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GPT-5.4, GPT-5.3-Codex या Claude Opus 4.6: कोडिंग के लिए बेहतर मॉडल कौन-सा?

एक universal coding winner नहीं दिखता: Claude Opus 4.6 का SWE Bench Verified संकेत लगभग 79–81% के आसपास है, GPT 5.3 Codex cited OpenAI Terminal Bench तुलना में 77.3% पर है, और GPT 5.4 की सीधी कोडिंग बढ़त छोटी दिखती है... Terminal Bench 2.0 में सार्वजनिक नतीजे model + agent pair पर निर्भर करते हैं; Claude Opus 4.6 Fo...

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Abstract comparison of AI coding models on a benchmark leaderboard
GPT-5.4 vs GPT-5.3-Codex vs Claude Opus 4.6: The Coding Winner Depends on the BenchmarkBenchmark results point to different winners depending on the test variant and agent harness.
AI संकेत

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.4 vs GPT-5.3-Codex vs Claude Opus 4.6: The Coding Winner Depends on the Benchmark. Article summary: There is no universal coding winner: Claude Opus 4.6 has the strongest reported SWE Bench Verified signal at about 79 81%, GPT 5.3 Codex leads the cited Terminal Bench 2.0 comparison at 77.3%, and GPT 5.4's same sourc.... Topic tags: ai, ai benchmarks, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "gpt-5.4 vs opus 4.6. # GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6: Which One Is Better for Coding? OpenAI has launched GPT-5.4, the latest iteration of its GPT-5 family, and, as per them, it’s the" source context "GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6: Which One Is Better for Coding? - Bind AI" Reference image 2: visual subject "gpt-5.4 vs opus 4.6. # GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6: Whic

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कोडिंग मॉडल चुनना अब सिर्फ सबसे बड़ा स्कोर किसका है वाला सवाल नहीं रह गया है। उपलब्ध रिपोर्टों में तस्वीर बंटी हुई है: SWE-Bench Verified पर Claude Opus 4.6 का संकेत सबसे मजबूत दिखता है, Terminal-Bench 2.0 में GPT-5.3-Codex OpenAI की तरफ से मजबूत लाइन देता है, और GPT-5.4 की GPT-5.3-Codex पर सीधी coding बढ़त निर्णायक नहीं बल्कि छोटी दिखती है [1][3][5][7][9]। असली पेच methodology में है: SWE-Bench के variants अलग-अलग हैं, और Terminal-Bench के public results सिर्फ model नहीं, बल्कि उसे चलाने वाले agent harness पर भी निर्भर करते हैं [1][6][7][10]।

फटाफट फैसला: पहले अपना workload तय करें

आपका कामपहले किस model को टेस्ट करेंआधारध्यान रखने वाली बात
SWE-Bench Verified जैसे repository bug fixingClaude Opus 4.6cited reports में Opus 4.6 लगभग 79.2% से 80.8% तक SWE-Bench Verified पर दिखता है [3][5][7][9]।Verified को SWE-Bench Pro Public के साथ सीधे compare न करें [6][7][10]।
Terminal या shell-based agent codingGPT-5.3-Codex, लेकिन same harness मेंGPT-5.4-focused comparison में GPT-5.3-Codex Terminal-Bench 2.0 पर 77.3% है, GPT-5.4 75.1% और Claude Opus 4.6 65.4% है [3]।public leaderboard agent/model pairs दिखाता है; Claude Opus 4.6 ForgeCode के साथ 79.8% तक पहुंचता है [1]।
सिर्फ OpenAI models में coding choiceGPT-5.4 को टेस्ट करें, पर बड़े jump की उम्मीद न रखेंsame comparison में GPT-5.4 SWE-Bench Pro पर 57.7% है, जबकि GPT-5.3-Codex 56.8% है [3]।उसी comparison में GPT-5.4 Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.3-Codex से नीचे है [3]।
tool-heavy MCP systemsGPT-5.4 को अलग से evaluate करेंGPT-5.4 analysis के अनुसार tool search जरूरत पड़ने पर tool definitions load करके MCP token usage को 47% घटाता है [3]।token efficiency और bug-fixing accuracy एक ही चीज नहीं हैं [3]।

सबसे बड़ी गलती: अलग-अलग benchmarks को एक ही तराजू पर रखना

SWE-Bench Verified, Pro और Pro Public को मिलाकर न पढ़ें

Claude Opus 4.6 का सबसे मजबूत मामला SWE-Bench Verified से आता है। cited reports में इसका Verified score 79.2%, 79.4% या 80.8% के आसपास बताया गया है [3][5][6][7][9]।

GPT-5.3-Codex को पढ़ना थोड़ा मुश्किल है, क्योंकि reports अलग SWE-Bench lines इस्तेमाल करती हैं। एक GPT-5.4 analysis GPT-5.3-Codex को SWE-Bench Pro पर 56.8% दिखाता है, जबकि Opus-vs-Codex comparisons GPT-5.3-Codex को SWE-Bench Pro Public पर 78.2% बताते हैं [3][6][7]। यह scores को average करने का निमंत्रण नहीं है; उलटा, यह चेतावनी है कि variants अलग हैं। कई sources साफ कहते हैं कि SWE-Bench Verified और SWE-Bench Pro Public को सीधे comparable नहीं मानना चाहिए [6][7][10]।

GPT-5.4 की OpenAI-on-OpenAI coding बढ़त इन sources में छोटी है: same GPT-5.4-focused analysis में यह SWE-Bench Pro पर 57.7% है, जबकि GPT-5.3-Codex 56.8% है [3]। एक अन्य summary भी GPT-5.4 के 57.7% SWE-Bench Pro Public signal को सामने रखते हुए broader Claude-vs-GPT comparison को apples-to-apples result set नहीं मानती [10]।

Terminal-Bench में model नहीं, model + agent pair दिखता है

Terminal-Bench 2.0 को पढ़ते समय खास सावधानी चाहिए, क्योंकि public leaderboard isolated base-model scores की जगह agent/model pairs दिखाता है [1]। उसी leaderboard में GPT-5.3-Codex SageAgent के साथ 78.4%, Droid के साथ 77.3% और Simple Codex के साथ 75.1% दिखता है [1]। Claude Opus 4.6 ForgeCode के साथ 79.8%, Capy के साथ 75.3% और Terminus 2 के साथ 62.9% दिखता है [1]।

यह फर्क इतना बड़ा है कि winner बदल सकता है। GPT-5.4-focused comparison Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.3-Codex को Claude Opus 4.6 से आगे दिखाता है, 77.3% बनाम 65.4% [3]। लेकिन public leaderboard में ForgeCode/Claude Opus 4.6 entry 79.8% पर है, जो SageAgent/GPT-5.3-Codex की 78.4% entry से ऊपर है [1]। इसलिए terminal-agent evaluations में model बदलने से पहले harness, tools और agent setup को constant रखना जरूरी है।

तीनों models की व्यावहारिक तस्वीर

Claude Opus 4.6: Verified-style bug fixing के लिए सबसे मजबूत शुरुआत

अगर आपका proxy metric SWE-Bench Verified है, तो इन sources में Claude Opus 4.6 सबसे सुरक्षित first test लगता है। इसके reported Verified scores करीब 79% से 81% तक cluster करते हैं: GPT-5.4 analysis में 79.2%, Opus-vs-Codex comparisons में 79.4%, और अन्य benchmark roundups में 80.8% [3][5][6][7][9]।

इसका मतलब यह नहीं कि Opus 4.6 हर coding workload में winner है। Terminal-Bench पर इसकी कहानी mixed है: कुछ comparison reports 65.4% बताती हैं, जबकि public leaderboard में Opus 4.6 ForgeCode के साथ 79.8% और Terminus 2 के साथ 62.9% दिखता है [1][3][7][9]। यानी repository repair में इसे पहले आजमाना समझदारी है, लेकिन इसे universal coding champion कहना evidence से ज्यादा बड़ा दावा होगा।

GPT-5.3-Codex: OpenAI side का terminal-agent standout

जहां काम Terminal-Bench-style agentic shell workflows जैसा हो, GPT-5.3-Codex का OpenAI case मजबूत दिखता है। comparison reports इसे Terminal-Bench 2.0 पर 77.3% बताती हैं, और public leaderboard में GPT-5.3-Codex SageAgent के साथ 78.4%, Droid के साथ 77.3% और Simple Codex के साथ 75.1% दिखता है [1][3][7][9]।

SWE-Bench पर इसे judge करते समय ज्यादा सावधानी चाहिए। कुछ reports GPT-5.3-Codex को SWE-Bench Pro Public पर 78.2% दिखाती हैं, जबकि दूसरी line SWE-Bench Pro पर 56.8% बताती है [3][6][7][9]। चूंकि sources variants को सीधे interchangeable नहीं मानते, GPT-5.3-Codex को उसी SWE-Bench variant और evaluation setup में compare करें जिसे आप सचमुच इस्तेमाल करने वाले हैं [6][7][10]।

GPT-5.4: coding में modest bump, tool use में अलग angle

इस benchmark set में GPT-5.4 कोई coding blowout नहीं दिखता। same-source comparison में इसका SWE-Bench Pro score GPT-5.3-Codex से थोड़ा ऊपर है, 57.7% बनाम 56.8%, लेकिन Terminal-Bench 2.0 पर यह नीचे है, 75.1% बनाम 77.3% [3]।

GPT-5.4 का ज्यादा अलग datapoint tool use से जुड़ा है। analysis के अनुसार tool search सभी tool definitions को context में भरने के बजाय जरूरत पड़ने पर load करता है, जिससे MCP token usage 47% घटता है [3]। tool-heavy coding agents के लिए यह systems-level फायदा हो सकता है, पर इसे SWE-Bench या Terminal-Bench accuracy जीत के बराबर नहीं पढ़ना चाहिए [3]।

खुद comparison करते समय ये नियम रखें

  1. पहले benchmark variant तय करें। SWE-Bench Verified, SWE-Bench Pro और SWE-Bench Pro Public को एक ही score table में मिलाना गलत conclusion दे सकता है [6][7][10]।
  2. Terminal tasks में agent harness constant रखें। public Terminal-Bench 2.0 leaderboard दिखाता है कि same model अलग agent pairing के साथ काफी अलग accuracy तक जा सकता है [1]।
  3. coding accuracy और tool efficiency अलग-अलग measure करें। GPT-5.4 का reported 47% MCP token reduction useful है, पर यह bug-fixing benchmark win नहीं है [3]।
  4. mixed-source rankings को directional signal मानें। दिए गए sources अलग benchmark और setup में अलग winners दिखाते हैं, इसलिए single universal ranking evidence को जरूरत से ज्यादा खींच देगी [1][3][6][7][10]।

निष्कर्ष

SWE-Bench Verified-style repository bug fixing के लिए Claude Opus 4.6 से शुरू करें, terminal-agent मुकाबले में GPT-5.3-Codex को जरूर रखें, और GPT-5.4 को तब test करें जब आपको latest OpenAI line या tool-search efficiency, खासकर MCP-heavy setup, evaluate करनी हो [1][3][5][7][9]। सुरक्षित verdict यही है: coding में winner model के नाम से कम और benchmark variant, agent harness और आपके असली workload से ज्यादा तय होता है [1][6][7][10]।

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मुख्य निष्कर्ष

  • एक universal coding winner नहीं दिखता: Claude Opus 4.6 का SWE Bench Verified संकेत लगभग 79–81% के आसपास है, GPT 5.3 Codex cited OpenAI Terminal Bench तुलना में 77.3% पर है, और GPT 5.4 की सीधी कोडिंग बढ़त छोटी दिखती है...
  • Terminal Bench 2.0 में सार्वजनिक नतीजे model + agent pair पर निर्भर करते हैं; Claude Opus 4.6 ForgeCode के साथ 79.8% और Terminus 2 के साथ 62.9% दिखता है, इसलिए harness बदलते ही कहानी बदल सकती है [1]।
  • GPT 5.4 को tool heavy MCP systems में अलग से टेस्ट करना चाहिए, क्योंकि reported tool search MCP token usage को 47% घटाता है; यह accuracy benchmark win जैसा claim नहीं है [3]।

लोग पूछते भी हैं

"GPT-5.4, GPT-5.3-Codex या Claude Opus 4.6: कोडिंग के लिए बेहतर मॉडल कौन-सा?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

एक universal coding winner नहीं दिखता: Claude Opus 4.6 का SWE Bench Verified संकेत लगभग 79–81% के आसपास है, GPT 5.3 Codex cited OpenAI Terminal Bench तुलना में 77.3% पर है, और GPT 5.4 की सीधी कोडिंग बढ़त छोटी दिखती है...

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

एक universal coding winner नहीं दिखता: Claude Opus 4.6 का SWE Bench Verified संकेत लगभग 79–81% के आसपास है, GPT 5.3 Codex cited OpenAI Terminal Bench तुलना में 77.3% पर है, और GPT 5.4 की सीधी कोडिंग बढ़त छोटी दिखती है... Terminal Bench 2.0 में सार्वजनिक नतीजे model + agent pair पर निर्भर करते हैं; Claude Opus 4.6 ForgeCode के साथ 79.8% और Terminus 2 के साथ 62.9% दिखता है, इसलिए harness बदलते ही कहानी बदल सकती है [1]।

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

GPT 5.4 को tool heavy MCP systems में अलग से टेस्ट करना चाहिए, क्योंकि reported tool search MCP token usage को 47% घटाता है; यह accuracy benchmark win जैसा claim नहीं है [3]।

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

अन्य कोण और अतिरिक्त उद्धरणों के लिए "Claude Security पब्लिक बीटा: Anthropic का AI कोड-सुरक्षा स्कैनर क्या करता है" के साथ जारी रखें।

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मुझे इसकी तुलना किससे करनी चाहिए?

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सूत्र

  • [1] 2.0 Leaderboardtbench.ai

    Rank Agent Model Date Agent Org Model Org Accuracy -- -- -- -- -- -- -- -- 4 ForgeCode Claude Opus 4.6 2026-03-12 ForgeCode Anthropic 79.8%± 1.6 5 SageAgent GPT-5.3-Codex 2026-03-13 OpenSage OpenAI 78.4%± 2.2 6 ForgeCode Gemini 3.1 Pro 2026-03-02 ForgeCode...

  • [3] GPT-5.4: The Real Leap Isn't Coding | Blog - Alex Lavaeealexlavaee.me

    - Coding benchmarks are flat. SWE-Bench Pro: 57.7% vs 56.8% for GPT-5.3-Codex. Terminal-Bench 2.0 actually regressed from 77.3% to 75.1%. - Tool search cuts MCP token usage by 47% by loading tool definitions on demand instead of cramming them all into conte...

  • [5] Best AI for Coding 2026: SWE-Bench Breakdown—Opus 4.6 ...marc0.dev

    I dug into all of them. Here's what the benchmarks actually say, what they don't, and which model is worth your money depending on what you actually build. … Benchmark Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex Winner -- -- -- -- SWE-bench Verified 80.8% 56.8% Opus 4.6...

  • [6] Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex: Complete Comparisondigitalapplied.com

    79.4% Claude SWE-bench Verified 78.2% GPT-5.3 SWE-bench Pro 77.3% Claude GPQA Diamond 25% GPT-5.3 Speed Gain Key Takeaways Claude leads SWE-bench Verified:: Opus 4.6 scores 79.4% on SWE-bench Verified while GPT-5.3-Codex leads SWE-bench Pro Public at 78.2%...

  • [7] Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex: We Tested Both on Real ...intelligibberish.com

    The Benchmark Numbers Before getting to practical testing, here’s how the flagship models compare on standardized benchmarks. Claude Opus 4.6: - SWE-bench Verified: 79.4% - GPQA Diamond: 77.3% - Terminal-Bench 2.0: 65.4% GPT-5.3 Codex: - SWE-bench Pro Publi...

  • [9] New GPT and Claude Releases Continue to One-Up Themselvesblog.kilo.ai

    - Agent Teams (preview) — multiple Claude instances collaborating in parallel on tasks like code review, testing, and documentation - 80.8% on SWE-Bench Verified — the highest score on real-world bug-fixing evaluations - 65.4% on Terminal-Bench 2.0 — a new...

  • [10] SWE-bench 2026: Claude Opus 4.6 vs GPT-5.4 Coding Benchmarksevolink.ai

    Here is the practical answer: - Claude Opus 4.6 has strong official coding claims from Anthropic, including public discussion of SWE-bench Verified methodology and strong performance on Terminal-Bench 2.0. - GPT-5.4 has strong official coding claims from Op...