अप्रैल 2026 तक उपलब्ध public reporting के आधार पर GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की तुलना simple league table नहीं है। यह workload map है: कौन सा model agents के लिए बेहतर है, कौन coding में आगे है, कौन open-weights deployment के लिए practical है, और कौन long-context experiments में shortlist होना चाहिए।

सबसे बड़ा caveat पहले समझें: अलग-अलग labs, tools, effort settings और evaluation harnesses के कारण ये benchmark scores सीधे apples-to-apples comparison नहीं हैं। LM Council भी note करता है कि independently run benchmarks self-reported scores से match नहीं कर सकते। ^[12]

Quick verdict

• Agentic computer-use, browser workflows और terminal-heavy agents: GPT‑5.5 सबसे मजबूत public signal देता है। OpenAI के reported launch data में Terminal‑Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld‑Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4% और Toolathlon पर 55.6% शामिल हैं। ^[5]
• Production codebase repair और SWE‑Bench-style coding: Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत shortlist candidate है। Reported figures में SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.3% शामिल हैं। ^[17]
• Open-weights coding stack: Kimi K2.6 बहुत competitive है। Kimi की official material में Terminal‑Bench 2.0 66.7%, SWE‑Bench Pro 58.6%, SWE‑Bench Verified 80.2% और LiveCodeBench v6 89.6 दिए गए हैं। ^[29]
• Long-context open-source/open-weights experimentation: DeepSeek V4 को evaluate करना चाहिए, लेकिन exact variant जरूर देखें। DeepSeek ने V4 Preview को 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया है। ^[42]
• Science reasoning: Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% reported है; Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% तक जाता है; DeepSeek V4-Pro/Pro-Max tables GPQA Diamond 90.1 report करते हैं। ^{[19][27][29][37]}

Benchmark पढ़ने से पहले तीन जरूरी बातें

1. Benchmark family matters. Terminal‑Bench, SWE‑Bench, BrowseComp, OSWorld, GPQA और HLE अलग-अलग skills measure करते हैं। Coding benchmark में मजबूत model जरूरी नहीं कि web research, long-context retrieval या computer-use tasks में भी best हो। ^[5][17][29]
2. Tool access और inference effort result बदल सकते हैं। OpenAI system card GPT‑5.5 Pro को same underlying model का parallel test-time compute setting बताता है; इसलिए GPT‑5.5 और GPT‑5.5 Pro के numbers को identical inference budget वाला result नहीं मानना चाहिए। ^[3]
3. Public benchmarks shortlist बनाने के लिए अच्छे हैं, final procurement answer के लिए नहीं। Independent benchmark runs self-reported scores से अलग हो सकते हैं, इसलिए production workload पर internal eval जरूरी है। ^[12]

Model snapshot

Model	Public positioning	सबसे मजबूत signal	Main caveat
GPT‑5.5	OpenAI का launch material computer-use, tool-use और agentic workflows पर जोर देता है। [5]	Terminal‑Bench 2.0 82.7%, OSWorld‑Verified 78.7%, BrowseComp 84.4%; GPT‑5.5 Pro BrowseComp 90.1। [5]	Pro score को regular GPT‑5.5 से सीधे compare न करें, क्योंकि Pro parallel test-time compute setting है। [3]
Claude Opus 4.7	Anthropic इसे coding और AI agents के लिए 1M context window वाला hybrid reasoning model बताता है। [14]	SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.3% reported। [17]	1M context headline useful है, लेकिन context window और long-context recall quality अलग चीजें हैं; StationX summary में extreme 1M-token recall पर caveat दिखता है। [17]
Kimi K2.6	Moonshot/Kimi का open-source/open-weights coding-oriented model। [29][34]	Terminal‑Bench 2.0 66.7%, SWE‑Bench Pro 58.6%, SWE‑Bench Verified 80.2%, LiveCodeBench v6 89.6। [29]	Artificial Analysis के अनुसार Kimi K2.6 native image/video input और 256k max context length support करता है; deployment setup के अनुसार real performance बदल सकती है। [32]
DeepSeek V4-Pro / Pro-Max	DeepSeek V4 Preview official docs में live और open-sourced बताया गया है; Hugging Face card V4 series को MoE language models के रूप में present करता है। [37][42]	SWE Verified 80.6, SWE Pro 55.4, Terminal Bench 2.0 67.9 और GPQA Diamond 90.1 reported। [37]	DeepSeek V4 naming के अंदर variant differences हैं, इसलिए Flash, Pro और Pro-Max style results को अलग-अलग पढ़ना चाहिए। [37][42]

Head-to-head benchmark table

Benchmark	GPT‑5.5	Claude Opus 4.7	Kimi K2.6	DeepSeek V4-Pro / Pro-Max	Reading
Terminal‑Bench 2.0	82.7% [5]	69.4% reported [16]	66.7% [29]	67.9% [37]	Command-line और autonomous coding style tasks में GPT‑5.5 का lead सबसे clear दिखता है।
SWE‑Bench Pro	58.6% [5]	64.3% [17]	58.6% [29]	55.4% [37]	Hard software-engineering benchmark पर Claude Opus 4.7 आगे है।
SWE‑Bench Verified	इस source set में clear comparable value नहीं मिला	87.6% [17]	80.2% [29]	80.6% [37]	Repo issue resolution style tasks में Claude का strongest reported signal है।
OSWorld‑Verified	78.7% [5]	78.0% [17]	73.1% [29]	Comparable value नहीं मिला	Computer-use tasks में GPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 बहुत close हैं।
BrowseComp	84.4%; GPT‑5.5 Pro 90.1% [5]	79.3% [5]	83.2%; Agent Swarm 86.3% [34]	Comparable value नहीं मिला	Browser-agent और web-research tasks में GPT‑5.5 Pro और Kimi Agent Swarm दोनों strong signals देते हैं।
GPQA Diamond	इस source set में clear comparable official value नहीं मिला	94.2% [19]	90.5% [27]	90.1% [37]	Graduate-level science reasoning में Claude का reported score सबसे ऊंचा है।
HLE / hard reasoning	Direct comparable value नहीं मिला	HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [16]	HLE-Full 34.7%; with-tools 54.0% [29][34]	HLE 37.7% [37]	Tool-augmented HLE में Claude और Kimi करीब हैं; DeepSeek का listed HLE lower है।
Long context	Provided launch excerpt में public context spec clear नहीं	1M context window [14]	256k max context length [32]	V4 materials long-context positioning देते हैं [37][42]	Long-context deployment में Claude और DeepSeek ज्यादा clearly positioned हैं, लेकिन actual recall अलग से test करें।

Use-case के हिसाब से कौन सा model चुनें?

1. Terminal-heavy autonomous coding agents: GPT‑5.5

अगर workload में terminal actions, browser/tool use, OS-level tasks और multi-step agent loops शामिल हैं, तो GPT‑5.5 इस data set में सबसे मजबूत दिखता है। OpenAI के reported numbers में Terminal‑Bench 2.0 82.7%, OSWorld‑Verified 78.7%, BrowseComp 84.4% और Toolathlon 55.6% शामिल हैं। ^[5]

GPT‑5.5 Pro का BrowseComp score 90.1% है, लेकिन उसे regular GPT‑5.5 score की तरह नहीं पढ़ना चाहिए, क्योंकि OpenAI system card Pro को same underlying model पर parallel test-time compute setting बताता है। ^[3][5]

Best fit: coding agents, browser research agents, computer-use automation, tool-heavy enterprise assistants.

2. Production codebase repair: Claude Opus 4.7

अगर आपका मुख्य KPI real repositories में bugs fix करना, pull requests तैयार करना, tests pass कराना और बड़े codebases समझना है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत shortlist candidate है। SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.3% इसे software-engineering benchmarks में आगे रखते हैं। ^[17]

Anthropic इसे coding और AI agents के लिए 1M context window वाला hybrid reasoning model बताता है, इसलिए large-codebase workflows में इसे test करना natural है। ^[14]

Best fit: repo maintenance, code review, complex refactors, developer copilots, engineering agents.

3. Open-weights coding stack: Kimi K2.6

अगर self-hostable या open-weights model requirement है, तो Kimi K2.6 सबसे मजबूत options में आता है। Official Kimi table में Terminal‑Bench 2.0 66.7%, SWE‑Bench Pro 58.6%, SWE‑Bench Verified 80.2%, SciCode 52.2% और LiveCodeBench v6 89.6 दिए गए हैं। ^[29]

Kimi K2.6 का public material agentic/search-style workloads में भी मजबूत signals दिखाता है, जिसमें BrowseComp 83.2% और Agent Swarm BrowseComp 86.3% शामिल हैं। ^[34] Artificial Analysis के अनुसार model native image/video input और 256k context length support करता है। ^[32]

Best fit: open model deployments, coding agents, research agents, teams that need more hosting control.

4. Long-context open-source experimentation: DeepSeek V4

DeepSeek V4 Preview को DeepSeek ने 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया है। ^[42] DeepSeek-V4-Pro model card V4 series को MoE language models के रूप में present करता है। ^[37]

DeepSeek V4-Pro/Pro-Max के reported benchmark set में Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, SWE Pro 55.4 और GPQA Diamond 90.1 शामिल हैं। ^[37] यह उसे open-source/open-weights experimentation और long-context workloads के लिए strategic shortlist candidate बनाता है, लेकिन score हमेशा exact variant के साथ पढ़ना चाहिए। ^[37][42]

Best fit: long-context applications, open-source/open-weights experiments, teams comparing hosted frontier models with deployable alternatives.

5. Science and math reasoning: Claude leads on GPQA, but the picture is mixed

Available reported numbers में Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% तक जाता है। ^[19] Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% report करता है। ^[27][29] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max GPQA Diamond 90.1 report करता है। ^[37]

इससे Claude science reasoning में strong shortlist बनता है, लेकिन math/science workloads के लिए single benchmark पर निर्णय नहीं लेना चाहिए। Benchmark setup, tool access और effort mode के फर्क से result बदल सकता है। ^[12]

Practical evaluation checklist

• एक public benchmark से decision न लें। Public और self-reported scores independent runs से अलग हो सकते हैं, इसलिए अपने workload पर same prompts, same tool budget, same timeout और same scoring rubric रखें। ^[12]
• GPT‑5.5 और GPT‑5.5 Pro को अलग track करें। Pro setting parallel test-time compute use करती है, इसलिए regular और Pro results को एक ही compute budget वाला नहीं मानना चाहिए। ^[3]
• Open-weights requirement पहले define करें। अगर data control, self-hosting या model customization mandatory है, तो Kimi K2.6 और DeepSeek V4 को separate evaluation lane में रखें। ^{[29][34][37][42]}
• Long context को सिर्फ window size से judge न करें। Claude Opus 4.7 की 1M context positioning clear है, Kimi K2.6 का max context 256k reported है, और DeepSeek V4 materials long-context positioning देते हैं; फिर भी real recall, instruction following और cost को अपने documents पर test करें। ^{[14][17][32][37][42]}
• Coding agents के लिए public benchmark + internal repo दोनों चलाएं। SWE‑Bench-style scores useful signal हैं, लेकिन production repos में dependency setup, flaky tests, coding style और review constraints अलग हो सकते हैं। ^[17]

Limitations

• इस source set में ऐसा complete public comparison नहीं मिला जिसमें चारों models को एक ही independent lab, same harness, same tool access और same effort setting पर evaluate किया गया हो; LM Council भी independent और self-reported benchmark mismatch की warning देता है। ^[12]
• GPT‑5.5 Pro और GPT‑5.5 को एक जैसा नहीं पढ़ना चाहिए, क्योंकि OpenAI system card Pro को same underlying model पर parallel test-time compute setting बताता है। ^[3]
• DeepSeek V4 के scores variant-specific हैं; V4 Preview, V4-Pro और Pro-Max style naming को मिलाकर एक single DeepSeek V4 score नहीं बनाना चाहिए। ^[37][42]
• Kimi K2.6 और DeepSeek V4 जैसे open-weights deployments में serving stack, hardware, quantization और context settings real-world performance को प्रभावित कर सकते हैं; इसलिए published benchmark के साथ अपनी deployment eval भी चलाएं। ^[29][34][37]

Bottom line

GPT‑5.5 को तब shortlist करें जब आपका workload agentic computer-use, browsing, tool orchestration और terminal-heavy coding पर केंद्रित हो। ^[5]

Claude Opus 4.7 को तब priority दें जब product का core value repo-level bug fixing, codebase repair और SWE‑Bench-style software engineering हो। ^[14][17]

Kimi K2.6 को तब evaluate करें जब open-weights coding model चाहिए और strong SWE‑Bench, Terminal‑Bench तथा agentic search signals जरूरी हों। ^[29][34]

DeepSeek V4-Pro/Pro-Max को तब shortlist करें जब long-context open-source/open-weights experimentation और deployability key constraints हों, लेकिन exact variant और benchmark setup को हमेशा अलग से verify करें। ^[37][42]

सबसे सुरक्षित product decision यही है: public benchmark table से shortlist बनाएं, फिर final model अपने real tasks, latency, cost, privacy constraints और failure-mode tests पर चुनें। ^[12]