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GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 या Kimi K2.6 कैसे चुनें

एक पंक्ति में निष्कर्ष: GPT 5.5 को मजबूत default baseline मानकर शुरू करें; लंबे दस्तावेज़, multi step research और finance heavy कामों के लिए Claude Opus 4.7 को पहले परखें; कम लागत और high throughput के लिए DeepSeek V4... लागत का अंतर चयन बदल सकता है: OpenAI docs में GPT 5.5 की कीमत $5 प्रति 10 लाख input token और $30...

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GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 的 AI 模型基准和成本对比示意图
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准、成本与选型结论四个前沿 AI 模型的选型，关键不只是基准分数，还包括成本、上下文、工具能力和部署约束。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准、成本与选型结论. Article summary: 截至 2026 年 4 月的公开资料，GPT 5.5 是最稳妥的综合默认项：Artificial Analysis 给 GPT 5.5 xHigh 60、High 59，高于 Claude Opus 4.7 的 57；但 Claude 在 HLE 无工具 46.9% 领先，DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 分别更适合低成本与开权重场景。[4][6][9][25]. Topic tags: ai, ai benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus vs GLM: Cost and Benchmark Comparison for AI Agent Fleets. DeepSeek V4, GPT-5.5, Claude Opus, and GLM compared on cost, benchmarks, and self" source context "DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus vs GLM - Flowtivity" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). ![Image 4](https

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चारों मॉडलों की तुलना में सबसे आम गलती है सिर्फ यह पूछना कि “सबसे ताकतवर कौन है?” बेहतर सवाल है: आपका काम क्या है, budget कितना है, output कितना लंबा होगा, tools कितने लगेंगे और failure की कीमत कितनी है। उपलब्ध सार्वजनिक evidence के आधार पर GPT-5.5 एक high-performance default जैसा दिखता है; Claude Opus 4.7 लंबे, multi-step और document-discipline वाले कामों में मजबूत है; DeepSeek V4 की सबसे बड़ी ताकत लागत है; और Kimi K2.6 open-weight, लंबे context और multimodal input वाले workflows के लिए गंभीर उम्मीदवार है।[4][6][7][9]

जल्दी फैसला: किस काम के लिए कौन-सा मॉडल पहले आज़माएँ?

आपकी प्राथमिकतापहले किसे test करेंक्यों
overall capability, complex agent workflows, terminal-based codingGPT-5.5Artificial Analysis ने GPT-5.5 xHigh को 60 और GPT-5.5 High को 59 दिया, जबकि Claude Opus 4.7 57 पर है; VentureBeat के Terminal-Bench 2.0 summary में GPT-5.5 का score 82.7% है।[4][6]
long-document research, multi-step analysis, finance या document disciplineClaude Opus 4.7Anthropic के अनुसार Opus 4.7 ने internal research-agent benchmark में 0.715 overall score दिया और General Finance module में 0.813 score किया, जो Opus 4.6 के 0.767 से ऊपर है।[7]
high-throughput, budget-sensitive systemsDeepSeek V4Mashable ने DeepSeek V4 API pricing $1.74 प्रति 10 लाख input token और $3.48 प्रति 10 लाख output token बताई है, जो उसी comparison में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से कम है।[3]
open-weight ecosystem, image/video input, 256K contextKimi K2.6Artificial Analysis ने Kimi K2.6 को नया leading open-weight model कहा है और बताया है कि यह image और video input के साथ 256K maximum context support करता है।[9]

पहले यह समझें: कोई एक निर्णायक leaderboard नहीं है

अभी ऐसा कोई public benchmark नहीं मिला जो इन चारों मॉडलों को एक ही evaluator, एक ही समय, एक ही reasoning budget, एक ही tool access और एक ही production setup में पूरी तरह compare करता हो। उपलब्ध evidence अलग-अलग जगहों से आता है—vendor release pages, third-party leaderboards, media summaries, API documentation, model routers और individual tests—इसलिए सीधे-सीधे एक global ranking बनाना जोखिम भरा है।[4][5][6][7][8][9][16][34][35]

इसी वजह से scoring का context बहुत मायने रखता है। Artificial Analysis GPT-5.5 xHigh, GPT-5.5 High और Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort को अलग-अलग settings में दिखाता है; OpenAI API docs भी GPT-5.5 के लिए none, low, medium, high और xhigh जैसे reasoning effort विकल्प बताते हैं।[4][35] यानी किसी leaderboard पर बढ़त दिखना इस बात की guarantee नहीं है कि वही model आपके prompt, toolchain, latency target और review process में भी सबसे अच्छा निकलेगा।

प्रमुख public benchmarks: किन numbers को कैसे पढ़ें

Benchmark / metricGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6कैसे पढ़ें
Artificial Analysis Intelligence IndexxHigh 60; High 59 [4]57 [4]इस material में उसी table का exact score नहीं मिलाOpenRouter summary में AA Intelligence 53.9 [5]overall leaderboard पर GPT-5.5 आगे है; Kimi K2.6 open-weight camp में मजबूत दिखता है।
Terminal-Bench 2.082.7% [6]69.4% [6]67.9% [6]same-source public score नहीं मिलाterminal/agent tasks में GPT-5.5 की बढ़त सबसे साफ दिखती है।
SWE-Bench Pro58.6% [6]same-source verifiable number उपलब्ध नहीं55.4% [6]कुछ Kimi materials मुख्यतः GPT-5.4 या Opus 4.6 से तुलना करते हैं, इसलिए इसे चारों की direct comparison न मानें।[14][15]GPT-5.5 और DeepSeek V4 को एक media summary में compare किया जा सकता है; Kimi के लिए cross-source caution जरूरी है।
Humanity’s Last Exam, बिना tools41.4%; GPT-5.5 Pro 43.1% [6]46.9% [6]37.7% [6]same-source public score नहीं मिलाइस setting में Claude Opus 4.7 आगे है।
Humanity’s Last Exam, tools के साथ52.2%; GPT-5.5 Pro 57.2% [6]54.7% [6]48.2% [6]same-source public score नहीं मिलाClaude GPT-5.5 base से ऊपर है, लेकिन GPT-5.5 Pro से नीचे है।
BrowseComp84.4% [8]same-source public score नहीं मिलाV4 Pro-Max 83.4% [6]83.2% [8]web browsing/comprehension में GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro-Max और Kimi K2.6 के public summary scores काफी पास हैं।
Kimi K2.6 AA submetricsलागू नहींलागू नहींलागू नहींIntelligence 53.9; Coding 47.1; Agentic 66.0 [5]Kimi की agentic capability ध्यान देने लायक है, लेकिन real toolchain में फिर से test करना चाहिए।

GPT-5.5: complex workflows के लिए सबसे मजबूत default baseline

OpenAI के release page में 24 अप्रैल 2026 के update के साथ GPT-5.5 और GPT-5.5 Pro को available बताया गया है; OpenAI API docs gpt-5.5 को coding और professional work के लिए model बताते हैं और 1M context window, 128K maximum output, function calling, web search, file search और computer use जैसे capabilities सूचीबद्ध करते हैं।[25][35]

Public benchmarks में GPT-5.5 को पहले baseline की तरह test करना समझदारी है। Artificial Analysis के overall numbers में GPT-5.5 xHigh 60 और High 59 पर है; VentureBeat के summary में Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.5 82.7% पर है, जो Claude Opus 4.7 के 69.4% और DeepSeek V4 के 67.9% से ऊपर है।[4][6]

इसकी बड़ी trade-off कीमत है। OpenAI API docs में GPT-5.5 की कीमत $5 प्रति 10 लाख input token और $30 प्रति 10 लाख output token है; इसलिए लंबे reports, multi-round agent loops या बहुत ज्यादा output वाले use cases में output token cost जल्दी मुख्य variable बन सकती है।[35]

पहले test करने लायक use cases: complex coding agents, terminal automation, cross-tool research, function calling के साथ web/file search और computer use वाले professional workflows।[35]

Claude Opus 4.7: long-context research और disciplined documents में मजबूत

Claude Opus 4.7 की public positioning long-horizon, multi-step और carefully structured output वाले कामों की तरफ झुकती है। Anthropic के अनुसार, Opus 4.7 ने internal research-agent benchmark में top overall score के बराबर 0.715 score किया और tested models में सबसे consistent long-context performance दिया; General Finance module में इसका score 0.813 रहा, जबकि Opus 4.6 का 0.767 था।[7]

VentureBeat के Humanity’s Last Exam summary में Claude Opus 4.7 का no-tools score 46.9% है, जो GPT-5.5 के 41.4% और DeepSeek V4 के 37.7% से ऊपर है; tools enabled होने पर Claude 54.7% पर है, GPT-5.5 base के 52.2% से ऊपर लेकिन GPT-5.5 Pro के 57.2% से नीचे।[6]

लेकिन Claude हर hard metric में GPT-5.5 से आगे नहीं है। Terminal-Bench 2.0 में GPT-5.5 का 82.7% score Claude Opus 4.7 के 69.4% से काफी ऊपर है।[6] एक third-party source Opus 4.7 के लिए SWE-bench Verified पर 82.4% बताता है, पर यह चारों models की same-source comparison नहीं है; इसे SWE-Bench Pro या किसी दूसरे leaderboard के साथ सीधे मिलाकर final ranking नहीं बनानी चाहिए।[1][6]

पहले test करने लायक use cases: long-document research, financial document analysis, evidence-backed analysis, disclosure/data discipline वाले workflows और multi-step reasoning जिसमें review standards कड़े हों।[7]

DeepSeek V4: cost-performance curve का सबसे बड़ा candidate

DeepSeek V4 की मुख्य ताकत pricing है। Mashable के summary के अनुसार DeepSeek V4 API की कीमत $1.74 प्रति 10 लाख input token और $3.48 प्रति 10 लाख output token है; उसी comparison में GPT-5.5 $5/$30 और Claude Opus 4.7 $5/$25 पर हैं।[3]

Performance में DeepSeek V4 near-frontier दिखता है, लेकिन इन public summaries में यह overall winner नहीं है। VentureBeat के अनुसार DeepSeek V4 HLE no-tools पर 37.7% और tools के साथ 48.2% score करता है, जो GPT-5.5, GPT-5.5 Pro और Claude Opus 4.7 के corresponding scores से नीचे है; Terminal-Bench 2.0 में DeepSeek का 67.9% Claude के 69.4% के करीब है, पर GPT-5.5 के 82.7% से पीछे है।[6]

इसलिए DeepSeek V4 को हर closed frontier model का unconditional replacement मानना सही नहीं होगा। इसे budget-sensitive production systems में पहले round का serious candidate मानें और असली सवाल पूछें: क्या यह आपके task में acceptable quality line पार करता है, और क्या कम token price retry, human review और latency cost को compensate कर देता है?[3][6]

पहले test करने लायक use cases: batch processing, high-throughput inference, low-margin applications, ऐसे systems जहां कुछ review स्वीकार्य है लेकिन token cost को बहुत कम रखना जरूरी है।[3]

Kimi K2.6: open-weight, 256K context और multimodal input के लिए मजबूत विकल्प

Kimi K2.6 का मुख्य आकर्षण open weights, multimodality और long context है। Artificial Analysis ने इसे नया leading open-weight model कहा है और बताया है कि यह image और video input से text output natively support करता है; इसकी maximum context length 256K है।[9] OpenRouter page Kimi K2.6 के लिए Artificial Analysis Intelligence 53.9, Coding 47.1 और Agentic 66.0 दिखाता है, साथ ही maximum tokens 256K और maximum output 66K बताता है।[5]

Web research जैसी capability में Kimi competitive दिखता है। DocsBot summary के अनुसार Kimi K2.6 का BrowseComp score 83.2% है, जबकि GPT-5.5 84.4% पर है।[8] यह gap छोटा है, लेकिन सावधानी जरूरी है: Kimi K2.6 के कुछ public materials मुख्यतः GPT-5.4 या Claude Opus 4.6 से comparison करते हैं, न कि GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के साथ एक complete same-source horizontal test।[14][15]

पहले test करने लायक use cases: open-weight ecosystem, ज्यादा deployment control चाहने वाली teams, long-context processing, image/video input, और ऐसे workflows जहां cost, control और capability के बीच balance चाहिए।[5][9]

लागत, context और deployment: सिर्फ score देखकर फैसला न करें

Modelpublic pricing और capacity informationselection impact
GPT-5.5$5 प्रति 10 लाख input token, $30 प्रति 10 लाख output token; 1M context; 128K maximum output; functions, web search, file search और computer use support।[35]high-value complex tasks के लिए मजबूत, लेकिन बहुत लंबा output या कई agent rounds हों तो cost pressure बढ़ता है।
Claude Opus 4.7Mashable summary के अनुसार $5 प्रति 10 लाख input token, $25 प्रति 10 लाख output token और 1M context।[3]output price GPT-5.5 से कम है; long-horizon consistency और document discipline वाले tasks में खास तौर पर relevant।[7]
DeepSeek V4Mashable summary के अनुसार $1.74 प्रति 10 लाख input token, $3.48 प्रति 10 लाख output token और 1M context।[3]high-throughput, batch और budget-sensitive apps में पहले test करने लायक।
Kimi K2.6OpenRouter page के एक route में $0.7448 प्रति 10 लाख input token और $4.655 प्रति 10 लाख output token, 256K max tokens और 66K max output दिखता है।[5]open-weight, long-context और multimodal evaluation के लिए उपयोगी; router price को सभी providers की universal list price न मानें।[5][9]

API price total cost का सिर्फ एक हिस्सा है। OpenAI की GPT-5.5 API guidance कहती है कि tool-heavy या long-running workflows में models को accuracy, token consumption और end-to-end latency पर benchmark करना चाहिए; OpenAI model docs यह भी दिखाते हैं कि GPT-5.5 में reasoning effort none से xhigh तक adjust किया जा सकता है।[34][35]

अपनी team के workflow में कैसे test करें

Public benchmarks shortlist बनाने के लिए अच्छे हैं, final production decision के लिए नहीं। एक व्यावहारिक evaluation में कम से कम चार चीजें track करें: task success rate, failure types, end-to-end latency, और token plus retry cost। OpenAI docs भी tool-heavy या long-running workflows के लिए accuracy, token consumption और end-to-end latency पर दूसरे models से comparison की सलाह देते हैं।[34]

Individual tests को signal मानें, standard leaderboard नहीं। AkitaOnRails के अप्रैल 2026 coding test में Claude Opus 4.7 ने 97, GPT-5.5 xHigh Codex ने 96, Kimi K2.6 ने 87 और DeepSeek V4 Pro ने 69 score किया; उसी table में estimated costs भी दिए गए—Claude Opus 4.7 करीब $1.10, GPT-5.5 xHigh Codex करीब $10, Kimi K2.6 करीब $0.30 और DeepSeek V4 Pro करीब $0.50।[16]

ऐसे tests की असली value यह है कि वे याद दिलाते हैं: model selection असली codebase, tool permissions, prompt flow, review criteria और failure-retry cost पर निर्भर करता है, किसी अकेले score पर नहीं।[16][34]

अंतिम सिफारिश

अगर आपको सिर्फ एक model से evaluation शुरू करनी है, GPT-5.5 सबसे सुरक्षित starting point है। यह Artificial Analysis के overall leaderboard और VentureBeat के Terminal-Bench 2.0 summary, दोनों में मजबूत बढ़त दिखाता है।[4][6]

अगर आपका काम long-document research, financial material processing, complex multi-step analysis या high data discipline मांगता है, Claude Opus 4.7 को first-tier candidate रखें। Anthropic के internal research-agent data और VentureBeat के HLE summary दोनों इस दिशा में इसकी competitiveness दिखाते हैं।[6][7]

अगर सबसे बड़ी constraint call volume और budget है, DeepSeek V4 पर cost-quality curve test करना प्राथमिकता होनी चाहिए। Public pricing summaries में इसकी input और output prices GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से काफी कम हैं।[3]

अगर आपको open-weight ecosystem, multimodal input या 256K context चाहिए, Kimi K2.6 गंभीरता से evaluate करने लायक है; बस यह याद रखें कि GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के साथ इसका complete same-source public comparison अभी पर्याप्त नहीं है।[5][8][9]

सबसे संतुलित निष्कर्ष यही है: public benchmarks से shortlist बनाइए, लेकिन production में कौन जाएगा यह आपके अपने real tasks तय करें। Leaderboards दिशा दिखाते हैं; quality, cost और latency का असली हिसाब आपके workflow में ही निकलेगा।[34]

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Key takeaways

  • एक पंक्ति में निष्कर्ष: GPT 5.5 को मजबूत default baseline मानकर शुरू करें; लंबे दस्तावेज़, multi step research और finance heavy कामों के लिए Claude Opus 4.7 को पहले परखें; कम लागत और high throughput के लिए DeepSeek V4...
  • लागत का अंतर चयन बदल सकता है: OpenAI docs में GPT 5.5 की कीमत $5 प्रति 10 लाख input token और $30 प्रति 10 लाख output token है; Mashable के अनुसार DeepSeek V4 $1.74/$3.48 और Claude Opus 4.7 $5/$25 प्रति 10 लाख input/ou...
  • किसी एक leaderboard को अंतिम सच न मानें। reasoning effort, tool access, routing, output length और retry cost नतीजे बदल सकते हैं; production में accuracy, token consumption और end to end latency पर अपने असली tasks से A...

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एक पंक्ति में निष्कर्ष: GPT 5.5 को मजबूत default baseline मानकर शुरू करें; लंबे दस्तावेज़, multi step research और finance heavy कामों के लिए Claude Opus 4.7 को पहले परखें; कम लागत और high throughput के लिए DeepSeek V4...

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एक पंक्ति में निष्कर्ष: GPT 5.5 को मजबूत default baseline मानकर शुरू करें; लंबे दस्तावेज़, multi step research और finance heavy कामों के लिए Claude Opus 4.7 को पहले परखें; कम लागत और high throughput के लिए DeepSeek V4... लागत का अंतर चयन बदल सकता है: OpenAI docs में GPT 5.5 की कीमत $5 प्रति 10 लाख input token और $30 प्रति 10 लाख output token है; Mashable के अनुसार DeepSeek V4 $1.74/$3.48 और Claude Opus 4.7 $5/$25 प्रति 10 लाख input/ou...

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किसी एक leaderboard को अंतिम सच न मानें। reasoning effort, tool access, routing, output length और retry cost नतीजे बदल सकते हैं; production में accuracy, token consumption और end to end latency पर अपने असली tasks से A...

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Research question

研究 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 的基准测试，并尽可能全面地进行比较。请以研究报告的格式呈现。

Studio Global AI40 sources

Cited answer

截至 2026-04-26，可核查的公开资料显示：GPT-5.5 是四者中综合基准最强的闭源模型，Claude Opus 4.7 在长程编码、数据纪律和多步任务上紧随其后，Kimi K2.6 是目前证据中最强的开权重模型，DeepSeek V4 Pro 的主要优势是接近前沿模型的能力与显著更低的 API 成本。[1][3][4][5][6] 但四者并没有完整、同源、同设置的官方横向评测；尤其 DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 的逐项官方对比证据不足，因此部分结论应视为“公开资料下的最佳估计”。[4][5][6][7]

Key findings

  • 综合智能排名上，Artificial Analysis 的公开比较显示 GPT-5.5 xHigh 位列第一，GPT-5.5 High 第二，Claude Opus 4.7 与 Gemini 3.1 Pro Preview 同处 57 分档位，而 Kimi K2.6 在其 Intelligence Index 上为 54 分、位列开权重模型第一梯队。[5][6]

  • 编码与代理任务上，OpenAI 官方表格给出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，在 SWE-Bench Pro 为 58.6%，并称其是 OpenAI 当时最强的 agentic coding 模型。[1] Anthropic 官方没有在可抓取文本中给出完整统一表格，但称 Opus 4.7 相比 Opus 4.6 在高级软件工程、复杂长程任务和自我验证方面显著提升，并引用客户 93-task coding benchmark 中 resolution 提升 13%。[3]

  • 推理与数学上，OpenAI 官方表格显示 GPT-5.5 在 FrontierMath Tier 1–3 为 51.7%、Tier 4 为 35.4%，高于表中 Claude Opus 4.7 的 43.8% 与 22.9%。[1] 但 VentureBeat 汇总的 Humanity’s Last Exam 数据显示，在无工具设置下 Claude Opus 4.7 为 46.9%，高于 GPT-5.5 的 41.4% 与 DeepSeek V4 的 37.7%。[4]

  • 浏览与研究型任务上，GPT-5.5 在 OpenAI 表格中的 BrowseComp 为 84.4%，Claude Opus 4.7 为 79.3%。[1] VentureBeat 报道 DeepSeek V4 Pro-Max 在 BrowseComp 为 83.4%，DocsBot 汇总 Kimi K2.6 为 83.2%，因此该项上 GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 非常接近，Claude Opus 4.7 落后一些。[4][7]

  • 成本上，OpenAI API 文档列出 GPT-5.5 为 $5 / 百万输入 token、$30 / 百万输出 token，并支持 1M 上下文与 128K 最大输出。[2] Anthropic 官方称 Claude Opus 4.7 价格维持 $5 / 百万输入 token、$25 / 百万输出 token。[3] VentureBeat 引用 DeepSeek API 定价称 DeepSeek V4 Pro 为 $1.74 / 百万输入 token、$3.48 / 百万输出 token，显著低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7。[4]

  • 开权重生态上，Kimi K2.6 被 Artificial Analysis 称为“new leading open weights model”，其模型为 1T 总参数、32B 激活参数的 MoE，支持 256K 上下文、图像和视频输入、文本输出。[5] DeepSeek V4 被报道为 1.6T 参数 MoE、MIT License、可在 Hugging Face 与 DeepSeek API 获取，因此在可部署性和成本上更开放、更便宜。[4]

Benchmark comparison

维度 / 基准GPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6解读
Artificial Analysis Intelligence IndexxHigh 60；High 59 [6]57 [6]V4 Pro 被列为领先开权重模型之一，但本次资料未给出同表精确分数 [6]54，开权重第一梯队 [5]GPT-5.5 综合领先，Claude 接近，Kimi 是开权重最强代表之一。
Terminal-Bench 2.082.7% [1]68.5% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 在命令行代理工作流上优势明显。
SWE-Bench Pro58.6% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidence第三方资料显示可与 GPT-5.4 / Opus 4.6 同档，但缺少同源 GPT-5.5 / Opus 4.7 对比 [5]GPT-5.5 有官方分数；其他模型缺少同设置数据。
GDPval / GDPval-AAGPT-5.5 wins-or-ties 84.9% [1]80.3% [1]Insufficient evidenceGDPval-AA Elo 1520，高于 Kimi K2.5 的 1309 [5]GPT 与 Claude 可在 OpenAI 表中横比；Kimi 的 AA Elo 不应与 OpenAI 的百分比分数直接相加比较。
BrowseComp84.4% [1]79.3% [1]83.4% [4]83.2% [7]GPT-5.5 略高，DeepSeek 与 Kimi 非常接近，Claude 稍弱。
FrontierMath Tier 1–351.7% [1]43.8% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 在该官方表格中领先 Claude。
FrontierMath Tier 435.4% [1]22.9% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidence难题数学上 GPT-5.5 与 Claude 差距扩大。
Humanity’s Last Exam，无工具41.4% [4]46.9% [4]37.7% [4]Insufficient evidenceClaude 在该报道的无工具 HLE 设置中最高。
Humanity’s Last Exam，有工具52.2%；GPT-5.5 Pro 为 57.2% [4]54.7% [4]48.2% [4]Insufficient evidence工具设置下 Claude 高于 GPT-5.5 base，但低于 GPT-5.5 Pro。
CyberGym81.8% [1]73.1% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 在 OpenAI 表格中领先。
AA-Omniscience / 幻觉率Insufficient evidence幻觉率 36%，作为对照项出现 [5]Insufficient evidence幻觉率 39%，低于 Kimi K2.5 的 65% [5]Kimi K2.6 的低幻觉率是其明显亮点。
τ²-Bench TelecomInsufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidence96% [5]Kimi K2.6 在工具使用 / 电信任务中表现强。

Model-by-model assessment

GPT-5.5

GPT-5.5 的主要优势是综合能力、agentic coding、计算机使用、浏览研究与数学基准的均衡领先。[1][2][6] OpenAI 官方称 GPT-5.5 擅长写代码、调试、在线研究、数据分析、创建文档和表格、操作软件并跨工具完成任务。[1]

GPT-5.5 的主要短板是成本较高，API 文档列出的输出价格为 $30 / 百万 token，高于 Claude Opus 4.7 的 $25 / 百万 token，也远高于 DeepSeek V4 Pro 的 $3.48 / 百万 token。[2][3][4] 如果任务量极大且边际成本敏感，DeepSeek V4 Pro 或 Kimi K2.6 可能在成本效益上更有吸引力。[4][5]

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 的优势是长程编码、复杂任务执行、视觉增强、数据纪律和对不确定性的处理。[3] Anthropic 官方称 Opus 4.7 在高级软件工程上明显优于 Opus 4.6，并且在复杂长时间任务中更严谨、更一致、更会验证自己的输出。[3]

Claude Opus 4.7 在部分硬指标上不总是领先 GPT-5.5；例如 OpenAI 表格中 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、FrontierMath 和 CyberGym 均高于 Claude Opus 4.7。[1] 但在 VentureBeat 汇总的 HLE 无工具数据中，Claude Opus 4.7 为 46.9%，高于 GPT-5.5 的 41.4%。[4]

DeepSeek V4 / V4 Pro

DeepSeek V4 Pro 的核心竞争力是成本、开放可用性和接近前沿模型的能力。[4] VentureBeat 报道 DeepSeek V4 是 1.6T 参数 MoE、MIT License，并通过 Hugging Face 与 DeepSeek API 提供。[4]

DeepSeek V4 Pro 在已见共享基准中通常接近但不全面超过 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7。[4] VentureBeat 的数据称 DeepSeek 在 HLE 无工具为 37.7%、有工具为 48.2%，低于 GPT-5.5、GPT-5.5 Pro 与 Claude Opus 4.7 的对应分数。[4] 但它的 API 成本远低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7，因此适合高吞吐、成本敏感、可自托管或开源优先的场景。[4]

Kimi K2.6

Kimi K2.6 的定位是强开权重、多模态、长上下文和低幻觉率。[5] Artificial Analysis 称其为新的领先开权重模型，并给出 Intelligence Index 54、GDPval-AA Elo 1520、τ²-Bench Telecom 96%、幻觉率 39%、256K 上下文、图像和视频输入支持等结果。[5]

Kimi K2.6 与 GPT-5.5 的直接可比官方数据较少，因此不能简单声称它全面超过 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7。[5][7] 在 BrowseComp 上，DocsBot 汇总 Kimi K2.6 为 83.2%，接近 GPT-5.5 的 84.4%，但该数据来自不同汇总源，需谨慎比较。[1][7]

Practical recommendations

  • 如果目标是最高综合智能、agentic coding、浏览研究和工具任务，优先选择 GPT-5.5。[1][2][6]

  • 如果目标是长程工程任务、复杂文档/视觉理解、较强自我校验和比 GPT-5.5 略低的输出价格，优先选择 Claude Opus 4.7。[3]

  • 如果目标是大规模推理、低成本 API、开源许可证或部署灵活性，优先评估 DeepSeek V4 Pro。[4]

  • 如果目标是开权重、多模态输入、256K 长上下文、低幻觉率和强工具使用，优先评估 Kimi K2.6。[5]

  • 如果目标是联网研究或网页检索类任务，GPT-5.5、DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 的公开 BrowseComp 分数非常接近，建议用自己的真实工作流做小样本 A/B 测试。[1][4][7]

Evidence notes

本报告主要使用以下编号来源：OpenAI 官方 GPT-5.5 发布页 [1]、OpenAI API 模型文档 [2]、Anthropic 官方 Claude Opus 4.7 发布页 [3]、VentureBeat 对 DeepSeek V4 的报道与基准汇总 [4]、Artificial Analysis 对 Kimi K2.6 的评测 [5]、Artificial Analysis 的 GPT-5.5 / DeepSeek V4 比较页 [6]、DocsBot 的 Kimi K2.6 / GPT-5.5 对比页 [7]、OpenRouter 的 DeepSeek V4 Pro / Kimi K2.6 提供商对比页 [8]、AkitaOnRails 的 2026 年 4 月编码实测 [9]。

官方来源的证据权重最高，尤其是 OpenAI 与 Anthropic 自家发布页和 API 文档。[1][2][3] 第三方基准的优势是可横向比较，但常受提示词、工具链、推理强度、温度、样本集和服务商封装影响，因此本报告把 Artificial Analysis、VentureBeat、DocsBot、OpenRouter 和个人实测作为补充证据而非最终裁决。[4][5][6][7][8][9]

Limitations / uncertainty

Insufficient evidence：没有找到四个模型在同一组织、同一时间、同一推理预算、同一工具设置下覆盖所有关键基准的完整公开表格。[1][3][4][5][6][7]

Insufficient evidence：DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 的官方逐项基准、尤其是与 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 的同源对比，在本次可核查材料中不完整。[4][5][6][7]

部分分数来自模型厂商自己的发布页，可能更偏向展示该模型强项。[1][3] 部分分数来自第三方聚合或媒体报道，可能存在模型版本、调用参数、工具权限或供应商路由差异。[4][5][6][7][8]

Summary

综合公开基准看，GPT-5.5 是默认的最高性能选择，Claude Opus 4.7 是最接近的闭源替代并在长程工程与数据纪律上很强，Kimi K2.6 是开权重阵营最强候选，DeepSeek V4 Pro 则是成本效益和开放部署最突出的候选。[1][3][4][5][6]

如果你要做采购或技术选型，不应只看排行榜；建议用自己的 30–100 个真实任务建立私有评测集，并同时记录准确率、失败模式、延迟、token 消耗、可控性、工具调用成功率和总成本。[1][2][4][5]

Sources

  • [1] Claude Opus 4.7 Benchmark Breakdown: Vision, Coding, ...mindstudio.ai

    Claude Opus 4.7 posted 82.4% on SWE-bench Verified, up roughly 11 points from Opus 4.6 — the most meaningful coding benchmark available. Vision improvements were the largest percentage gains: MathVista jumped 9.5 points, enabling reliable visual math reason...

  • [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 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (medium)artificialanalysis.ai

    What are the top AI models? The top AI models by Intelligence Index are: 1. GPT-5.5 (xhigh) (60), 2. GPT-5.5 (high) (59), 3. Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (57), 4. Gemini 3.1 Pro Preview (57), 5. GPT-5.4 (xhigh) (57). Which is the fastest...

  • [5] DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.6 - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai

    Ready Output will appear here... Pricing Input$0.7448 / M tokens Output$4.655 / M tokens Images– – Features Input Modalities text, image Output Modalities text Quantization int4 Max Tokens (input + output)256K Max Output Tokens 66K Stream cancellation Suppo...

  • [6] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    On Humanity’s Last Exam without tools, DeepSeek scores 37.7%, behind GPT-5.5 at 41.4%, GPT-5.5 Pro at 43.1% and Claude Opus 4.7 at 46.9%. With tools enabled, DeepSeek rises to 48.2%, but still trails GPT-5.5 at 52.2%, GPT-5.5 Pro at 57.2% and Claude Opus 4....

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

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [8] Kimi K2.6 vs GPT-5.5 - Detailed Performance & Feature Comparisondocsbot.ai

    BrowseComp Evaluates browsing and web comprehension capabilities 83.2% Thinking mode; context management Source 84.4% Source CharXiv Reasoning Evaluates information synthesis from complex charts and scientific visualizations 80.4% RQ; 86.7 with Python Sourc...

  • [9] Kimi K2.6: The new leading open weights model - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    ➤ Multimodality: Kimi K2.6 supports Image and Video input and text output natively. The model’s max context length remains 256k. Kimi K2.6 has significantly higher token usage than Kimi K2.5. Kimi K2.5 scores 6 on the AA-Omniscience Index, primarily driven...

  • [14] Kimi K2.6 Tested: Does It Beat Claude and GPT-5? | Lorka AIlorka.ai

    Benchmark What it tests Kimi K2.6 GPT-5.4 Opus 4.6 Gemini 3.1 Pro --- --- --- HLE-Full (with tools) Agentic reasoning with tool use 54.0% 52.1% 53.0% 51.4% DeepSearchQA (F1) Research retrieval and synthesis 92.5% 78.6% 91.3% 81.9% SWE-Bench Pro Multi-file c...

  • [15] 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...

  • [16] LLM Coding Benchmark (April 2026): GPT 5.5, DeepSeek v4, Kimi ...akitaonrails.com

    Rank Model Score Tier RubyLLM OK Time Cost --- --- --- 1 Claude Opus 4.7 97 A ✅ 18m $1.10 1 GPT 5.4 xHigh (Codex) 97 A ✅ 22m $16 3 GPT 5.5 xHigh (Codex) 96 A ✅ 18m $10 4 Kimi K2.6 87 A ✅ 20m $0.30 5 Claude Opus 4.6 83 A ✅ 16m $1.10 6 Gemini 3.1 Pro 82 A ✅ 1...

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

    Update on April 24, 2026: GPT‑5.5 and GPT‑5.5 Pro are now available ... GPT‑5.5 achieved leading performance among models with published scores. 3 days ago

  • [34] Using GPT-5.5 | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    For tool-heavy or long-running workflows, verify that your application handles phase , preambles, and assistant-item replay correctly. Benchmark against other models on accuracy, token consumption, and end-to-end latency. [...] More efficient reasoning: GPT...

  • [35] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    GPT-5.5 New A new class of intelligence for coding and professional work. Model ID gpt-5.5 [Reasoning none low medium high xhigh Input price $5 / Input MTok Output price $30 / Output MTok Latency Fast Max output 128K tokens Context window 1M Tools Functions...