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

इसलिए नतीजा यह नहीं है कि कोई एक मॉडल हर जगह बाजी मारता है। सही सवाल है: आपके काम में कौन-सा बेंचमार्क मायने रखता है?

जल्दी जवाब: किस काम के लिए कौन?

• कोडिंग और GitHub issue fixes: उपलब्ध SWE-Bench, SWE-Bench Verified और CursorBench आंकड़ों में Claude Opus 4.7, GPT-5.5 से आगे दिखता है .
• टर्मिनल एजेंट और computer-use वर्कफ़्लो: GPT-5.5 के पास सबसे साफ आधिकारिक आधार है, जिसमें OpenAI का Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% स्कोर शामिल है .
• किफायती coding agents: CodeRouter Kimi K2.6 को लागत/गुणवत्ता के लिहाज से मजबूत विकल्प बताता है और इसकी कीमत $0.60 input तथा $4.00 output प्रति 10 लाख tokens बताता है .
• DeepSeek V4: V4-Pro और V4-Flash आधिकारिक DeepSeek API में उपलब्ध हैं, लेकिन इन स्रोतों में Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 के खिलाफ कोई पूर्ण आधिकारिक चार-तरफा बेंचमार्क तालिका नहीं मिलती .

स्रोतों से असल में क्या साबित होता है

OpenAI Terminal-Bench 2.0 को ऐसे बेंचमार्क के रूप में बताता है जो जटिल command-line workflows, planning, iteration और tool coordination को जांचता है; GPT-5.5 वहां OpenAI के अनुसार 82.7% हासिल करता है . SWE-Bench Pro, वास्तविक GitHub issue resolution को परखने वाला बेंचमार्क है, और OpenAI GPT-5.5 के लिए 58.6% बताता है .

DeepSeek की आधिकारिक जानकारी V4 के लिए यह पुष्टि करती है कि V4-Pro और V4-Flash OpenAI ChatCompletions interface और Anthropic interface, दोनों के जरिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं; मॉडल पैरामीटर deepseek-v4-pro और deepseek-v4-flash हैं . यह उपलब्धता का सबूत है, लेकिन किसी बेंचमार्क जीत का नहीं।

Claude Opus 4.7 और Kimi K2.6 पर मौजूद सीधे तुलना वाले आंकड़ों को सावधानी से पढ़ना चाहिए: LushBinary Claude बनाम GPT के ठोस आंकड़े देता है, जबकि CodeRouter Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के लिए कीमत और उपयोग-स्थिति की व्याख्या करता है .

तुलना तालिका: अभी तक उपलब्ध समर्थित आंकड़े

यहां डेटा नहीं का मतलब है कि दिए गए स्रोतों में उस मॉडल-बेंचमार्क जोड़ी के लिए पर्याप्त रूप से समर्थित, सीधे तुलना योग्य संख्या उपलब्ध नहीं है।

कोडिंग: Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है, Kimi K2.6 कीमत वाला उम्मीदवार

अगर आपका मुख्य काम bug fixes, repository-level coding या GitHub issues हल कराना है, तो उपलब्ध आंकड़ों में Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है। LushBinary Claude Opus 4.7 के लिए SWE-Bench Pro पर 64.3% बताता है, जबकि GPT-5.5 के लिए OpenAI का आधिकारिक SWE-Bench Pro आंकड़ा 58.6% है . इसी थर्ड-पार्टी स्रोत में SWE-Bench Verified और CursorBench पर भी Claude Opus 4.7, GPT-5.5 से आगे दिखता है .

Kimi K2.6 coding teams के लिए फिर भी दिलचस्प है, क्योंकि CodeRouter इसे SWE-Bench Pro पर GPT-5.5 के स्तर का बताता है और साथ में कम token pricing देता है . यह अपने-आप में अंतिम फैसला नहीं है, लेकिन उन टीमों के लिए मजबूत संकेत है जिन्हें agents, drafts या retries की बड़ी संख्या चलानी पड़ती है।

DeepSeek V4 के लिए आधिकारिक DeepSeek स्रोतों से इस तुलना में कोई coding-benchmark संख्या नहीं निकलती। अभी पुख्ता बात यह है कि V4-Pro और V4-Flash API में उपलब्ध हैं .

टर्मिनल और agentic workflows: GPT-5.5 पर सबसे साफ प्रमाण

Terminal agents के लिए GPT-5.5 सबसे मजबूत रूप से दस्तावेजीकृत विकल्प है। OpenAI Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.5 का 82.7% स्कोर बताता है और इस बेंचमार्क को planning, iteration और tool coordination वाले complex command-line workflows की परीक्षा के रूप में परिभाषित करता है . LushBinary इसी बेंचमार्क में Claude Opus 4.7 को करीब 72% पर रखता है .

Knowledge-work और computer-use metrics में भी उपलब्ध थर्ड-पार्टी तुलना GPT-5.5 के पक्ष में जाती है: GDPval पर 84.9% बनाम Claude Opus 4.7 के लिए करीब 78%, और OSWorld-Verified पर 78.7% बनाम Claude Opus 4.7 के लिए करीब 65% . इसलिए shell commands, tool orchestration और GUI-जैसे tasks वाले workflows में GPT-5.5 सबसे बेहतर समर्थित शुरुआती विकल्प दिखता है।

विजन और डॉक्यूमेंट: Claude Opus 4.7 के पक्ष में सबसे साफ संकेत

Vision और document-heavy tasks के लिए इन स्रोतों में पूरी चार-तरफा तालिका नहीं है। सबसे स्पष्ट सकारात्मक संकेत Claude Opus 4.7 के लिए है: Latent Space/AINews द्वारा उद्धृत Arena रिपोर्ट में Claude Opus 4.7 को Vision & Document Arena में पहला स्थान बताया गया है .

LLM Stats यह भी लिखता है कि Claude Opus 4.7 लंबी side पर 2,576 pixels तक, यानी लगभग 3.75 megapixels की images process कर सकता है; GPT-5.5 image input को support करता है और वहां MMMU-Pro के लिए 81.2% बिना tools तथा 83.2% tools के साथ बताया गया है . ये आंकड़े Claude बनाम GPT-5.5 को समझने में मदद करते हैं, लेकिन Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के साथ पूरा सीधा मुकाबला नहीं बनाते।

कीमत बनाम प्रदर्शन: Kimi K2.6 और DeepSeek V4 Flash को अपने टेस्ट में रखें

सबसे स्पष्ट कीमत वाला तर्क Kimi K2.6 के पक्ष में आता है। CodeRouter इसे लागत/गुणवत्ता वाला विजेता बताता है और $0.60 input तथा $4.00 output प्रति 10 लाख tokens की कीमत देता है .

DeepSeek V4 Flash भी इसी स्रोत में बहुत सस्ते workhorse option के रूप में दिखता है: $0.14 input और $0.28 output प्रति 10 लाख tokens, साथ में 1M context . DeepSeek की आधिकारिक documentation यह भी पुष्टि करती है कि V4-Pro और V4-Flash मौजूदा API interfaces के जरिए उपलब्ध हैं .

लेकिन कम कीमत का मतलब बेंचमार्क में जीत नहीं है। सस्ता मॉडल ज्यादा trials और कम-risk agent runs के लिए अच्छा हो सकता है; production में असली सवाल यह है कि सही, स्थिर और कम दोहराव वाले परिणाम कितनी लागत पर मिलते हैं।

अपनी टीम के लिए निष्पक्ष टेस्ट कैसे करें

Public rankings को shortlist समझें, अंतिम खरीद या deployment फैसला नहीं। अपने codebase, documents और agent workflows से छोटा लेकिन वास्तविक eval set बनाइए। सिर्फ पहली प्रतिक्रिया न देखें; accepted result की लागत, retry की जरूरत, गलती की गंभीरता, latency और manual rework भी मापें।

साथ ही official data और secondary data को एक जैसा वजन न दें। GPT-5.5 के लिए Terminal-Bench 2.0 और SWE-Bench Pro के आधिकारिक OpenAI आंकड़े उपलब्ध हैं . DeepSeek V4 के लिए आधिकारिक रूप से API availability दर्ज है . Claude Opus 4.7 और Kimi K2.6 पर सबसे मजबूत सीधे तुलना वाले दावे यहां थर्ड-पार्टी स्रोतों से आते हैं .

निचोड़

इस तुलना में कोई सार्वभौमिक विजेता नहीं निकलता। Claude Opus 4.7 coding-heavy benchmarks में आगे दिखता है, GPT-5.5 terminal agents और computer-use benchmarks में सबसे मजबूत रूप से प्रमाणित है, Kimi K2.6 का सबसे साफ दावा कीमत-के-मुकाबले-गुणवत्ता पर है, और DeepSeek V4 फिलहाल ऐसा API candidate है जिसे अपने workload पर जरूर मापना चाहिए .