GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6: बेंचमार्क की असली तस्वीर
GPT 5.5 उपलब्ध स्रोतों में सबसे मजबूत ऑल राउंडर दिखता है: Artificial Analysis के अंश में 60 अंक और BrowseComp में 84.4% [2][3]। Claude Opus 4.7 SWE Bench Pro में 64.3% बनाम GPT 5.5 के 58.6% और GPQA Diamond में 94.2% बनाम 93.6% पर आगे है; वहीं Terminal Bench 2.0 में GPT 5.5 82.7% बनाम 69.4% से आगे है [22][24]। DeepSe...
GPT-5.5 vsKI-generierte redaktionelle Illustration zu einem Vergleich aktueller Sprachmodell-Benchmarks.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs. Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 und Kimi K2.6: Benchmark-Vergleich. Article summary: GPT 5.5 ist in den verfügbaren Quellen der stärkste belegte Allrounder: Es führt den Artificial Analysis Index mit 60 Punkten in der xhigh Konfiguration und liegt bei BrowseComp mit 84,4 % vor Claude Opus 4.7.. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). . [](https://www.youtube.com" source context "Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison - YouTube" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB
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सीधा जवाब यह है: उपलब्ध स्रोतों के आधार पर GPT-5.5 सबसे मजबूत ऑल-राउंडर दिखता है, लेकिन इसे क्रिकेट स्कोरकार्ड की तरह एक लाइन में नहीं पढ़ना चाहिए। इन मॉडलों—GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6—को किसी एक स्वतंत्र, समान टेस्ट-रन में साथ-साथ नहीं परखा गया है। अलग-अलग स्रोतों में अलग बेंचमार्क, अलग मॉडल-वैरिएंट और कभी-कभी कंपनी-रिपोर्टेड नतीजे मिलते हैं ।
फिर भी एक साफ पैटर्न बनता है: GPT-5.5 की कुल स्थिति सबसे मजबूत प्रमाणित लगती है; Claude Opus 4.7 कोडिंग और कुछ ज्ञान-टेस्ट में बहुत आगे है; DeepSeek V4 कम कीमत पर मजबूत प्रदर्शन की वजह से ध्यान खींचता है; और Kimi K2.6 तकनीकी रूप से रोचक है, लेकिन उपलब्ध स्रोतों में सीधे तुलनीय बेंचमार्क कम हैं ।
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"GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6: बेंचमार्क की असली तस्वीर" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
GPT 5.5 उपलब्ध स्रोतों में सबसे मजबूत ऑल राउंडर दिखता है: Artificial Analysis के अंश में 60 अंक और BrowseComp में 84.4% [2][3]।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
GPT 5.5 उपलब्ध स्रोतों में सबसे मजबूत ऑल राउंडर दिखता है: Artificial Analysis के अंश में 60 अंक और BrowseComp में 84.4% [2][3]। Claude Opus 4.7 SWE Bench Pro में 64.3% बनाम GPT 5.5 के 58.6% और GPQA Diamond में 94.2% बनाम 93.6% पर आगे है; वहीं Terminal Bench 2.0 में GPT 5.5 82.7% बनाम 69.4% से आगे है [22][24]।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
DeepSeek V4 कीमत प्रदर्शन का सबसे दिलचस्प दावेदार है: BrowseComp में 83.4%, यानी GPT 5.5 से सिर्फ 1.0 प्रतिशत अंक पीछे, और उद्धृत API कीमतें काफी कम [1][3]।
GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6: बेंचमार्क की असली तस्वीर | गहन शोध | Studio Global
पहले निष्कर्ष, फिर बारीकियां
GPT-5.5 सबसे मजबूत प्रमाणित ऑल-राउंडर है। Artificial Analysis के उपलब्ध Intelligence Index अंश में GPT-5.5 xhigh 60 अंकों के साथ पहले, GPT-5.5 high 59 अंकों के साथ दूसरे और Claude Opus 4.7 57 अंकों के साथ पीछे दिखता है । BrowseComp में भी GPT-5.5 84.4% पर है, जबकि DeepSeek V4 83.4% और Claude Opus 4.7 79.3% पर है ।
Claude Opus 4.7 खासकर कोडिंग और ज्ञान-आधारित कामों में मजबूत है। SWE-Bench Pro में Claude Opus 4.7 का 64.3% स्कोर GPT-5.5 के 58.6% से ऊपर है, और GPQA Diamond में Claude 94.2% के साथ GPT-5.5 के 93.6% से थोड़ा आगे है । लेकिन Terminal-Bench 2.0 में तस्वीर उलट जाती है: GPT-5.5 82.7% पर है, जबकि Claude Opus 4.7 69.4% पर है ।
DeepSeek V4 कीमत-प्रदर्शन का बड़ा दावेदार है। VentureBeat के अनुसार BrowseComp में DeepSeek V4 83.4% पर है—GPT-5.5 के 84.4% से सिर्फ 1.0 प्रतिशत अंक पीछे और Claude Opus 4.7 के 79.3% से आगे । Mashable ने DeepSeek V4 की API कीमत 10 लाख इनपुट tokens के लिए 1.74 अमेरिकी डॉलर और 10 लाख आउटपुट tokens के लिए 3.48 अमेरिकी डॉलर बताई है; इसी तुलना में GPT-5.5 के लिए 5/30 अमेरिकी डॉलर और Claude Opus 4.7 के लिए 5/25 अमेरिकी डॉलर दिए गए हैं ।
Kimi K2.6 को अभी साफ रैंक देना मुश्किल है। DocsBot इसे open-source, native multimodal, agentic मॉडल बताता है, जिसमें 1T-parameter MoE architecture, 32B activated parameters और 256K context है । लेकिन उपलब्ध स्रोतों में GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के खिलाफ पर्याप्त सीधे बेंचमार्क नहीं हैं, इसलिए इसे उसी रैंक-टेबल में रखना उचित नहीं होगा ।
एक नजर में तुलना
मॉडल
सबसे मजबूत प्रमाणित बात
स्रोतों में अहम आंकड़े
व्यावहारिक मतलब
GPT-5.5
उपलब्ध Artificial Analysis Intelligence Index अंश में सबसे आगे
तकनीकी रूप से देखने लायक, लेकिन इस डेटा से साफ संख्यात्मक तुलना संभव नहीं
इन बेंचमार्क को अंतिम फैसला क्यों न मानें
AI बेंचमार्क उपयोगी संकेत देते हैं, पर वे अदालत का अंतिम फैसला नहीं होते। DataCamp ने एक संबंधित frontier-model तुलना में चेतावनी दी है कि कई स्कोर vendor-reported होते हैं और अलग-अलग harness configurations का इस्तेमाल कर सकते हैं । यानी एक मॉडल किसी एक सेटअप में आगे हो सकता है और दूसरे सेटअप में पीछे।
मॉडल-वैरिएंट भी समान नहीं हैं। Artificial Analysis में GPT-5.5 xhigh, GPT-5.5 high और Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort जैसे नाम आते हैं । VentureBeat DeepSeek के लिए DeepSeek-V4-Pro-Max का संदर्भ देता है । reasoning, coding और agentic कामों में ऐसी सेटिंग्स—जैसे कितनी compute effort दी गई, tools इस्तेमाल हुए या नहीं, और test harness कैसा था—नतीजों को काफी प्रभावित कर सकती हैं।
इसलिए असली सवाल यह नहीं है कि नंबर 1 कौन है। बेहतर सवाल है: आपके काम के लिए किस मॉडल के पक्ष में सबसे मजबूत सबूत हैं?
कुल प्रदर्शन: GPT-5.5 की बढ़त सबसे साफ दिखती है
उपलब्ध स्रोतों में सबसे साफ समग्र संकेत Artificial Analysis के Intelligence Index अंश से मिलता है। इसमें GPT-5.5 xhigh 60 अंकों के साथ पहले स्थान पर, GPT-5.5 high 59 अंकों के साथ दूसरे स्थान पर और Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort 57 अंकों के साथ तीसरे स्थान पर है ।
इससे GPT-5.5 की Claude Opus 4.7 पर हल्की लेकिन स्पष्ट बढ़त दिखती है । हालांकि उसी उपलब्ध अंश में DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के लिए ऐसी पूर्ण, सीधे उद्धृत करने योग्य Intelligence Index संख्या नहीं है जिससे चारों मॉडलों की साफ रैंकिंग बनाई जा सके ।
BrowseComp: DeepSeek V4 लगभग GPT-5.5 के बराबर पहुंचता है
GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के बीच सबसे उपयोगी सीधे तुलनात्मक आंकड़ों में BrowseComp शामिल है। VentureBeat के अनुसार GPT-5.5 Pro 90.1%, GPT-5.5 84.4%, DeepSeek V4 83.4% और Claude Opus 4.7 79.3% पर हैं ।
मॉडल या वैरिएंट
BrowseComp स्कोर
मतलब
GPT-5.5 Pro
90.1%
इस अंश में साफ आगे
GPT-5.5
84.4%
DeepSeek V4 से थोड़ा आगे
DeepSeek V4
83.4%
GPT-5.5 से सिर्फ 1.0 प्रतिशत अंक पीछे
Claude Opus 4.7
79.3%
GPT-5.5 और DeepSeek V4 से पीछे
Kimi K2.6
उपलब्ध स्रोतों में सीधे तुलनीय स्कोर नहीं
निष्पक्ष रैंकिंग संभव नहीं
VentureBeat का निष्कर्ष भी यही है कि DeepSeek-V4-Pro-Max मजबूत होने के बावजूद सीधे तुलनीय बेंचमार्क में GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 को कुल मिलाकर बेदखल करता नहीं दिखता । इसका सही अर्थ यह है: BrowseComp में DeepSeek V4 बहुत मजबूत है, लेकिन एक शानदार स्कोर से कुल विजेता घोषित नहीं किया जा सकता ।
कोडिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग: Claude SWE में, GPT Terminal में आगे
कोडिंग बेंचमार्क में तस्वीर मिली-जुली है। SWE-Bench Pro में Claude Opus 4.7 64.3% पर है, जबकि GPT-5.5 58.6% पर है । Vellum ने Claude Opus 4.7 के लिए SWE-Bench Verified पर 87.6% भी बताया है । लेकिन Terminal-Bench 2.0 में GPT-5.5 साफ आगे है: 82.7% बनाम Claude Opus 4.7 का 69.4% ।
बेंचमार्क
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
उपलब्ध आंकड़ों का संकेत
SWE-Bench Pro
58.6%
64.3%
Claude आगे
SWE-Bench Verified
उपलब्ध स्रोतों में GPT-5.5 का सीधे उद्धृत स्कोर नहीं
87.6%
Claude का मजबूत स्कोर, पर पूर्ण चार-मॉडल तुलना नहीं
Terminal-Bench 2.0
82.7%
69.4%
GPT-5.5 स्पष्ट रूप से आगे
DeepSeek V4 और Kimi K2.6 के लिए इसी स्तर की सीधे तुलनीय कोडिंग-तालिका उपलब्ध नहीं है। VentureBeat कहता है कि DeepSeek V4 कई तुलनीय benchmarks में शीर्ष मॉडलों के करीब आता है, लेकिन उपलब्ध अंश में सबसे साफ संख्या BrowseComp के लिए है । Kimi K2.6 के मामले में DocsBot मुख्य रूप से architecture और capability विवरण देता है, चारों मॉडलों की पूरी benchmark matrix नहीं ।
Reasoning और ज्ञान: बढ़त टेस्ट पर निर्भर करती है
ज्ञान और reasoning benchmarks में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 बहुत करीब हैं। GPQA Diamond में Vellum GPT-5.5 को 93.6% और Claude Opus 4.7 को 94.2% पर बताता है । Mashable भी यही GPQA Diamond आंकड़े देता है और Humanity’s Last Exam के नतीजे जोड़ता है: बिना tools के GPT-5.5 40.6% पर Claude Opus 4.7 के 31.2% से आगे है, जबकि tools के साथ Claude Opus 4.7 54.7% पर GPT-5.5 के 52.2% से थोड़ा आगे है ।
बेंचमार्क
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
कौन आगे
GPQA Diamond
93.6%
94.2%
Claude Opus 4.7 थोड़ा आगे
Humanity’s Last Exam
40.6%
31.2%
GPT-5.5 आगे
Humanity’s Last Exam with tools
52.2%
54.7%
Claude Opus 4.7 थोड़ा आगे
यहां takeaway सरल है: अगर आपका काम गहरे ज्ञान, reasoning और tool-use पर निर्भर है, तो सिर्फ एक स्कोर न देखें। जिस तरह परीक्षा का विषय बदलते ही topper बदल सकता है, उसी तरह benchmark बदलते ही मॉडल की बढ़त भी बदलती है।
प्रोफेशनल और agentic काम: मुकाबला और भी नजदीकी
व्यावसायिक और agentic benchmarks में भी कोई एकतरफा कहानी नहीं है। Vellum GPT-5.5 को GDPval में 84.9% बनाम Claude Opus 4.7 के 80.3%, OSWorld-Verified में 78.7% बनाम 78.0%, और MCP Atlas में 75.3% बनाम Claude के 79.1% पर बताता है । OpenAI ने FinanceAgent v1.1 में GPT-5.5 के लिए 60.0% और Claude Opus 4.7 के लिए 64.4% दिया है ।
बेंचमार्क
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
संकेत
GDPval
84.9%
80.3%
GPT-5.5 आगे
OSWorld-Verified
78.7%
78.0%
GPT-5.5 थोड़ा आगे
MCP Atlas
75.3%
79.1%
Claude Opus 4.7 आगे
FinanceAgent v1.1
60.0%
64.4%
Claude Opus 4.7 आगे
Anthropic ने अपने internal research-agent benchmark में Claude Opus 4.7 के लिए मजबूत दावा किया है: उसके अनुसार मॉडल ने छह modules में 0.715 का top overall score share किया और General Finance module में Opus 4.6 के 0.767 की तुलना में 0.813 स्कोर किया । लेकिन क्योंकि यह internal benchmark है और उपलब्ध जानकारी चारों मॉडलों को समान रूप से कवर नहीं करती, इसे Claude की agentic strength का संकेत मानना चाहिए, स्वतंत्र चार-मॉडल रैंकिंग नहीं ।
कीमत और context: DeepSeek V4 सबसे ज्यादा ध्यान खींचता है
उत्पादन में इस्तेमाल करते समय benchmark का एक-दो प्रतिशत ही सब कुछ नहीं होता। API खर्च, output tokens और context window भी बहुत मायने रखते हैं। tokens को आसान भाषा में टेक्स्ट की छोटी इकाइयां समझ सकते हैं जिनके आधार पर API billing होती है।
Mashable के अनुसार DeepSeek V4 की कीमत 10 लाख input tokens के लिए 1.74 अमेरिकी डॉलर और 10 लाख output tokens के लिए 3.48 अमेरिकी डॉलर है, और context window 10 लाख tokens बताई गई है । उसी स्रोत में GPT-5.5 के लिए 10 लाख input tokens पर 5 अमेरिकी डॉलर और output पर 30 अमेरिकी डॉलर, जबकि Claude Opus 4.7 के लिए input पर 5 अमेरिकी डॉलर और output पर 25 अमेरिकी डॉलर दिए गए हैं; दोनों के लिए context window भी 10 लाख tokens बताई गई है ।
मॉडल
10 लाख input tokens की कीमत
10 लाख output tokens की कीमत
स्रोत में context
DeepSeek V4
1.74 अमेरिकी डॉलर
3.48 अमेरिकी डॉलर
10 लाख tokens
GPT-5.5
5 अमेरिकी डॉलर
30 अमेरिकी डॉलर
10 लाख tokens
Claude Opus 4.7
5 अमेरिकी डॉलर
25 अमेरिकी डॉलर
10 लाख tokens
Kimi K2.6
उपलब्ध स्रोतों में भरोसेमंद कीमत नहीं
उपलब्ध स्रोतों में भरोसेमंद कीमत नहीं
256K tokens
Kimi K2.6 यहां अलग तरह का मामला है। DocsBot के अनुसार यह 256K context, 1T-parameter MoE architecture, 32B activated parameters और 300 sub-agents व 4,000 coordinated steps तक की agentic orchestration के साथ आता है । ये दिलचस्प तकनीकी विवरण हैं, लेकिन GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 के मुकाबले सीधे benchmark और price values की जगह नहीं ले सकते ।
किस काम के लिए कौन-सा मॉडल चुनें?
अगर आपका मुख्य काम है…
बेहतर शुरुआती विकल्प
वजह
सबसे मजबूत प्रमाणित कुल प्रदर्शन
GPT-5.5
Intelligence Index के उपलब्ध अंश में आगे और BrowseComp में Claude Opus 4.7 व DeepSeek V4 से बेहतर/थोड़ा बेहतर
SWE-Bench केंद्रित software engineering
Claude Opus 4.7
SWE-Bench Pro में GPT-5.5 से आगे और SWE-Bench Verified पर 87.6% का मजबूत स्कोर
Terminal, computer-use और agentic execution
GPT-5.5
Terminal-Bench 2.0 में बड़ी बढ़त; GDPval और OSWorld-Verified में भी Claude से आगे
Web research और कम API लागत
DeepSeek V4
BrowseComp में 83.4% और उद्धृत API कीमतों में काफी कम खर्च
खुले multimodal agentic मॉडल की टेस्टिंग
Kimi K2.6
open-source, native multimodal, agentic और 256K context वाला मॉडल बताया गया, लेकिन सीधे तुलनीय benchmark कम हैं
अंतिम बात
सबसे मजबूत निष्कर्ष यह नहीं है कि कोई एक मॉडल हर जगह जीतता है। उपलब्ध स्रोतों में GPT-5.5 सबसे अच्छा प्रमाणित ऑल-राउंडर है, क्योंकि वह Artificial Analysis के उपलब्ध Intelligence Index अंश में आगे है और BrowseComp व कई professional benchmarks में मजबूत दिखता है । Claude Opus 4.7 अभी भी शीर्ष श्रेणी का मॉडल है, खासकर SWE-Bench Pro, SWE-Bench Verified, GPQA Diamond और कुछ agentic finance tasks में । DeepSeek V4 कीमत-प्रदर्शन के हिसाब से सबसे आक्रामक विकल्प है, क्योंकि BrowseComp में वह GPT-5.5 के बहुत करीब है और स्रोतों में उसकी API कीमतें काफी कम बताई गई हैं ।
Kimi K2.6 को न कम आंकना चाहिए, न अभी जीत की सूची में ऊपर रखना चाहिए। उपलब्ध जानकारी उसे एक रोचक open-source multimodal agentic मॉडल बताती है, लेकिन निष्पक्ष ranking के लिए सीधे, समान और पर्याप्त benchmark व pricing डेटा की जरूरत है ।
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