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

पहले वर्जन साफ कर लें

यह लेख DeepSeek V4 को DeepSeek मॉडल कार्ड में दिए गए DS-V4-Pro Max तक सीमित मानता है। इसी तरह Kimi K2.6 से यहां K2.6 Thinking का मतलब है। ये दोनों नाम DeepSeek की तालिका में सीधे मौजूद कॉलम हैं।

यह छोटा-सा फर्क बहुत अहम है। DeepSeek मॉडल कार्ड में GPT और Claude के लिए जो कॉलम हैं, वे GPT-5.4 xHigh और Opus-4.6 Max हैं, न कि GPT-5.5 और Claude Opus 4.7। इसलिए DeepSeek की उसी तालिका से यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता कि DeepSeek V4-Pro Max, GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 से कुल मिलाकर आगे या पीछे है।

Anthropic का Claude Opus 4.7 API दस्तावेज मुख्य रूप से फीचर और उपयोग की जानकारी देता है—जैसे task budgets बीटा—लेकिन वह OpenAI, DeepSeek और Kimi के साथ मिलाकर पढ़ी जा सकने वाली चार-मॉडल बेंचमार्क तालिका नहीं देता।

सबसे साफ साझा जमीन: Terminal-Bench 2.0

मौजूदा सार्वजनिक स्रोतों में चारों लक्षित मॉडलों के लिए जिस एक बेंचमार्क पर नंबर मिलते हैं, वह Terminal-Bench 2.0 है। उपलब्ध तालिकाओं के आधार पर स्थिति यह है:

इससे एक सीमित लेकिन उपयोगी बात कही जा सकती है: Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.5 साफ बढ़त में है; Claude Opus 4.7 दूसरे स्थान पर है; DeepSeek V4-Pro Max और Kimi K2.6 Thinking काफी पास-पास हैं।

लेकिन यही बात अपने-आप यह साबित नहीं करती कि GPT-5.5 हर व्यावसायिक काम में आगे होगा। इसके लिए समान टेस्ट harness, समान टूल अधिकार, समान कॉन्टेक्स्ट लंबाई और समान रीजनिंग बजट के साथ दोबारा परीक्षण जरूरी होगा।

OpenAI की तालिका में GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7

OpenAI के रिलीज पेज में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के कई बेंचमार्क दिए गए हैं। उन सूचीबद्ध項ों में GPT-5.5 का स्कोर Claude Opus 4.7 से ज्यादा है।

इस तालिका से सुरक्षित निष्कर्ष यही है कि OpenAI द्वारा सूचीबद्ध इन परीक्षणों में GPT-5.5, Claude Opus 4.7 से आगे है। OpenAI का सिस्टम कार्ड GPT-5.5 को जटिल वास्तविक कामों के लिए डिजाइन किया गया मॉडल बताता है—जैसे कोड लिखना, ऑनलाइन रिसर्च, सूचना विश्लेषण, दस्तावेज और स्प्रेडशीट बनाना, और अलग-अलग टूल के बीच काम पूरा करना।

फिर भी, यह OpenAI की प्रकाशित तुलना है; इसे चारों मॉडलों का स्वतंत्र, समान-शर्तों वाला अंतिम मुकाबला नहीं माना जाना चाहिए।

DeepSeek की तालिका में DS-V4-Pro Max बनाम Kimi K2.6 Thinking

DeepSeek V4-Pro मॉडल कार्ड में DS-V4-Pro Max और K2.6 Thinking के बीच कई項ों पर तुलना दी गई है। इस तालिका में DS-V4-Pro Max ज्यादातर項ों पर आगे है, लेकिन Kimi K2.6 Thinking की भी कुछ स्पष्ट बढ़तें हैं।

इसका सावधान पाठ यह है: DeepSeek मॉडल कार्ड में दिए गए ज्यादातर項ों पर DS-V4-Pro Max, Kimi K2.6 Thinking से आगे है; लेकिन Kimi K2.6 Thinking, GPQA Diamond और SWE Pro में आगे है। MMLU-Pro और Terminal-Bench 2.0 जैसे項ों में अंतर छोटा है, इसलिए सिर्फ ‘कौन आगे’ देखकर फैसला करना जोखिम भरा हो सकता है।

चारों की अंतिम कुल रैंकिंग अभी क्यों नहीं बनती

सबसे आम गलती यह होगी कि OpenAI की तालिका, DeepSeek की तालिका और Anthropic के फीचर दस्तावेज को जोड़कर एक ‘कुल विजेता’ घोषित कर दिया जाए। मौजूदा सार्वजनिक डेटा ऐसा करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

1. वर्जन अलग हैं। OpenAI की तालिका GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की तुलना देती है, जबकि DeepSeek की तालिका में GPT-5.4 xHigh और Opus-4.6 Max हैं।
2. स्रोत अलग हैं। उपलब्ध सामग्री अलग-अलग कंपनी पेज, सिस्टम कार्ड, API दस्तावेज और मॉडल कार्ड से आती है; यह एक ही स्वतंत्र तीसरे पक्ष का समान-शर्तों वाला चार-मॉडल परीक्षण नहीं है।
3. मापदंड अलग क्षमताएं नापते हैं। GDPval, BrowseComp, FrontierMath, CyberGym, MMLU-Pro, GPQA Diamond और SWE Pro जैसे बेंचमार्क अलग-अलग कौशल देखते हैं। साफ वजन तय किए बिना इन्हें जोड़कर कुल स्कोर बनाना असली उपयोग-केस के फर्क को छिपा सकता है।

इसलिए सार्वजनिक बेंचमार्क को पहली छंटनी के लिए इस्तेमाल करें, अंतिम खरीद या आर्किटेक्चर निर्णय के लिए नहीं।

उत्पाद या टीम के लिए इसे कैसे पढ़ें

व्यावहारिक तरीका तीन परतों में सोचना है:

• साझा बेंचमार्क परत: अभी चारों के लिए सबसे साफ साझा項 Terminal-Bench 2.0 है; इस項 में GPT-5.5 आगे है।
• कंपनी की अपनी तालिका के भीतर तुलना: OpenAI की तालिका GPT-5.5 को सूचीबद्ध項ों में Claude Opus 4.7 से आगे दिखाती है; DeepSeek मॉडल कार्ड DS-V4-Pro Max को अधिकांश सूचीबद्ध項ों में Kimi K2.6 Thinking से आगे दिखाता है।
• अपने काम पर दोबारा परीक्षण: अपने वास्तविक कार्यों को coding, agent, reasoning, retrieval, tool use, latency और cost जैसी श्रेणियों में बांटें। फिर समान prompt, समान context, समान tool permissions और समान scoring rules के साथ परीक्षण करें।

अगर आपका उत्पाद लंबी agentic loop पर निर्भर है, तो Claude Opus 4.7 का task budgets अलग से जांचने लायक है। Anthropic के दस्तावेज के अनुसार यह पूरे agentic loop के लिए tokens का मोटा लक्ष्य देता है, जिसमें thinking, tool calls, tool results और final output शामिल होते हैं; मॉडल बजट की countdown देखता है और उसी के हिसाब से काम को प्राथमिकता देता है।

अगर आपका काम जटिल coding, ऑनलाइन research, दस्तावेज या spreadsheet बनाना, या कई tools के बीच workflow पूरा करना है, तो GPT-5.5 के सिस्टम कार्ड में दिए गए उपयोग-क्षेत्र सीधे संबंधित लगते हैं। फिर भी सार्वजनिक तालिका में बढ़त दिखना काफी नहीं है; मॉडल को आपकी codebase, toolchain, permission limits और failure-recovery rules के भीतर परखना ही पड़ेगा।

अभी सबसे सुरक्षित रैंकिंग-वाक्य

• Terminal-Bench 2.0 एकल項: GPT-5.5 पहले, Claude Opus 4.7 दूसरे, DeepSeek V4-Pro Max तीसरे, और Kimi K2.6 Thinking चौथे स्थान पर है।
• OpenAI तालिका के भीतर: सूचीबद्ध項ों पर GPT-5.5, Claude Opus 4.7 से आगे है।
• DeepSeek तालिका के भीतर: DS-V4-Pro Max अधिकांश項ों पर Kimi K2.6 Thinking से आगे है, लेकिन Kimi GPQA Diamond और SWE Pro में आगे है।
• चारों की पूर्ण कुल रैंकिंग: सबूत अभी पर्याप्त नहीं हैं। सार्वजनिक स्रोतों में एक ही तीसरे पक्ष, एक ही मॉडल वर्जन और एक ही परीक्षण-शर्तों के तहत चारों मॉडलों का पूरा मुकाबला उपलब्ध नहीं है।