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GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की बेंचमार्क तुलना
OpenAI की एक ही तुलना तालिका में Claude Opus 4.7 का SWE Bench Pro स्कोर 64.3% है, जबकि GPT 5.5 का 58.6%; वहीं Terminal Bench 2.0 में GPT 5.5 82.7% और Claude 69.4% पर है। इसलिए एकल विजेता घोषित करना ठीक नहीं।[21] Kimi K2.6 को खुले मॉडल की शॉर्टलिस्ट में रखा जा सकता है: Hugging Face पेज इसे open source, native multimo...
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4：基準測試比較表與證據等級. Article summary: 目前不能公平排出四模型總冠軍：同表可比數據顯示 Claude Opus 4.7 在 SWE Bench Pro 64.3% vs GPT 5.5 58.6% 領先，但 GPT 5.5 在 Terminal Bench 2.0 82.7% vs 69.4% 領先；Kimi K2.6 與 DeepSeek V4 缺少同等級交叉驗證。[21]. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, claude. 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 "# DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: The Frontier in April 2026. DeepSeek V4 Pro undercuts GPT-5.5 by ~9x on outpu
AI मॉडल की तुलना में सबसे बड़ा खतरा यही है कि अलग-अलग स्रोतों, अलग-अलग टेस्ट सेटअप और अलग-अलग कामों के स्कोर को जोड़कर एक नकली कुल रैंकिंग बना दी जाए। GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के मामले में सही सवाल यह नहीं है कि चारों में नंबर 1 कौन है, बल्कि यह है कि कौन-सा स्कोर किस हद तक एक ही तराजू पर तौला जा सकता है।
इस लेख में बेंचमार्क स्कोर और स्रोत-विश्वसनीयता को अलग-अलग पढ़ा गया है। GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की तुलना सबसे साफ है, क्योंकि OpenAI की GPT-5.5 मूल्यांकन तालिका दोनों को SWE-Bench Pro और Terminal-Bench 2.0 पर साथ दिखाती है। Kimi K2.6 के लिए उपलब्ध संकेत Hugging Face मॉडल पेज और Kilo AI के तीसरे-पक्ष लेख से आते हैं।
DeepSeek V4 के लिए इस स्रोत-संग्रह में पर्याप्त सत्यापनीय बेंचमार्क संख्या नहीं मिली, इसलिए उसे संख्यात्मक रैंकिंग में शामिल करना अभी उचित नहीं है।
बेंचमार्क तुलना तालिका
तालिका में — का अर्थ है कि इस लेख के उपलब्ध स्रोतों में उद्धृत करने योग्य संख्या नहीं मिली। इसका मतलब यह नहीं कि मॉडल उस तरह का काम नहीं कर सकता।
| मॉडल | SWE-Bench Pro | SWE-Bench Verified | Terminal-Bench 2.0 | अन्य उपलब्ध संकेत | साक्ष्य स्तर और पढ़ने का तरीका |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | 58.6% | — | 82.7% | Expert-SWE Internal 73.1%; OpenAI ने लिखा कि अन्य लैब्स ने इस eval पर memorization evidence देखा। | A-: SWE-Bench Pro और Terminal-Bench 2.0 में Claude Opus 4.7 के साथ सीधे तुलना योग्य। Expert-SWE internal eval है, इसलिए सावधानी से पढ़ें। |
| Claude Opus 4.7 | 64.3% | 87.6% | 69.4% | CursorBench 70%। | A-/B: SWE-Bench Pro और Terminal-Bench 2.0 में GPT-5.5 से सीधी तुलना संभव। SWE-Bench Verified और CursorBench के आंकड़े यहां मुख्यतः तीसरे-पक्ष सारांशों से आते हैं; Verdent ने इन्हें Anthropic-conducted या partner eval के रूप में चिह्नित किया है। |
| Kimi K2.6 | 58.6% | 80.2% | — | Hugging Face पेज Kimi K2.6 को open-source, native multimodal agentic model बताता है। | B, सीमित: SWE-Bench स्कोर तीसरे-पक्ष लेख से हैं। इस स्रोत-संग्रह में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के साथ एक ही आधिकारिक क्रॉस-टेबल नहीं मिली। |
| DeepSeek V4 | — | — | — | — | C, डेटा अपर्याप्त: उपलब्ध स्रोतों में उद्धृत करने योग्य DeepSeek V4 बेंचमार्क नहीं मिला, इसलिए संख्यात्मक तुलना नहीं की गई। |
कौन-सा बेंचमार्क क्या बताता है?
SWE-Bench Pro: सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में Claude Opus 4.7 आगे
OpenAI की GPT-5.5 मूल्यांकन तालिका में Claude Opus 4.7 का SWE-Bench Pro स्कोर 64.3% है, जबकि GPT-5.5 का 58.6%। यह इस लेख की सबसे मजबूत सीधी तुलना में से एक है, क्योंकि दोनों स्कोर एक ही तालिका में हैं।
Kimi K2.6 के लिए Kilo AI का तीसरे-पक्ष लेख SWE-Bench Pro पर 58.6% बताता है, जो कागज पर GPT-5.5 के बराबर दिखता है। लेकिन यह संख्या GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 वाली उसी OpenAI तालिका में नहीं है, इसलिए इसे कठोर बराबरी के बजाय एक उपयोगी संकेत समझना बेहतर है।
Terminal-Bench 2.0: कमांड-लाइन और एजेंट वर्कफ्लो में GPT-5.5 मजबूत
इसी OpenAI तालिका में GPT-5.5 का Terminal-Bench 2.0 स्कोर 82.7% है, जबकि Claude Opus 4.7 का 69.4%। अगर आपका उपयोग-क्षेत्र टर्मिनल, कमांड-लाइन टूल्स, स्क्रिप्ट चलाने या कोडिंग एजेंट के execution environment जैसा है, तो GPT-5.5 को शुरुआती टेस्ट सूची में रखना समझदारी होगी।
हालांकि Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के लिए यहां उद्धृत करने योग्य Terminal-Bench 2.0 स्कोर उपलब्ध नहीं है। इसलिए इस कॉलम में चारों मॉडलों की पूरी रैंकिंग बनाना अभी संभव नहीं है।
SWE-Bench Verified: Claude ऊपर दिखता है, पर स्रोत का आधार अलग है
Claude Opus 4.7 का SWE-Bench Verified स्कोर 87.6% तीसरे-पक्ष Claude Opus 4.7 बेंचमार्क सारांशों में मिलता है। Verdent ने इस संख्या को Anthropic-conducted बताया और memorization screens applied नोट किया। Kimi K2.6 का SWE-Bench Verified स्कोर 80.2% Kilo AI के तीसरे-पक्ष लेख से आता है।
दोनों आंकड़े ध्यान देने लायक हैं, लेकिन OpenAI की एक ही तालिका वाले SWE-Bench Pro और Terminal-Bench 2.0 जितनी साफ apples-to-apples तुलना नहीं देते।
Expert-SWE: कुल रैंकिंग का आधार नहीं बनना चाहिए
GPT-5.5 का Expert-SWE Internal स्कोर 73.1% है, लेकिन OpenAI खुद इसे internal eval के रूप में चिह्नित करता है और लिखता है कि अन्य लैब्स ने इस eval पर memorization evidence देखा है। इसलिए Expert-SWE को GPT-5.5 की क्षमता का संकेत माना जा सकता है, पर चार मॉडलों की कुल रैंकिंग का मुख्य आधार नहीं।
टीमों के लिए व्यावहारिक चयन
अगर आपका काम GitHub issues, multi-file bugs या जटिल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसा है, तो Claude Opus 4.7 को पहले टेस्ट करें। उपलब्ध सबसे साफ SWE-Bench Pro तुलना में Claude Opus 4.7 64.3% पर है और GPT-5.5 58.6% पर। Vellum भी इस तुलना को real GitHub issue resolution के संदर्भ में पढ़ता है।
अगर आपका workflow टर्मिनल-आधारित coding agent जैसा है, तो GPT-5.5 को प्राथमिकता दें। Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.5 का 82.7% स्कोर Claude Opus 4.7 के 69.4% से ऊपर है। इसका अर्थ यह नहीं कि GPT-5.5 हर coding task में बेहतर है; यह सिर्फ बताता है कि इस खास benchmark पर इसका लाभ स्पष्ट है।
अगर आपको open-source उम्मीदवार चाहिए, तो Kimi K2.6 को shortlist में रखें। Hugging Face पेज Kimi K2.6 को open-source, native multimodal agentic model बताता है, और Kilo AI का लेख SWE-Bench Pro 58.6% तथा SWE-Bench Verified 80.2% देता है। लेकिन इन स्कोर को GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की आधिकारिक एक-तालिका तुलना के बराबर वजन न दें; अपने काम के टेस्ट सेट पर फिर से चलाकर देखें।
अगर आप DeepSeek V4 पर विचार कर रहे हैं, तो इंतजार या अपनी टेस्टिंग ही सुरक्षित रास्ता है। इस लेख के उपलब्ध स्रोतों में DeepSeek V4 के लिए सत्यापनीय बेंचमार्क संख्या नहीं मिली। उसे खाली छोड़ना, बिना आधार के रैंकिंग देने से बेहतर है।
कुल विजेता घोषित करना क्यों भ्रामक होगा
LLM बेंचमार्क में एक ही गलती बार-बार होती है: अलग स्रोतों के आंकड़ों को जोड़कर एक बड़ा स्कोर बना देना। यहां तीन स्तरों में सोचना बेहतर है:
- एक ही तालिका और साझा benchmark: GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 का SWE-Bench Pro तथा Terminal-Bench 2.0 डेटा इसी श्रेणी में आता है। यह इस लेख का सबसे मजबूत सीधा तुलना-आधार है।
- तीसरे-पक्ष सारांशों में vendor या partner eval: Claude Opus 4.7 का SWE-Bench Verified और CursorBench उपयोगी संकेत देते हैं, लेकिन स्रोत और test harness पर ध्यान जरूरी है।
- कम क्रॉस-वेरिफिकेशन या अनुपलब्ध संख्या: Kimi K2.6 के SWE-Bench आंकड़े मुख्यतः तीसरे-पक्ष लेख से आते हैं, जबकि DeepSeek V4 के लिए इस स्रोत-संग्रह में पर्याप्त उद्धृत benchmark उपलब्ध नहीं है।
इस आधार पर नतीजा साफ है: Claude Opus 4.7 SWE-Bench Pro में GPT-5.5 से आगे है, और GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 में Claude Opus 4.7 से आगे है। Kimi K2.6 के SWE-Bench स्कोर प्रतिस्पर्धी दिखते हैं, लेकिन साक्ष्य स्तर कम मजबूत है।
DeepSeek V4 को फिलहाल डेटा-अपर्याप्त श्रेणी में रखना चाहिए।
अंतिम फैसला अपनी वास्तविक जरूरतों पर करें: आपके repositories कैसे हैं, कौन-सी programming languages हैं, tests कैसे चलते हैं, tool calling कितनी चाहिए, latency और लागत कितनी स्वीकार्य है, और असफल होने पर model कैसे recover करता है। बेंचमार्क shortlist बनाने के लिए अच्छे हैं; production model चुनने के लिए अपना controlled eval जरूरी है।
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लोग पूछते भी हैं
"GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की बेंचमार्क तुलना" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
OpenAI की एक ही तुलना तालिका में Claude Opus 4.7 का SWE Bench Pro स्कोर 64.3% है, जबकि GPT 5.5 का 58.6%; वहीं Terminal Bench 2.0 में GPT 5.5 82.7% और Claude 69.4% पर है। इसलिए एकल विजेता घोषित करना ठीक नहीं।[21]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
OpenAI की एक ही तुलना तालिका में Claude Opus 4.7 का SWE Bench Pro स्कोर 64.3% है, जबकि GPT 5.5 का 58.6%; वहीं Terminal Bench 2.0 में GPT 5.5 82.7% और Claude 69.4% पर है। इसलिए एकल विजेता घोषित करना ठीक नहीं।[21] Kimi K2.6 को खुले मॉडल की शॉर्टलिस्ट में रखा जा सकता है: Hugging Face पेज इसे open source, native multimodal agentic model बताता है, और Kilo AI लेख SWE Bench Pro 58.6% तथा SWE Bench Verified 80.2% देता है; लेकिन ये आं...
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
DeepSeek V4 के लिए उपलब्ध स्रोतों में सत्यापनीय बेंचमार्क संख्या नहीं मिली; GPT 5.5 का Expert SWE 73.1% भी internal eval है और OpenAI इस eval पर memorization evidence की चेतावनी देता है, इसलिए उसे कुल रैंकिंग का आधार...
सूत्र
- openai.comIntroducing GPT-5.5
- huggingface.comoonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Face
- blog.kilo.aiKimi K2.6 Has Arrived: An Open-Weight Powerhouse for Agentic Work
- buildfastwithai.comClaude Opus 4.7: Full Review, Benchmarks & Features (2026)
- verdent.aiClaude Opus 4.7: What Changed for Coding Agents (April 2026)
- vellum.aiEverything You Need to Know About GPT-5.5 - Vellum
- analyticsvidhya.comAnthropic Launches Claude Opus 4.7 For "Most Difficult Tasks"
- anthropic.comClaude Opus 4.7
- vellum.aiClaude Opus 4.7 Benchmarks Explained
- apxml.comClaude Opus 4.7: Model Specifications and Details
- anthropic.comIntroducing Claude Opus 4.7
- vals.aiClaude Opus 4.7 - Vals AI
- help.apiyi.comClaude Opus 4.7 Benchmark Full Analysis: Empirical Data Leading ...
- datacamp.comClaude Opus 4.7: Anthropic's New Best (Available) Model - DataCamp
- mashable.comAnthropic releases Claude Opus 4.7: How to try it, benchmarks, safety
- boringbot.substack.comClaude Opus 4.7 results: early benchmarks, real-world feedback ...