GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6: किसे चुनें?

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 को एक सीधी ‘रैंकिंग लिस्ट’ में रखना आकर्षक है, लेकिन भरोसेमंद नहीं। उपलब्ध सार्वजनिक आंकड़े अलग-अलग स्रोतों, अलग reasoning effort और अलग test harness यानी परीक्षण चलाने के अलग तरीकों से आते हैं। LLM Stats भी चेतावनी देता है कि GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के कुछ स्कोर प्रदाताओं द्वारा high reasoning tier पर self-reported हैं; पैटर्न तुलना योग्य है, पर methodology पूरी तरह समान नहीं।

इसलिए बेहतर सवाल यह है: आपके काम में मॉडल को क्या करना है? अगर काम browser और tools चलाने वाला agent है, GPT-5.5 पहले टेस्ट करने लायक दिखता है। अगर निर्णय में reasoning और review की गलती महंगी पड़ सकती है, Claude Opus 4.7 मजबूत उम्मीदवार है। अगर लाखों API calls में लागत मुख्य चिंता है, DeepSeek V4 को shortlist में ऊपर रखें। और अगर open-source coding-agent या लंबे coding workflow पर प्रयोग करना है, Kimi K2.6 को अपनी test bench में शामिल करें।

फटाफट चयन: पहले किसे टेस्ट करें?

आपकी मुख्य जरूरत	पहले टेस्ट करें	वजह
Agentic web browsing, terminal automation, cross-tool workflow	GPT-5.5	GPT-5.5 का BrowseComp स्कोर 84.4% और Terminal-Bench 2.0 स्कोर 82.7% है, जो VentureBeat सारांश में दिए गए Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max के संबंधित आंकड़ों से ऊपर है।
कठिन reasoning, review, कम गलती सहने वाले निर्णय	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% और Humanity’s Last Exam no-tools पर 46.9% स्कोर करता है, जो उसी तालिका में GPT-5.5 और DeepSeek-V4-Pro-Max से अधिक है।
High-volume, cost-sensitive API calls	DeepSeek V4	DeepSeek V4 की सार्वजनिक कीमत प्रति 10 लाख input token $1.74 और output token $3.48 है, जो GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की समान श्रेणी की कीमतों से कम है।
Open-source coding-agent और लंबे coding workflow के प्रयोग	Kimi K2.6	DocsBot Kimi K2.6 को Moonshot AI का open-source native multimodal agentic model बताता है, जिसका context 256K है; लेकिन इसके पास बाकी तीन मॉडलों के साथ पूरा समान public benchmark set नहीं दिखता।

बेंचमार्क और कीमत: एक नजर

DeepSeek के आंकड़ों में नामकरण एक जैसा नहीं है: कीमत वाले स्रोतों में DeepSeek V4 या DeepSeek V4 Pro दिखता है, जबकि कुछ benchmark में DeepSeek-V4-Pro-Max लिखा है। नीचे स्रोतों में दिए नामों को ज्यों का त्यों रखा गया है, ताकि अलग configuration को गलती से एक ही मॉडल न मान लिया जाए।

पैमाना	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	DeepSeek V4 / V4-Pro-Max	Kimi K2.6
Artificial Analysis Intelligence Index	xhigh 60; high 59।	Adaptive Reasoning, Max Effort 57।	उपलब्ध सारांश में समान स्कोर नहीं दिया गया।	उपलब्ध सारांश में समान स्कोर नहीं दिया गया।
BrowseComp	84.4%।	79.3%।

1. समग्र रैंकिंग: visible Intelligence Index में GPT-5.5 आगे, लेकिन कहानी यहीं खत्म नहीं

Artificial Analysis के visible summary में Intelligence Index के शीर्ष मॉडलों में GPT-5.5 xhigh 60, GPT-5.5 high 59 और Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort 57 दिखता है; इसी समूह में Gemini 3.1 Pro Preview और GPT-5.4 xhigh भी 57 पर दिखते हैं।

इससे केवल सीमित निष्कर्ष निकलता है: उस visible Intelligence Index snapshot में GPT-5.5, Claude Opus 4.7 से आगे दिखता है। लेकिन इसी आधार पर चारों मॉडलों की पूरी overall ranking बनाना ठीक नहीं, क्योंकि उसी visible summary में DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के समान Intelligence Index scores नहीं दिए गए।

2. Agentic browsing और terminal workflow: GPT-5.5 आगे, DeepSeek browsing में काफी करीब

BrowseComp ऐसे agentic AI web browsing कामों को मापता है जिनमें मॉडल को structured या सीमित web information खोजनी होती है। VentureBeat के सारांश में GPT-5.5 84.4%, DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4% और Claude Opus 4.7 79.3% पर दिखते हैं। यानी web-browsing agent के काम में DeepSeek-V4-Pro-Max, GPT-5.5 से ज्यादा दूर नहीं है, जबकि Claude Opus 4.7 उसी तालिका में पीछे है।

Terminal-Bench 2.0 में अंतर ज्यादा साफ है। VentureBeat के सारांश में GPT-5.5 82.7%, Claude Opus 4.7 69.4% और DeepSeek 67.9% पर दिखता है। Yahoo / Investing.com भी Terminal-Bench 2.0 को command-line workflows की परीक्षा बताता है और GPT-5.5 का 82.7% स्कोर सूचीबद्ध करता है।

Kimi K2.6 के लिए Terminal-Bench 2.0 का visible स्कोर 66.70% है, लेकिन यह Kimi K2.6, Claude Opus 4.6 और GPT-5.4 की अलग तुलना से आता है; यह GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के साथ समान public table नहीं है।

3. Coding और SWE: Claude का SWE-Bench Pro ऊंचा है, पर tool workflow अलग कहानी कह सकता है

DataCamp की DeepSeek V4 comparison table में SWE-Bench Pro के स्कोर इस तरह दिए गए हैं: DeepSeek V4 Pro 55.4%, GPT-5.5 58.6% और Claude Opus 4.7 64.3%। Yahoo / Investing.com भी GPT-5.5 का SWE-Bench Pro स्कोर 58.6% बताता है और इसे GitHub issue resolution को मापने वाला benchmark कहता है।

Kimi K2.6 के coding आंकड़े अलग से ध्यान देने लायक हैं। Verdent सारांश में Kimi K2.6 का SWE-Bench Pro 58.60%, SWE-Bench Verified 80.20% और LiveCodeBench v6 89.60% दिखता है। लेकिन वही सारांश बताता है कि Kimi K2.6 के आंकड़े Moonshot AI official model card से आए हैं और SWE-Bench Pro के लिए Moonshot in-house harness इस्तेमाल हुआ। इसलिए Kimi K2.6 को coding-agent shortlist में रखना समझदारी है, पर इन संख्याओं को बाकी तीन मॉडलों की समान तालिका में सीधे फिट करके definitive ranking बनाना उचित नहीं।

अगर आपका use case बड़ा repo repair, code review या कई घंटों तक चलने वाला coding agent है, तो सिर्फ एक SWE score पर फैसला न करें। उपलब्ध SWE-Bench Pro तुलना में Claude Opus 4.7 ऊपर है; Terminal-Bench 2.0 जैसे long-running tool tasks में GPT-5.5 आगे दिखता है; और Kimi K2.6 को अपनी repo, test suite और toolchain पर अलग से चलाकर देखना चाहिए।

4. कठिन reasoning और review: Claude Opus 4.7 की बढ़त ज्यादा स्पष्ट दिखती है

VentureBeat सारांश में GPQA Diamond पर Claude Opus 4.7 94.2%, GPT-5.5 93.6% और DeepSeek-V4-Pro-Max 90.1% पर दिखते हैं। उसी सारांश में Humanity’s Last Exam no-tools पर Claude Opus 4.7 46.9%, GPT-5.5 41.4%, GPT-5.5 Pro 43.1% और DeepSeek-V4-Pro-Max 37.7% पर दिखते हैं।

LLM Stats का GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7 निष्कर्ष भी इसी दिशा में है: दोनों providers द्वारा report किए गए 10 benchmarks में Claude Opus 4.7 6 में आगे और GPT-5.5 4 में आगे है। LLM Stats के अनुसार Claude की बढ़त reasoning-heavy और review-grade tests में केंद्रित है, जबकि GPT-5.5 की बढ़त long-running tool-use tests में दिखती है।

5. कीमत और context: DeepSeek V4 की लागत बढ़त सबसे साफ

Mashable सारांश में तीन मॉडलों की API कीमतें इस तरह दी गई हैं: DeepSeek V4 प्रति 10 लाख input token $1.74 और output token $3.48, 1M context window के साथ; GPT-5.5 प्रति 10 लाख input token $5 और output token $30, 1M context window के साथ; Claude Opus 4.7 प्रति 10 लाख input token $5 और output token $25, 1M context window के साथ।

DataCamp का DeepSeek V4 comparison भी इसी price structure का उपयोग करता है और DeepSeek V4 Pro, GPT-5.5 तथा Claude Opus 4.7 के context window को लगभग 1M tokens बताता है। इन public prices में DeepSeek V4, GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से काफी सस्ता दिखता है। साथ ही DeepSeek-V4-Pro-Max का BrowseComp 83.4% है, जो GPT-5.5 के 84.4% के करीब है; इसलिए cost-sensitive API routing के लिए यह पहले batch में टेस्ट करने लायक है।

Kimi K2.6 के लिए समान API pricing इस source set में नहीं दिखती। DocsBot सारांश Kimi K2.6 को 256K context वाला open-source agentic model बताता है, जो long-horizon coding, coding-driven design, autonomous execution और swarm-based orchestration के लिए target किया गया है।

व्यावहारिक architecture: एक मॉडल नहीं, model routing सोचें

अधिकांश product और engineering teams के लिए सही जवाब ‘सिर्फ एक मॉडल खरीदो’ नहीं होगा। बेहतर तरीका है कि आप task routing और regression tests बनाएं। यानी समान prompt, समान tool permissions, समान context length और समान success criteria के साथ models को अपनी वास्तविक समस्याओं पर चलाएं।

1. GPT-5.5 को high-end agentic baseline मानकर टेस्ट करें। यह BrowseComp और Terminal-Bench 2.0 में मजबूत है; OpenAI के official numbers में GPT-5.5 GDPval 84.9%, OSWorld-Verified 78.7% और Tau2-bench Telecom 98.0% पर भी दिखता है।
2. Claude Opus 4.7 को reasoning, review और low-tolerance tasks पर चलाएं। GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam no-tools और LLM Stats द्वारा बताए reasoning-heavy / review-grade tests में इसकी बढ़त अधिक साफ दिखती है।
3. DeepSeek V4 से high-volume API cost घटाने की संभावना जांचें। इसकी public token pricing GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से कम है, और BrowseComp पर यह GPT-5.5 के काफी करीब दिखता है।
4. Kimi K2.6 को open-source coding-agent experiment pool में रखें। इसके coding और agentic indicators मौजूद हैं, लेकिन GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के साथ पूरा समान public benchmark set नहीं है; इसलिए इसे अपनी repo, deployment constraints और tools पर validate करें।

इस तुलना की सीमाएं

• सभी मॉडलों के लिए समान मैदान, समान setting वाले benchmarks उपलब्ध नहीं हैं। GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max के कुछ आंकड़े VentureBeat सारांश में समान table में दिखते हैं; Kimi K2.6 मुख्यतः दूसरी comparison set से आता है, जिसमें Claude Opus 4.6 और GPT-5.4 शामिल हैं।
• मॉडल configuration अलग हो सकते हैं। Artificial Analysis में GPT-5.5 xhigh/high और Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort दिखते हैं; VentureBeat DeepSeek-V4-Pro-Max का उपयोग करता है। ये जरूरी नहीं कि सामान्य API default modes के बराबर हों।
• Self-reported और third-party scores को एक जैसा नहीं मानना चाहिए। LLM Stats साफ कहता है कि GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के कुछ scores provider-reported high reasoning tier पर हैं; इसलिए वे दिशा दिखाते हैं, पूरी तरह identical methodology नहीं।
• Public benchmarks test priority बताते हैं, अंतिम production decision नहीं। BrowseComp web-browsing agents पर झुकता है, Terminal-Bench 2.0 command-line workflows पर और SWE-Bench Pro GitHub issue resolution पर; ये आपके असली user workflow की जगह नहीं ले सकते।

अंतिम फैसला

उपलब्ध public evidence से शुरुआती shortlist बनानी हो तो GPT-5.5 agentic tool-use और visible overall ranking में सबसे मजबूत उम्मीदवार दिखता है; Claude Opus 4.7 reasoning और review-grade work के लिए सबसे मजबूत candidates में है; DeepSeek V4 कीमत के लिहाज से सबसे आकर्षक high-value option है; और Kimi K2.6 को open-source / coding-agent प्रयोगों में शामिल करना चाहिए, लेकिन अभी evidence इतना समान नहीं कि उसे बाकी तीन के साथ पूर्ण overall leaderboard में निष्पक्ष रूप से रख दिया जाए।

Production में जाने से पहले अपनी टीम के वास्तविक tasks पर regression test चलाएं। Public benchmark का काम है यह बताना कि पहले किसे टेस्ट करें; अंतिम चुनाव आपके product workflow, error cost, latency जरूरत और token budget से तय होना चाहिए।