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...
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।
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।
Studio Global AI
Search, cite, and publish your own answer
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
"GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7 बनाम Kimi K2.6 बनाम DeepSeek V4-Pro" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
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...
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
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...
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
DeepSeek V4 Pro के Hugging Face model card में GPQA, GSM8K, MMLU Pro, HLE, SWE Bench और TerminalBench जैसे ज्ञान/गणित/कोडिंग स्कोर सबसे व्यवस्थित रूप में मिलते हैं; Kimi K2.6 की खासियत Cloudflare Workers AI पर native...
Cloudflare इसे native multimodal agentic model कहता है, लेकिन इसी तरह का vision benchmark score नहीं देता
—
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।
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।
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। 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।
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।
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।
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।
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।
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।
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। 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।
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। 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।
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।
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।
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।
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। MarkTechPost ने Kimi K2.6 का SWE-Bench Verified स्कोर 80.2 बताया है।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
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। Anthropic की documentation भी याद दिलाती है कि high-resolution images ज्यादा tokens लेती हैं। 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।
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।
