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GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 की बेंचमार्क तुलना

सार्वजनिक बेंचमार्क के आधार पर एक समग्र नंबर 1 घोषित करना जल्दबाजी होगी: GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 पर 82.7% के साथ टर्मिनल एजेंट कोडिंग में मजबूत दिखता है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE Bench Pro 64.3% और SWE Bench Verifi... Kimi K2.6 के SWE Bench Pro 58.6%, SWE Bench Verified 80.2% और Terminal Bench 2.0 66.7% जैसे आंकड...

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네 개의 AI 모델 벤치마크 점수를 비교하는 추상적인 대시보드 일러스트
GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6 벤치마크 비교: 작업별 승자는 다르다AI 생성 이미지. 네 모델의 공개 벤치마크 비교를 상징적으로 표현했습니다.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6 벤치마크 비교: 작업별 승자는 다르다. Article summary: 종합 1위는 보류가 맞습니다. 공개값 기준으로 GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, Claude Opus 4.7은 SWE Bench Pro 64.3%·SWE Bench Verified 87.6%가 강하지만, 네 모델을 같은 하네스로 평가한 독립 비교는 부족합니다 [19][27][5].. Topic tags: ai, benchmarks, openai, chatgpt, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40cognidownunder%2Fclaude-opus-4-7-leads-on-code-gpt-5-5-wins-intelligence-and-kimi-k2-6-" source context "Claude Opus 4.7 Leads on Code, GPT 5.5 Wins Intelligence, and Kimi K2.6 Changes Everything" Reference image 2: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40cognidownun

openai.com

सिर्फ सार्वजनिक बेंचमार्क देखकर इन चारों मॉडल को एक सीधी रैंकिंग में लगाना सही नहीं होगा। GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के बीच साझा तुलना के आंकड़े अपेक्षाकृत ज्यादा हैं, लेकिन Kimi K2.6 के लिए मॉडल-कार्ड और अलग evaluation harness के आंकड़े मिलते हैं, जबकि DeepSeek V4 के लिए कई common coding benchmarks में सीधे मिलान वाले सार्वजनिक स्कोर उपलब्ध नहीं हैं [1][2][5][6]. इसलिए असली सवाल यह नहीं है कि सबसे अच्छा LLM कौन है, बल्कि यह है कि आपके काम के लिए पहले किस मॉडल को टेस्ट किया जाए।

पहले पढ़ें: काम के हिसाब से छोटा फैसला

  • टर्मिनल-आधारित एजेंट कोडिंग: GPT-5.5 से शुरुआत करना समझदारी होगी। OpenAI ने GPT-5.5 का Terminal-Bench 2.0 स्कोर 82.7% बताया है; सार्वजनिक तुलना में Claude Opus 4.7 के लिए 69.4% और Kimi K2.6 के लिए 66.7% दिखता है [19][8][13][6].
  • असल GitHub issues सुलझाना और code repair: Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत पहला उम्मीदवार है। सार्वजनिक स्रोतों में SWE-Bench Pro 64.3% और SWE-Bench Verified 87.6% रिपोर्ट हुआ है, जो GPT-5.5 के SWE-Bench Pro 58.6% से ऊपर है [27][19].
  • लंबा multimodal context: Kimi K2.6 को shortlist में रखें। इसे text, image और video input के साथ 256k context route सपोर्ट करने वाला मॉडल बताया गया है [7].
  • कम लागत वाले बड़े पैमाने के API calls: DeepSeek V4 कीमत के मामले में अलग दिखता है। Mashable की सूची में DeepSeek V4 की API कीमत 10 लाख input tokens पर $1.74 और output tokens पर $3.48 है; GPT-5.5 के लिए $5 input और $30 output, जबकि Claude Opus 4.7 के लिए $5 input और $25 output बताए गए हैं [3].

मुख्य बेंचमार्क: किसमें कौन आगे

नीचे दी गई तालिका में — का मतलब है कि उपलब्ध सार्वजनिक स्रोतों में उसी benchmark पर सीधे तुलना योग्य संख्या नहीं मिली। इसका मतलब यह नहीं है कि मॉडल वह काम नहीं कर सकता।

बेंचमार्कGPT-5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4कैसे पढ़ें
Terminal-Bench 2.082.7% [19]69.4% [8][13]66.7% [6]—command-line और terminal workflow में GPT-5.5 का सार्वजनिक स्कोर सबसे ऊंचा है।
SWE-Bench Pro58.6% [19]64.3% [27]58.6% [1][6]—real-world GitHub issue resolution में Claude Opus 4.7 आगे दिखता है।
SWE-Bench Verified—87.6% [27]80.2% [1][6]—उपलब्ध स्रोतों में Claude Opus 4.7 और Kimi K2.6 के स्कोर मिलते हैं।
GPQA Diamond93.6% [8][13]94.2% [8][13]——GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 बेहद करीब हैं; सार्वजनिक स्कोर में Claude थोड़ा आगे है।
HLE with tools52.2% [8]54.7% [8][29]54.0% [6]—Claude और Kimi ऊपर दिखते हैं, लेकिन Kimi का आंकड़ा अलग evaluation condition से हो सकता है [6].
BrowseComp84.4% [8][13]79.3% [8][13]——browsing और web-search जैसी evaluation में GPT-5.5 आगे है।
OSWorld-Verified78.7% [13]78.0% [13]——दोनों के बीच अंतर बहुत छोटा है।
MCP Atlas75.3% [13]79.1% [13]——MCP और tool-integration जैसे कामों में Claude Opus 4.7 आगे दिखता है।

GPT-5.5: लंबी terminal sessions और agentic coding में मजबूत

OpenAI के अनुसार GPT-5.5 ने Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% और SWE-Bench Pro पर 58.6% हासिल किया [19]. OpenAI बताता है कि Terminal-Bench 2.0 ऐसे complex command-line workflows को जांचता है जिनमें planning, iteration और tool coordination चाहिए; वहीं SWE-Bench Pro असल GitHub issues सुलझाने की क्षमता पर केंद्रित है [19].

इसलिए अगर आपका workload sandbox में command चलाने, CI failure reproduce करने, shell scripts ठीक करने, files बनाकर बदलने और कई चरणों वाली terminal session चलाने जैसा है, तो GPT-5.5 को पहले टेस्ट करना व्यावहारिक है। लेकिन हर coding task में इसे विजेता मान लेना जल्दबाजी होगी: SWE-Bench Pro पर Claude Opus 4.7 का 64.3% स्कोर GPT-5.5 के 58.6% से ऊपर रिपोर्ट हुआ है [19][27].

Claude Opus 4.7: code repair, review और verified fixes में बढ़त

Claude Opus 4.7 के लिए SWE-Bench Pro 64.3% और SWE-Bench Verified 87.6% रिपोर्ट किया गया है [27]. DataCamp के अनुसार Opus 4.7 को coding, reasoning, tool use, computer use और visual reasoning सहित 14 benchmarks पर evaluate किया गया [27].

GPT-5.5 से साझा तुलना में Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% बनाम 93.6% और MCP Atlas पर 79.1% बनाम 75.3% से आगे है [8][13]. दूसरी ओर Terminal-Bench 2.0 और BrowseComp में GPT-5.5 का सार्वजनिक स्कोर बेहतर है [8][13][19]. यानी Claude Opus 4.7 को terminal automation का निर्विवाद बादशाह कहने के बजाय, real issue fixing, code repair और review-type engineering tasks के लिए पहले validate करने वाला मॉडल समझना ज्यादा सही है।

Kimi K2.6: लंबा multimodal input आकर्षक, पर स्कोर की शर्तें देखना जरूरी

Kimi K2.6 के लिए SWE-Bench Pro 58.6% और SWE-Bench Verified 80.2% बताए गए हैं; एक अलग guide में Terminal-Bench 2.0 66.7% और HLE with tools 54.0% भी दिए गए हैं [1][6]. लेकिन उसी guide में K2.6 के आंकड़ों का स्रोत Moonshot AI का official model card बताया गया है और SWE-Bench Pro के लिए Moonshot in-house harness की शर्त भी जोड़ी गई है [6].

इसलिए Kimi K2.6 का SWE-Bench Pro 58.6% और GPT-5.5 का SWE-Bench Pro 58.6% संख्या में बराबर दिखें, तब भी इसे पूरी तरह समान evaluation setup में निकला tie मानना सुरक्षित नहीं है [1][6][19]. Kimi K2.6 की असली दिलचस्पी वहां है जहां लंबे multimodal input की जरूरत हो: इसे text, image और video input के साथ 256k context route support करने वाला मॉडल बताया गया है [7].

DeepSeek V4: कीमत मजबूत, accuracy validation अनिवार्य

DeepSeek V4 को इस तालिका के Terminal-Bench, SWE-Bench Pro, SWE-Bench Verified या GPQA Diamond जैसे common rows में सीधे रखने लायक पर्याप्त सार्वजनिक संख्या उपलब्ध स्रोतों में नहीं मिली। इसके बजाय Artificial Analysis ने बताया कि DeepSeek V4 Pro Max ने AA-Omniscience में -10 स्कोर किया, जो V3.2 की तुलना में 11-point सुधार है; V4 Flash Max का स्कोर -23 बताया गया [2]. उसी स्रोत ने V4 Pro और V4 Flash की hallucination rate क्रमशः 94% और 96% रिपोर्ट की और यह व्याख्या दी कि जब मॉडल को उत्तर नहीं पता होता, तब भी वह लगभग हमेशा जवाब दे देता है [2].

Architecture और कीमत के स्तर पर DeepSeek V4 को देखने की वजह है। DataCamp के अनुसार DeepSeek V4 Mixture of Experts architecture इस्तेमाल करता है; Pro model में कुल 1.6 trillion parameters में से 49 billion active parameters हैं, जबकि Flash model में कुल 284 billion parameters में से 13 billion active parameters हैं [4]. Mashable की API-price तुलना में भी DeepSeek V4, GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से कम कीमत पर दिखता है [3].

इसका मतलब है कि DeepSeek V4 cost-sensitive bulk processing, ऐसे internal workflows जहां output को अलग से verify किया जा सकता है, और open-weight category की जांच में उम्मीदवार हो सकता है। लेकिन high hallucination rate की रिपोर्ट और common benchmark gaps को देखते हुए, accuracy-critical products में इसे लगाने से पहले अपनी evaluation, post-processing और failure detection जरूरी होगी [2][3][4].

इस्तेमाल के हिसाब से किसे पहले टेस्ट करें

आपका use caseपहले टेस्ट करेंवजह
लंबी terminal automation, shell-based agents, CI reproductionGPT-5.5Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.5 82.7%, Claude Opus 4.7 69.4% और Kimi K2.6 66.7% रिपोर्ट हैं [19][8][13][6].
असल GitHub issues, code repair, SWE-Bench जैसे tasksClaude Opus 4.7Claude Opus 4.7 के लिए SWE-Bench Pro 64.3% और SWE-Bench Verified 87.6% रिपोर्ट हुआ है [27].
browsing और web-research workflowsGPT-5.5BrowseComp पर GPT-5.5 84.4% और Claude Opus 4.7 79.3% बताए गए हैं [8][13].
MCP या tool-integration heavy workflowsClaude Opus 4.7MCP Atlas पर Claude Opus 4.7 79.1% और GPT-5.5 75.3% रिपोर्ट हैं [13].
लंबा multimodal contextKimi K2.6Kimi K2.6 text, image और video input के साथ 256k context route support करता है [7].
cost-sensitive large-volume API callsDeepSeek V4Mashable के हिसाब से DeepSeek V4 की token pricing GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से कम है, लेकिन Artificial Analysis की high hallucination-rate रिपोर्ट साथ में देखनी चाहिए [2][3].

एक overall winner क्यों घोषित नहीं किया जा सकता

पहली वजह: इन चारों मॉडल को एक ही prompt, एक ही tool access, एक ही reasoning budget और एक ही judge से evaluate करने वाली स्वतंत्र public comparison पर्याप्त नहीं है। GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के लिए साझा comparison ज्यादा हैं, लेकिन Kimi K2.6 में model-card और in-house harness वाले आंकड़े मिलते हैं, और DeepSeek V4 के लिए common benchmark rows खाली हैं [1][2][5][6].

दूसरी वजह: एक ही benchmark नाम होने पर भी evaluation setup बदल सकता है। एक comparison source ने GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के public scores को shape में comparable बताया, लेकिन methodology तक identical मानने से सावधान किया [5]. Anthropic ने भी Terminal-Bench 2.0 evaluation में Terminus-2 harness और खास resource allocation conditions इस्तेमाल करने की बात कही है [31].

तीसरी वजह: benchmark score product quality का सिर्फ एक हिस्सा है। असल deployment में accuracy के साथ failure mode, hallucination risk, latency, लागत, tool-call stability, security policy और log reproducibility भी देखनी पड़ती है। ExplainX भी benchmark definitions, prompts और tool policies बदलने पर scores बदलने की चेतावनी देता है और इन्हें अपने evaluation harness का विकल्प न मानने को कहता है [28].

अंतिम निष्कर्ष

आज उपलब्ध सार्वजनिक evidence के आधार पर व्यावहारिक strategy यह है: terminal-style agentic coding के लिए GPT-5.5, SWE-Bench और code-repair workflows के लिए Claude Opus 4.7, लंबे multimodal context के लिए Kimi K2.6, और cost-sensitive bulk API calls के लिए DeepSeek V4 को पहले test करें [19][27][7][3]. लेकिन चारों में एक स्थायी overall champion घोषित करना अभी सुरक्षित नहीं है, क्योंकि public scores prompt, tool access, reasoning settings और evaluation harness के साथ बदल सकते हैं [5][28][31].

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연구 대화

당신

연구문제

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6의 벤치마크를 비교해 주세요.

Studio Global AI34 소스

인용 답변

요약하면, 공개적으로 확인 가능한 “동일 조건” 벤치마크만 놓고 보면 GPT-5.5는 터미널/에이전트 코딩, Claude Opus 4.7은 SWE-Bench Pro·Verified와 추론 계열에서 강합니다. DeepSeek V4와 Kimi K2.6은 공개 수치가 흩어져 있어 4개 모델을 한 표로 공정하게 순위화하기에는 근거가 부족합니다.

항목GPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%공개 비교 근거 부족약 66%대로 보도됨
SWE-Bench Pro58.6%64.3%공개 비교 근거 부족58.6%
SWE-Bench Verified공개 수치 확인 부족87.6%공개 비교 근거 부족80.2%
GPQA Diamond0.94/1로 집계된 자료 있음94.2%로 보도됨공개 비교 근거 부족공개 비교 근거 부족
HLEGPT-5.5와 Opus 4.7 비교 자료에서 항목 존재46.9%로 보도됨공개 비교 근거 부족공개 비교 근거 부족
기타OSWorld, BrowseComp, CyberGym 등에서 GPT-5.5가 앞선다는 비교가 있음FinanceAgent, MCP Atlas 등에서 Opus 4.7이 앞선다는 비교가 있음Artificial Analysis 기준 AA-Omniscience 개선이 보고됐지만 환각률이 매우 높다는 지적도 있음텍스트·이미지·비디오 입력과 256k 컨텍스트 지원으로 소개됨
  • GPT-5.5는 OpenAI 발표 기준 Terminal-Bench 2.0에서 82.7%, SWE-Bench Pro에서 58.6%를 기록한 것으로 확인됩니다 [15].
  • Claude Opus 4.7은 여러 비교 자료에서 SWE-Bench Pro 64.3%, SWE-Bench Verified 87.6%, Terminal-Bench 69.4%, GPQA Diamond 94.2%로 제시됩니다 [3].
  • GPT-5.5와 Claude Opus 4.7만 비교하면, 한 집계 자료는 공통 10개 벤치마크 중 Claude Opus 4.7이 6개, GPT-5.5가 4개에서 앞선다고 요약합니다 [12].
  • Kimi K2.6은 SWE-Bench Pro 58.6%, SWE-Bench Verified 80.2%로 소개된 자료가 있지만, GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4와 완전히 같은 하네스에서 비교됐는지는 명확하지 않습니다 [15][4].
  • DeepSeek V4는 Artificial Analysis에서 V4 Pro와 V4 Flash의 지식·환각 관련 평가가 언급되지만, 위 표의 SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, GPQA, HLE와 직접 대응되는 공개 비교 수치는 충분하지 않습니다 [7].

결론적으로 “벤치마크 승자”를 하나로 고르면 왜곡될 수 있습니다.

  • 에이전트 터미널 작업: GPT-5.5 우세로 볼 근거가 가장 강합니다 [15].
  • 실전 GitHub 이슈 해결/SWE-Bench 계열: Claude Opus 4.7 우세로 볼 근거가 강합니다 [3][12].
  • 비용 대비 성능/오픈웨이트 계열: DeepSeek V4와 Kimi K2.6을 검토할 만하지만, 동일 벤치마크 공개 근거는 부족합니다 [7][4].
  • 종합 순위: Insufficient evidence. 4개 모델 모두를 같은 프롬프트, 같은 도구 사용 조건, 같은 채점기로 평가한 독립 벤치마크가 필요합니다.

출처

  • [1] Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 - Detailed Performance & Feature Comparisondocsbot.ai

    SWE-Bench Verified Evaluates software engineering capabilities through verified code modifications and custom agent setups Not available 80.2% SWE-Bench Verified, thinking mode Source SWE-Bench Pro Evaluates software engineering on multi-language SWE-Bench...

  • [2] DeepSeek is back among the leading open weights models with V4 Pro ...artificialanalysis.ai

    Gains in knowledge but an increase in hallucination rate: DeepSeek V4 Pro (Max) scores -10 on AA-Omniscience, an 11 point improvement over V3.2 (Reasoning, -21), driven primarily by higher accuracy. V4 Flash (Max) scores -23, broadly in line with V3.2. V4 P...

  • [3] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminimashable.com

    Here's how the API pricing compares: DeepSeek V4 costs $1.74 per 1 million input tokens and $3.48 per 1 million output tokens (1 million context window) GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context wi...

  • [4] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons - DataCampdatacamp.com

    How large are the DeepSeek V4 models? DeepSeek uses a Mixture of Experts (MoE) architecture. The Pro model contains 1.6 trillion total parameters (49 billion active) and requires an 865GB download. The Flash model contains 284 billion parameters (13 billion...

  • [5] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarksllm-stats.com

    The Verdict On the 10 benchmarks both providers report, Opus 4.7 leads on 6 and GPT-5.5 leads on 4. The leads cluster by category, not by overall quality: Opus 4.7 is ahead on the reasoning-heavy and review-grade tests (GPQA Diamond, HLE with and without to...

  • [6] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.4 - Verdent AIverdent.ai

    Benchmark K2.6 Claude Opus 4.6 GPT-5.4 Notes --- --- SWE-Bench Pro 58.60% 53.40% 57.70% Moonshot in-house harness; SEAL mini-swe-agent puts GPT-5.4 at 59.1%, Opus 4.6 at 51.9% SWE-Bench Verified 80.20% 80.80% 80% Tight cluster; Opus 4.7 now leads at 87.6% T...

  • [7] Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7blog.laozhang.ai

    Official Contract Lanes Official rows keep the comparison honest. Kimi's K2.6 pricing page says K2.6 is the latest and smartest Kimi model, supports text, image, and video input, and has a 256k context route. DeepSeek's pricing page lists deepseek-v4-flash...

  • [8] OpenAI’s GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? | Mashablemashable.com

    Thanks for signing up! SWE-Bench Pro: GPT-5.5 scored 58.6; Opus 4.7 scored 64.3 percent Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 scored 82.7 percent; Opus 4.7 scored 69.4 percent Humanity's Last Exam: GPT-5.5 scored 40.6 percent; Opus 4.7 scored 31.2 percent\ Humanity's...

  • [13] Everything You Need to Know About GPT-5.5 - Vellumvellum.ai

    Benchmark GPT-5.5 GPT-5.5 Pro GPT-5.4 Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- --- Terminal-Bench 2.0 82.7% — 75.1% 69.4% 68.5% SWE-Bench Pro 58.6% — 57.7% 64.3% 54.2% Expert-SWE (Internal) 73.1% — 68.5% — — GDPval 84.9% 82.3% 83.0% 80.3% 67.3% OSWorld-Verifi...

  • [19] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Agentic coding GPT‑5.5 is our strongest agentic coding model to date. On Terminal-Bench 2.0, which tests complex command-line workflows requiring planning, iteration, and tool coordination, it achieves a state-of-the-art accuracy of 82.7%. On SWE-Bench Pro,...

  • [27] Claude Opus 4.7: Anthropic's New Best (Available) Model - DataCampdatacamp.com

    Claude Opus 4.7 Benchmarks Opus 4.7 was evaluated across 14 benchmarks covering coding, reasoning, tool use, computer use, and visual reasoning. The table below shows the full comparison with Opus 4.6, GPT 5.4, Gemini 3.1 Pro, and the not-yet-published Myth...

  • [28] Claude Opus 4.7: Anthropic’s new flagship, benchmarks, and how it compares to Sonnet & Haiku | explainx.ai Blog | explainx.aiexplainx.ai

    \Percentages are as printed on Anthropic’s benchmark figure; leaderboard definitions, prompts, and tool policies can move scores over time—treat this as a snapshot, not a substitute for your eval harness. Reading the table pragmatically Agentic coding (SWE-...

  • [29] Anthropic releases Claude Opus 4.7: How to try it, benchmarks, safetymashable.com

    Claude Mythos scored 56.8 percent on HLE Claude Opus 4.7 scored 46.9 percent Gemini 3.1 Pro scored 44.4 percent GPT-5-4 Pro scored 42.7 percent Claude Opus 4.6 scored 40.0 percent With tools, GPT-5-4-Pro scored 58.7 percent compared to Opus 4.7’s 54.7 perce...

  • [31] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    For GPT-5.4 and Gemini 3.1 Pro, we compared against the best reported model version available via API in the charts and table. MCP-Atlas: The Opus 4.6 score has been updated to reflect revised grading methodology from Scale AI. SWE-bench Verified, Pro, and...