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रिपोर्टसार्वजनिक यूआरएल45 स्रोत

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के बेंचमार्क पर शोध करें और एक अच्छी शोध रिपोर्ट तैयार करें।

26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE Bench शैली क...

26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE Bench शैली के real world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open weights coding/agent मॉडल के रूप में बहुत प्र

मुख्य निष्कर्ष

  • GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया।
  • Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं।
  • Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं।
  • DeepSeek V4-Pro official release में 1.6T total / 49B active parameters और 1M context बताता है; DeepSeek-V4-Flash 284B total / 13B active parameters वाला faster/economical variant है।
  • 26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer-use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE-Bench शैली के real-world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open-weigh
  • ## Key findings

शोध उत्तर

26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer-use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE-Bench शैली के real-world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open-weights coding/agent मॉडल के रूप में बहुत प्रतिस्पर्धी है, और DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights विकल्प के रूप में मजबूत reasoning/coding प्रदर्शन देता है। DeepSeek V4 के लिए मैंने Pro/Pro-Max को मुख्य comparison माना है, क्योंकि official materials में V4-Flash को speed/cost variant बताया गया है। [1][8][9]

Key findings

  • GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया। [1]

  • Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं। [5]

  • Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं। [6]

  • DeepSeek V4-Pro official release में 1.6T total / 49B active parameters और 1M context बताता है; DeepSeek-V4-Flash 284B total / 13B active parameters वाला faster/economical variant है। [8][9]

  • DeepSeek-V4-Pro-Max ने Hugging Face model card पर LiveCodeBench 93.5, Codeforces rating 3206, GPQA Diamond 90.1, Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, और SWE Pro 55.4 रिपोर्ट किया। [9]

  • उपलब्ध evidence में cross-model comparisons पूरी तरह apples-to-apples नहीं हैं, क्योंकि कई results vendor-reported हैं, effort settings अलग हैं, tools/harness अलग हो सकते हैं, और कुछ competitor scores re-evaluated या self-reported हैं। [5][6][9]

मॉडल प्रोफाइल

मॉडलस्थिति / रिलीजमुख्य स्पेक्सप्राथमिक ताकत
GPT‑5.5OpenAI ने 23 अप्रैल 2026 को GPT‑5.5 release किया और 24 अप्रैल 2026 update में API availability जोड़ी। [1]Public page में parameter count disclosed नहीं है; GPT‑5.5 Pro same underlying model का parallel test-time compute setting बताया गया है। [2]Agentic coding, computer use, tool use, long-horizon work। [1]
Claude Opus 4.7Anthropic page पर Claude Opus 4.7 announcement 16 अप्रैल 2026 दिखता है। [3]1M context window, 128k max output tokens, adaptive thinking, high-resolution image support। [4]Real-world coding, tool-calling agents, professional knowledge work। [3][5]
Kimi K2.6Moonshot AI का open-source native multimodal agentic model। [6]MoE architecture, 1T total parameters, 32B active parameters, 256K context, Modified MIT license। [6]Open-weights coding, agent swarm, multimodal coding-driven design। [6]
DeepSeek V4-Pro / FlashDeepSeek-V4 Preview 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया गया। [8]V4-Pro: 1.6T total / 49B active; V4-Flash: 284B total / 13B active; दोनों 1M context support करते हैं। [8][9]Long-context open-weights reasoning, coding, cost-efficient deployment। [8][9]

Benchmark तुलना

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro/Pro-Maxपढ़ने का तरीका
Terminal-Bench 2.082.7% [1]69.4% [1][5]66.7% [6]67.9% [9]GPT‑5.5 इस command-line/agentic coding benchmark में स्पष्ट रूप से आगे दिखता है। [1]
SWE-Bench Pro58.6% [1]64.3% [5]58.6% [6]55.4% [9]Claude Opus 4.7 इस hard software-engineering benchmark पर आगे है। [5]
SWE-Bench Verifiedउपलब्ध स्रोत में GPT‑5.5 का comparable score नहीं मिला। [1]87.6% [5]80.2% [6]80.6% [9]Claude Opus 4.7 reported results में strongest है। [5]
OSWorld-Verified78.7% [1]78.0% [1][5]73.1% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 computer-use tasks में बहुत करीब हैं। [1][5]
BrowseComp84.4%; Pro 90.1% [1]79.3% [5]83.2%; Agent Swarm 86.3% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 Pro और Kimi Agent Swarm web-research/agentic search में मजबूत दिखते हैं। [1][6]
GPQA Diamondउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable score नहीं मिला। [1]94.2% [5]90.5% [6]90.1% [9]Claude Opus 4.7 science reasoning में reported scores के आधार पर आगे है। [5]
HLE / hard reasoningउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable HLE score नहीं मिला। [1]HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [5]HLE-Full 34.7%, with-tools 54.0% [6]HLE 37.7% [9]Tool-augmented HLE में Claude और Kimi करीब हैं; DeepSeek का listed HLE score lower है। [5][6][9]
Long contextpublic specs not disclosed in retrieved source1M context [4]256K context [6]1M context [8][9]Long-context deployment में Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 अधिक स्पष्ट रूप से positioned हैं। [4][8][9]

उपयोग-केस के अनुसार निष्कर्ष

  • अगर आपका workload terminal-heavy autonomous coding, computer-use, tool-driven workflows और general frontier-agent work है, तो GPT‑5.5 सबसे मजबूत candidate दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0 82.7%, OSWorld-Verified 78.7%, Toolathlon 55.6%, और BrowseComp 84.4% के आधार पर। [1]

  • अगर आपका लक्ष्य GitHub issue resolution, production codebase repair, और SWE-Bench-style software engineering है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है, क्योंकि इसका SWE-Bench Verified 87.6% और SWE-Bench Pro 64.3% है। [5]

  • अगर आपको open-weights/self-hostable मॉडल चाहिए और coding + agentic research दोनों महत्वपूर्ण हैं, तो Kimi K2.6 बहुत मजबूत विकल्प है, क्योंकि यह 1T/32B-active MoE model है और SWE-Bench Pro 58.6%, BrowseComp 83.2%, तथा Agent Swarm BrowseComp 86.3% रिपोर्ट करता है। [6]

  • अगर आपको 1M context, open-weights, और cost-efficient deployment चाहिए, तो DeepSeek V4-Pro/Flash रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है; V4-Pro 1.6T/49B-active है और V4-Flash 284B/13B-active faster/economical variant है। [8][9]

  • अगर pure reasoning/math frontier आपका मुख्य लक्ष्य है, तो इस dataset में picture mixed है: Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% है, Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% देता है, और DeepSeek-V4-Pro-Max GPQA Diamond 90.1%, HMMT 2026 Feb 95.2%, तथा IMOAnswerBench 89.8% दिखाता है। [5][6][9]

Evidence notes

  • GPT‑5.5 के लिए strongest evidence OpenAI का official launch post और system card है, लेकिन यह vendor-reported data है। [1][2]

  • Claude Opus 4.7 के लिए Anthropic official product/docs pages capabilities और specs देते हैं, जबकि benchmark values के लिए Vellum ने Anthropic-reported tables का readable breakdown दिया है। [3][4][5]

  • Kimi K2.6 के लिए official Hugging Face model card सबसे उपयोगी benchmark source है, क्योंकि उसमें architecture, evaluation settings, और footnotes शामिल हैं। [6]

  • DeepSeek V4 के लिए DeepSeek API Docs release page availability/specs बताता है, और DeepSeek Hugging Face model card detailed evaluation table देता है। [8][9]

  • कई benchmarks में “thinking effort,” tools, max generation length, और harness अलग हैं; Kimi K2.6 card खुद बताता है कि कुछ competitor scores publicly available न होने पर re-evaluated और asterisk-marked हैं। [6]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence: सभी चार मॉडलों को एक ही स्वतंत्र lab, एक ही harness, एक ही tool budget, और एक ही inference-effort setting में evaluate करने वाला complete public benchmark अभी उपलब्ध नहीं मिला। [5][6][9]

  • GPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 closed models हैं, इसलिए parameter count, training data, और exact inference configuration public comparison में सीमित हैं। [1][3]

  • DeepSeek V4 नाम के अंदर Flash, Pro, और Pro-Max/effort-mode जैसे variants हैं, इसलिए “DeepSeek V4” का benchmark score variant-specific है। [8][9]

  • कुछ official benchmark charts images में हैं या extracted text में partial हैं, इसलिए मैंने केवल उन numbers को शामिल किया है जो source text में स्पष्ट रूप से उपलब्ध थे। [1][8][9]

Summary

कुल मिलाकर, GPT‑5.5 सबसे मजबूत all-around frontier agent model जैसा दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0, OSWorld और BrowseComp में। [1] Claude Opus 4.7 coding agents के लिए सबसे भरोसेमंद दिखता है, विशेषकर SWE-Bench Verified और SWE-Bench Pro पर। [5] Kimi K2.6 open-weights ecosystem में coding और agentic workflows के लिए सबसे मजबूत contenders में है। [6] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights model के रूप में खास है और coding/reasoning में competitive है, लेकिन direct cross-model comparison अभी भी सीमित evidence पर निर्भर है। [8][9]

स्रोत मैप

[1] OpenAI — “Introducing GPT‑5.5”
[2] OpenAI — “GPT‑5.5 System Card”
[3] Anthropic — “Claude Opus 4.7”
[4] Anthropic Docs — “What’s new in Claude Opus 4.7”
[5] Vellum — “Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained”
[6] Moonshot AI — “Kimi K2.6” Hugging Face model card
[7] GMI Cloud — “Kimi K2.6: Architecture, Benchmarks, and What It Means for Production AI”
[8] DeepSeek API Docs — “DeepSeek-V4 Preview Release”
[9] DeepSeek AI — “DeepSeek-V4-Pro” Hugging Face model card

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अनुसंधान वार्तालाप

आप

शोध प्रश्न

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के बेंचमार्क पर शोध करें और एक अच्छी शोध रिपोर्ट तैयार करें।

Studio Global AI40 स्रोत

उद्धृत उत्तर

26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer-use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE-Bench शैली के real-world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open-weights coding/agent मॉडल के रूप में बहुत प्रतिस्पर्धी है, और DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights विकल्प के रूप में मजबूत reasoning/coding प्रदर्शन देता है। DeepSeek V4 के लिए मैंने Pro/Pro-Max को मुख्य comparison माना है, क्योंकि official materials में V4-Flash को speed/cost variant बताया गया है। [1][8][9]

Key findings

  • GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया। [1]

  • Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं। [5]

  • Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं। [6]

  • DeepSeek V4-Pro official release में 1.6T total / 49B active parameters और 1M context बताता है; DeepSeek-V4-Flash 284B total / 13B active parameters वाला faster/economical variant है। [8][9]

  • DeepSeek-V4-Pro-Max ने Hugging Face model card पर LiveCodeBench 93.5, Codeforces rating 3206, GPQA Diamond 90.1, Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, और SWE Pro 55.4 रिपोर्ट किया। [9]

  • उपलब्ध evidence में cross-model comparisons पूरी तरह apples-to-apples नहीं हैं, क्योंकि कई results vendor-reported हैं, effort settings अलग हैं, tools/harness अलग हो सकते हैं, और कुछ competitor scores re-evaluated या self-reported हैं। [5][6][9]

मॉडल प्रोफाइल

मॉडलस्थिति / रिलीजमुख्य स्पेक्सप्राथमिक ताकत
GPT‑5.5OpenAI ने 23 अप्रैल 2026 को GPT‑5.5 release किया और 24 अप्रैल 2026 update में API availability जोड़ी। [1]Public page में parameter count disclosed नहीं है; GPT‑5.5 Pro same underlying model का parallel test-time compute setting बताया गया है। [2]Agentic coding, computer use, tool use, long-horizon work। [1]
Claude Opus 4.7Anthropic page पर Claude Opus 4.7 announcement 16 अप्रैल 2026 दिखता है। [3]1M context window, 128k max output tokens, adaptive thinking, high-resolution image support। [4]Real-world coding, tool-calling agents, professional knowledge work। [3][5]
Kimi K2.6Moonshot AI का open-source native multimodal agentic model। [6]MoE architecture, 1T total parameters, 32B active parameters, 256K context, Modified MIT license। [6]Open-weights coding, agent swarm, multimodal coding-driven design। [6]
DeepSeek V4-Pro / FlashDeepSeek-V4 Preview 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया गया। [8]V4-Pro: 1.6T total / 49B active; V4-Flash: 284B total / 13B active; दोनों 1M context support करते हैं। [8][9]Long-context open-weights reasoning, coding, cost-efficient deployment। [8][9]

Benchmark तुलना

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro/Pro-Maxपढ़ने का तरीका
Terminal-Bench 2.082.7% [1]69.4% [1][5]66.7% [6]67.9% [9]GPT‑5.5 इस command-line/agentic coding benchmark में स्पष्ट रूप से आगे दिखता है। [1]
SWE-Bench Pro58.6% [1]64.3% [5]58.6% [6]55.4% [9]Claude Opus 4.7 इस hard software-engineering benchmark पर आगे है। [5]
SWE-Bench Verifiedउपलब्ध स्रोत में GPT‑5.5 का comparable score नहीं मिला। [1]87.6% [5]80.2% [6]80.6% [9]Claude Opus 4.7 reported results में strongest है। [5]
OSWorld-Verified78.7% [1]78.0% [1][5]73.1% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 computer-use tasks में बहुत करीब हैं। [1][5]
BrowseComp84.4%; Pro 90.1% [1]79.3% [5]83.2%; Agent Swarm 86.3% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 Pro और Kimi Agent Swarm web-research/agentic search में मजबूत दिखते हैं। [1][6]
GPQA Diamondउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable score नहीं मिला। [1]94.2% [5]90.5% [6]90.1% [9]Claude Opus 4.7 science reasoning में reported scores के आधार पर आगे है। [5]
HLE / hard reasoningउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable HLE score नहीं मिला। [1]HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [5]HLE-Full 34.7%, with-tools 54.0% [6]HLE 37.7% [9]Tool-augmented HLE में Claude और Kimi करीब हैं; DeepSeek का listed HLE score lower है। [5][6][9]
Long contextpublic specs not disclosed in retrieved source1M context [4]256K context [6]1M context [8][9]Long-context deployment में Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 अधिक स्पष्ट रूप से positioned हैं। [4][8][9]

उपयोग-केस के अनुसार निष्कर्ष

  • अगर आपका workload terminal-heavy autonomous coding, computer-use, tool-driven workflows और general frontier-agent work है, तो GPT‑5.5 सबसे मजबूत candidate दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0 82.7%, OSWorld-Verified 78.7%, Toolathlon 55.6%, और BrowseComp 84.4% के आधार पर। [1]

  • अगर आपका लक्ष्य GitHub issue resolution, production codebase repair, और SWE-Bench-style software engineering है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है, क्योंकि इसका SWE-Bench Verified 87.6% और SWE-Bench Pro 64.3% है। [5]

  • अगर आपको open-weights/self-hostable मॉडल चाहिए और coding + agentic research दोनों महत्वपूर्ण हैं, तो Kimi K2.6 बहुत मजबूत विकल्प है, क्योंकि यह 1T/32B-active MoE model है और SWE-Bench Pro 58.6%, BrowseComp 83.2%, तथा Agent Swarm BrowseComp 86.3% रिपोर्ट करता है। [6]

  • अगर आपको 1M context, open-weights, और cost-efficient deployment चाहिए, तो DeepSeek V4-Pro/Flash रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है; V4-Pro 1.6T/49B-active है और V4-Flash 284B/13B-active faster/economical variant है। [8][9]

  • अगर pure reasoning/math frontier आपका मुख्य लक्ष्य है, तो इस dataset में picture mixed है: Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% है, Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% देता है, और DeepSeek-V4-Pro-Max GPQA Diamond 90.1%, HMMT 2026 Feb 95.2%, तथा IMOAnswerBench 89.8% दिखाता है। [5][6][9]

Evidence notes

  • GPT‑5.5 के लिए strongest evidence OpenAI का official launch post और system card है, लेकिन यह vendor-reported data है। [1][2]

  • Claude Opus 4.7 के लिए Anthropic official product/docs pages capabilities और specs देते हैं, जबकि benchmark values के लिए Vellum ने Anthropic-reported tables का readable breakdown दिया है। [3][4][5]

  • Kimi K2.6 के लिए official Hugging Face model card सबसे उपयोगी benchmark source है, क्योंकि उसमें architecture, evaluation settings, और footnotes शामिल हैं। [6]

  • DeepSeek V4 के लिए DeepSeek API Docs release page availability/specs बताता है, और DeepSeek Hugging Face model card detailed evaluation table देता है। [8][9]

  • कई benchmarks में “thinking effort,” tools, max generation length, और harness अलग हैं; Kimi K2.6 card खुद बताता है कि कुछ competitor scores publicly available न होने पर re-evaluated और asterisk-marked हैं। [6]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence: सभी चार मॉडलों को एक ही स्वतंत्र lab, एक ही harness, एक ही tool budget, और एक ही inference-effort setting में evaluate करने वाला complete public benchmark अभी उपलब्ध नहीं मिला। [5][6][9]

  • GPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 closed models हैं, इसलिए parameter count, training data, और exact inference configuration public comparison में सीमित हैं। [1][3]

  • DeepSeek V4 नाम के अंदर Flash, Pro, और Pro-Max/effort-mode जैसे variants हैं, इसलिए “DeepSeek V4” का benchmark score variant-specific है। [8][9]

  • कुछ official benchmark charts images में हैं या extracted text में partial हैं, इसलिए मैंने केवल उन numbers को शामिल किया है जो source text में स्पष्ट रूप से उपलब्ध थे। [1][8][9]

Summary

कुल मिलाकर, GPT‑5.5 सबसे मजबूत all-around frontier agent model जैसा दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0, OSWorld और BrowseComp में। [1] Claude Opus 4.7 coding agents के लिए सबसे भरोसेमंद दिखता है, विशेषकर SWE-Bench Verified और SWE-Bench Pro पर। [5] Kimi K2.6 open-weights ecosystem में coding और agentic workflows के लिए सबसे मजबूत contenders में है। [6] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights model के रूप में खास है और coding/reasoning में competitive है, लेकिन direct cross-model comparison अभी भी सीमित evidence पर निर्भर है। [8][9]

स्रोत मैप

[1] OpenAI — “Introducing GPT‑5.5”
[2] OpenAI — “GPT‑5.5 System Card”
[3] Anthropic — “Claude Opus 4.7”
[4] Anthropic Docs — “What’s new in Claude Opus 4.7”
[5] Vellum — “Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained”
[6] Moonshot AI — “Kimi K2.6” Hugging Face model card
[7] GMI Cloud — “Kimi K2.6: Architecture, Benchmarks, and What It Means for Production AI”
[8] DeepSeek API Docs — “DeepSeek-V4 Preview Release”
[9] DeepSeek AI — “DeepSeek-V4-Pro” Hugging Face model card

लोग पूछते भी हैं

"GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के बेंचमार्क पर शोध करें और एक अच्छी शोध रिपोर्ट तैयार करें।" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया।

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया। Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं।

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं।

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

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Recherchieren Sie die Benchmarks von Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 und vergleichen Sie sie so umfassend wie möglich im

Recherchieren Sie die Benchmarks von Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 und Kimi K2.6 und vergleichen Sie sie so u...

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。

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Claude Opus 4.7과 GPT-5.5의 벤치마크를 조사하고 가능한 한 종합적으로 비교해 주세요.

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Research benchmarks of Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 and compare as comprehensively as possible

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