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

बड़े AI मॉडलों की तुलना अक्सर एक सरल सवाल में बदल जाती है: सबसे अच्छा कौन है? लेकिन GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के मामले में ईमानदार जवाब इतना सीधा नहीं है। उपलब्ध आंकड़ों में मजबूत, सीधे-सीधे तुलनीय स्कोर मुख्य रूप से GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के लिए मिलते हैं; DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के लिए संकेत ज्यादातर ओपन-वेट्स इकोसिस्टम से आते हैं और वे समान बेंचमार्क पर उतने सीधे तुलनीय नहीं हैं .

इसलिए यहां सही तरीका “कुल विजेता” घोषित करना नहीं, बल्कि उपयोग के हिसाब से पढ़ना है। उपलब्ध स्कोरों में GPT-5.5 ARC-AGI पर Claude Opus 4.7 से आगे है, Claude Opus 4.7 MCP-Atlas पर GPT-5.5 से आगे है, GPT-5.5 के पास एजेंटिक कोडिंग का सबसे साफ उपलब्ध संख्यात्मक संकेत है, और DeepSeek V4 तथा Kimi K2.6 को उन्हीं कसौटियों पर साफ-साफ रैंक करने के लिए पर्याप्त समान डेटा नहीं है .

पहले देखें: कौन-सा स्कोर सच में तुलनीय है?

क्षेत्र या बेंचमार्क	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	DeepSeek V4	Kimi K2.6	सावधान निष्कर्ष
ARC-AGI-1 Verified	95.0%	93.5%	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	OpenAI के तालिका-डेटा में GPT-5.5, Claude Opus 4.7 से 1.5 अंक आगे है .
ARC-AGI-2 Verified	85.0%	75.8%	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	इसी तालिका में GPT-5.5 की बढ़त ज्यादा साफ है, लेकिन OpenAI की पद्धति को ध्यान में रखना होगा .
MCP-Atlas	75.3%	79.1%	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	टूल-ऑर्केस्ट्रेशन वाले इस बेंचमार्क पर Claude Opus 4.7 आगे है .
Terminal-Bench 2.0 / एजेंटिक कोडिंग	82.7% रिपोर्टेड	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	GPT-5.5 के लिए मजबूत संकेत है, लेकिन चारों मॉडलों की पूरी समान रैंकिंग नहीं है .
ओपन-वेट्स संकेत / Artificial Analysis	यहां सीधे तुलनीय नहीं	यहां सीधे तुलनीय नहीं	DeepSeek V4 Pro (Max) को Artificial Analysis Intelligence Index पर 52 बताया गया, जबकि V3.2 के लिए 42 था	Artificial Analysis ने Kimi K2.6 पर “The new leading open weights model” शीर्षक वाला विश्लेषण दिखाया, पर यहां समान स्कोर उपलब्ध नहीं है	ये संकेत अहम हैं, पर समान बेंचमार्क की जगह नहीं ले सकते .
सुरक्षा और साइबर	CoT-Control में 13,000 से ज्यादा कार्य; एक अन्य स्रोत ने 93% cyber range pass rate और छह घंटे की red-teaming में universal jailbreak मिलने की बात कही	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	उपलब्ध स्रोतों में समान स्कोर नहीं	यह चारों मॉडलों की सुरक्षा-रैंकिंग नहीं बनाता .

तालिका में खाली जगहों का मतलब यह नहीं कि DeepSeek V4 या Kimi K2.6 कमजोर हैं। इसका मतलब सिर्फ इतना है कि उपलब्ध स्रोतों में समान बेंचमार्क, समान सेटिंग और समान विस्तार के साथ उनके स्कोर नहीं दिए गए हैं .

अमूर्त तर्क: ARC-AGI पर GPT-5.5 की बढ़त

OpenAI के लॉन्च पेज में दिए गए ARC-AGI स्कोरों पर GPT-5.5, Claude Opus 4.7 से आगे है। ARC-AGI-1 Verified पर GPT-5.5 को 95.0% और Claude Opus 4.7 को 93.5% बताया गया है; ARC-AGI-2 Verified पर GPT-5.5 को 85.0% और Claude Opus 4.7 को 75.8% बताया गया है .

यह नतीजा यह साबित नहीं करता कि GPT-5.5 हर स्थिति में बेहतर है। यह सिर्फ इतना बताता है कि इस प्रकाशित तालिका में, इन दो अमूर्त-तर्क मापों पर GPT-5.5 आगे है . यहां एक बड़ी पद्धतिगत सावधानी भी है: OpenAI ने कहा कि GPT evaluations को reasoning effort xhigh पर और research environment में चलाया गया था, इसलिए production ChatGPT में कुछ मामलों में output थोड़ा अलग हो सकता है .

टूल और एजेंट वर्कफ्लो: MCP-Atlas पर Claude Opus 4.7 आगे

जहां काम कई external tools, API calls और chain workflows पर निर्भर करता है, वहां सिर्फ reasoning score काफी नहीं होता। MCP-Atlas के लिए एक secondary analysis ने Claude Opus 4.7 को 79.1% और GPT-5.5 को 75.3% बताया है . इसी स्रोत ने Claude की बढ़त को Model Context Protocol यानी MCP के जरिए complex, chained scenarios में tool-call reliability से जोड़ा है .

इसका व्यावहारिक मतलब यह है कि अगर आपकी टीम multi-tool agents बना रही है—जहां मॉडल को कई कदमों में अलग-अलग tools चलाने हैं—तो MCP-Atlas वाला संकेत Claude Opus 4.7 के पक्ष में जाता है . हालांकि यह भी सिर्फ एक बेंचमार्क है, पूरी दुनिया का फैसला नहीं।

एजेंटिक कोडिंग: GPT-5.5 का संकेत मजबूत, पर फैसला अधूरा

GPT-5.5 को Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% बताया गया है, जो terminal tasks और एजेंटिक कोडिंग से जुड़ा बेंचमार्क है . उपलब्ध स्रोतों में यह coding-agent क्षमता का सबसे साफ संख्यात्मक संकेत है।

लेकिन सावधानी जरूरी है। Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के लिए उसी Terminal-Bench 2.0 पर समान, भरोसेमंद और एक जैसे सेटअप वाले स्कोर यहां उपलब्ध नहीं हैं। इसलिए कहना सही होगा कि GPT-5.5 के पास इस क्षेत्र में सबसे स्पष्ट documented signal है; यह कहना ज्यादा होगा कि वह हर एजेंटिक कोडिंग परिस्थिति में बाकी तीनों को निश्चित रूप से हरा देता है .

DeepSeek V4 और Kimi K2.6: ओपन-वेट्स में मजबूत, पर यहां पूरी तरह रैंक नहीं हो सकते

DeepSeek V4 और Kimi K2.6 को खासकर ओपन-वेट्स श्रेणी में गंभीरता से लेना चाहिए। ओपन-वेट्स मॉडल उन टीमों के लिए अहम हो सकते हैं जो deployment control, customization या cost-performance trade-off को प्राथमिकता देती हैं। लेकिन उपलब्ध स्रोत ARC-AGI, MCP-Atlas या Terminal-Bench 2.0 जैसे समान बेंचमार्क पर इन्हें GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के साथ साफ-साफ नहीं रखते .

DeepSeek के मामले में Artificial Analysis ने कहा कि DeepSeek V4 की रिलीज के साथ DeepSeek फिर से leading open weights models में शामिल दिखता है . इसी संदर्भ में उपलब्ध सबसे ठोस संख्या DeepSeek V4 Pro (Max) के लिए है: Artificial Analysis Intelligence Index पर 52, जबकि DeepSeek V3.2 के लिए 42 बताया गया .

Kimi K2.6 के लिए Artificial Analysis ने “Kimi K2.6: The new leading open weights model” शीर्षक वाला विश्लेषण दिखाया है . यह positioning का मजबूत संकेत है, लेकिन दिए गए स्रोतों में ऐसे समान स्कोर नहीं हैं जिनसे Kimi K2.6 को DeepSeek V4, GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के विरुद्ध उन्हीं कसौटियों पर रखा जा सके .

सुरक्षा और साइबर: क्षमता को भरोसे की गारंटी न मानें

GPT-5.5 की system card में CoT-Control को 13,000 से ज्यादा tasks वाली evaluation suite बताया गया है, जो GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL और SWE-Bench Verified जैसे स्थापित benchmarks से बनी है . यह reasoning controllability को समझने के लिए उपयोगी जानकारी है, पर इससे GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6 की सीधी सुरक्षा-रैंकिंग नहीं बनती .

एक अन्य स्रोत ने GPT-5.5 के लिए cyber range पर 93% pass rate बताया, लेकिन उसी ने यह भी कहा कि red-teaming के छह घंटे में एक universal jailbreak मिला . दोनों बातों को साथ पढ़ना जरूरी है: cyber tasks पर उच्च प्रदर्शन, अपने-आप में overall safety की गारंटी नहीं है .

बाहरी आलोचना में यह भी कहा गया कि GPT-5.5 की safety evaluation काफी हद तक OpenAI के अपने बयानों पर निर्भर है, जिससे सिर्फ vendor-published information के आधार पर निष्कर्ष निकालने की सीमा साफ होती है .

किस उपयोग के लिए कौन-सा मॉडल देखें?

• अमूर्त reasoning और ARC-AGI जैसे tasks: उपलब्ध ARC-AGI स्कोरों में GPT-5.5, Claude Opus 4.7 से आगे है; लेकिन xhigh reasoning effort और research environment वाली पद्धति को याद रखना चाहिए .
• Multi-tool agents और MCP workflows: MCP-Atlas पर Claude Opus 4.7 का 79.1% स्कोर, GPT-5.5 के 75.3% से ऊपर है .
• Terminal-based एजेंटिक कोडिंग: GPT-5.5 के लिए 82.7% Terminal-Bench 2.0 score सबसे साफ उपलब्ध संकेत है, पर बाकी मॉडलों के समान स्कोर न होने से तुलना अधूरी है .
• ओपन-वेट्स deployment: DeepSeek V4 और Kimi K2.6 को जरूर टेस्ट करें अगर model weights, deployment control या cost-performance आपके लिए जरूरी हैं; पर उपलब्ध डेटा इन्हें proprietary models के साथ समान बेंचमार्क पर निर्णायक रूप से नहीं रखता .
• सुरक्षा-संवेदनशील काम: capability benchmarks, cyber range results और safety evaluations को अलग-अलग पढ़ें; वे एक ही चीज नहीं मापते .

क्या निष्कर्ष नहीं निकालना चाहिए

सिर्फ इसलिए GPT-5.5 को universal best model कहना सही नहीं होगा कि वह उपलब्ध ARC-AGI स्कोरों में Claude Opus 4.7 से आगे है . उसी तरह सिर्फ MCP-Atlas में बढ़त के आधार पर Claude Opus 4.7 को हर उपयोग के लिए बेहतर कहना भी जल्दबाजी होगी . अलग-अलग बेंचमार्क अलग-अलग तरह की क्षमता मापते हैं।

DeepSeek V4 और Kimi K2.6 को GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के विरुद्ध बिना समान benchmarks के rank करना भी गलत होगा। Artificial Analysis के संकेत बताते हैं कि ये दोनों open-weights ecosystem में अहम हैं, पर वे समान metric पर चारों मॉडलों की global ranking नहीं देते .

और सबसे जरूरी बात: capability score को safety guarantee न मानें। GPT-5.5 के लिए उपलब्ध जानकारी दिखाती है कि मजबूत cyber performance के साथ jailbreak और independent evaluation पर गंभीर सवाल भी साथ-साथ मौजूद हो सकते हैं .

निष्कर्ष

सबसे संतुलित तस्वीर यह है: GPT-5.5, उपलब्ध ARC-AGI benchmarks में Claude Opus 4.7 से आगे है और एजेंटिक कोडिंग के लिए सबसे साफ संख्यात्मक signal देता है; Claude Opus 4.7, MCP-Atlas पर आगे है; DeepSeek V4 और Kimi K2.6 ओपन-वेट्स श्रेणी में महत्वपूर्ण दावेदार हैं, लेकिन उपलब्ध स्रोत उन्हें उन्हीं बेंचमार्क पर दो proprietary models के सामने निर्णायक रूप से नहीं रखते .

अगर यह उत्पाद या टीम-स्तर का फैसला है, तो सबसे बेहतर रास्ता है: अपनी असली tasks पर testing करें। reasoning, tool calls, code workflows, latency, cost, deployment control और acceptable risk—इन सबको साथ रखकर ही मॉडल चुनना चाहिए।