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

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 को एक ही नंबर से रैंक करना आसान है, पर सही नहीं। अलग-अलग स्रोत अलग बेंचमार्क, अलग मॉडल मोड और अलग testing setup दिखाते हैं। फिर भी तस्वीर काफी साफ है: GPT-5.5 ARC और terminal-style agentic tasks में मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 HLE और SWE-Bench Pro में आगे है, Kimi K2.6 coding/open-weight उपयोग के लिए दिलचस्प विकल्प है, और DeepSeek V4 अक्सर raw score में पीछे रहकर भी API लागत में बड़ा फायदा देता है।

पहले निष्कर्ष: किस काम के लिए कौन-सा मॉडल?

• GPT-5.5: ARC puzzles, visual reasoning और terminal/shell-driven agents के लिए पहले टेस्ट करने लायक। DocsBot के मुताबिक ARC-AGI-2 पर GPT-5.5 का score 85% है, जबकि Claude Opus 4.7 का 75.8%; VentureBeat Terminal-Bench 2.0 पर GPT-5.5 को 82.7%, Claude को 69.4% और DeepSeek को 67.9% दिखाता है।
• Claude Opus 4.7: कठिन reasoning, review-heavy coding और SWE-Bench Pro जैसे software engineering tests में मजबूत। VentureBeat के HLE results में Claude, GPT-5.5 और DeepSeek से ऊपर है; DataCamp SWE-Bench Pro पर Claude को 64.3%, GPT-5.5 को 58.6% और DeepSeek V4 Pro को 55.4% बताता है।
• Kimi K2.6: coding/agentic कामों में अच्छा उम्मीदवार, लेकिन सभी तालिकाओं में बाकी तीनों के साथ सीधा मुकाबला नहीं मिलता। Artificial Analysis में Kimi K2.6 का score 54 है, जबकि GPT-5.5 medium का 57 और Claude Opus 4.7 non-reasoning high का 52 है।
• DeepSeek V4: benchmark crown से ज्यादा value-for-money कहानी। Mashable के अनुसार DeepSeek V4 की API कीमत $1.74 प्रति 10 लाख input tokens और $3.48 प्रति 10 लाख output tokens है, जबकि GPT-5.5 के लिए $5/$30 और Claude Opus 4.7 के लिए $5/$25 बताए गए हैं।

बेंचमार्क तालिका: हर पंक्ति को अलग संदर्भ में पढ़ें

यहां — का मतलब है कि दिए गए स्रोत-फ्रैगमेंट में उस मॉडल का समान रूप से तुलनीय score उपलब्ध नहीं है। HLE यानी Humanity’s Last Exam, SWE-Bench software engineering/coding tasks से जुड़ा benchmark है, और Terminal-Bench terminal या shell चलाने वाले agentic workflows को परखता है।

बेंचमार्क / स्रोत	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	Kimi K2.6	DeepSeek V4	संकेत
ARC-AGI-2, DocsBot	85%	75.8%	—	—	GPT-5.5, Claude से 9.2 percentage points आगे है।
ARC-AGI-1, DocsBot	95%	93.5%	—	—	GPT-5.5 थोड़ा आगे है।
Artificial Analysis leaderboard	57, GPT-5.5 medium	52, Claude Opus 4.7 non-reasoning high	54	—	इस slice में GPT-5.5, Kimi और बताए गए Claude mode से ऊपर है।
HLE बिना tools, VentureBeat	41.4%	46.9%	—	37.7%	दिखाए गए base rows में Claude आगे है।
HLE tools के साथ, VentureBeat	52.2%; GPT-5.5 Pro — 57.2%	54.7%	—	48.2%	base GPT-5.5 से Claude आगे, लेकिन अलग GPT-5.5 Pro row Claude से ऊपर है।
Terminal-Bench 2.0, VentureBeat	82.7%	69.4%	—	67.9%	इस comparison में GPT-5.5 की सबसे स्पष्ट बढ़त दिखती है।
SWE-Bench Pro, DataCamp	58.6%	64.3%	—	55.4%, DeepSeek V4 Pro	Claude, GPT-5.5 और DeepSeek V4 Pro दोनों से आगे है।
SWE-Bench Verified, Verdent	—	87.6%	80.2%	—	इस coding slice में Claude, Kimi से आगे है।
Coding benchmark, AkitaOnRails	96, GPT-5.5 xHigh/Codex	97	87	78, V4 Flash; 69, V4 Pro	Claude और GPT-5.5 लगभग बराबर; Kimi, DeepSeek V4 की दोनों rows से ऊपर है।

एक ही “बेस्ट मॉडल” क्यों नहीं कहा जा सकता

मुख्य दिक्कत performance की नहीं, comparison की है। Artificial Analysis GPT-5.5 medium, Kimi K2.6 और Claude Opus 4.7 non-reasoning high को दिखाता है; AkitaOnRails में GPT-5.5 xHigh/Codex और DeepSeek V4 Flash/Pro जैसी अलग rows हैं; VentureBeat GPT-5.5 और GPT-5.5 Pro को अलग-अलग दिखाता है।

GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के बीच भी नतीजा workload पर निर्भर है। LLM Stats के अनुसार जिन 10 benchmarks को दोनों providers report करते हैं, उनमें Opus 4.7 छह पर आगे है और GPT-5.5 चार पर; Claude की बढ़त reasoning-heavy और review-grade tests में है, जबकि GPT-5.5 लंबे tool-use और shell-driven tasks में बेहतर दिखता है।

GPT-5.5 कहां सबसे मजबूत दिखता है

GPT-5.5 के पक्ष में सबसे मजबूत संकेत ARC और Terminal-Bench से आते हैं। ARC-AGI-2 पर GPT-5.5 को 85% और Claude Opus 4.7 को 75.8% बताया गया है; ARC-AGI-1 पर GPT-5.5 95% और Claude 93.5% पर है। Terminal-Bench 2.0 में GPT-5.5 का 82.7% score, Claude Opus 4.7 के 69.4% और DeepSeek के 67.9% से काफी ऊपर है।

Artificial Analysis में भी GPT-5.5 medium का score 57 है, जो Kimi K2.6 के 54 और Claude Opus 4.7 non-reasoning high के 52 से ऊपर है। लेकिन इसे universal ranking नहीं मानना चाहिए, क्योंकि LLM Stats की broader comparison में Claude कुछ reasoning और software-engineering tests में GPT-5.5 से आगे बताया गया है।

Claude Opus 4.7 कहां आगे है

Claude Opus 4.7 उन tasks में ज्यादा मजबूत दिखता है जहां गहरी reasoning, सावधानी से review और complex code understanding की जरूरत है। VentureBeat के मुताबिक HLE बिना tools में Claude 46.9% पर है, GPT-5.5 41.4% और DeepSeek 37.7% पर; tools enabled होने पर Claude 54.7%, GPT-5.5 52.2% और DeepSeek 48.2% पर है।

Software engineering में भी Claude की बढ़त दिखती है। DataCamp SWE-Bench Pro पर Claude Opus 4.7 को 64.3%, GPT-5.5 को 58.6% और DeepSeek V4 Pro को 55.4% बताता है। LLM Stats की overall picture भी इसी दिशा में जाती है: Claude, GPQA, HLE no tools, HLE with tools, SWE-Bench Pro, MCP Atlas और FinanceAgent v1.1 में GPT-5.5 से आगे बताया गया है।

Kimi K2.6 को कैसे पढ़ें

Kimi K2.6 को पूरी तरह उसी तालिका में फिट करना मुश्किल है, क्योंकि वह हर source में GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के साथ मौजूद नहीं है। Artificial Analysis में Kimi K2.6 का score 54 है; यह GPT-5.5 medium के 57 से कम, लेकिन Claude Opus 4.7 non-reasoning high के 52 से ज्यादा है।

Coding benchmarks में Kimi का प्रदर्शन मजबूत है, पर शीर्ष दो से पीछे। AkitaOnRails में Kimi K2.6 को 87 मिला है, जबकि Claude Opus 4.7 को 97 और GPT-5.5 xHigh/Codex को 96; उसी तालिका में Kimi, DeepSeek V4 Flash के 78 और DeepSeek V4 Pro के 69 से आगे है। Verdent के SWE-Bench Verified comparison में Claude Opus 4.7 का score 87.6% और Kimi K2.6 का 80.2% बताया गया है।

Kimi की बड़ी अलग पहचान open-weight route है। Verdent के अनुसार K2.6 weights Hugging Face पर उपलब्ध हैं और vLLM, SGLang या KTransformers से चलाए जा सकते हैं; उसी स्रोत में reduced context पर INT4 variant के लिए 4× H100 को न्यूनतम viable hardware बताया गया है। Hugging Face README में Kimi K2.6 के agentic metrics भी दिए गए हैं, जैसे HLE-Full with tools 54.0, BrowseComp 83.2, DeepSearchQA f1-score 92.5, Toolathlon 50.0 और MCPMark 55.9; हालांकि वह तालिका मुख्य रूप से GPT-5.4, Claude Opus 4.6 और Gemini 3.1 Pro से तुलना करती है, इस लेख के चारों models से नहीं।

DeepSeek V4: score से ज्यादा लागत की कहानी

उपलब्ध स्रोतों में DeepSeek V4 अक्सर maximum benchmark score का leader नहीं दिखता। VentureBeat में HLE बिना tools, HLE tools के साथ और Terminal-Bench 2.0 पर DeepSeek, GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से पीछे है। DataCamp में DeepSeek V4 Pro का SWE-Bench Pro score 55.4% है, जबकि GPT-5.5 58.6% और Claude Opus 4.7 64.3% पर हैं। AkitaOnRails coding benchmark में DeepSeek V4 Flash 78 और DeepSeek V4 Pro 69 पर है, जो उसी तालिका में Kimi K2.6, GPT-5.5 xHigh/Codex और Claude Opus 4.7 से नीचे है।

लेकिन कीमत product decision बदल सकती है। Mashable के अनुसार DeepSeek V4 की कीमत $1.74 प्रति 10 लाख input tokens और $3.48 प्रति 10 लाख output tokens है; तुलना में GPT-5.5 $5/$30 और Claude Opus 4.7 $5/$25 पर बताए गए हैं। इसलिए DeepSeek V4 benchmark leader न हो, फिर भी high-volume drafts, low-risk tasks और सस्ते internal evaluations के लिए पहला candidate बन सकता है।

किसे पहले टेस्ट करें?

• ARC, visual reasoning और abstract puzzles: GPT-5.5 से शुरू करें, क्योंकि DocsBot comparison में वह ARC-AGI-2 और ARC-AGI-1 दोनों पर Claude Opus 4.7 से आगे है।
• Hard reasoning और HLE-style tasks: base rows की तुलना में Claude Opus 4.7 पहले टेस्ट करने लायक है; लेकिन VentureBeat की अलग GPT-5.5 Pro row HLE with tools पर Claude से ऊपर है।
• Terminal, shell-driven agents और tool-use: GPT-5.5 को प्राथमिकता दें, क्योंकि Terminal-Bench 2.0 में उसकी बढ़त सबसे साफ दिखती है।
• SWE-Bench Pro और review-heavy software engineering: Claude Opus 4.7 से शुरू करें, क्योंकि DataCamp और LLM Stats दोनों SWE-Bench Pro में Claude की बढ़त दिखाते हैं।
• Open-weight या self-hosted coding/agentic setup: Kimi K2.6 को अपने workload पर test करें, खासकर अगर Hugging Face, vLLM, SGLang या KTransformers वाला route आपके लिए अहम है।
• Budget-sensitive, high-volume experiments: DeepSeek V4 पर विचार करें, जब प्रति attempt लागत raw benchmark score से ज्यादा महत्वपूर्ण हो।

अंतिम बात

अगर सिर्फ benchmark scores देखें, तो शीर्ष मुकाबला GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के बीच है, लेकिन दोनों अलग क्षेत्रों में चमकते हैं। GPT-5.5 ARC और Terminal-Bench में बेहतर दिखता है, जबकि Claude Opus 4.7 HLE और SWE-Bench Pro में मजबूत है। Kimi K2.6 coding/agentic और open-weight जरूरतों के लिए गंभीर विकल्प है, मगर सभी चार models के साथ उसके direct comparisons कम हैं। DeepSeek V4 raw scores में अक्सर पीछे है, लेकिन उसकी API कीमत उसे cost-performance pilots के लिए बहुत प्रासंगिक बनाती है।