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GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7 बनाम Kimi K2.6 बनाम DeepSeek V4-Pro

अभी इन चारों मॉडलों का निष्पक्ष overall winner निकालना ठीक नहीं है, क्योंकि उपलब्ध स्कोर अलग अलग स्रोतों, tool settings और effort variants से आते हैं। फिर भी GPT 5.5 का Terminal Bench 2.0 स्कोर 82.7% है, जबकि Claude O... विजन, screenshot understanding, document understanding और computer use एजेंट के लिए Claude Opus...

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四款 AI 模型的基準測試比較示意圖，包含 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6 與 DeepSeek V4
GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4 基準測試比較AI 生成示意圖：本文比較 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6 與 DeepSeek V4-Pro 在公開基準測試中的表現。
AI संकेत

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4 基準測試比較. Article summary: 目前不能公平選出單一總冠軍；四款模型缺少同一評測 harness、同一工具設定下的完整共同分數。可引用資料中，GPT 5.5 以 82.7% 領先 Terminal Bench 2.0，Claude Opus 4.7 以 64.3% 暫居 SWE Bench Pro 第一，但 Claude 數字來自次級整理引用 AWS。[27][4]. Topic tags: ai, llm, benchmarks, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "OpenAI’s GPT-5.5, Anthropic’s Claude Opus 4.7, and DeepSeek V4 arrived close enough together to look like a clean three-way race. **GPT-5.5 is OpenAI’s bet on execution-heavy profe" source context "GPT-5.5, Claude Opus 4.7, and DeepSeek V4 reveal three different ..." Reference image 2: visual subject "GPT-5.5, Claude Opus 4.7, and DeepSeek V4 reveal three different futures for AI" source context "GPT-5.5, Claude Opus 4.7, and DeepSeek V4 reveal thr

openai.com

चार बड़े AI मॉडल—GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4-Pro—को देखकर सबसे बड़ा भ्रम यही होता है कि किसे नंबर 1 कहा जाए। लेकिन उपलब्ध डेटा को ध्यान से पढ़ें तो तस्वीर अलग है: ये स्कोर एक ही lab, एक ही harness, एक ही tool access या एक ही reasoning effort पर नहीं चले। इसलिए बेहतर तरीका है कि मॉडल को काम के हिसाब से चुना जाए।

सीधा निष्कर्ष यह है: Terminal और command-line workflow के लिए GPT-5.5 को पहले टेस्ट करें; SWE-Bench और vision/computer-use टास्क में Claude Opus 4.7 मजबूत उम्मीदवार है; ज्ञान और गणित वाले खुले मॉडल रूट में DeepSeek V4-Pro को shortlist में रखें; और Cloudflare Workers AI पर multimodal agent workflow चाहिए तो Kimi K2.6 को जरूर आजमाएं।[27][4][1][5][64][36]

बेंचमार्क snapshot: उपलब्ध स्कोर क्या कहते हैं

नीचे की तालिका में सिर्फ वही आंकड़े रखे गए हैं जो दिए गए स्रोतों में सीधे उद्धृत किए जा सकते हैं। डैश यानी इस स्रोत-संग्रह में उस कॉलम का भरोसेमंद स्कोर उपलब्ध नहीं है; इसका मतलब यह नहीं कि मॉडल उस काम में कमजोर या शून्य है।

टेस्ट या कामGPT-5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Proव्यावहारिक मतलब
Terminal-Bench 2.082.7% [27]69.4% [4]66.7 [84]67.9 [64]उपलब्ध स्कोरों में command-line workflow के लिए GPT-5.5 सबसे आगे दिखता है।
SWE-Bench Pro58.6% [27]64.3% [4]58.6 [84]55.4 [64]Claude आगे है, लेकिन यह संख्या सेकेंडरी स्रोत में AWS citation के रूप में आती है।
SWE-Bench Verified / Resolved—87.6% [4]80.2 [45]80.6 [64]Claude का स्कोर सबसे ऊंचा दिखता है, पर GPT-5.5 का समान पंक्ति में comparable स्कोर उपलब्ध नहीं है।
Graphwalks 256k: BFS / parents73.7 / 90.1 [21]76.9 / 93.6 [21]——OpenAI की long-context table में 256k वाली दोनों पंक्तियों पर Claude Opus 4.7, GPT-5.5 से ऊपर है।
Graphwalks 1M: BFS / parents45.4 / 58.5 [21]———GPT-5.5 का 1M long-context प्रदर्शन दिखता है; उसी table में 1M तुलना Opus 4.6 के नाम से है, इसलिए उसे Opus 4.7 पर लागू न मानें।
ज्ञान और गणित———GPQA Diamond 90.1, GSM8K 92.6, MMLU-Pro 87.5, HLE 37.7 [64]DeepSeek V4-Pro के पास इस स्रोत-संग्रह में सबसे पूरा public model-card स्कोर सेट है।
विजन, screenshot, computer-use—vision-heavy workload gains; 1:1 pixel coordinates; XBOW visual acuity 98.5% [1][5]Cloudflare इसे native multimodal agentic model कहता है, लेकिन इसी तरह का vision benchmark score नहीं देता [36]—UI, screenshot और computer-use के लिए Claude Opus 4.7 का evidence सबसे मजबूत है।

एक सीधी overall ranking क्यों गलत होगी

पहली वजह है स्रोतों का फर्क। GPT-5.5 के Terminal-Bench 2.0 और SWE-Bench Pro स्कोर मीडिया रिपोर्ट में OpenAI द्वारा दिए गए benchmark results के आधार पर आते हैं। Claude Opus 4.7 के SWE-Bench Pro, SWE-Bench Verified और Terminal-Bench 2.0 स्कोर सेकेंडरी संकलन में AWS citation के रूप में दिए गए हैं। Kimi K2.6 और DeepSeek V4-Pro के कुछ नंबर Hugging Face model card से आते हैं।[27][4][84][64]

दूसरी वजह है tool access। Mashable की HLE रिपोर्ट में बिना tools के Claude Opus 4.7 का स्कोर 46.9% और GPT-5.4 Pro का 42.7% बताया गया; लेकिन tools के साथ GPT-5.4 Pro 58.7% और Claude Opus 4.7 54.7% पर दिखता है। यह GPT-5.5 का स्कोर नहीं है, पर इससे साफ है कि with tools और without tools को एक ही leaderboard में मिलाना सही नहीं होगा।[6]

तीसरी वजह है version और effort setting। DeepSeek V4, V4-Pro और V4-Flash में आता है; Yahoo Finance की रिपोर्ट के मुताबिक V4-Flash को कंपनी ने ज्यादा efficient और economical विकल्प कहा है, जबकि यहां उपलब्ध विस्तृत स्कोर मुख्य रूप से DeepSeek-V4-Pro से जुड़े हैं।[57][64] Artificial Analysis ने GPT-5.5 को अलग-अलग effort variants में देखा और कहा कि GPT-5.5 xhigh को उसके Index पर चलाना पिछले model से करीब 20% महंगा, लेकिन Claude Opus 4.7 max से करीब 30% सस्ता पड़ा।[24]

GPT-5.5: Terminal workflow और long context इसकी मुख्य ताकत

इस तुलना में GPT-5.5 का सबसे साफ मजबूत क्षेत्र Terminal-Bench 2.0 है। Yahoo Finance / Investing.com की रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI द्वारा दिए गए benchmark results में GPT-5.5 ने Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% हासिल किया। यह test command-line workflows को मापता है। उसी रिपोर्ट में GPT-5.5 का SWE-Bench Pro स्कोर 58.6% है, जिसे GitHub issue resolution मापने वाला benchmark बताया गया है।[27]

Long context के लिए OpenAI की table अधिक बारीक तस्वीर देती है। GPT-5.5 का Graphwalks BFS 256k और 1M स्कोर क्रमशः 73.7 और 45.4 है; Graphwalks parents 256k और 1M में यह क्रमशः 90.1 और 58.5 है। उसी table में GPT-5.4 का Graphwalks BFS 1M स्कोर 9.4 था, जबकि GPT-5.5 का 45.4 है।[21]

तीसरे पक्ष की evaluation में Artificial Analysis ने GPT-5.5 को नया leading AI model कहा। उसी विश्लेषण के अनुसार OpenAI उसके पांच headline evaluations में आगे रहा और तीन में Gemini 3.1 Pro Preview से पीछे रहा; GPT-5.5 xhigh ने उसके Index को चलाने में पिछले model की तुलना में लगभग 40% कम output tokens इस्तेमाल किए।[24]

कब पहले टेस्ट करें: CLI automation, terminal agents, लंबा context पढ़कर reasoning करने वाले workflow, और ऐसे agentic coding tasks जहां output token cost पर नियंत्रण जरूरी हो।[27][21][24]

Claude Opus 4.7: coding में मजबूत संकेत, vision और computer-use में सबसे ठोस evidence

Claude Opus 4.7 की official documentation सबसे ज्यादा vision और UI interaction पर जोर देती है। Anthropic के API docs कहते हैं कि यह बदलाव vision-heavy workloads में performance gains ला सकता है, खासकर computer use, screenshot, artifact और document understanding workflows में। वही docs बताते हैं कि coordinates अब actual pixels से 1:1 match करते हैं, इसलिए scale-factor calculation की जरूरत कम हो जाती है।[1]

Anthropic launch page पर XBOW visual-acuity benchmark का हवाला दिया गया है, जिसमें Claude Opus 4.7 को 98.5% और Opus 4.6 को 54.5% बताया गया।[5] इसलिए screenshot understanding, document layout, desktop UI operation और computer-use agent जैसे कामों में Claude Opus 4.7 के पक्ष में बाकी तीन मॉडलों की तुलना में अधिक सीधा official evidence मिलता है।[1][5]

Coding benchmark में एक संकलन के अनुसार AWS ने Claude Opus 4.7 के लिए SWE-Bench Pro 64.3%, SWE-Bench Verified 87.6% और Terminal-Bench 2.0 69.4% cite किया।[4] ये स्कोर Claude को उपलब्ध SWE-Bench Pro और Verified/Resolved comparison में ऊपर दिखाते हैं, लेकिन source level सीधे official benchmark table से कमजोर है। किसी production decision से पहले अपने repository पर इसे फिर से चलाना जरूरी रहेगा।

एक practical caveat भी है: Anthropic docs बताते हैं कि high-resolution images ज्यादा tokens इस्तेमाल करती हैं। अगर अतिरिक्त image detail जरूरी नहीं है, तो Claude को भेजने से पहले image downsample करना token usage कम कर सकता है।[1]

कब पहले टेस्ट करें: GitHub issue repair, coding agents, screenshot/document understanding, computer-use agents, और ऐसे UI tasks जिनमें pixel-level coordinate accuracy चाहिए।[1][4][5]

Kimi K2.6: Workers AI पर multimodal agent workflow का उम्मीदवार

Cloudflare changelog के अनुसार Moonshot AI Kimi K2.6, 20 अप्रैल 2026 से Workers AI पर उपलब्ध है। इसका model ID @cf/moonshotai/kimi-k2.6 है, और Cloudflare ने इसे Moonshot AI के साथ Day 0 support बताया है।[36]

उसी स्रोत में Kimi K2.6 को native multimodal agentic model कहा गया है। Cloudflare इसके मुख्य क्षेत्रों में long-horizon coding, coding-driven design, proactive autonomous execution और swarm-based task orchestration को गिनाता है। Architecture के स्तर पर इसे Mixture-of-Experts model बताया गया है, जिसमें कुल 1T parameters और हर token पर 32B active parameters हैं।[36]

Public scores में Kimi K2.6 के Hugging Face model card पर Terminal-Bench 2.0 66.7, SWE-Bench Pro 58.6 और SWE-Bench Multilingual 76.7 दिए गए हैं।[84] MarkTechPost ने Kimi K2.6 का SWE-Bench Verified स्कोर 80.2 बताया है।[45]

कब पहले टेस्ट करें: अगर आपकी team पहले से Cloudflare Workers AI पर deploy करती है, या long-horizon coding, coding-driven design, multimodal agent workflow और multi-agent orchestration जैसे use cases देख रही है।[36][84]

DeepSeek V4-Pro: ज्ञान और गणित के स्कोर सबसे व्यवस्थित, open model कहानी साफ

DeepSeek V4 स्रोतों में V4-Pro और V4-Flash के रूप में दिखाई देता है। Yahoo Finance की रिपोर्ट के अनुसार DeepSeek ने कहा कि V4-Pro world knowledge benchmarks में अन्य open-source models से काफी आगे है और सिर्फ top-tier closed-source model Gemini-Pro-3.1 से थोड़ा पीछे है; उसी रिपोर्ट में V4-Flash को ज्यादा efficient और economical option बताया गया है।[57]

DeepSeek-V4-Pro के Hugging Face model card में इस लेख के लिए सबसे पूरा knowledge, math, coding और terminal score set मिलता है: GPQA Diamond 90.1, GSM8K 92.6, HLE 37.7, MMLU-Pro 87.5, SWE-Bench Pro 55.4, SWE-Bench Verified/Resolved 80.6 और TerminalBench 2.0 67.9।[64]

CNBC की रिपोर्ट के अनुसार DeepSeek ने कहा कि V4 को Claude Code और OpenClaw जैसे agent tools के लिए optimize किया गया है। Counterpoint की principal AI analyst Wei Sun के मुताबिक V4 का benchmark profile संकेत देता है कि यह significantly lower cost पर excellent agent capability दे सकता है।[58]

कब पहले टेस्ट करें: जब प्राथमिकता open model route, ज्ञान/गणित benchmark, agent tooling की cost-efficiency, या local/self-managed evaluation में downloadable model को परखना हो।[58][64]

काम के हिसाब से shortlist

  • Terminal automation / command-line agents: पहले GPT-5.5। उपलब्ध citable data में GPT-5.5 का Terminal-Bench 2.0 स्कोर 82.7% है, जो Claude Opus 4.7 के 69.4%, DeepSeek V4-Pro के 67.9 और Kimi K2.6 के 66.7 से ऊपर है।[27][4][64][84]
  • Software engineering repair / SWE-Bench Pro जैसे काम: Claude Opus 4.7 से शुरू करें, लेकिन अपनी repo पर जरूर test करें। उपलब्ध स्कोर में Claude Opus 4.7 64.3% पर है, GPT-5.5 और Kimi K2.6 दोनों 58.6 पर हैं, और DeepSeek V4-Pro 55.4 पर है; लेकिन Claude का यह आंकड़ा lower-level secondary source से आता है।[4][27][84][64]
  • Screenshot, document understanding और computer-use: Claude Opus 4.7 प्राथमिक उम्मीदवार। Anthropic docs vision-heavy workflows, computer use और 1:1 pixel coordinates की बात करते हैं; launch page XBOW 98.5% visual-acuity result cite करता है।[1][5]
  • Knowledge/math और open model route: DeepSeek V4-Pro को shortlist में रखें। इसके Hugging Face model card में GPQA Diamond, GSM8K, HLE, MMLU-Pro, SWE-Bench और TerminalBench 2.0 जैसे कई स्कोर एक साथ मिलते हैं।[64]
  • Workers AI पर multimodal agentic workflow: Kimi K2.6 worth testing। Cloudflare ने Kimi K2.6 के लिए Workers AI Day 0 support दिया है और इसे long-horizon coding तथा swarm-based task orchestration वाला native multimodal agentic model कहा है।[36]

अपनाने से पहले एक ही शर्तों पर दोबारा test करें

अगर आपको defendable internal decision चाहिए, तो सभी मॉडलों को एक ही model version या API model ID, एक ही context length, एक ही tool permission, एक ही reasoning effort, एक ही temperature, एक ही token budget और एक ही scoring harness पर चलाइए। Tool access को खास तौर पर न मिलाएं, क्योंकि HLE रिपोर्ट दिखाती है कि with tools और without tools से relative ranking बदल सकती है।[6]

Cost को capability से अलग न देखें। Artificial Analysis के अनुसार GPT-5.5 xhigh को उसके Index पर चलाने की लागत पिछले model से करीब 20% ज्यादा, Claude Opus 4.7 max से करीब 30% कम थी, और output tokens पिछले model से करीब 40% कम थे।[24] Anthropic की documentation भी याद दिलाती है कि high-resolution images ज्यादा tokens लेती हैं।[1] Production agents में speed, token usage, tool-call success rate और error-repair rate कई बार single benchmark score जितने ही महत्वपूर्ण होते हैं।

Bottom line

फिलहाल सबसे भरोसेमंद तुलना कोई एक overall leaderboard नहीं, बल्कि task-based selection है: Terminal-Bench और CLI workflow में GPT-5.5, SWE-Bench तथा vision/computer-use में Claude Opus 4.7, knowledge/math model-card evidence में DeepSeek V4-Pro, और Cloudflare Workers AI पर multimodal agentic coding के लिए Kimi K2.6।[27][4][1][5][64][36]

जब तक चारों मॉडल एक ही harness, एक ही tool setting, एक ही version और एक ही effort configuration में पूरे common benchmark set पर नहीं चलते, तब तक किसी एक को absolute winner कहना जल्दबाजी होगी।

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मुख्य निष्कर्ष

  • अभी इन चारों मॉडलों का निष्पक्ष overall winner निकालना ठीक नहीं है, क्योंकि उपलब्ध स्कोर अलग अलग स्रोतों, tool settings और effort variants से आते हैं। फिर भी GPT 5.5 का Terminal Bench 2.0 स्कोर 82.7% है, जबकि Claude O...
  • विजन, screenshot understanding, document understanding और computer use एजेंट के लिए Claude Opus 4.7 के पास सबसे ठोस स्रोत समर्थित संकेत हैं: Anthropic 1:1 pixel coordinates और vision heavy workflow gains बताता है, और...
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研究 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4 的基準測試表現，並根據這些基準測試對它們進行比較。

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उद्धृत उत्तर

僅依據你提供的證據，現在還不能對 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4 做出嚴格而公平的基準測試總排名，因為這些材料沒有提供同一套 benchmark、同一版本設定下的完整分數，而且完全沒有 GPT-5.5 的 benchmark 資料。較能成立的結論是：Claude Opus 4.7 有最明確的官方證據顯示其在視覺與 computer-use 類工作流上提升明顯，[2] 且有次級報導稱其狹義重回 generally available LLM 的領先位置。[5] DeepSeek V4-Pro 則有公司說法經媒體轉述，稱其在 world knowledge benchmarks 上明顯領先其他開源模型，[6] 而 Kimi K2.6 在現有證據中只有產品定位與上線資訊，缺少可直接比較的 benchmark 成績。[1]

Key findings

  • 無法產生可信的四模型總排名：你提供的材料沒有共享 benchmark 分數，且缺少 GPT-5.5 的任何 benchmark 證據。

  • Claude Opus 4.7 的強項證據最集中在視覺與 computer-use 工作流。Anthropic 官方文件說明它對 vision-heavy workloads 有 performance gains，特別影響 computer use、screenshot、artifact 與 document understanding workflows，且將座標映射到影像也更簡單。[2] VentureBeat 另稱其解析度提升到前代的 3 倍，並在標題中將其描述為狹義重回 generally available LLM 領先。[5]

  • DeepSeek V4-Pro 的 benchmark 相關競爭性敘述最明確，但主要來自公司說法經媒體轉述。報導稱它在 world knowledge benchmarks 上明顯領先其他開源模型，且只略遜於頂級閉源模型；另有分析師根據其 benchmark profile 認為它可能以更低成本提供很強的 agent 能力。[6][7]

  • Kimi K2.6 目前只能確認是 Moonshot AI 的原生多模態 agentic model，並於 2026-04-20 在 Workers AI 上得到 Day 0 支援；你提供的證據沒有其可比 benchmark 分數。[1]

Confirmed facts

  • Kimi K2.6 已於 2026-04-20 在 Workers AI 上可用，Cloudflare 表示這是與 Moonshot AI 合作的 Day 0 支援；該模型被描述為 native multimodal agentic model。[1]

  • Anthropic 官方文件表示 Claude Opus 4.7 的變更會帶來 vision-heavy workloads 的 performance gains，且特別有助於 computer use、screenshot、artifact、document understanding workflows；將座標映射到影像也變得更簡單。[2]

  • VentureBeat 報導稱 Claude Opus 4.7 帶來相較前代 3 倍的解析度提升，並在標題中將其描述為狹義重回「most powerful generally available LLM」。[5]

  • 媒體報導稱 DeepSeek 提供 DeepSeek V4-Pro 與 DeepSeek V4-Flash 兩個版本；其中 V4-Pro 被描述為在 world knowledge benchmarks 上明顯領先其他開源模型，且僅略遜於頂級閉源模型。[6]

  • CNBC 報導稱 DeepSeek V4 已針對 Claude Code 與 OpenClaw 之類 agent 工具做最佳化；Counterpoint 的 Wei Sun 則認為其 benchmark profile 顯示它可能以更低成本提供優秀 agent 能力。[7]

  • Hugging Face 上存在一則要求補充 DeepSeek-V4-Pro 在 GPQA、GSM8K、HLE、MMLU-Pro、SWE-Bench Pro、SWE-Bench Verified、Terminal-Bench 2.0 等項目社群評測結果的討論。[4]

What remains inference

  • 把 Claude Opus 4.7 判定為四者整體第一，仍屬推論；現有證據沒有同一組 benchmark 的分數表可直接支持這個結論。[2][5]

  • 把 DeepSeek V4-Pro 判定為所有開源任務全面第一，也仍屬推論；目前可見的是媒體轉述的公司說法，缺少你提供證據中的原始分數表。[6]

  • 把 Kimi K2.6 放在任何明確名次，幾乎純屬猜測；目前只知道它的產品定位，沒有硬 benchmark 成績。[1]

  • 對 GPT-5.5 作任何 benchmark 結論都沒有證據基礎，因為提供材料裡沒有它的 benchmark 資料。

What the evidence suggests

  • 若只看視覺與 computer-use 類任務，Claude Opus 4.7 的證據最強，因為這是唯一在官方文件中明確聲稱該類工作流有性能提升的模型，且次級報導補充了解析度提升細節。[2][5]

  • 若只看現有材料中最明確的 benchmark 競爭描述，DeepSeek V4-Pro 在 world knowledge benchmarks 的定位最突出，因為它是唯一被直接描述為明顯領先其他開源模型的模型。[6]

  • 若看 agent tooling 與成本效益敘事，DeepSeek V4 也有較清楚的外部分析支持，因為報導提到它針對 Claude Code、OpenClaw 做了最佳化，且分析師從其 benchmark profile 推論出較強的 agent 能力/成本比。[7]

  • Kimi K2.6 看起來是以多模態與 agentic 能力為賣點，但在這組證據裡沒有足夠 benchmark 資料把它與 Claude 或 DeepSeek 做定量比較。[1]

  • 整體四模型排序：Insufficient evidence。

Conflicting evidence or uncertainty

  • 最大的不確定性不是「誰贏」，而是「有沒有可比數據」：目前沒有看到四個模型在同一 benchmark、同一版本、同一提示或工具設定下的分數。

  • Claude 的「領先」敘事主要來自次級報導的綜述與標題，而不是你提供證據中的原始官方 benchmark 表。[5]

  • DeepSeek 的最強 benchmark 主張來自公司說法經媒體轉述，因此可信度低於官方技術報告或第三方獨立評測。[6]

  • Kimi K2.6 的 benchmark 能力在這組證據裡幾乎空白，所以不能因產品描述或上線速度而推斷其分數。[1]

  • Reddit 上有人提醒 SWE-bench leaderboard 可能混用了不同版本與不同 benchmark 任務，這提示跨榜單比較可能失真；但這只是低權威來源，最多當弱提醒使用。[65]

Open questions

  • GPT-5.5 在 MMLU-Pro、GPQA、HLE、SWE-Bench Verified/Pro、Terminal-Bench 2.0、以及多模態 benchmark 上的成績是什麼？

  • Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4 是否有同一版本 benchmark 表，且使用一致的工具權限、上下文長度、溫度與評分規則？

  • DeepSeek V4-Pro 所謂的 world knowledge benchmarks，具體是哪些測試、原始分數是多少、對照模型又是哪些？[6]

  • Kimi K2.6 是否已有第三方獨立 benchmark，而不只是上線與產品定位資訊？[1]

Sources worth trusting most

  • [2] 是 Anthropic 官方文件，對 Claude Opus 4.7 的產品級能力變更與適用工作流最可信。[2]

  • [1] 是 Cloudflare 官方 changelog，對 Kimi K2.6 的上線時間、可用性與產品定位最可信。[1]

  • [6] 與 [7] 是較可靠的媒體報導，適合用來了解 DeepSeek 的對外 benchmark 敘事與外部分析，但仍屬次級來源。[6][7]

  • [5] 可作為 Claude Opus 4.7 外界競爭定位的參考，但對硬 benchmark 來說仍弱於官方技術文件。[5]

  • [4] 只能證明社群正在補充 DeepSeek-V4-Pro 的評測結果，不能當成最終 benchmark 證據。[4]

  • [65] 權威性最低，只適合拿來提醒跨榜單比較可能有方法學問題。[65]

Recommended next step

  • 如果你要一個真正可 defend 的比較，下一步應該只蒐集四模型在共享 benchmark 上的原始分數表，優先看 MMLU-Pro、GPQA、HLE、SWE-Bench Verified/Pro、Terminal-Bench 2.0，以及多模態評測，並要求每個結果都標明是否允許 tools、browsing、test-time compute 與不同解碼設定。

  • 在目前這組證據下，最安全的暫時結論是：Claude Opus 4.7 在視覺/computer-use 能力的證據最強，[2][5] DeepSeek V4-Pro 在開源對比的 world knowledge benchmark 敘事最強，[6] Kimi K2.6 與 GPT-5.5 都不足以納入公平排名。[1]

Summary

基於目前證據，不能對 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4 做可靠的總體 benchmark 排名。較可靠的局部結論是：Claude Opus 4.7 在 vision/computer-use 類場景的正向證據最強，[2][5] DeepSeek V4-Pro 有最明確的開源 benchmark 領先聲稱，[6][7] Kimi K2.6 缺 benchmark 數據，[1] GPT-5.5 則完全沒有可用資料。若要嚴格比較，現階段最誠實的答案就是：Insufficient evidence。

सूत्र

  • [1] What's new in Claude Opus 4.7 - Claude API Docsplatform.claude.com

    What's new in Claude Opus 4.7 - Claude API Docs Loading... . This change should unlock performance gains on vision-heavy workloads, and is particularly important for computer use and screenshot/artifact/document understanding workflows. Additionally, operat...

  • [4] Claude Opus 4.7: Pricing, Benchmarks & Context Windowalmcorp.com

    For coding, the official materials point to several standout numbers. Anthropic says Opus 4.7 improved resolution by 13% over Opus 4.6 on a 93-task coding benchmark. AWS cites 64.3% on SWE-bench Pro, 87.6% on SWE-bench Verified, and 69.4% on Terminal-Bench...

  • [5] Introducing Claude Opus 4.7anthropic.com

    Image 22: logo Claude Opus 4.7 feels like a real step up in intelligence. Code quality is noticeably improved, it’s cutting out the meaningless wrapper functions and fallback scaffolding that used to pile up, and fixes its own code as it goes. It’s the clea...

  • [6] Anthropic releases Claude Opus 4.7: How to try it, benchmarks, safetymashable.com

    Claude Mythos scored 56.8 percent on HLE Claude Opus 4.7 scored 46.9 percent Gemini 3.1 Pro scored 44.4 percent GPT-5-4 Pro scored 42.7 percent Claude Opus 4.6 scored 40.0 percent With tools, GPT-5-4-Pro scored 58.7 percent compared to Opus 4.7’s 54.7 perce...

  • [21] Introducing GPT-5.5openai.com

    Long context EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro Graphwalks BFS 256k f1 73.7%62.5%--76.9%- Graphwalks BFS 1mil f1 45.4%9.4%--41.2% (Opus 4.6)- Graphwalks parents 256k f1 90.1%82.8%--93.6%- Graphwalks parents 1mil f1 58.5%44....

  • [24] OpenAI's GPT-5.5 is the new leading AI model - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    Image 2 OpenAI leads five of our headline evaluations and places second to Gemini 3.1 Pro Preview on three. Image 3 Effort variants provide a clear ladder to balance intelligence and cost. GPT-5.5 (xhigh) is 20% more expensive to run our Index than its pred...

  • [27] OpenAI releases GPT-5.5 with improved coding and research capabilitiesca.finance.yahoo.com

    © 2026 All rights reserved. About our ads Advertising Jobs Yahoo Finance Yahoo Finance Mail Sign in Investing.com OpenAI releases GPT-5.5 with improved coding and research capabilities Louis Juricic 1 min read Investing.com -- OpenAI announced Thursday the...

  • [36] Moonshot AI Kimi K2.6 now available on Workers AIdevelopers.cloudflare.com

    Image 2: hero image ← Back to all posts Moonshot AI Kimi K2.6 now available on Workers AI Apr 20, 2026 Workers AI @cf/moonshotai/kimi-k2.6 is now available on Workers AI, in partnership with Moonshot AI for Day 0 support. Kimi K2.6 is a native multimodal ag...

  • [45] Moonshot AI Releases Kimi K2.6 with Long-Horizon Coding, Agent ...marktechpost.com

    The Long-Horizon Coding Headline Numbers The metric that will likely get the most attention from dev teams is SWE-Bench Pro — a benchmark testing whether a model can resolve real-world GitHub issues in professional software repositories. Kimi K2.6 scores 58...

  • [57] China’s DeepSeek releases new AI model it claims beats all open-source competitorsau.finance.yahoo.com

    The model is available as DeepSeek V4-Pro and DeepSeek V4-Flash. The latter version, the company says, is a “more efficient and economical choice". “In world knowledge benchmarks, DeepSeek V4-Pro significantly leads other open-source models and is only slig...

  • [58] China's DeepSeek releases preview of long-awaited V4 model as AI ...cnbc.com

    DeepSeek also said that V4 has been optimized for use with popular agent tools such as Anthropic’s Claude Code and OpenClaw. According to Counterpoint’s principal AI analyst, Wei Sun, V4′s benchmark profile suggests it could offer “excellent agent capabilit...

  • [64] deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Facehuggingface.co

    Evaluation results []( Diamond on Idavidrein/gpqaView evaluation resultsleaderboard 90.1 Gsm8k on openai/gsm8kView evaluation resultsleaderboard 92.6 Hle on cais/hleView evaluation results 37.7 Mmlu Pro on TIGER-Lab/MMLU-ProView evaluation results 87.5 SWE...

  • [84] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co

    3. Evaluation Results ; Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2), 66.7, 65.4 ; SWE-Bench Pro, 58.6, 57.7 ; SWE-Bench Multilingual, 76.7, - ; SWE-Bench ... 5 days ago