studioglobal
ट्रेंडिंग डिस्कवर
रिपोर्टप्रकाशित7 स्रोत

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 की benchmark तुलना

Claude Opus 4.7 reasoning और SWE Bench Pro में मजबूत दिखता है; GPT 5.5 Pro tool use और browsing में आगे है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 में स्पष्ट बढ़त रखता है। DeepSeek V4 Pro Max सीधे benchmark rows में पहले स्थान पर नहीं है, लेकिन इसे Opus 4.7 और GPT 5.5 की तुलना में लगभग 1/6 लागत पर near state of the art बताया गय...

Studio Global AI के साथ खोजें और तथ्यों की जांच करेंडिस्कवर से और अधिक ब्राउज़ करें
17K0
Minh họa so sánh benchmark giữa GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 và Kimi K2.6
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026Benchmark các mô hình AI lớn nên được đọc theo tác vụ: reasoning, tool use, terminal, coding và chi phí.
AI संकेत

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark 2026. Article summary: Không có mô hình thắng tuyệt đối: Claude Opus 4.7 dẫn GPQA Diamond ở 94.2% và HLE không tool, GPT 5.5 Pro dẫn HLE có tool ở 57.2%, còn GPT 5.5 dẫn Terminal Bench 2.0 ở 82.7%.. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# 2026年4月最新四大模型横评：Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4，差距到底有多大？. # 同周发布四大旗舰，差距到底有多大？Kimi K2.6 / Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 / DeepSeek V4 深度横评. **2026 年 4 月的第三周，AI" source context "2026年4月最新四大模型横评：Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4，差距到底有多大？ - 七牛云行业应用 - 博客园" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4h

openai.com

AI models की तुलना में सबसे बड़ी गलती यह है कि एक ही benchmark table देखकर “कौन जीता?” पूछ लिया जाए। बेहतर सवाल है: आपका काम क्या है—कठिन reasoning, web browsing, terminal automation, software engineering, या कम लागत पर scale?

उपलब्ध स्रोतों के आधार पर साफ तस्वीर यह है: Claude Opus 4.7 बिना tool वाले कठिन reasoning और SWE-Bench Pro में आगे दिखता है; GPT-5.5 Pro tool-enabled tasks और browsing में सबसे मजबूत signal देता है; GPT-5.5 terminal workflows में स्पष्ट रूप से आगे है; DeepSeek V4 लागत/प्रदर्शन के कारण आकर्षक है, लेकिन hallucination warning के साथ आता है; और Kimi K2.6 के लिए कुछ अच्छे अलग-अलग scores हैं, पर एक समान, पूरी comparison matrix नहीं मिलती [1][2][3][8][9].

मुख्य benchmark table

नीचे “—” का मतलब zero score नहीं है। इसका मतलब है कि उद्धृत स्रोत ने उसी benchmark पर उस model का comparable score नहीं दिया।

BenchmarkGPT-5.5GPT-5.5 ProClaude Opus 4.7DeepSeek-V4-Pro-MaxKimi K2.6इस data में आगे
GPQA Diamond93.6%—94.2%90.1%direct table में —; LLM Stats पर GPQA 0.91Claude Opus 4.7 [2][8]
Humanity’s Last Exam, बिना tool41.4%43.1%46.9%37.7%—Claude Opus 4.7 [2]
Humanity’s Last Exam, tool के साथ52.2%57.2%54.7%48.2%—GPT-5.5 Pro [2]
Terminal-Bench 2.082.7%—69.4%67.9%—GPT-5.5 [2]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58.6%—64.3%55.4%LLM Stats पर 0.59Claude Opus 4.7 [2][3]
BrowseComp84.4%90.1%79.3%83.4%DocsBot पर 83.2%GPT-5.5 Pro, VentureBeat table में [2][9]
MCP Atlas / MCPAtlas Public75.3%—79.1%73.6%—Claude Opus 4.7 [2]

इस table का संदेश सीधा है: कोई एक model हर जगह “बादशाह” नहीं है। Claude Opus 4.7 कई reasoning और software engineering rows में आगे है; GPT-5.5 Pro tool और browsing वाले benchmark में मजबूत है; GPT-5.5 terminal tasks में आगे निकलता है; Kimi K2.6 के scores मौजूद हैं, लेकिन वे अलग sources और अलग contexts में आते हैं [2][3][8][9].

कठिन reasoning: Claude Opus 4.7 की बढ़त

VentureBeat की direct comparison table में Claude Opus 4.7 ने GPQA Diamond पर 94.2% score किया, जबकि GPT-5.5 ने 93.6% और DeepSeek-V4-Pro-Max ने 90.1% score किया [2]. Claude और GPT-5.5 के बीच अंतर बहुत बड़ा नहीं है, लेकिन इस dataset में Claude Opus 4.7 सबसे ऊपर है [2].

Humanity’s Last Exam के बिना-tool setup में भी Claude Opus 4.7 46.9% के साथ आगे है। इसी row में GPT-5.5 Pro 43.1%, GPT-5.5 41.4% और DeepSeek-V4-Pro-Max 37.7% पर हैं [2]. अगर आपका काम कठिन ज्ञान-आधारित सवाल, scientific reasoning या ऐसे test हैं जहां model को external tools नहीं मिलते, तो मौजूदा data Claude Opus 4.7 के पक्ष में झुकता है [2].

Kimi K2.6 के लिए GPQA पर अलग signal मिलता है: LLM Stats ने Kimi K2.6 को 0.91 पर list किया है, जबकि उसी leaderboard पर Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 दोनों rounded 0.94 पर दिखते हैं [8]. लेकिन यह VentureBeat वाली GPQA Diamond direct comparison table नहीं है, इसलिए इसे supporting संकेत मानना चाहिए, final head-to-head फैसला नहीं [2][8].

Tool use और web browsing: GPT-5.5 Pro सबसे मजबूत signal देता है

जैसे ही benchmark में tools की अनुमति मिलती है, ranking बदल जाती है। Humanity’s Last Exam with tools में GPT-5.5 Pro ने 57.2% score किया, जो Claude Opus 4.7 के 54.7%, GPT-5.5 के 52.2% और DeepSeek-V4-Pro-Max के 48.2% से ज्यादा है [2].

BrowseComp में भी VentureBeat table GPT-5.5 Pro को आगे दिखाती है: GPT-5.5 Pro 90.1%, GPT-5.5 84.4%, DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4% और Claude Opus 4.7 79.3% पर हैं [2]. DocsBot ने Kimi K2.6 के लिए BrowseComp score 83.2% बताया है, लेकिन यह Kimi K2.6 बनाम DeepSeek-V4 Pro की अलग comparison page से आता है, न कि पूरी VentureBeat matrix से [9].

इसलिए अगर आपका workflow web research, browsing, tool orchestration या live information lookup पर निर्भर है, तो उद्धृत data में GPT-5.5 Pro सबसे मजबूत विकल्प दिखता है [2].

Terminal और agentic CLI: GPT-5.5 की साफ बढ़त

Terminal-Bench 2.0 उन tasks के लिए अहम है जहां model सिर्फ जवाब नहीं देता, बल्कि shell environment में काम करता है। इसे real CLI workflows मापने वाला benchmark बताया गया है—जैसे file manipulation, script execution, debugging और tools को coordinate करना [5].

VentureBeat table में GPT-5.5 ने Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% score किया, जबकि Claude Opus 4.7 69.4% और DeepSeek-V4-Pro-Max 67.9% पर रहे [2]. अगर आपकी जरूरत repo automation, terminal में debugging, scripts चलाना या multi-step shell workflow है, तो यह GPT-5.5 का सबसे साफ advantage है [2][5].

Software engineering: SWE-Bench Pro में Claude Opus 4.7 आगे

SWE-Bench Pro software engineering के लिए अहम signal है। LLM Stats इसे SWE-Bench का advanced version बताता है, जो real-world software engineering tasks को evaluate करता है और जहां extended reasoning तथा multi-step problem solving की जरूरत होती है [3].

VentureBeat table में Claude Opus 4.7 ने SWE-Bench Pro / SWE Pro पर 64.3% score किया, जबकि GPT-5.5 58.6% और DeepSeek-V4-Pro-Max 55.4% पर रहे [2]. LLM Stats भी SWE-Bench Pro पर Claude Opus 4.7 को 0.64, GPT-5.5 को 0.59, Kimi K2.6 को 0.59 और DeepSeek-V4-Pro-Max को 0.55 पर list करता है [3].

दोनों sources score को अलग format में दिखाते हैं, लेकिन दिशा एक जैसी है: SWE-Bench Pro में Claude Opus 4.7 आगे है; LLM Stats में GPT-5.5 और Kimi K2.6 बराबर 0.59 पर दिखते हैं; और DeepSeek-V4-Pro-Max इन cited scores में नीचे है [2][3].

DeepSeek V4: लागत में दिलचस्प, पर hallucination पर सावधानी जरूरी

DeepSeek-V4-Pro-Max VentureBeat की direct comparison table में किसी भी row में पहले स्थान पर नहीं आता। उसके scores हैं: GPQA Diamond 90.1%, Humanity’s Last Exam without tools 37.7%, Humanity’s Last Exam with tools 48.2%, Terminal-Bench 2.0 67.9%, SWE-Bench Pro 55.4%, BrowseComp 83.4% और MCP Atlas 73.6% [2].

DeepSeek V4 की असली दिलचस्पी लागत/प्रदर्शन में है। VentureBeat ने DeepSeek-V4 को Opus 4.7 और GPT-5.5 की तुलना में लगभग 1/6 लागत पर near state-of-the-art बताया है [2]. लेकिन Artificial Analysis के मुताबिक DeepSeek V4 Pro Max ने AA-Omniscience पर -10 score किया, जो V3.2 Reasoning के -21 से 11-point improvement है; उसी source ने यह भी कहा कि V4 Pro और V4 Flash में hallucination rate बहुत ऊंचा है—क्रमशः 94% और 96% [1].

यहां एक सावधानी जरूरी है: इससे यह निष्कर्ष नहीं निकालना चाहिए कि DeepSeek V4 पूरे समूह में निश्चित रूप से सबसे कम भरोसेमंद है, क्योंकि cited sources GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और Kimi K2.6 के लिए वही hallucination metric नहीं देते [1]. सुरक्षित conclusion यह है कि DeepSeek V4 तब गंभीर candidate है जब cost बड़ी priority हो, लेकिन उसे अपने real data और production workflow पर hallucination testing के बिना अपनाना जोखिम भरा होगा [1][2].

Kimi K2.6: अच्छे संकेत, लेकिन समान comparison matrix नहीं

Kimi K2.6 को rank करना सबसे कठिन है, क्योंकि इसके scores GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max के साथ उसी पूर्ण benchmark matrix में नहीं मिलते [2][3][8][9].

फिर भी कुछ signals ध्यान देने लायक हैं। LLM Stats Kimi K2.6 को GPQA पर 0.91 और SWE-Bench Pro पर 0.59 दिखाता है [3][8]. DocsBot ने Kimi K2.6 को AIME 2026 पर thinking mode में 96.4%, APEX Agents पर 27.9% और BrowseComp पर 83.2% list किया है; उसी DocsBot page पर DeepSeek-V4 Pro के लिए BrowseComp 83.4% दिया गया है [9].

इन scores को सीधे “Kimi जीत गया” या “Kimi हार गया” की तरह पढ़ना ठीक नहीं होगा। सही approach यह है कि Kimi K2.6 को उन use cases के लिए test candidate माना जाए जहां उसके अलग-अलग benchmark signals आपके काम से मेल खाते हों—और final फैसला अपने internal tests पर किया जाए [3][8][9].

तो किस model को चुनें?

  • कठिन scientific reasoning या बिना-tool knowledge tasks: Claude Opus 4.7 से शुरू करें, क्योंकि direct comparison में यह GPQA Diamond और Humanity’s Last Exam without tools दोनों में आगे है [2].
  • Tools, web browsing और research-heavy workflow: GPT-5.5 Pro को प्राथमिकता दें, क्योंकि यह Humanity’s Last Exam with tools और BrowseComp में cited data के अनुसार आगे है [2].
  • Terminal agent, CLI workflow और shell-based debugging: GPT-5.5 सबसे मजबूत signal देता है, क्योंकि Terminal-Bench 2.0 पर इसका score 82.7% है [2][5].
  • Complex software engineering: Claude Opus 4.7 SWE-Bench Pro में VentureBeat और LLM Stats दोनों में आगे दिखता है; LLM Stats में GPT-5.5 और Kimi K2.6 दोनों 0.59 पर हैं [2][3].
  • Cost/performance optimization: DeepSeek V4 पर विचार किया जा सकता है, क्योंकि इसे Opus 4.7 और GPT-5.5 की तुलना में लगभग 1/6 लागत पर near state-of-the-art बताया गया है; लेकिन hallucination risk की अलग से जांच जरूरी है [1][2].
  • Kimi K2.6 को evaluate करना हो: GPQA, SWE-Bench Pro, AIME 2026, APEX Agents और BrowseComp के scores को अलग-अलग संकेत मानें, universal जीत का सबूत नहीं [3][8][9].

Benchmark पढ़ते समय ये सीमाएं याद रखें

पहली बात, GPT-5.5 Pro के scores VentureBeat table में केवल कुछ rows के लिए दिए गए हैं, इसलिए जहां score नहीं है वहां यह मान लेना गलत होगा कि Pro version आगे या पीछे है [2].

दूसरी बात, Kimi K2.6 का data मुख्य रूप से LLM Stats और DocsBot जैसे अलग sources से आता है, न कि GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max वाली पूरी direct comparison table से [2][3][8][9].

तीसरी बात, OpenAI के GPT-5.5 system card में CoT-Control का जिक्र है, जिसमें GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL और SWE-Bench Verified से बने 13,000 से अधिक tasks शामिल हैं [20]. यह GPT-5.5 की evaluation approach समझने के लिए उपयोगी है, लेकिन cited sources Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के लिए comparable CoT-Control results नहीं देते; इसलिए इस आधार पर बराबरी की ranking नहीं बनाई जा सकती [20].

संक्षेप में: Claude Opus 4.7 कठिन reasoning और SWE-Bench Pro के लिए मजबूत विकल्प है; GPT-5.5 Pro tools और browsing वाले कामों में आगे दिखता है; GPT-5.5 terminal workflows में सबसे साफ बढ़त रखता है; DeepSeek V4 cost-sensitive deployments के लिए दिलचस्प है, पर hallucination testing जरूरी है; और Kimi K2.6 promising signals देता है, लेकिन समान head-to-head matrix के बिना उसे अपने use case पर test करना ही बेहतर रास्ता है [1][2][3][8][9].

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.

Studio Global AI के साथ खोजें और तथ्यों की जांच करें

मुख्य निष्कर्ष

  • Claude Opus 4.7 reasoning और SWE Bench Pro में मजबूत दिखता है; GPT 5.5 Pro tool use और browsing में आगे है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 में स्पष्ट बढ़त रखता है।
  • DeepSeek V4 Pro Max सीधे benchmark rows में पहले स्थान पर नहीं है, लेकिन इसे Opus 4.7 और GPT 5.5 की तुलना में लगभग 1/6 लागत पर near state of the art बताया गया है; hallucination risk की जांच जरूरी है।
  • Kimi K2.6 के लिए GPQA, SWE Bench Pro, AIME 2026, APEX Agents और BrowseComp जैसे अलग अलग संकेत मिलते हैं, लेकिन सभी प्रतिद्वंद्वियों के साथ एक समान comparison matrix उपलब्ध नहीं है।

लोग पूछते भी हैं

"GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 की benchmark तुलना" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

Claude Opus 4.7 reasoning और SWE Bench Pro में मजबूत दिखता है; GPT 5.5 Pro tool use और browsing में आगे है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 में स्पष्ट बढ़त रखता है।

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

Claude Opus 4.7 reasoning और SWE Bench Pro में मजबूत दिखता है; GPT 5.5 Pro tool use और browsing में आगे है; GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 में स्पष्ट बढ़त रखता है। DeepSeek V4 Pro Max सीधे benchmark rows में पहले स्थान पर नहीं है, लेकिन इसे Opus 4.7 और GPT 5.5 की तुलना में लगभग 1/6 लागत पर near state of the art बताया गया है; hallucination risk की जांच जरूरी है।

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

Kimi K2.6 के लिए GPQA, SWE Bench Pro, AIME 2026, APEX Agents और BrowseComp जैसे अलग अलग संकेत मिलते हैं, लेकिन सभी प्रतिद्वंद्वियों के साथ एक समान comparison matrix उपलब्ध नहीं है।

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

अन्य कोण और अतिरिक्त उद्धरणों के लिए "Claude Opus 4.7 बनाम GPT-5.5 बनाम DeepSeek V4 बनाम Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क में कौन आगे?" के साथ जारी रखें।

संबंधित पृष्ठ खोलें

मुझे इसकी तुलना किससे करनी चाहिए?

इस उत्तर को "DeepSeek V4 की इंजीनियरिंग: 1M context, MoE और API migration" के सामने क्रॉस-चेक करें।

संबंधित पृष्ठ खोलें

अपना शोध जारी रखें

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 बनाम GPT-5.5 बनाम DeepSeek V4 बनाम Kimi K2.6: 2026 बेंचमार्क में कौन आगे?

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

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4 की इंजीनियरिंग: 1M context, MoE और API migration

DeepSeek V4 की इंजीनियरिंग: 1M context, MoE और API migration

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Timber elasticity: substitutability बढ़े तो ‘larger; larger’ क्यों?

Northwest vs. Southeast Timber: ‘larger; larger’ क्यों सही है?

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

क्या DeepSeek OpenAI, Claude, Gemini और Grok को हरा देगा? असली लड़ाई लागत और भरोसे की है

क्या DeepSeek OpenAI, Claude, Gemini और Grok को हरा देगा?

अनुसंधान वार्तालाप

आप

शोध प्रश्न

Nghiên cứu benchmarks của GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6 và so sánh chúng một cách toàn diện nhất

Studio Global AI28 स्रोत

उद्धृत उत्तर

Dựa trên bộ bằng chứng được cung cấp, không thể so sánh đầy đủ cả 5 mô hình vì không có dữ liệu benchmark cho Kimi K2.6; Insufficient evidence. Trong các benchmark có số liệu, Claude Opus 4.7 đứng đầu GPQA Diamond và Humanity’s Last Exam không dùng công cụ, GPT-5.5 Pro đứng đầu Humanity’s Last Exam có công cụ, còn GPT-5.5 đứng đầu Terminal-Bench 2.0 [3]. DeepSeek-V4-Pro-Max ở gần nhóm đầu nhưng thua mô hình dẫn đầu trong các benchmark được trích dẫn, dù được mô tả là có chi phí khoảng 1/6 so với Opus 4.7 và GPT-5.5 [3].

Key findings

  • Claude Opus 4.7 mạnh nhất trong nhóm benchmark tri thức/lý luận khó không dùng công cụ: Claude Opus 4.7 đạt 94.2% trên GPQA Diamond, cao hơn GPT-5.5 ở 93.6% và DeepSeek-V4-Pro-Max ở 90.1% [3]. Claude Opus 4.7 cũng đạt 46.9% trên Humanity’s Last Exam không dùng công cụ, cao hơn GPT-5.5 Pro 43.1%, GPT-5.5 41.4% và DeepSeek-V4-Pro-Max 37.7% [3].

  • GPT-5.5 Pro dẫn đầu khi có công cụ: Trên Humanity’s Last Exam có công cụ, GPT-5.5 Pro đạt 57.2%, cao hơn Claude Opus 4.7 ở 54.7%, GPT-5.5 ở 52.2% và DeepSeek-V4-Pro-Max ở 48.2% [3].

  • GPT-5.5 nổi bật nhất ở tác vụ terminal/agentic CLI: Trên Terminal-Bench 2.0, GPT-5.5 đạt 82.7%, cao hơn Claude Opus 4.7 ở 69.4% và DeepSeek-V4-Pro-Max ở 67.9% [3]. Terminal-Bench 2.0 được mô tả là benchmark đo khả năng hoàn thành workflow CLI thực tế gồm thao tác file, chạy script, debug và phối hợp công cụ [7].

  • DeepSeek-V4-Pro-Max có vị trí tốt về hiệu năng/chi phí nhưng chưa dẫn benchmark chính trong evidence: Nguồn [3] mô tả DeepSeek-V4 là “near state-of-the-art” với chi phí khoảng 1/6 so với Opus 4.7 và GPT-5.5, nhưng trong các số liệu benchmark được trích, DeepSeek-V4-Pro-Max không đứng đầu GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam hoặc Terminal-Bench 2.0 [3].

  • DeepSeek V4 có tín hiệu rủi ro hallucination: Nguồn [2] cho biết DeepSeek V4 Pro Max đạt -10 trên AA-Omniscience, cải thiện 11 điểm so với V3.2 Reasoning ở -21, chủ yếu nhờ độ chính xác cao hơn [2]. Cùng nguồn nói V4 Pro và V4 Flash có tỷ lệ hallucination “rất cao”, nhưng phần evidence bị cắt ở con số “94…”, nên không thể xác nhận chính xác tỷ lệ phần trăm [2].

  • Kimi K2.6 không thể đánh giá từ bộ evidence này: Không có nguồn nào trong evidence cung cấp điểm benchmark, giá, độ trễ, coding score, reasoning score hoặc hallucination score cho Kimi K2.6; Insufficient evidence.

Bảng so sánh benchmark có số liệu

Benchmark / năng lựcGPT-5.5GPT-5.5 ProClaude Opus 4.7DeepSeek-V4-Pro-MaxKimi K2.6Mô hình dẫn đầu trong evidence
GPQA Diamond93.6%Không có số liệu94.2%90.1%Insufficient evidenceClaude Opus 4.7 [3]
Humanity’s Last Exam, không dùng công cụ41.4%43.1%46.9%37.7%Insufficient evidenceClaude Opus 4.7 [3]
Humanity’s Last Exam, có công cụ52.2%57.2%54.7%48.2%Insufficient evidenceGPT-5.5 Pro [3]
Terminal-Bench 2.082.7%Không có số liệu69.4%67.9%Insufficient evidenceGPT-5.5 [3]
AA-OmniscienceKhông có số liệuKhông có số liệuKhông có số liệu-10Insufficient evidenceKhông đủ dữ liệu đối chiếu giữa 5 mô hình [2]
SWE-Bench ProKhông đủ số liệuKhông đủ số liệuCó mốc 0.64 trong snippetSnippet hiển thị “#11 of 11” nhưng không có điểm đầy đủInsufficient evidenceKhông đủ dữ liệu lập ranking đầy đủ [4]

So sánh theo từng mục đích sử dụng

  • Nếu ưu tiên lý luận khoa học/tri thức khó: Claude Opus 4.7 có lợi thế nhẹ trên GPQA Diamond với 94.2%, so với GPT-5.5 ở 93.6% và DeepSeek-V4-Pro-Max ở 90.1% [3].

  • Nếu ưu tiên bài kiểm tra tổng hợp cực khó không dùng tool: Claude Opus 4.7 dẫn Humanity’s Last Exam không dùng công cụ với 46.9%, cao hơn GPT-5.5 Pro 43.1% và GPT-5.5 41.4% [3].

  • Nếu ưu tiên bài toán có tool: GPT-5.5 Pro là lựa chọn mạnh nhất trong evidence vì đạt 57.2% trên Humanity’s Last Exam có công cụ, cao hơn Claude Opus 4.7 ở 54.7% [3].

  • Nếu ưu tiên workflow terminal, automation và tác vụ agentic CLI: GPT-5.5 vượt rõ rệt với 82.7% trên Terminal-Bench 2.0, trong khi Claude Opus 4.7 đạt 69.4% và DeepSeek-V4-Pro-Max đạt 67.9% [3].

  • Nếu ưu tiên chi phí/hiệu năng: DeepSeek-V4 đáng chú ý vì được mô tả là đạt mức gần state-of-the-art với chi phí khoảng 1/6 so với Opus 4.7 và GPT-5.5 [3]. Tuy nhiên, evidence không cung cấp bảng giá chi tiết hoặc giá token, nên không thể kiểm chứng sâu hơn về tổng chi phí sử dụng thực tế.

  • Nếu ưu tiên độ tin cậy và giảm hallucination: Evidence chỉ có dữ liệu hallucination cho DeepSeek V4, trong đó nguồn [2] nói hallucination vẫn rất cao dù AA-Omniscience cải thiện [2]. Không có dữ liệu hallucination tương đương cho GPT-5.5, Claude Opus 4.7 hoặc Kimi K2.6 trong evidence, nên không thể kết luận mô hình nào đáng tin cậy nhất về mặt này.

Evidence notes

  • Nguồn chính cho bảng so sánh số liệu giữa GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 và DeepSeek-V4-Pro-Max là [3]. Các kết luận về mô hình đứng đầu từng benchmark trong bảng đều dựa trên các số liệu được trích trong [3].

  • GPT-5.5 có tài liệu hệ thống riêng về đánh giá an toàn/điều khiển chuỗi suy luận: system card nói GPT-5.5 được đo bằng CoT-Control, một bộ đánh giá hơn 13,000 tác vụ xây dựng từ các benchmark như GPQA và MMLU-Pro [1]. Tuy nhiên, evidence không cung cấp kết quả CoT-Control tương ứng cho Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 hoặc Kimi K2.6, nên không thể dùng CoT-Control để so sánh ngang hàng [1].

  • Nguồn [6] cũng lặp lại rằng GPT-5.5 được đánh giá controllability bằng CoT-Control với hơn 13,000 tác vụ từ các benchmark đã có như GPQA và MMLU-Pro [6]. Đây là bằng chứng hữu ích về phạm vi đánh giá GPT-5.5, nhưng không đủ để lập ranking giữa 5 mô hình [6].

  • Nguồn [4] có nhắc đến SWE-Bench Pro cho DeepSeek-V4-Pro-Max và hiển thị Claude Opus 4.7 ở mức 0.64 trong snippet, nhưng phần evidence không đủ đầy đủ để so sánh SWE-Bench Pro giữa tất cả mô hình [4].

Limitations / uncertainty

  • Thiếu hoàn toàn dữ liệu Kimi K2.6: Không có benchmark nào cho Kimi K2.6 trong evidence, nên mọi xếp hạng có Kimi đều là Insufficient evidence.

  • Thiếu nguồn chính thức cho Claude Opus 4.7 và DeepSeek V4 trong bảng chính: Các số liệu so sánh trực tiếp chủ yếu đến từ nguồn [3], không phải model card chính thức của từng nhà cung cấp trong evidence [3].

  • Thiếu nhiều benchmark quan trọng: Evidence không cung cấp số liệu đầy đủ cho MMLU-Pro, AIME, LiveCodeBench, SWE-Bench Verified, MMMU, latency, context window, throughput hoặc giá token cho cả 5 mô hình.

  • Không thể kết luận “mô hình tốt nhất toàn diện” một cách tuyệt đối: Với evidence hiện có, chỉ có thể nói Claude Opus 4.7 dẫn một số benchmark reasoning không dùng tool, GPT-5.5/GPT-5.5 Pro dẫn các benchmark tool/terminal được trích, còn DeepSeek-V4-Pro-Max có lợi thế được mô tả về chi phí nhưng có cảnh báo hallucination [2][3].

Summary

  • Tốt nhất về GPQA Diamond: Claude Opus 4.7, 94.2% [3].

  • Tốt nhất về Humanity’s Last Exam không tool: Claude Opus 4.7, 46.9% [3].

  • Tốt nhất về Humanity’s Last Exam có tool: GPT-5.5 Pro, 57.2% [3].

  • Tốt nhất về Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5, 82.7% [3].

  • Đáng chú ý về chi phí/hiệu năng: DeepSeek-V4, được mô tả là gần state-of-the-art với chi phí khoảng 1/6 so với Opus 4.7 và GPT-5.5 [3].

  • Không thể đánh giá: Kimi K2.6, vì không có dữ liệu benchmark trong evidence; Insufficient evidence.

सूत्र

  • [1] DeepSeek is back among the leading open weights models with V4 ...artificialanalysis.ai

    Gains in knowledge but an increase in hallucination rate: DeepSeek V4 Pro (Max) scores -10 on AA-Omniscience, an 11 point improvement over V3.2 (Reasoning, -21), driven primarily by higher accuracy. V4 Flash (Max) scores -23, broadly in line with V3.2. V4 P...

  • [2] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, where shownClaude Opus 4.7Best result among these GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54...

  • [3] DeepSeek-V4-Pro-Max: Pricing, Benchmarks & Performancellm-stats.com

    SWE-Bench ProView → 11 of 11 Image 35: LLM Stats Logo SWE-Bench Pro is an advanced version of SWE-Bench that evaluates language models on complex, real-world software engineering tasks requiring extended reasoning and multi-step problem solving. More 1Image...

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

    Terminal-Bench 2.0 measures the ability to complete real CLI workflows: multi-step tasks involving file manipulation, script execution, debugging, and tool coordination. GPT-5.5's 82.7% score is the highest ever recorded, though the margin over Claude Mytho...

  • [8] 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...

  • [9] Kimi K2.6 vs DeepSeek-V4 Pro - Detailed Performance & Feature Comparisondocsbot.ai

    Benchmark Kimi K2.6 DeepSeek-V4 Pro --- AIME 2026 American Invitational Mathematics Examination 2026 - Evaluates advanced mathematical problem-solving abilities (contest-level math) 96.4% Thinking mode Source Not available APEX Agents Evaluates long-horizon...

  • [20] [PDF] GPT-5.5 System Card - Deployment Safety Hubdeploymentsafety.openai.com

    We measure GPT-5.5’s controllability by running CoT-Control, an evaluation suite described in (Yueh-Han, 2026 ) that tracks the model’s ability to follow user instructions about their CoT. CoT-Control includes over 13,000 tasks built from established benchm...