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

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 .

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।

Benchmark	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro	Claude Opus 4.7	DeepSeek-V4-Pro-Max	Kimi K2.6	इस data में आगे
GPQA Diamond	93.6%	—	94.2%	90.1%	direct table में —; LLM Stats पर GPQA 0.91	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, बिना tool	41.4%	43.1%	46.9%	37.7%	—	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, tool के साथ	52.2%	57.2%	54.7%	48.2%	—	GPT-5.5 Pro
Terminal-Bench 2.0	82.7%	—	69.4%	67.9%	—	GPT-5.5
SWE-Bench Pro / SWE Pro	58.6%	—	64.3%	55.4%	LLM Stats पर 0.59	Claude Opus 4.7
BrowseComp	84.4%	90.1%	79.3%	83.4%	DocsBot पर 83.2%	GPT-5.5 Pro, VentureBeat table में
MCP Atlas / MCPAtlas Public	75.3%	—	79.1%	73.6%	—	Claude Opus 4.7

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 .

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 . Claude और GPT-5.5 के बीच अंतर बहुत बड़ा नहीं है, लेकिन इस dataset में Claude Opus 4.7 सबसे ऊपर है .

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 . 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 .

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 . लेकिन यह VentureBeat वाली GPQA Diamond direct comparison table नहीं है, इसलिए इसे supporting संकेत मानना चाहिए, final head-to-head फैसला नहीं .

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 .

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 . 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 .

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 .

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 .

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 . 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 .

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 .

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 . 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 .

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 .

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% .

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 . 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% .

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 . 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 .

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 .

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 . 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 .

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 .

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 .
• 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 .
• 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 .
• 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 .
• 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 .
• 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 .

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 .

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 .

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 . 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 .

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 .