GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 और Kimi K2.6: बेंचमार्क, कीमत और सही उपयोग

Aggregate ranking में GPT-5.5 आगे

उपलब्ध स्रोतों में सबसे साफ aggregate signal Artificial Analysis से आता है। वहां GPT-5.5 xhigh Intelligence Index 60 के साथ पहले और GPT-5.5 high 59 के साथ दूसरे स्थान पर है; Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort 57 पर listed है.

Kimi K2.6 उपलब्ध composite snippets में GPT-5.5/Claude tier से नीचे दिखता है। OpenRouter Kimi K2.6 को 53.9 Intelligence, 47.1 Coding और 66.0 Agentic पर दिखाता है, जबकि LLMBase की DeepSeek V4 Flash High बनाम Kimi K2.6 तुलना Kimi को 53.9 Intelligence और 47.1 Coding पर रखती है. उसी LLMBase तुलना में DeepSeek V4 Flash High 44.9 Intelligence और 39.8 Coding पर है, लेकिन ध्यान रहे कि यह Flash variant है, DeepSeek V4 Pro या Pro-Max नहीं.

यहां सावधानी जरूरी है: aggregate ranking GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7 के लिए साफ signal देती है, लेकिन उपलब्ध evidence में GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro-Max और Kimi K2.6 को एक ही complete four-way leaderboard row में नहीं रखा गया है.

साझा benchmarks: Claude और GPT-5.5 की जीत बंटी हुई है

VentureBeat की साझा benchmark table DeepSeek-V4-Pro-Max, GPT-5.5, जहां उपलब्ध हो वहां GPT-5.5 Pro, और Claude Opus 4.7 को एक जैसी rows पर रखती है.

इस table को clean sweep नहीं, split decision की तरह पढ़ना चाहिए। Claude Opus 4.7 का दावा GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro और MCP Atlas में मजबूत है. वहीं base GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 और BrowseComp में आगे है, और जहां VentureBeat ने GPT-5.5 Pro को शामिल किया है, वहां वह HLE with tools और BrowseComp में सबसे ऊपर है.

DeepSeek-V4-Pro-Max कई rows में competitive है, लेकिन VentureBeat की इसी साझा table में वह best GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 result को नहीं हरा पाता। उसका सबसे नजदीकी मुकाबला BrowseComp में है: 83.4%, जबकि GPT-5.5 84.4% और Claude Opus 4.7 79.3% पर हैं.

Coding में workload का फर्क बहुत मायने रखता है

Coding benchmark पढ़ते समय पहले यह पूछना चाहिए कि आपका काम किस तरह का है: competitive programming, repository bug-fixing, multi-file refactor, terminal tasks या agentic tool-use। एक ही model हर coding task में समान रूप से नहीं चमकता।

Repository-style software engineering के लिए VentureBeat की shared SWE-Bench Pro row में Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत है: 64.3%, जबकि GPT-5.5 58.6% और DeepSeek-V4-Pro-Max 55.4% पर हैं.

DeepSeek V4 Pro के पास, हालांकि, उपलब्ध model listings में सबसे समृद्ध disclosed coding profile है। Together AI ने DeepSeek V4 Pro के लिए 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified और 76.2% SWE-Bench Multilingual listed किए हैं. NVIDIA की model card भी DeepSeek V4 Flash और V4 Pro variants को GPQA Diamond, HLE, LiveCodeBench और Codeforces जैसे benchmarks पर अलग-अलग दिखाती है; V4-Pro Max 93.5 LiveCodeBench और 3206 Codeforces पर listed है.

Kimi K2.6 के पास भी meaningful coding evidence है, लेकिन उपलब्ध strongest Kimi-focused tables अक्सर उसे newer GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के बजाय GPT-5.4, Claude Opus 4.6 और Gemini 3.1 Pro से compare करती हैं। Lorka की table में Kimi K2.6 58.6% SWE-Bench Pro, 54.0% HLE-Full with tools, 90.5% GPQA-Diamond और 79.4% MMMU-Pro पर listed है. Verdent Kimi K2.6 को 80.2% SWE-Bench Verified, 66.7% Terminal-Bench 2.0, 54.0% HLE with tools और 89.6% LiveCodeBench v6 पर दिखाता है; वही source यह भी note करता है कि SWE-Bench Verified में Opus 4.7 87.6% पर आगे है.

इसलिए Kimi K2.6 को coding और agentic workflows के लिए evaluate करना समझदारी है, लेकिन उपलब्ध direct evidence के आधार पर उसे GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 के ऊपर overall winner कहना सही नहीं होगा.

Pricing: DeepSeek V4 की लागत बढ़त सबसे साफ है

API cost अगर आपके फैसले का बड़ा हिस्सा है, तो DeepSeek V4 का case सबसे मजबूत है। 1M यानी 10 लाख tokens; input tokens वे हैं जो आप model को भेजते हैं, output tokens वे हैं जो model जवाब में बनाता है। Mashable के अनुसार DeepSeek V4 $1.74 प्रति 1M input tokens और $3.48 प्रति 1M output tokens पर listed है, जबकि GPT-5.5 $5 प्रति 1M input tokens और $30 प्रति 1M output tokens, और Claude Opus 4.7 $5 प्रति 1M input tokens और $25 प्रति 1M output tokens पर listed हैं.

लेकिन हर endpoint को एक जैसा मत मानिए। Mashable DeepSeek V4, GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 के लिए 1M context window list करता है, जबकि OpenRouter की DeepSeek V4 Pro listing 256K max tokens और 66K max output tokens दिखाती है. Production में जाने से पहले exact provider, model variant और reasoning mode जरूर verify करें।

किस model को कब चुनें?

GPT-5.5: जब aggregate ranking आपकी प्राथमिकता हो

अगर आपका निर्णय उपलब्ध aggregate intelligence ranking पर आधारित है, तो GPT-5.5 सबसे सुरक्षित default pick है। Artificial Analysis ने GPT-5.5 xhigh को 60 और GPT-5.5 high को 59 पर रखा है, जो provided snippet में top two Intelligence Index positions हैं.

VentureBeat की साझा table में भी GPT-5.5 दो task rows पर खास मजबूत दिखता है: base GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% और BrowseComp पर 84.4% है; जहां GPT-5.5 Pro दिखाया गया है, वहां BrowseComp score 90.1% है.

Claude Opus 4.7: कठिन reasoning और SWE tasks में मजबूत दावेदार

Claude Opus 4.7 aggregate ranking में GPT-5.5 से बहुत दूर नहीं है: Artificial Analysis के अनुसार Adaptive Reasoning Max Effort setting पर उसका Intelligence Index 57 है. VentureBeat की साझा table में वह GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro और MCP Atlas में GPT-5.5 और DeepSeek-V4-Pro-Max से आगे है.

Anthropic के अपने launch material में internal research-agent results भी दिए गए हैं, जिनमें six modules पर tied top overall score 0.715 और General Finance score 0.813 बताया गया है, जबकि Opus 4.6 का General Finance score 0.767 था. क्योंकि ये internal benchmark claims हैं, इन्हें neutral leaderboard evidence की तरह नहीं, बल्कि supporting context की तरह पढ़ना बेहतर है.

DeepSeek V4: जब price-performance सबसे बड़ा सवाल हो

DeepSeek V4 की सबसे स्पष्ट बढ़त कीमत है। Mashable की comparison में इसकी listed input और output prices GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से काफी कम हैं: DeepSeek V4 $1.74/$3.48 प्रति 1M tokens, GPT-5.5 $5/$30 और Claude Opus 4.7 $5/$25 पर listed हैं.

DeepSeek V4 Pro के coding metrics भी मजबूत हैं: Together AI ने 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified और 76.2% SWE-Bench Multilingual listed किए हैं. tradeoff यह है कि VentureBeat की shared rows में DeepSeek-V4-Pro-Max top GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 result से पीछे रहता है, भले ही BrowseComp जैसी row में अंतर बहुत बड़ा नहीं है.

Kimi K2.6: coding और agents के लिए credible, लेकिन four-way race में कम proven

Kimi K2.6 को direct four-way ranking में रखना मुश्किल है, क्योंकि उपलब्ध Kimi-focused benchmark tables अक्सर उसे GPT-5.4 और Claude Opus 4.6 से compare करती हैं, GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से नहीं. फिर भी signals कमजोर नहीं हैं: OpenRouter Kimi K2.6 को 53.9 Intelligence, 47.1 Coding और 66.0 Agentic पर list करता है, जबकि Verdent 80.2% SWE-Bench Verified और 89.6% LiveCodeBench v6 दिखाता है.

Practical निष्कर्ष यह नहीं है कि Kimi K2.6 कमजोर है। निष्कर्ष यह है कि direct evidence अभी कम है। अगर Kimi की pricing, deployment route या agentic behavior आपके stack में फिट बैठता है, तो उसे जरूर test करें; लेकिन उपलब्ध sources के आधार पर उसे GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 के खिलाफ overall winner कहना supported नहीं है.

चुनने से पहले ये सावधानियां याद रखें

• Variant names बहुत मायने रखते हैं। Sources में DeepSeek V4, V4 Flash, V4 Pro और DeepSeek-V4-Pro-Max जैसे names आते हैं; reported prices, limits और benchmark scores variant तथा reasoning setting के हिसाब से बदलते हैं.
• Kimi comparisons कम direct हैं। उपलब्ध evidence में Kimi K2.6 की strongest tables अक्सर GPT-5.4 और Claude Opus 4.6 से तुलना करती हैं, GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से नहीं.
• Humanity’s Last Exam no-tools पर snippets में inconsistency है। LLM Stats और VentureBeat GPT-5.5 को 41.4% और Claude Opus 4.7 को 46.9% बताते हैं, जबकि Mashable का GPT-versus-Claude snippet GPT-5.5 को 40.6% और Opus 4.7 को 31.2% बताता है.
• Internal benchmarks independent leaderboard नहीं होते। Anthropic का Opus 4.7 launch post internal research-agent gains बताता है, लेकिन उन्हें cross-provider public comparisons से अलग तरह से पढ़ना चाहिए.
• Pricing और context limits provider-specific हैं। एक ही model family अलग endpoints पर अलग context windows, token limits और output caps के साथ दिख सकती है.

Bottom line

अगर आपका top criterion उपलब्ध aggregate intelligence ranking है, तो GPT-5.5 चुनें. अगर आपका workload GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro और MCP Atlas जैसी कठिन reasoning और software-engineering rows जैसा है, तो Claude Opus 4.7 का case मजबूत है. अगर price-performance केंद्र में है और आप exact V4 variant validate कर सकते हैं, तो DeepSeek V4 सबसे आकर्षक है; इसकी listed API pricing GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 से काफी कम है और DeepSeek V4 Pro के disclosed coding metrics मजबूत हैं. Kimi K2.6 को coding और agentic workflows के लिए गंभीर candidate मानें, लेकिन उपलब्ध direct evidence के आधार पर उसे GPT-5.5 या Claude Opus 4.7 पर overall winner कहना अभी जल्दबाजी होगी.