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

चारों मॉडलों की तुलना में पहला सवाल यह नहीं होना चाहिए कि नंबर 1 कौन है। असली सवाल है: आपको मॉडल से करवाना क्या है? सार्वजनिक बेंचमार्क अलग-अलग reasoning settings, evaluation समय और provider self-report बनाम third-party measurement जैसी स्थितियों में आते हैं। इसलिए सबको एक ही रैंकिंग में रख देने से तस्वीर साफ होने के बजाय धुंधली हो सकती है।

इस लेख में DeepSeek के लिए मुख्य रूप से DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) को आधार बनाया गया है, क्योंकि उसके लिए तुलनात्मक संख्याएँ उपलब्ध हैं। Artificial Analysis की open model तालिका में Kimi K2.6 और DeepSeek V4 Pro के Intelligence, context window, Price कॉलम और output speed को साथ-साथ दिखाया गया है।

जल्दी निष्कर्ष: किस काम के लिए कौन सा मॉडल पहले आज़माएँ

उपयोग	पहला उम्मीदवार	वजह
समग्र प्रदर्शन और आर्थिक मूल्य वाले real-world tasks	GPT-5.5	GPT-5.5 high को Artificial Analysis Intelligence Index में 59 बताया गया है। GPT-5.5 xhigh को GDPval-AA में Elo 1785 बताया गया है।
गहरी reasoning, review और विशेषज्ञता वाले काम	Claude Opus 4.7	LLM Stats ने साझा 10 benchmarks में Claude Opus 4.7 को 6 में और GPT-5.5 को 4 में आगे बताया है।
terminal operation, browsing और लंबे tool-use workflows	GPT-5.5	LLM Stats के अनुसार GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified और CyberGym जैसे long-running tool-use tests में मजबूत दिखता है।
open-weight प्रयोगों में गति और price-performance	Kimi K2.6	Artificial Analysis open model तालिका में Kimi K2.6 को Intelligence 54, 256k context, Price कॉलम $1.7 और 112 tokens/s पर दिखाया गया है।
लंबी context और कम API कीमत	DeepSeek V4 Pro / DeepSeek V4 श्रृंखला	Artificial Analysis में DeepSeek V4 Pro की context window 1M है, और Mashable ने DeepSeek V4 की API कीमत GPT-5.5 तथा Claude Opus 4.7 से कम बताई है।

चारों मॉडलों के मुख्य संकेत

मॉडल	benchmarks से दिखती ताकत	कीमत और संचालन से दिखती बात
GPT-5.5	GPT-5.5 high का Artificial Analysis Intelligence Index स्कोर 59 है। GPT-5.5 xhigh को GDPval-AA में Elo 1785 बताया गया है, जो Claude Opus 4.7 max से लगभग 30 अंक आगे बताया गया है।	Mashable ने API कीमत 10 लाख input tokens पर $5 और 10 लाख output tokens पर $30 बताई है।
Claude Opus 4.7	LLM Stats के साझा 10 benchmarks सार में यह 6 बनाम 4 से आगे है। Mashable की तालिका में SWE-Bench Pro 64.3%, GPQA Diamond 94.2% और Humanity's Last Exam with tools 54.7% बताया गया है।	Mashable ने API कीमत 10 लाख input tokens पर $5 और 10 लाख output tokens पर $25 बताई है।
Kimi K2.6	Artificial Analysis open model तालिका में Intelligence 54 है। The Decoder ने Moonshot AI के घोषित आंकड़ों के आधार पर HLE with Tools 54.0, SWE-Bench Pro 58.6 और BrowseComp 83.2 बताया है।	Artificial Analysis की उसी तालिका में 256k context, Price कॉलम $1.7 और 112 tokens/s दिखता है।
DeepSeek V4 Pro	Artificial Analysis open model तालिका में Intelligence 52 है। DataCamp के अनुसार DeepSeek V4 शुद्ध capability में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से आगे नहीं निकलता।	Artificial Analysis में 1M context, Price कॉलम $2.2 और 36 tokens/s दिखता है। Mashable ने DeepSeek V4 API कीमत 10 लाख input tokens पर $1.74 और 10 लाख output tokens पर $3.48 बताई है।

GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7: front-runner दोनों हैं, जीत task पर निर्भर है

GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की टक्कर में benchmark बदलते ही winner भी बदल जाता है। Mashable के बताए प्रमुख अंकों में Claude Opus 4.7, SWE-Bench Pro और GPQA Diamond में आगे है, जबकि GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0, Humanity's Last Exam, BrowseComp और ARC-AGI-1 Verified में आगे दिखता है।

Benchmark	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	Mashable तालिका में आगे
SWE-Bench Pro	58.6%	64.3%	Claude Opus 4.7
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4%	GPT-5.5
Humanity's Last Exam	40.6%	31.2%	GPT-5.5
Humanity's Last Exam with tools	52.2%	54.7%	Claude Opus 4.7
BrowseComp	84.4%	79.3%	GPT-5.5
GPQA Diamond	93.6%	94.2%	Claude Opus 4.7
ARC-AGI-1 Verified	94.5%	92.0%	GPT-5.5

दूसरी तरफ, LLM Stats ने साझा 10 benchmarks के आधार पर Claude Opus 4.7 को 6 और GPT-5.5 को 4 tests में आगे बताया है। उसी analysis में Opus 4.7 को reasoning-heavy और review-grade tasks में, जबकि GPT-5.5 को लंबे tool-use workflows में ज्यादा मजबूत बताया गया है।

यहाँ एक जरूरी सावधानी है। LLM Stats के अनुसार ये scores providers के high-reasoning tiers पर self-reported हैं—यानी मोटे तौर पर तुलना की जा सकती है, लेकिन methodology पूरी तरह एक जैसी नहीं है। Humanity's Last Exam जैसे कुछ tests में अलग-अलग स्रोतों के आधार पर lead की तस्वीर भी बदलती दिखती है।

Kimi K2.6 बनाम DeepSeek V4 Pro: open-weight दुनिया में गति चाहिए या लंबी context?

Kimi K2.6 और DeepSeek V4 Pro को GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 जैसे बंद frontier models से सीधे भिड़ाने के बजाय open-weight deployment candidates की तरह देखना ज्यादा उपयोगी है।

संकेतक	Kimi K2.6	DeepSeek V4 Pro
Artificial Analysis Intelligence	54	52
Context window	256k	1.00M
Price कॉलम	$1.7	$2.2
Output speed	112 tokens/s	36 tokens/s

इस तालिका के हिसाब से Kimi K2.6 Intelligence और output speed में आगे दिखता है, जबकि DeepSeek V4 Pro की सबसे बड़ी ताकत 1M context window है। The Decoder ने Moonshot AI के घोषित आंकड़ों के आधार पर बताया कि Kimi K2.6 ने HLE with Tools 54.0, SWE-Bench Pro 58.6 और BrowseComp 83.2 दर्ज किए।

लेकिन Kimi K2.6 के सार्वजनिक experiments को GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 के साथ पूरी तरह समान शर्तों वाली तुलना नहीं मानना चाहिए। Hugging Face मॉडल कार्ड के अनुसार Kimi K2.6 को thinking mode, temperature 1.0, top-p 1.0 और 262,144 tokens context length जैसी conditions में evaluate किया गया; उसके प्रमुख comparison targets भी Claude Opus 4.6, GPT-5.4 और Gemini 3.1 Pro हैं, न कि GPT-5.5 और Claude Opus 4.7।

DeepSeek V4 Pro को absolute performance champion की तरह नहीं, बल्कि लंबी context और cost angle से देखना चाहिए। DataCamp ने DeepSeek V4 को ऐसे model के रूप में रखा है जो pure capability में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से आगे नहीं है, लेकिन कम लागत पर near-frontier performance देने की कोशिश करता है।

कीमत की तुलना में अलग-अलग numbers को मिलाएँ नहीं

AI model pricing में अक्सर भ्रम इसलिए होता है क्योंकि लोग अलग-अलग तरह की कीमतों को एक ही समझ लेते हैं। यहाँ कम से कम तीन तरह की संख्या अलग रखनी चाहिए।

पहली है API token price। Mashable ने DeepSeek V4 की कीमत 10 लाख input tokens पर $1.74 और 10 लाख output tokens पर $3.48 बताई है। उसी तुलना में GPT-5.5 $5/$30 और Claude Opus 4.7 $5/$25 पर दिखते हैं।

दूसरी है Artificial Analysis की model table में दिखने वाला Price कॉलम। वहाँ Kimi K2.6 के लिए $1.7 और DeepSeek V4 Pro के लिए $2.2 दिखता है, लेकिन इसे Mashable वाली API token price के समान metric की तरह नहीं पढ़ना चाहिए।

तीसरी है benchmark चलाने की लागत। Artificial Analysis के लेख में Intelligence Index चलाने की लागत DeepSeek V4 Pro के लिए $1,071, Kimi K2.6 के लिए $948 और Claude Opus 4.7 के लिए $4,811 बताई गई है।

इसलिए DeepSeek सस्ता है, Kimi सस्ता है या Claude महंगा है—ऐसा निष्कर्ष निकालने से पहले यह साफ करना जरूरी है कि बात API unit price की हो रही है, evaluation run cost की, या आपके production workload की कुल token और latency cost की।

सुरक्षा और भरोसेमंदी को benchmark score से अलग पढ़ें

Claude Opus 4.7 के लिए Mashable ने Anthropic के दावे के आधार पर 92% honesty rate और कम sycophancy की बात लिखी है। Anthropic की अपनी घोषणा में भी Claude Opus 4.7 को internal research-agent benchmark में 6 modules के कुल 0.715 score पर top-tied बताया गया है; General Finance module में Opus 4.6 के 0.767 से बढ़कर 0.813 score बताया गया है।

लेकिन ये scores SWE-Bench Pro, GPQA Diamond या BrowseComp जैसे capability benchmarks से अलग axis पर हैं। असल इस्तेमाल में capability, cost, speed, hallucination risk और auditability को अलग-अलग देखना ही सुरक्षित तरीका है।

production में एक model नहीं, routing ज्यादा व्यावहारिक है

अक्सर practical setup में एक ही model को हर काम के लिए lock कर देना सबसे अच्छा रास्ता नहीं होता। MindStudio के coding comparison में GPT-5.5 ने समान coding tasks पर Claude Opus 4.7 की तुलना में 72% कम output tokens इस्तेमाल किए, जबकि बड़े codebase और ज्यादा reasoning-heavy कामों में Opus 4.7 की thoroughness लागत को justify कर सकती है।

व्यावहारिक शुरुआत कुछ ऐसी हो सकती है: सामान्य generation, छोटे code fixes और terminal-type workflows के लिए GPT-5.5; deep review, विशेषज्ञ reasoning और high-stakes judgment के लिए Claude Opus 4.7; कम लागत वाले open-weight experiments के लिए Kimi K2.6; और लंबी context या bulk processing के लिए DeepSeek V4 Pro।

अंतिम फैसला

मौजूदा सार्वजनिक जानकारी के आधार पर GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro और Kimi K2.6 में एक single winner घोषित करना सबसे सुरक्षित निष्कर्ष नहीं है। GPT-5.5 समग्र और आर्थिक मूल्य वाले tasks में मजबूत संकेत देता है; Claude Opus 4.7 reasoning और review में मजबूत दिखता है; Kimi K2.6 open-weight speed और price-performance के लिए आकर्षक है; और DeepSeek V4 Pro लंबी context तथा कम API कीमत के कारण ध्यान खींचता है।

एक और वजह से सावधानी जरूरी है: Artificial Analysis के भीतर भी GPT-5.5 high को Intelligence 59 बताने वाला model page है, जबकि दूसरी listing में Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort को Intelligence 57 के साथ शीर्ष पर दिखाया गया है। यानी update timing और reasoning setting के साथ picture बदल सकती है।

बेंचमार्क को shortlist बनाने के लिए इस्तेमाल करें, अंतिम निर्णय के लिए नहीं। अंतिम चयन अपने वास्तविक tasks, budget, latency target और failure tolerance पर छोटे parallel tests चलाकर करना ही सबसे ठोस तरीका है।