avec outils et navigation : GPT-5.5 Pro mène Humanity’s Last Exam avec outils à 57,2 % et BrowseComp à 90,1 %, là où cette variante Pro est rapportée séparément .
• Déploiement à poids ouverts : Kimi K2.6 est le candidat le plus clair dans les sources citées, décrit comme un modèle MoE de 1 T de paramètres, avec 32B de paramètres actifs et une fenêtre de contexte de 256K tokens .
• Inférence hébergée sensible au coût : DeepSeek-V4-Pro-Max est le candidat valeur à valider, avec 1M de contexte, 80,6 % sur SWE-Bench Verified et des colonnes de coût à $1,74 / $3,48 dans LLM Stats .

Tableau comparatif des benchmarks

Un tiret signifie que le score n’a pas été trouvé dans les sources citées pour ce modèle, pas que le modèle a obtenu zéro. Les lignes GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 et DeepSeek-V4-Pro-Max proviennent principalement d’une comparaison commune ; les chiffres de Kimi K2.6 viennent de sources séparées .

Benchmark	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro	Claude Opus 4.7	Kimi K2.6	DeepSeek-V4-Pro-Max
GPQA Diamond	93,6 %	—	94,2 %	≈ 91 %	90,1 %
Humanity’s Last Exam, sans outils	41,4 %	43,1 %	46,9 %	—	37,7 %
Humanity’s Last Exam, avec outils	52,2 %	57,2 %	54,7 %	54,0 %	48,2 %
Terminal-Bench 2.0	82,7 %	—	69,4 %	66,7 %	67,9 %
SWE-Bench Pro	58,6 %	—	64,3 %	58,6 %	55,4 %
BrowseComp	84,4 %	90,1 %	79,3 %	83,2 %	83,4 %
MCP Atlas / MCPAtlas Public	75,3 %	—	79,1 %	—	73,6 %
SWE-Bench Verified	—	—	87,6 %	80,2 %	80,6 %

Quel modèle tester en premier ?

Priorité	Commencer par	Pourquoi
Agents de code orientés terminal	GPT-5.5	Il obtient le meilleur score Terminal-Bench 2.0 dans la comparaison commune, avec 82,7 % .
Réparation logicielle	Claude Opus 4.7	Il mène les lignes SWE-Bench Pro et SWE-Bench Verified citées parmi ces modèles .
Raisonnement difficile sans outils	Claude Opus 4.7	Il mène GPQA Diamond et Humanity’s Last Exam sans outils dans la comparaison commune .
Raisonnement avec outils ou navigation	GPT-5.5 Pro	Il mène Humanity’s Last Exam avec outils et BrowseComp lorsque GPT-5.5 Pro est rapporté séparément .
Déploiement à poids ouverts	Kimi K2.6	Il est décrit comme un MoE à poids ouverts de 1 T de paramètres, et sa carte Hugging Face rapporte de solides lignes de benchmarks en code .
Budget d’inférence serré	DeepSeek-V4-Pro-Max	LLM Stats le liste avec 1M de contexte, 80,6 % sur SWE-Bench Verified et des colonnes de coût plus basses que celles de Claude Opus 4.7 sur le même classement .
Très long contexte	GPT-5.5, Claude Opus 4.7 ou DeepSeek-V4-Pro-Max	Les sources citées indiquent 1M de contexte pour GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek-V4-Pro-Max ; Kimi K2.6 est plutôt rapporté autour de 256K à 262K tokens .

Notes par modèle

GPT-5.5

OpenAI présente GPT-5.5 comme un modèle conçu pour des tâches complexes comme le code, la recherche et l’analyse de données . Dans la comparaison commune citée, GPT-5.5 atteint 82,7 % sur Terminal-Bench 2.0, devant Claude Opus 4.7 à 69,4 % et DeepSeek-V4-Pro-Max à 67,9 % . Le même tableau lui attribue aussi 93,6 % sur GPQA Diamond, 58,6 % sur SWE-Bench Pro et 84,4 % sur BrowseComp .

La nuance principale tient à GPT-5.5 Pro. Dans la même comparaison, GPT-5.5 Pro atteint 90,1 % sur BrowseComp et 57,2 % sur Humanity’s Last Exam avec outils, mais ces résultats ne doivent pas être fusionnés avec ceux de GPT-5.5 de base lorsque l’on compare coût, latence ou paramètres de modèle .

Côté achat, BenchLM liste GPT-5.5 avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens, tandis qu’un relevé tarifaire indique $5 par million de tokens en entrée et $30 par million de tokens en sortie . À traiter comme un signal à vérifier sur la grille tarifaire en vigueur avant de budgéter.

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 présente les signaux les plus forts du groupe sur la réparation logicielle. LLM Stats le liste à 87,6 % sur SWE-Bench Verified, et la comparaison commune le donne à 64,3 % sur SWE-Bench Pro . Il mène aussi les lignes GPQA Diamond à 94,2 %, Humanity’s Last Exam sans outils à 46,9 % et MCP Atlas à 79,1 % dans la comparaison commune .

LLM Stats rapporte une fenêtre de contexte de 1M de tokens et un tarif de $5 / $25 par million de tokens pour Claude Opus 4.7 . La prudence reste nécessaire : Anthropic précise que certains résultats de benchmarks utilisent des implémentations internes ou des paramètres de harness mis à jour, et que certains scores ne sont pas directement comparables aux classements publics .

Kimi K2.6

Kimi K2.6 est le candidat à poids ouverts le plus solide dans les sources citées. La couverture de lancement le décrit comme un modèle MoE à poids ouverts de 1 T de paramètres, avec 32B de paramètres actifs, 384 experts, une multimodalité native, une quantification INT4 et 256K tokens de contexte . Sa carte Hugging Face rapporte 80,2 % sur SWE-Bench Verified, 58,6 % sur SWE-Bench Pro, 66,7 % sur Terminal-Bench 2.0 et 89,6 sur LiveCodeBench v6 .

La même couverture de lancement rapporte 54,0 sur Humanity’s Last Exam avec outils et 83,2 sur BrowseComp pour Kimi K2.6 . LLM Stats liste Kimi K2.6 avec 262K de contexte, $0,95 / $4,00 dans ses colonnes de prix et un label Open Source . La limite est claire : les chiffres de Kimi ne viennent pas du même tableau commun que ceux de GPT-5.5, Claude Opus 4.7 et DeepSeek-V4-Pro-Max. Les écarts serrés doivent donc servir à choisir quoi tester, pas à proclamer un vainqueur définitif .

DeepSeek-V4-Pro-Max

DeepSeek-V4-Pro-Max ressemble davantage à un candidat valeur qu’à un leader incontestable sur tous les benchmarks. LLM Stats le liste avec une taille de 1,6 T, 1M de contexte, 80,6 % sur SWE-Bench Verified et $1,74 / $3,48 dans ses colonnes de coût . Dans la comparaison commune, 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, 83,4 % sur BrowseComp et 73,6 % sur MCP Atlas .

Ces chiffres justifient de l’inclure dans un banc d’essai si le coût compte beaucoup. Mais la même comparaison montre GPT-5.5, GPT-5.5 Pro ou Claude Opus 4.7 en tête sur la plupart des lignes rapportées ; DeepSeek doit donc être validé sur vos propres tâches avant de remplacer un modèle premium en production .

Contexte et prix : des signaux, pas des devis

Les fenêtres de contexte et les prix ne viennent pas toujours de la même source ni directement du fournisseur. Il faut les lire comme des repères d’achat, pas comme des devis finaux.

Modèle	Signal cité sur le contexte et le prix	Lecture pratique
GPT-5.5	BenchLM liste 1M de contexte ; un relevé tarifaire indique $5 en entrée et $30 en sortie par million de tokens .	Option hébergée haut de gamme ; prix réel à vérifier.
Claude Opus 4.7	LLM Stats rapporte 1M de contexte et $5 / $25 par million de tokens .	Option premium pour le code, le raisonnement et les tâches à long contexte.
Kimi K2.6	La couverture de lancement rapporte 256K de contexte ; LLM Stats liste 262K de contexte et $0,95 / $4,00 dans ses colonnes de prix .	Candidat fort à poids ouverts ; le prix hébergé peut varier selon le fournisseur.
DeepSeek-V4-Pro-Max	LLM Stats liste 1M de contexte, une taille de 1,6 T, 80,6 % sur SWE-Bench Verified et $1,74 / $3,48 dans ses colonnes de coût .	Candidat valeur si la qualité tient sur vos tâches réelles.

Pourquoi les classements ne racontent pas tous la même histoire

Les benchmarks ne mesurent pas la même compétence. GPQA Diamond et Humanity’s Last Exam ciblent surtout le raisonnement difficile ; Terminal-Bench 2.0 et les variantes de SWE-Bench ciblent le code et le travail logiciel agentique ; BrowseComp mesure une performance de type recherche/navigation dans la comparaison commune . Un modèle peut donc mener une ligne et reculer sur une autre, simplement parce que la tâche, les outils autorisés et le protocole d’évaluation changent.

Même un benchmark portant le même nom peut varier selon l’implémentation. LLM Stats liste Claude Opus 4.7 à 87,6 % sur SWE-Bench Verified, tandis que LMCouncil le liste à 83,5 % ± 1,7 dans son propre réglage . Anthropic indique également que certains résultats utilisent des implémentations internes ou des paramètres de harness mis à jour, ce qui limite la comparaison directe avec des classements publics .

En pratique, un écart d’un ou deux points ne devrait pas décider seul d’un déploiement. Les benchmarks publics servent surtout à réduire la liste des finalistes ; l’évaluation interne doit trancher.

Comment évaluer les finalistes

Avant de choisir un modèle, testez les deux ou trois meilleurs candidats sur des tâches qui ressemblent vraiment à votre usage.

1. Utilisez vos vrais prompts, fichiers et dépôts. Les benchmarks capturent rarement vos conventions de code, vos documents, vos politiques internes ou le comportement de vos utilisateurs.
2. Reproduisez l’environnement d’outils. Les résultats d’un agent de code peuvent changer avec l’accès au terminal, à la navigation, à la recherche documentaire, au contexte du dépôt ou à des API internes.
3. Mesurez coût et latence avec les mêmes réglages. Les modes Pro ou les réglages d’effort plus élevés peuvent améliorer la qualité, mais aussi augmenter les tokens consommés et le temps de réponse.
4. Inspectez les échecs à la main. Pour le code, regardez les tests, les diffs, la maintenabilité, les régressions de sécurité et les dépendances inventées.
5. Incluez au moins un challenger moins coûteux. Kimi K2.6 et DeepSeek-V4-Pro-Max méritent une place dans le test si les poids ouverts ou le coût d’inférence comptent .

À retenir

Pour une présélection haut de gamme, testez GPT-5.5 et Claude Opus 4.7 côte à côte : GPT-5.5 a le meilleur résultat Terminal-Bench 2.0 cité, tandis que Claude Opus 4.7 a les meilleurs résultats cités sur SWE-Bench Pro et SWE-Bench Verified . Si vous avez besoin de poids ouverts, commencez par Kimi K2.6 . Si le coût est la contrainte centrale, ajoutez DeepSeek-V4-Pro-Max, mais validez-le sur vos propres tâches avant d’en faire un remplaçant direct des options premium .