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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क तुलना

सबसे मजबूत सार्वजनिक केस Claude Opus 4.7 का है: Vals AI ने इसे SWE bench पर 82.00% के साथ पहले स्थान पर रखा और Anthropic ने अपने internal research agent benchmark में 0.715 बताया [17][16]। GPT 5.5 reasoning में बेहद प्रतिस्पर्धी दिखता है: O Mega ने MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC AGI 2 85.0% और ARC AGI 1 95.0% र...

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Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: comparativa de benchmarks 2026Comparativa editorial de cuatro modelos frontier y emergentes según benchmarks públicos disponibles.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: comparativa de benchmarks 2026. Article summary: La lectura más defendible es que Claude Opus 4.7 tiene la mejor evidencia pública: Vals AI lo sitúa en 82.00% en SWE bench, actualizado el 24/04/2026, y Anthropic reporta 0.715 en su benchmark interno de research agen.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, claude, openai. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5. Claude Opus 4.6 is no longer Anthropic's flagship — Opus 4.7 shipped on April 16, 2026, at the same $5/$25 price. If you're evaluating "best Ant" source context "DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 - Verdent AI" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90

openai.com

इन चार मॉडलों को एक सीधी दौड़ मानकर विजेता घोषित करना आसान है, लेकिन सही नहीं। उपलब्ध स्रोतों में समान गहराई नहीं है। Claude Opus 4.7 के पास official signal और external leaderboard दोनों मजबूत हैं। GPT-5.5 reasoning में बहुत आगे दिखता है, लेकिन उपलब्ध आंकड़े मुख्यतः secondary sources और aggregators से आते हैं। DeepSeek V4/V4 Pro के बारे में अच्छा data है, मगर V4, V4 Pro और V4 Pro High जैसे variants अक्सर साथ-साथ दिखते हैं। Kimi K2.6 के लिए अभी तुलना लायक coverage कम है।

यहां पढ़ने का सबसे व्यावहारिक तरीका है: मॉडल को overall winner घोषित करने के बजाय use case के हिसाब से देखें — coding agent, general reasoning, long-context, open/local experimentation और evidence quality।

पहले निष्कर्ष: किसका दावा सबसे मजबूत है?

मॉडलसबसे बचाव योग्य निष्कर्षसाक्ष्य पर भरोसा
Claude Opus 4.7coding, agentic workflows और multi-step काम में सबसे मजबूत सार्वजनिक केस। Anthropic ने internal research-agent benchmark में 0.715 रिपोर्ट किया, और Vals AI ने इसे SWE-bench में 82.00% के साथ पहले स्थान पर रखा [16][17]।उच्च-मध्यम
GPT-5.5general reasoning में बहुत मजबूत। O-Mega ने MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% और ARC-AGI-1 95.0% रिपोर्ट किया [3]।मध्यम
DeepSeek V4 / V4 Procoding और technical experimentation के लिए promising, लेकिन स्रोतों में V4, V4 Pro और V4 Pro High variants मिलते हैं, इसलिए हर score को एक ही मॉडल पर लागू नहीं किया जा सकता [25][27]।मध्यम-निम्न
Kimi K2.6कुछ संकेत हैं — LLM Stats पर GPQA 0.91 और WhatLLM के Quality Index top 10 में मौजूदगी — लेकिन multi-benchmark comparison के लिए data कम है [7][21]।निम्न

यहां agentic से मतलब ऐसे AI workflow से है जिसमें मॉडल केवल जवाब नहीं लिखता, बल्कि कई कदमों में tools, files, code और commands के साथ काम पूरा करता है। software engineering teams के लिए यही फर्क सबसे अहम हो सकता है।

मुख्य benchmark table

Benchmark / metricClaude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6कैसे पढ़ें
SWE-benchVals AI पर 82.00%, updated 24 अप्रैल 2026 [17]comparable figure नहीं मिलाNxCode ने DeepSeek V4 के लिए 81% claim किया [26]comparable figure नहीं मिलासबसे साफ संकेत Claude के पक्ष में है।
SWE-bench VerifiedVellum: 87.6%; LMCouncil: 83.5% ± 1.7 [20][9]comparable figure नहीं मिलाHugging Face community evaluation में listed, पर retrieved summary में visible figure नहीं [25]comparable figure नहीं मिलाsource, setup और variant के हिसाब से scores बदल सकते हैं।
SWE-bench ProVellum: 64.3% [20]comparable figure नहीं मिलाHugging Face community evaluation में listed, पर retrieved summary में visible figure नहीं [25]comparable figure नहीं मिलालंबे और कठिन software-agent tasks के लिए ज्यादा relevant।
GPQA Diamond94.2% according to O-Mega, Vellum और TNW [3][12][15]93.6% according to O-Mega और Vellum [3][12]community suites में mentioned, पर comparable visible figure नहीं [25]LLM Stats पर 0.91 [7]Claude और GPT-5.5 इतने पास हैं कि सिर्फ GPQA से winner तय नहीं होता।
MMLUcomparable figure नहीं मिला92.4% according to O-Mega [3]MMLU-Pro community evaluation में listed, पर visible figure नहीं [25]comparable figure नहीं मिलाtop models के बीच MMLU बहुत saturated हो चुका है।
ARC-AGIcomparable figure नहीं मिलाARC-AGI-2: 85.0%; ARC-AGI-1: 95.0% according to O-Mega [3]comparable figure नहीं मिलाcomparable figure नहीं मिलाGPT-5.5 के reasoning case को मजबूत करता है, मगर source caution जरूरी है।
Research-agent / multi-step workAnthropic internal benchmark में 0.715 [16]comparable figure नहीं मिलाBenchLM ने DeepSeek V4 Pro High के लिए Agentic 83.8/100 रिपोर्ट किया [27]comparable figure नहीं मिलादिशा बताने में उपयोगी, पर ये equivalent metrics नहीं हैं।
Long context / Needle-in-a-HaystackAnthropic ने tested models में सबसे consistent long-context performance का दावा किया [16]comparable figure नहीं मिलाNxCode ने 1M tokens पर 97% claim किया, independent validation की शर्त के साथ [26]comparable figure नहीं मिलाDeepSeek का claim मजबूत है, लेकिन अंतिम निष्कर्ष नहीं।
LiveCodeBench / Codeforcescomparable figure नहीं मिलाcomparable figure नहीं मिलाRedreamality ने DeepSeek V4 के लिए LiveCodeBench 93.5 और Codeforces 3206 रिपोर्ट किया [30]comparable figure नहीं मिलाpure coding में positive signal, लेकिन agentic comparison अलग है।

इन scores को पढ़ते समय सबसे बड़ी सावधानी

हर benchmark एक ही चीज नहीं मापता। SWE-bench production software engineering tasks solve करने की क्षमता को देखता है, और Vals AI इसे इसी तरह describe करता है [17]। SWE-bench Pro को अलग category की तरह पढ़ना चाहिए, क्योंकि इसके paper में इसे long-horizon software engineering tasks के लिए काफी ज्यादा challenging benchmark बताया गया है [38]।

GPQA Diamond scientific reasoning के लिए useful है, पर frontier models में यह अब बहुत compressed हो चुका है। TNW के अनुसार GPQA Diamond पर Opus 4.7, GPT-5.4 Pro और Gemini 3.1 Pro जैसे models इतने पास हैं कि differences measurement noise के भीतर आते हैं [15]। यानी GPQA में आधे या एक percentage point का फर्क executive decision का आधार नहीं बनना चाहिए।

MMLU पर और भी सावधानी चाहिए। Nanonets के अनुसार 2026 में top models 88% से ऊपर पहुंच चुके हैं, इसलिए MMLU अब leading models को बारीकी से अलग करने के लिए बहुत उपयोगी नहीं रह गया [1]। आसान भाषा में: यह अब topper बच्चों के बीच decimal से rank निकालने जैसा है — दिखता precise है, पर decision-making के लिए कमजोर हो सकता है।

Source quality भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। official lab post, independent leaderboard, aggregator और community discussion का वजन अलग-अलग होना चाहिए। BenchLM खुद कहता है कि Claude Opus 4.7 का profile public leaderboard से excluded है, क्योंकि safe ranking के लिए पर्याप्त non-generated public benchmark coverage अभी नहीं है [14]। इसलिए इस तुलना में सिर्फ numbers नहीं, numbers का pedigree भी देखा गया है।

Claude Opus 4.7: coding और agents में सबसे मजबूत publicly backed case

Claude Opus 4.7 इस तुलना में सबसे ज्यादा defensible मॉडल है, खासकर अगर आपका काम codebase, bugs, multi-step engineering tasks या research-agent workflows से जुड़ा है। Anthropic ने कहा कि Opus 4.7 ने उसके internal research-agent benchmark में छह modules के across 0.715 के साथ top overall score tie किया और tested models में सबसे consistent long-context performance दिया [16]। चूंकि यह internal benchmark है, इसे independent proof नहीं कहा जा सकता; फिर भी यह मॉडल के design focus का official signal है।

External signal SWE-bench से आता है। Vals AI ने 24 अप्रैल 2026 को updated SWE-bench page पर Claude Opus 4.7 को 82.00% के साथ leader बताया [17]। Vellum ने Claude Opus 4.7 के लिए SWE-bench Verified पर 87.6% और SWE-bench Pro पर 64.3% रिपोर्ट किया [20]। LMCouncil ने SWE-bench Verified पर 83.5% ± 1.7 list किया [9]।

इन numbers में फर्क दिखता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि एक सही और बाकी गलत हैं। SWE-bench, SWE-bench Verified और SWE-bench Pro अलग-अलग setups और variants हो सकते हैं। date, subset, prompts, reasoning mode और evaluation harness भी असर डाल सकते हैं। सही निष्कर्ष यह है कि Claude Opus 4.7 software engineering benchmarks में लगातार top zone में दिखता है, लेकिन हर score को उसके source और benchmark type के साथ पढ़ना चाहिए [17][20][38]।

Reasoning में भी Claude कमजोर नहीं है। O-Mega, Vellum और TNW ने Claude Opus 4.7 को GPQA Diamond पर 94.2% के आसपास दिखाया [3][12][15]। फिर भी GPQA से global winner घोषित करना जल्दबाजी होगी, क्योंकि TNW ने इसी benchmark में frontier models के बीच differences को noise के भीतर बताया [15]।

GPT-5.5: reasoning में तेज, लेकिन evidence trail कम समान

GPT-5.5 general reasoning की race में बहुत मजबूत दिखाई देता है। O-Mega ने इसके लिए MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% और ARC-AGI-1 95.0% रिपोर्ट किया [3]। Vellum ने भी GPT-5.5 को GPQA Diamond पर 93.6% list किया, जहां वह उसी table में Claude Opus 4.7 के 94.2% से थोड़ा पीछे है [12]। BenchLM ने GPT-5.5 को provisional leaderboard पर 89/100 overall score और verified leaderboard पर 16 में से rank 2 बताया [6]।

मुख्य caution traceability की है। इस source set में GPT-5.5 के scores articles, aggregators और benchmark pages में मिलते हैं, लेकिन Claude Opus 4.7 की तरह official lab benchmark material उतना स्पष्ट नहीं है। Appwrite ने GPT-5.5 launch को 24 अप्रैल 2026 के article में cover किया और Vals AI ने openai/gpt-5.5 के लिए 23 अप्रैल 2026 release date तथा 67.76% ± 1.79 Vals Index list किया [2][11]। ये useful references हैं, लेकिन official benchmark card का replacement नहीं हैं।

इसलिए GPT-5.5 को executive deck में top-tier reasoning rival की तरह रखना ठीक है। पर यदि decision का standard यह है कि सभी models के लिए समान प्रकार की public evidence चाहिए, तो GPT-5.5 को overall winner कहना अभी मजबूत दावा नहीं होगा [3][6][12]।

DeepSeek V4 / V4 Pro: promising, पर variant confusion बड़ा मुद्दा

DeepSeek का case interesting है, लेकिन साफ नहीं। उपलब्ध स्रोत DeepSeek V4, DeepSeek V4 Pro और DeepSeek V4 Pro High जैसे नामों का इस्तेमाल करते हैं, इसलिए किसी एक variant का score दूसरे पर चिपकाना ठीक नहीं [25][26][27]।

Hugging Face पर DeepSeek-V4-Pro की community discussion में GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-Pro, SWE-bench Pro, SWE-bench Verified और Terminal-Bench 2.0 जैसे evaluations जोड़े गए हैं [25]। BenchLM ने DeepSeek V4 Pro High के लिए Agentic 83.8/100, Coding 88.8/100 और Knowledge 72.1/100 report किया [27]। NxCode ने DeepSeek V4 के लिए SWE-bench 81% और Needle-in-a-Haystack में 1M tokens पर 97% claim किया, लेकिन उसी source में 97% figure को independent testing के बाद ही निर्णायक मानने की caution दी गई [26]।

Redreamality ने pure coding के लिए DeepSeek V4 पर positive signal दिया: LiveCodeBench 93.5 और Codeforces 3206 [30]। लेकिन उसी analysis का takeaway यह भी है कि long-horizon agentic work, जैसे SWE-bench Pro और Terminal-Bench 2.0, में closed frontier models अभी भी lead करते हैं [30]।

Practical reading यह है: अगर आपकी team को open/local deployment, technical control, model customization या cost-performance experimentation की चिंता है, तो DeepSeek V4/V4 Pro को internal test list में जरूर होना चाहिए। लेकिन उपलब्ध public evidence के आधार पर इसे Claude Opus 4.7 से ऊपर घोषित करना अभी जल्दबाजी होगी [16][17][25][27]।

Kimi K2.6: चर्चा में नाम है, पर comparison के लिए data कम

Kimi K2.6 को ignore करना सही नहीं, पर इसे बाकी तीन models के बराबर evidence coverage देना भी सही नहीं। LLM Stats ने Kimi K2.6 को GPQA पर 0.91 दिखाया और WhatLLM ने इसे Quality Index के top 10 models में शामिल किया [7][21]। ये संकेत बताते हैं कि मॉडल benchmark ecosystem में मौजूद है, लेकिन यह full comparison के लिए पर्याप्त नहीं।

एक और सावधानी: Kimi K2.6 को Kimi K2.5 से replace नहीं किया जा सकता। Simon Willison ने फरवरी 2026 के SWE-bench leaderboard update में Kimi K2.5 का result note किया था, लेकिन वह अलग version है [8]। rigorous comparison में Kimi K2.6 को insufficient comparable evidence की category में रखना ज्यादा ईमानदार है।

Use case के हिसाब से ranking

Use caseबेहतर recommendationभरोसावजह
real-world issues और coding agentic workClaude Opus 4.7उच्च-मध्यमVals AI पर SWE-bench में 82.00% leader, और Vellum पर SWE-bench Verified तथा SWE-bench Pro में मजबूत [17][20]।
multi-step research-agent tasksClaude Opus 4.7मध्यमAnthropic ने internal benchmark में 0.715 और सबसे consistent long-context performance report किया [16]।
scientific reasoning, GPQA typeClaude Opus 4.7 या GPT-5.5मध्यमClaude 94.2% और GPT-5.5 93.6% दिखते हैं; फर्क छोटा है और GPQA frontier models में compressed है [3][12][15]।
broad general reasoningGPT-5.5मध्यम-निम्नMMLU, GPQA और ARC-AGI figures मजबूत हैं, मगर मुख्य रूप से O-Mega, Vellum और BenchLM जैसे sources से [3][6][12]।
open/local या high-control experimentationDeepSeek V4 / V4 Proमध्यम-निम्नHugging Face, BenchLM, NxCode और Redreamality में संकेत मिलते हैं, पर variants और independent validation की caution है [25][26][27][30]।
full quantitative rankingKimi K2.6 को verified comparable न मानेंनिम्नGPQA 0.91 और Quality Index presence जैसे partial signals हैं, लेकिन coverage comparable नहीं [7][21]।

Executive presentation में इसे कैसे दिखाएं

अगर यह comparison किसी board deck, CTO review या product decision के लिए जा रहा है, तो एक ही slide में overall winner लिखना risk भरा होगा। बेहतर structure यह है:

  1. Use-case slide: coding, reasoning, agentic work, open/local experimentation के हिसाब से recommendation।
  2. Benchmark slide: SWE-bench, GPQA, ARC-AGI, long-context और source type के साथ table।
  3. Methodology slide: कौन सा score official है, कौन सा leaderboard से है, कौन सा aggregator या community claim है।

तीन warnings साफ लिखनी चाहिए। पहली, SWE-bench, SWE-bench Verified और SWE-bench Pro को एक ही test न मानें, क्योंकि SWE-bench Pro long-horizon software engineering tasks के लिए ज्यादा कठिन benchmark है [38]। दूसरी, MMLU को कम weight दें, क्योंकि top models में यह काफी saturated हो चुका है [1]। तीसरी, हर number के साथ source label लगाएं: official, independent leaderboard, aggregator, community evaluation या claim।

अंतिम verdict

अगर सवाल है कि 2026 की उपलब्ध public evidence के आधार पर कौन सा मॉडल coding और agentic software work में सबसे मजबूत दिखता है, तो जवाब Claude Opus 4.7 है। इसके पक्ष में Anthropic का official internal research-agent signal, Vals AI का SWE-bench leadership और Vellum/LMCouncil के SWE-bench variants में मजबूत scores हैं [16][17][20][9]।

अगर सवाल general reasoning का है, तो GPT-5.5 बहुत गंभीर competitor है। O-Mega और अन्य aggregators के figures इसे MMLU, GPQA और ARC-AGI में top-tier बनाते हैं, लेकिन source trail Claude जितना homogeneous नहीं है [3][6][12]।

DeepSeek V4/V4 Pro को promising technical alternative के रूप में पढ़ना चाहिए — खासकर internal validation, open/local experimentation और engineering control के लिए — लेकिन available evidence में variant-mixing और independent validation की कमी है [25][26][27][30]।

Kimi K2.6 के लिए फिलहाल सबसे ईमानदार line यही है: partial signals हैं, लेकिन full benchmark comparison के लिए data insufficient है [7][21]।

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मुख्य निष्कर्ष

  • सबसे मजबूत सार्वजनिक केस Claude Opus 4.7 का है: Vals AI ने इसे SWE bench पर 82.00% के साथ पहले स्थान पर रखा और Anthropic ने अपने internal research agent benchmark में 0.715 बताया [17][16]।
  • GPT 5.5 reasoning में बेहद प्रतिस्पर्धी दिखता है: O Mega ने MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC AGI 2 85.0% और ARC AGI 1 95.0% रिपोर्ट किया [3]।
  • DeepSeek V4/V4 Pro तकनीकी रूप से दिलचस्प है, पर स्रोत अलग अलग variants मिलाते हैं; Kimi K2.6 के लिए अभी केवल आंशिक संकेत हैं, जैसे LLM Stats पर GPQA 0.91 [25][27][7]।

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सबसे मजबूत सार्वजनिक केस Claude Opus 4.7 का है: Vals AI ने इसे SWE bench पर 82.00% के साथ पहले स्थान पर रखा और Anthropic ने अपने internal research agent benchmark में 0.715 बताया [17][16]।

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

सबसे मजबूत सार्वजनिक केस Claude Opus 4.7 का है: Vals AI ने इसे SWE bench पर 82.00% के साथ पहले स्थान पर रखा और Anthropic ने अपने internal research agent benchmark में 0.715 बताया [17][16]। GPT 5.5 reasoning में बेहद प्रतिस्पर्धी दिखता है: O Mega ने MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC AGI 2 85.0% और ARC AGI 1 95.0% रिपोर्ट किया [3]।

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

DeepSeek V4/V4 Pro तकनीकी रूप से दिलचस्प है, पर स्रोत अलग अलग variants मिलाते हैं; Kimi K2.6 के लिए अभी केवल आंशिक संकेत हैं, जैसे LLM Stats पर GPQA 0.91 [25][27][7]।

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शोध प्रश्न

Investiga los benchmarks de Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6, y compáralos de la forma más completa posible en formato de informe de investigación para su presentación.

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उद्धृत उत्तर

La comparación más honesta es parcial: Claude Opus 4.7 es el modelo con mejor soporte público para benchmarks de coding y agente, GPT-5.5 aparece fuerte en razonamiento según fuentes secundarias, DeepSeek V4/V4 Pro muestra señales competitivas pero con evidencia más comunitaria/provisional, y para Kimi K2.6 no encontré evidencia citable suficiente. Para una presentación ejecutiva, recomiendo mostrar a Claude como el líder mejor respaldado en SWE-bench, a GPT-5.5 como competidor fuerte pero menos verificable públicamente, a DeepSeek como alternativa abierta/prometedora pendiente de validación, y a Kimi K2.6 como “Insufficient evidence”.

Key findings

  • Claude Opus 4.7 tiene la evidencia más sólida del conjunto porque aparece en una fuente oficial de Anthropic con un benchmark interno de research-agent y en fuentes externas de coding como SWE-bench/Vals AI [1][2].

  • En SWE-bench, Vals AI reporta que Claude Opus 4.7 lidera con 82.00% en una página actualizada el 24 de abril de 2026 [2].

  • Hay conflicto entre fuentes sobre el rendimiento de Claude en SWE-bench: Vals AI reporta 82.00%, mientras que Vellum reporta 87.6% en SWE-bench Verified y 64.3% en SWE-bench Pro [2][15].

  • En GPQA Diamond, TNW reporta 94.2% para Claude Opus 4.7 y señala que las diferencias entre modelos frontier en ese benchmark están dentro del ruido de medición [3].

  • GPT-5.5 tiene métricas fuertes en fuentes secundarias: O-Mega reporta MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% y ARC-AGI-1 95.0% [4].

  • No encontré una fuente oficial de OpenAI en el corpus recuperado para validar los benchmarks de GPT-5.5, por lo que sus resultados deben presentarse como “provisionales / secundarios”.

  • DeepSeek aparece principalmente como DeepSeek V4 Pro o V4 Pro High en las fuentes recuperadas, no siempre como “DeepSeek V4” base [6][8].

  • Para DeepSeek V4/V4 Pro, la evidencia combina discusión comunitaria de Hugging Face, agregadores y blogs técnicos, por lo que su comparabilidad con Claude y GPT-5.5 es menor [6][7][8][9].

  • Kimi K2.6 no cuenta con evidencia suficiente en las fuentes recuperadas; no recomiendo incluirlo en una tabla de ranking como si tuviera benchmarks verificados.

Metodología de lectura

  • Prioricé fuentes oficiales, leaderboards especializados, discusiones técnicas con trazabilidad y fuentes académicas sobre benchmarks [1][2][6][10][11].

  • Clasifiqué la evidencia en cuatro niveles: oficial, benchmark independiente, agregador/comunidad y blog o análisis secundario [1][2][4][6][8].

  • No traté como equivalentes los resultados de SWE-bench, SWE-bench Verified y SWE-bench Pro, porque SWE-bench Pro se define como una variante más desafiante y orientada a tareas de ingeniería de software de largo horizonte [10].

  • Consideré MMLU como métrica de bajo poder discriminativo para modelos frontier, ya que una fuente de explicación de benchmarks indica que en 2026 los modelos top superan el 88% y el benchmark está muy saturado [12].

Matriz comparativa ejecutiva

ModeloEstado de evidenciaBenchmarks más relevantes recuperadosLectura ejecutiva
Claude Opus 4.7Alta-mediaResearch-agent interno 0.715 y fuerte rendimiento de long-context según Anthropic; SWE-bench 82.00% según Vals AI; GPQA Diamond 94.2% según TNW [1][2][3]Mejor candidato para presentarlo como líder respaldado en coding/agente, con cautela por diferencias entre fuentes [2][15]
GPT-5.5Media-bajaMMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% y ARC-AGI-1 95.0% según O-Mega [4]Muy fuerte en razonamiento según fuentes secundarias, pero falta validación oficial en el corpus recuperado [4][5]
DeepSeek V4 / V4 ProMedia-bajaBenchLM reporta DeepSeek V4 Pro High con Agentic 83.8/100 y Coding 88.8/100; NxCode habla de 81% en SWE-bench y 97% en Needle-in-a-Haystack a 1M tokens como resultado reclamado [7][8]Alternativa competitiva, especialmente si se valora ecosistema abierto/local, pero requiere validación independiente antes de una decisión ejecutiva [6][8][9]
Kimi K2.6Insufficient evidenceNo hay benchmark citable suficiente en las fuentes recuperadasNo incluir como comparable verificado; pedir fuente oficial o leaderboard antes de presentarlo

Benchmarks numéricos recuperados

Benchmark / métricaClaude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6
SWE-bench82.00% según Vals AI [2]No recuperado en fuente suficientemente comparable81% reclamado en una fuente secundaria sobre DeepSeek V4 [7]Insufficient evidence
SWE-bench Verified87.6% según Vellum [15]No recuperadoIncluido como benchmark evaluado en discusión comunitaria de DeepSeek-V4-Pro, sin cifra visible en el resumen recuperado [6]Insufficient evidence
SWE-bench Pro64.3% según Vellum [15]No recuperadoIncluido en la discusión comunitaria de DeepSeek-V4-Pro, sin cifra visible en el resumen recuperado [6]Insufficient evidence
GPQA Diamond94.2% según TNW y O-Mega [3][4]93.6% según O-Mega [4]Mencionado dentro de suites comunitarias, sin cifra visible en el resumen recuperado [6][9]Insufficient evidence
MMLUNo recuperado con cifra comparable92.4% según O-Mega [4]MMLU-Pro aparece como evaluación comunitaria, sin cifra visible en el resumen recuperado [6]Insufficient evidence
ARC-AGI-2No recuperado85.0% según O-Mega [4]No recuperadoInsufficient evidence
ARC-AGI-1No recuperado95.0% según O-Mega [4]No recuperadoInsufficient evidence
Research-agent / tareas multi-step0.715 en benchmark interno de Anthropic [1]No recuperadoBenchLM reporta categoría Agentic 83.8/100 para DeepSeek V4 Pro High [8]Insufficient evidence
Long-context / Needle-in-a-HaystackAnthropic afirma rendimiento long-context muy consistente [1]No recuperadoNxCode reporta 97% a 1M tokens como resultado reclamado, condicionado a validación independiente [7]Insufficient evidence
LiveCodeBench / CodeforcesNo recuperadoNo recuperadoRedreamality reporta LiveCodeBench 93.5 y Codeforces 3206 para DeepSeek V4 [9]Insufficient evidence

Análisis por modelo

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 es el modelo mejor respaldado del conjunto porque tiene una página oficial de Anthropic y resultados externos de SWE-bench [1][2].

Anthropic afirma que Opus 4.7 empató el mejor resultado global en su benchmark interno de research-agent con 0.715 y que mostró el rendimiento long-context más consistente entre los modelos evaluados [1].

Vals AI reporta que Claude Opus 4.7 lidera SWE-bench con 82.00% en una página actualizada el 24 de abril de 2026 [2].

Vellum reporta cifras más altas para Claude, con 87.6% en SWE-bench Verified y 64.3% en SWE-bench Pro [15].

La diferencia entre 82.00% y 87.6% debe tratarse como una discrepancia de metodología, subconjunto o configuración, no como una mejora confirmada única [2][15].

En razonamiento científico, TNW reporta 94.2% en GPQA Diamond para Claude Opus 4.7 y contextualiza que los modelos frontier están muy cerca entre sí en ese benchmark [3].

GPT-5.5

GPT-5.5 aparece muy fuerte en razonamiento general según O-Mega, que reporta MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% y ARC-AGI-1 95.0% [4].

Appwrite publicó un artículo titulado “GPT-5.5 is here” con foco en benchmarks, pricing y cambios para desarrolladores el 24 de abril de 2026, pero se trata de una fuente secundaria y no de una ficha oficial de OpenAI [5].

La evidencia recuperada no permite confirmar con una fuente oficial de OpenAI los benchmarks de GPT-5.5, por lo que sus puntuaciones deben etiquetarse como “terceros / no verificadas oficialmente”.

Para una presentación, GPT-5.5 puede colocarse como competidor muy fuerte en razonamiento, pero no como ganador global si se exige trazabilidad oficial comparable a la de Claude [1][4][5].

DeepSeek V4 / V4 Pro

La evidencia recuperada para DeepSeek se concentra en variantes como DeepSeek V4 Pro y DeepSeek V4 Pro High, lo que impide asumir automáticamente que las cifras representan al modelo base DeepSeek V4 [6][8].

Hugging Face muestra una discusión comunitaria para DeepSeek-V4-Pro con evaluaciones en GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-Pro, SWE-bench Pro, SWE-bench Verified y Terminal-Bench 2.0 [6].

BenchLM reporta para DeepSeek V4 Pro High una categoría Agentic de 83.8/100 y una categoría Coding de 88.8/100 [8].

NxCode presenta DeepSeek V4 como un modelo de 1T parámetros con 81% en SWE-bench y 97% en Needle-in-a-Haystack a 1M tokens, pero el propio resumen indica que la cifra de 97% debe sostenerse bajo pruebas independientes para ser concluyente [7].

Redreamality reporta que DeepSeek V4 alcanza LiveCodeBench 93.5 y Codeforces 3206, y al mismo tiempo afirma que los modelos cerrados siguen liderando en tareas agentic de largo horizonte [9].

Para una presentación, DeepSeek debe mostrarse como “competidor técnico prometedor” y no como líder validado, salvo que el equipo disponga de benchmarks internos reproducibles [6][7][8][9].

Kimi K2.6

No encontré benchmarks citables suficientes para Kimi K2.6 en las fuentes recuperadas.

No recomiendo sustituir Kimi K2.6 por Kimi K2.5 u otra variante, porque eso mezclaría modelos diferentes y degradaría la validez de la comparación.

La forma más segura de presentarlo es como “pendiente de validación” o “Insufficient evidence”.

Ranking por escenario de uso

EscenarioModelo recomendadoJustificación
Coding y resolución de issues realesClaude Opus 4.7Vals AI lo reporta como líder en SWE-bench con 82.00%, y Vellum también lo ubica fuerte en SWE-bench Verified y SWE-bench Pro [2][15]
Razonamiento general / cienciaClaude Opus 4.7 o GPT-5.5Claude aparece con 94.2% en GPQA Diamond, mientras GPT-5.5 aparece con 93.6% en O-Mega; la diferencia es pequeña y debe leerse con cautela [3][4]
Agentes y tareas multi-stepClaude Opus 4.7Anthropic reporta 0.715 en su benchmark interno de research-agent y fuerte consistencia long-context [1]
Alternativa abierta / ecosistema técnicoDeepSeek V4 ProBenchLM y Hugging Face muestran suites de evaluación amplias para DeepSeek V4 Pro, aunque la evidencia es menos oficial que la de Claude [6][8]
Presentación con evidencia verificableClaude Opus 4.7Es el único del conjunto con fuente oficial clara y señales externas de benchmark en el corpus recuperado [1][2]
Inclusión de Kimi K2.6No recomendadoInsufficient evidence

Evidence notes

  • La fuente más fuerte para Claude es oficial, pero su benchmark de research-agent es interno y no necesariamente reproducible por terceros [1].

  • Vals AI es la fuente más limpia para una comparación de SWE-bench porque reporta directamente un leaderboard de SWE-bench actualizado el 24 de abril de 2026 [2].

  • Vellum aporta más detalle para SWE-bench Verified y SWE-bench Pro, pero sus cifras no coinciden con Vals AI y deben presentarse como una fuente alternativa [15].

  • O-Mega aporta varias cifras útiles para GPT-5.5, pero debe tratarse como fuente secundaria hasta que exista una ficha oficial o un leaderboard independiente reproducible [4].

  • La discusión de Hugging Face para DeepSeek-V4-Pro demuestra actividad comunitaria de evaluación, pero no equivale por sí sola a una publicación oficial o a un benchmark auditado [6].

  • SWE-bench Pro es especialmente relevante para comparar agentes de software porque evalúa tareas más difíciles y de mayor horizonte que benchmarks de coding más simples [10].

  • MMLU debe tener menor peso en la decisión porque fuentes de explicación de benchmarks indican saturación entre modelos top en 2026 [12].

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence para Kimi K2.6.

  • No recuperé una fuente oficial de OpenAI con benchmark card de GPT-5.5, por lo que cualquier cifra de GPT-5.5 en este informe debe etiquetarse como secundaria.

  • No recuperé una fuente oficial de DeepSeek que consolide los r

सूत्र

  • [1] AI Benchmarks Explained: GPQA, SWE-bench & Arena Elonanonets.com

    How the score is calculated: Before each question, the model is shown 5 example questions with correct answers, this is called 5-shot prompting. Then comes the real question. Score = correct answers ÷ total questions, expressed as a percentage. Why it's nea...

  • [2] GPT-5.5 is here: benchmarks, pricing, and what changes ... - Appwriteappwrite.io

    Star on GitHub 55.8KGo to Console Start building for free Sign upGo to Console Start building for free Products Docs Pricing Customers Blog Changelog Star on GitHub 55.8K Blog/GPT-5.5 is here: benchmarks, pricing, and what changes for developers Apr 24, 202...

  • [3] GPT-5.5: The Complete Guide (2026) - o-mega | AIo-mega.ai

    Reasoning, Math, and Science Benchmark GPT-5.5 GPT-5.5 Pro GPT-5.4 Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- --- MMLU 92.4% - - GPQA Diamond 93.6% 92.8% 94.2% 94.3% ARC-AGI-2 85.0% 73.3% 77.1% ARC-AGI-1 95.0% 93.7% - FrontierMath T1-3 51.7% 52.4% 47.6% 43.8% F...

  • [6] GPT-5.5 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools GPT-5.5 According to BenchLM.ai, GPT-5.5 ranks 5 out of 112 models on the provisional leaderboard with an overall score of 89/100. It also ranks 2 out of 16 on the verified lead...

  • [7] GPT-5.5: Pricing, Benchmarks & Performance - LLM Statsllm-stats.com

    9Image 42GPT-5 mini 0.22 10Image 43o3 0.16 GPQAView → 4 of 10 Image 44: LLM Stats Logo A challenging dataset of 448 multiple-choice questions written by domain experts in biology, physics, and chemistry. Questions are Google-proof and extremely difficult, w...

  • [8] SWE-bench February 2026 leaderboard updatesimonwillison.net

    Here's how the top ten models performed: Image 1: Bar chart showing "% Resolved" by "Model". Bars in descending order: Claude 4.5 Opus (high reasoning) 76.8%, Gemini 3 Flash (high reasoning) 75.8%, MiniMax M2.5 (high reasoning) 75.8%, Claude Opus 4.6 75.6%,...

  • [9] AI Model Benchmarks Apr 2026 | Compare GPT-5, Claude 4.5 ...lmcouncil.ai

    METR Time Horizons Model Minutes --- 1 Claude Opus 4.6 (unknown thinking) 718.8 ±1815.2 2 GPT-5.2 (high) 352.2 ±335.5 3 GPT-5.3 Codex 349.5 ±333.1 4 Claude Opus 4.5 (no thinking) 293.0 ±239.0 5 Claude Opus 4.5 (16k thinking) 288.9 ±558.2 SWE-bench Verified...

  • [11] GPT 5.5 - Vals AIvals.ai

    2/17/2026 Anthropic Claude Sonnet 4.6 2/16/2026 Alibaba Qwen 3.5 Plus 2/12/2026 MiniMax MiniMax-M2.5 2/12/2026 MiniMax MiniMax-M2.5 2/11/2026 zAI GLM 5 2/5/2026 Anthropic Claude Opus 4.6 (Nonthinking) 2/5/2026 Anthropic Claude Opus 4.6 (Thinking) 1/26/2026...

  • [12] LLM Leaderboard 2026 — Compare Top AI Models - Vellumvellum.ai

    93.6% GPT-5.5 92.4% GPT 5.2 91.9% Gemini 3 Pro Best in Reasoning (GPQA Diamond) Model Score --- Claude 3 Opus 95.4% Claude Opus 4.7 94.2% GPT-5.5 93.6% GPT 5.2 92.4% Gemini 3 Pro 91.9% Best in High School Math (AIME 2025) 100%96%93%89%86% 100% Gemini 3 Pro...

  • [14] Claude Opus 4.7 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performance | BenchLM.aibenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools Claude Opus 4.7 BenchLM is tracking Claude Opus 4.7, but this profile is currently excluded from the public leaderboard because it still lacks enough non-generated benchmark cov...

  • [15] Claude Opus 4.7 leads on SWE-bench and agentic ... - TNWthenextweb.com

    On graduate-level reasoning, measured by GPQA Diamond, the field has converged. Opus 4.7 scores 94.2%, GPT-5.4 Pro scores 94.4%, and Gemini 3.1 Pro scores 94.3%. The differences are within noise. The frontier models have effectively saturated this benchmark...

  • [16] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [17] SWE-bench - Vals AIvals.ai

    Benchmarks Models Comparison Model Guide App Reports News About Benchmarks Models Comparison Model Guide App Reports About Coding SWE-bench SWE-bench Updated: 4/24/2026 Solving production software engineering tasks Key Takeaways Claude Opus 4.7 leads with a...

  • [20] Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained - Vellumvellum.ai

    Coding is the clear headline. SWE-bench Verified jumps from 80.8% to 87.6%, a nearly 7-point gain that puts Opus 4.7 ahead of Gemini 3.1 Pro (80.6%). On SWE-bench Pro, the harder multi-language variant, Opus 4.7 goes from 53.4% to 64.3%, leapfrogging both G...

  • [21] WhatLLM.org: Compare LLMs by Benchmarks, Price & Speed — Live Rankingswhatllm.org

    whatllm? whatllm.org WhatLLM.org - LLM Comparison Tool The ultimate LLM comparison tool Compare price, performance, and speed across the entire AI ecosystem. Updated daily with the latest benchmarks. Top 10 Models Ranked by Quality Index across all benchmar...

  • [25] Add community evaluation results for GPQA, GSM8K, HLE, MMLU ...huggingface.co

    deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro · Add community evaluation results for GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-PRO, SWE-BENCH PRO, SWE-BENCH VERIFIED, TERMINAL-BENCH-2.0 Image 1: Hugging Face's logoHugging Face Models Datasets Spaces Buckets new Docs Enterprise Pricing Log In S...

  • [26] DeepSeek V4 (2026): 1T Parameters, 81% SWE-bench ... - NxCodenxcode.io

    The claimed results: Metric Standard Attention Engram (DeepSeek V4) --- Needle-in-a-Haystack (1M tokens) 84.2% accuracy 97% accuracy Context Length Supported Varies (128K typical) 1M tokens If the 97% figure holds up under independent testing, this represen...

  • [27] DeepSeek V4 Pro (High) Benchmarks 2026 - BenchLM.aibenchlm.ai

    Category Performance PNG Embed Share Scores across all benchmark categories (0-100 scale) Category Breakdown Agentic 83.8/ 100 Weight: 22%5 benchmark s Terminal-Bench 2.0 BrowseComp OSWorld-Verified GAIA TAU-bench WebArena Coding 7 88.8/ 100 Weight: 20%6 be...

  • [30] Mapping the DeepSeek V4 Evaluation Suite: A Field Guide to 2026 ...redreamality.com

    The Takeaway The V4 scorecard confirms a pattern: for pure coding, open weights have caught up (LiveCodeBench 93.5, Codeforces 3206). For long-horizon agentic work (SWE-bench Pro, Terminal-Bench 2.0), closed frontier still leads. For frontier reasoning (HLE...

  • [38] Swe-bench pro: Can ai agents solve long-horizon software engineering tasks?arxiv.org

    … PRO, a substantially more challenging benchmark that builds … In our evaluation of widely used coding models, under a unified … Towards this end, this paper is motivated to (1) mitigate … 2025

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क तुलना | गहन शोध | Studio Global