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

Terminal heavy coding agents के लिए GPT 5.5 सबसे मजबूत दिखता है, जबकि software repair benchmarks में Claude Opus 4.7 आगे है [18][24]. GPT 5.5 Pro को base GPT 5.5 के साथ मिलाकर नहीं पढ़ना चाहिए: जहाँ अलग report किया गया है, वहाँ यह BrowseComp पर 90.1% और Humanity’s Last Exam with tools पर 57.2% तक पहुँचता है [24].

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Abstract benchmark dashboard comparing GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 and DeepSeek V4
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: Benchmarks ComparedAI-generated editorial illustration for a benchmark comparison of GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 and DeepSeek V4.
AI संकेत

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: Benchmarks Compared. Article summary: There is no single apples to apples leaderboard in the cited sources. The clearest signals are GPT 5.5 at 82.7% on Terminal Bench 2.0, Claude Opus 4.7 at 87.6% on SWE Bench Verified, Kimi K2.6 as the open weight pick,.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. 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). ![Image 4](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" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hp

openai.com

Benchmark charts को देखकर अक्सर लगता है कि यह चार models की सीधी दौड़ है। असल में तस्वीर थोड़ी अलग है। उपलब्ध sources में सबसे नज़दीकी साझा comparison GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max को कवर करता है [24]. Kimi K2.6 के आंकड़े अलग release coverage, model card और leaderboard sources से आते हैं [1][6][11]. इसलिए बेहतर सवाल यह नहीं है कि कौन-सा model हमेशा जीतता है, बल्कि यह है कि आपके workload के लिए पहले किस model को test करना चाहिए।

एक नामकरण वाली बात भी जरूरी है: इस लेख में DeepSeek V4 के लिए DeepSeek-V4-Pro-Max नाम इस्तेमाल किया गया है, क्योंकि cited sources में benchmark और cost rows इसी variant के लिए मिलते हैं [18][24]. इसी तरह GPT-5.5 Pro को base GPT-5.5 से अलग रखा गया है, जहाँ source ने दोनों के अलग results दिए हैं [24].

जल्दी फैसला: किस काम के लिए कौन-सा model?

  • Terminal-heavy coding agents: GPT-5.5 का shared comparison में Terminal-Bench 2.0 score सबसे मजबूत है: 82.7% [24].
  • Software repair और code-fix workflows: Claude Opus 4.7 cited SWE-Bench Pro row में 64.3% और SWE-Bench Verified row में 87.6% के साथ आगे है [18][24].
  • बिना tools के कठिन reasoning: Claude Opus 4.7 shared GPQA Diamond और Humanity’s Last Exam no-tools rows में आगे है [24].
  • Tools और browsing के साथ reasoning: जहाँ GPT-5.5 Pro अलग report हुआ है, वहाँ यह Humanity’s Last Exam with tools पर 57.2% और BrowseComp पर 90.1% के साथ आगे है [24].
  • Open-weight deployment: Kimi K2.6 सबसे साफ open-weight candidate है; इसे 1T-parameter MoE model, 32B active parameters और 256K context window के साथ describe किया गया है [1].
  • Cost-sensitive hosted inference: DeepSeek-V4-Pro-Max value candidate है; LLM Stats इसे 1M context, SWE-Bench Verified पर 80.6% और $1.74/$3.48 cost columns के साथ list करता है [18].

Benchmark comparison table

यहाँ dash यानी — का मतलब है कि cited sources में उस model के लिए वह score नहीं मिला; इसका मतलब score zero नहीं है। GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max की ज्यादातर rows एक shared comparison से हैं। Kimi K2.6 के आंकड़े अलग Kimi-focused sources से लिए गए हैं [1][6][24].

BenchmarkGPT-5.5GPT-5.5 ProClaude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek-V4-Pro-Max
GPQA Diamond93.6% [24]—94.2% [24]लगभग 91% [28]90.1% [24]
Humanity’s Last Exam, no tools41.4% [24]43.1% [24]46.9% [24]—37.7% [24]
Humanity’s Last Exam, with tools52.2% [24]57.2% [24]54.7% [24]54.0% [1]48.2% [24]
Terminal-Bench 2.082.7% [24]—69.4% [24]66.7% [6]67.9% [24]
SWE-Bench Pro58.6% [24]—64.3% [24]58.6% [6]55.4% [24]
BrowseComp84.4% [24]90.1% [24]79.3% [24]83.2% [1]83.4% [24]
MCP Atlas / MCPAtlas Public75.3% [24]—79.1% [24]—73.6% [24]
SWE-Bench Verified——87.6% [18]80.2% [6]80.6% [18]

आपकी priority क्या है?

Priorityपहले test करेंवजह
Terminal-style coding agentsGPT-5.5shared comparison में Terminal-Bench 2.0 पर सबसे ऊँचा score: 82.7% [24].
Software-engineering repairClaude Opus 4.7cited SWE-Bench Pro और SWE-Bench Verified rows में इस group में सबसे मजबूत [18][24].
Hard reasoning, बिना toolsClaude Opus 4.7GPQA Diamond और Humanity’s Last Exam no-tools rows में lead [24].
Tools के साथ hard reasoning या browsingGPT-5.5 Proजहाँ अलग report हुआ है, वहाँ HLE with tools और BrowseComp में आगे [24].
Open-weight deploymentKimi K2.6open-weight 1T-parameter MoE model के रूप में describe किया गया है; Hugging Face card पर coding benchmarks मजबूत हैं [1][6].
Cost-sensitive hosted inferenceDeepSeek-V4-Pro-MaxLLM Stats पर 1M context, SWE-Bench Verified 80.6% और Claude Opus 4.7 row से कम cost columns दिखते हैं [18].
Long-context जरूरतेंGPT-5.5, Claude Opus 4.7 या DeepSeek-V4-Pro-Maxsources GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max के लिए 1M context list करते हैं; Kimi K2.6 लगभग 256K–262K context range में report है [1][11][16][18][27].

Model-by-model समझें

GPT-5.5

OpenAI GPT-5.5 को coding, research और data analysis जैसे complex tasks के लिए बनाया गया model बताता है [38]. shared VentureBeat comparison में GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% score करता है, जो Claude Opus 4.7 के 69.4% और DeepSeek-V4-Pro-Max के 67.9% से ऊपर है [24]. उसी table में GPT-5.5 GPQA Diamond पर 93.6%, SWE-Bench Pro पर 58.6% और BrowseComp पर 84.4% score करता है [24].

मुख्य caveat यह है कि GPT-5.5 Pro अलग comparison point है। उसी shared table में GPT-5.5 Pro BrowseComp पर 90.1% और Humanity’s Last Exam with tools पर 57.2% तक पहुँचता है, लेकिन इन numbers को base GPT-5.5 के साथ merge करके cost, latency या model settings की तुलना नहीं करनी चाहिए [24].

Procurement के लिहाज से, BenchLM GPT-5.5 के लिए 1M-token context window list करता है, जबकि एक pricing report GPT-5.5 को $5 per million input tokens और $30 per million output tokens पर बताती है [27][36]. इसे final quote नहीं, current provider pricing verify करने का signal मानें।

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 इस group में software-repair benchmarks पर सबसे मजबूत signal देता है। LLM Stats इसे SWE-Bench Verified पर 87.6% list करता है, और shared comparison में यह SWE-Bench Pro पर 64.3% score करता है [18][24]. यह shared GPQA Diamond row में 94.2%, Humanity’s Last Exam no-tools row में 46.9% और MCP Atlas row में 79.1% के साथ भी आगे है [24].

LLM Stats Claude Opus 4.7 के लिए 1M-token context window और $5/$25 per million-token pricing report करता है [16]. लेकिन comparability caveat जरूरी है: Anthropic ने note किया है कि कुछ benchmark results internal implementations या updated harness parameters के साथ लिए गए, इसलिए कुछ scores public leaderboard scores से सीधे comparable नहीं हैं [17].

Kimi K2.6

Kimi K2.6 cited material में सबसे मजबूत open-weight candidate दिखता है। Release coverage इसे 1T-parameter MoE model बताती है, जिसमें 32B active parameters, 384 experts, native multimodality, INT4 quantization और 256K context शामिल हैं [1]. इसके Hugging Face model card पर SWE-Bench Verified 80.2%, SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7% और LiveCodeBench v6 89.6 report है [6].

उसी release coverage में Kimi K2.6 के लिए Humanity’s Last Exam with tools पर 54.0 और BrowseComp पर 83.2 report है [1]. LLM Stats इसे 262K context, $0.95/$4.00 price columns और Open Source label के साथ list करता है [11]. सीमा यह है कि Kimi के numbers GPT-5.5, Claude Opus 4.7 और DeepSeek-V4-Pro-Max वाले shared table से नहीं आते, इसलिए छोटे score gaps को final verdict नहीं, बल्कि अपने tests शुरू करने का संकेत मानना चाहिए [1][6][24].

DeepSeek-V4-Pro-Max

DeepSeek-V4-Pro-Max clear all-around benchmark leader नहीं, बल्कि value candidate की तरह दिखता है। LLM Stats इसे 1.6T size, 1M context, SWE-Bench Verified पर 80.6% और $1.74/$3.48 cost columns के साथ list करता है [18]. shared comparison में इसके scores हैं: GPQA Diamond 90.1%, Humanity’s Last Exam no-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% [24].

इन numbers के आधार पर DeepSeek-V4-Pro-Max cost-sensitive workloads के लिए test करने लायक है। लेकिन उसी shared table में ज्यादातर reported benchmark rows पर GPT-5.5, GPT-5.5 Pro या Claude Opus 4.7 lead करते हैं, इसलिए premium model को production से replace करने से पहले DeepSeek को अपने tasks पर validate करना जरूरी है [24].

Context और pricing signals

Context window और pricing हमेशा एक ही provider या source से नहीं आते। इन्हें budget planning के शुरुआती संकेत की तरह पढ़ें, final quote की तरह नहीं।

ModelCited context और pricing signalPractical read
GPT-5.5BenchLM 1M context list करता है; एक pricing report $5 input और $30 output per million tokens बताती है [27][36].Premium hosted option; live pricing जरूर verify करें।
Claude Opus 4.7LLM Stats 1M context और $5/$25 per million-token pricing report करता है [16].Coding, reasoning और long-context tasks के लिए premium option।
Kimi K2.6Release coverage 256K context बताती है; LLM Stats 262K context और $0.95/$4.00 price columns list करता है [1][11].Strong open-weight candidate; hosted price provider के हिसाब से बदल सकता है।
DeepSeek-V4-Pro-MaxLLM Stats 1M context, 1.6T size, SWE-Bench Verified 80.6% और $1.74/$3.48 cost columns list करता है [18].अगर quality आपके workload पर टिकती है, तो strong value candidate।

Rankings अलग-अलग क्यों दिखती हैं?

हर benchmark अलग skill मापता है। GPQA Diamond और Humanity’s Last Exam कठिन reasoning पर जोर देते हैं। Terminal-Bench 2.0 और SWE-Bench variants coding तथा agentic software work को target करते हैं। BrowseComp shared comparison में browsing-style retrieval performance को capture करता है [24]. इसलिए कोई model एक row में आगे और दूसरी में पीछे हो सकता है।

एक ही नाम वाले benchmark के results भी implementation के हिसाब से बदल सकते हैं। उदाहरण के लिए, LLM Stats Claude Opus 4.7 को SWE-Bench Verified पर 87.6% list करता है, जबकि LMCouncil अपने setup में Claude Opus 4.7 को 83.5% ± 1.7 दिखाता है [18][30]. Anthropic भी कहता है कि कुछ results internal implementations या updated harness parameters के साथ लिए गए, जिससे public leaderboard scores से direct comparability सीमित हो सकती है [17].

इसी वजह से एक-दो percentage points के gap को production decision का अकेला आधार नहीं बनाना चाहिए। Public benchmarks shortlist बनाने में मदद करते हैं; final फैसला आपके अपने evaluation से आना चाहिए।

Finalists को कैसे test करें?

किसी एक model पर commit करने से पहले top दो या तीन candidates को अपने असली workload जैसे tasks पर चलाएँ।

  1. Real prompts, files और repositories इस्तेमाल करें। Benchmark prompts आपके codebase, documents, policies या user behavior को पूरी तरह capture नहीं करते।
  2. Tool environment match करें। Coding-agent results terminal access, browsing, retrieval, repository context या internal APIs मिलने पर बदल सकते हैं।
  3. Cost और latency को समान settings पर measure करें। Pro modes और higher-effort settings output quality के साथ token use और response time भी बदल सकते हैं।
  4. Failures को manually inspect करें। Coding tasks में tests, diffs, maintainability, security regressions और hallucinated dependencies देखें।
  5. कम-लागत challenger जरूर शामिल करें। अगर open weights या inference cost महत्वपूर्ण हैं, तो Kimi K2.6 और DeepSeek-V4-Pro-Max को test set में जगह मिलनी चाहिए [1][18].

Bottom line

अगर आप high-end shortlist बना रहे हैं, तो GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 को साथ-साथ test करें। GPT-5.5 का cited Terminal-Bench 2.0 result सबसे मजबूत है, जबकि Claude Opus 4.7 cited SWE-Bench Pro और SWE-Bench Verified results में सबसे आगे है [18][24]. अगर open weights चाहिए, तो Kimi K2.6 से शुरुआत करें [1][6]. अगर मुख्य constraint cost है, तो DeepSeek-V4-Pro-Max को shortlist में रखें, लेकिन उसे premium options का drop-in replacement मानने से पहले अपने workload पर जरूर validate करें [18][24].

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मुख्य निष्कर्ष

  • Terminal heavy coding agents के लिए GPT 5.5 सबसे मजबूत दिखता है, जबकि software repair benchmarks में Claude Opus 4.7 आगे है [18][24].
  • GPT 5.5 Pro को base GPT 5.5 के साथ मिलाकर नहीं पढ़ना चाहिए: जहाँ अलग report किया गया है, वहाँ यह BrowseComp पर 90.1% और Humanity’s Last Exam with tools पर 57.2% तक पहुँचता है [24].
  • Open weight deployment के लिए Kimi K2.6 सबसे साफ उम्मीदवार है, जबकि DeepSeek V4 Pro Max cost sensitive hosted inference के लिए test करने लायक value option दिखता है [1][18].

लोग पूछते भी हैं

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

Terminal heavy coding agents के लिए GPT 5.5 सबसे मजबूत दिखता है, जबकि software repair benchmarks में Claude Opus 4.7 आगे है [18][24].

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

Terminal heavy coding agents के लिए GPT 5.5 सबसे मजबूत दिखता है, जबकि software repair benchmarks में Claude Opus 4.7 आगे है [18][24]. GPT 5.5 Pro को base GPT 5.5 के साथ मिलाकर नहीं पढ़ना चाहिए: जहाँ अलग report किया गया है, वहाँ यह BrowseComp पर 90.1% और Humanity’s Last Exam with tools पर 57.2% तक पहुँचता है [24].

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

Open weight deployment के लिए Kimi K2.6 सबसे साफ उम्मीदवार है, जबकि DeepSeek V4 Pro Max cost sensitive hosted inference के लिए test करने लायक value option दिखता है [1][18].

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

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मुझे इसकी तुलना किससे करनी चाहिए?

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अनुसंधान वार्तालाप

आप

शोध प्रश्न

Search for the benchmarks of GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6, DeepSeek V4. Compare them to help me understand more about them.

Studio Global AI40 स्रोत

उद्धृत उत्तर

I found public benchmark data for all four, but not one fully independent, apples-to-apples leaderboard covering GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6, and DeepSeek V4 under the same harness. The practical read is: GPT-5.5 looks strongest for broad agentic coding/computer-use tasks, Claude Opus 4.7 is extremely strong on coding and hard reasoning, Kimi K2.6 is the strongest open-weight option in this group, and DeepSeek V4 looks like the best price/performance play if its reported results hold up across independent testing [4][5][6][13].

Key findings

  • GPT-5.5’s official benchmarks emphasize agentic coding and computer-use: 82.7% on Terminal-Bench 2.0, 58.6% on SWE-Bench Pro, 78.7% on OSWorld-Verified, 84.4% on BrowseComp, and 81.8% on CyberGym [4].

  • GPT-5.5 Pro appears stronger on some harder research/search/math tasks, including 90.1% on BrowseComp, 52.4% on FrontierMath Tier 1–3, and 39.6% on FrontierMath Tier 4 [4].

  • Claude Opus 4.7 is positioned by Anthropic as a premium hybrid reasoning model for coding and agents, with a 1M-token context window and API pricing of $5 per million input tokens and $25 per million output tokens [2]. Third-party benchmark reporting lists Claude Opus 4.7 at 87.6% on SWE-bench Verified and 94.2% on GPQA Diamond [5].

  • Kimi K2.6 is an open-weight multimodal MoE model with 1T total parameters, 32B active parameters, and a 256K-token context window [13]. Its model card reports 80.2% on SWE-Bench Verified, 58.6% on SWE-Bench Pro, 66.7% on Terminal-Bench 2.0, 90.5% on GPQA Diamond, and 54.0% on HLE-Full with tools [13].

  • DeepSeek V4-Pro-Max is reported as a 1.6T-parameter open model with much lower API pricing than GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 [6]. Reported comparison data puts DeepSeek V4-Pro-Max at 90.1% on GPQA Diamond, 37.7% on HLE without tools, 48.2% on HLE with tools, and 67.9% on Terminal-Bench 2.0 [6].

Comparison

ModelBest fitNotable reported benchmarksMain caveat
GPT-5.5Best general pick for agentic coding, computer use, research workflows, and tool-heavy tasksTerminal-Bench 2.0: 82.7%; SWE-Bench Pro: 58.6%; OSWorld-Verified: 78.7%; BrowseComp: 84.4%; CyberGym: 81.8% [4]OpenAI’s strongest numbers include internal or vendor-run evals, so independent confirmation matters [4].
GPT-5.5 ProHarder reasoning/search/math where cost is less importantBrowseComp: 90.1%; FrontierMath Tier 1–3: 52.4%; FrontierMath Tier 4: 39.6% [4]Higher-tier “Pro” results are not directly comparable to base GPT-5.5 or open models unless the same effort/budget is used [4].
Claude Opus 4.7Premium coding, long-context enterprise workflows, careful reasoning, and high-reliability agentsSWE-bench Verified: 87.6%; GPQA Diamond: 94.2%; 1M context window [2][5]Some Anthropic benchmark results are presented in release materials or partner/internal evals, and not every benchmark is directly comparable to public leaderboard runs [8].
Kimi K2.6Best open-weight option if you want strong coding/agentic performance and self-hostabilitySWE-Bench Verified: 80.2%; SWE-Bench Pro: 58.6%; Terminal-Bench 2.0: 66.7%; GPQA Diamond: 90.5%; HLE-Full with tools: 54.0% [13]Kimi’s own model card notes different settings and re-evaluations for some comparison scores, so treat cross-model deltas cautiously [13].
DeepSeek V4-Pro-MaxBest value candidate; strong open-model performance with much lower reported API costGPQA Diamond: 90.1%; HLE no tools: 37.7%; HLE with tools: 48.2%; Terminal-Bench 2.0: 67.9% [6]Evidence is newer and less independently settled; I would wait for more third-party validation before treating it as equal to closed frontier models [6].

How to interpret the numbers

  • For software engineering, Claude Opus 4.7’s 87.6% SWE-bench Verified score is the standout among the reported figures I found, while GPT-5.5’s 82.7% Terminal-Bench 2.0 score is the strongest reported command-line/agentic coding number in this set [4][5].

  • For broad tool-using agent tasks, GPT-5.5 looks especially strong because its official release reports high scores across OSWorld-Verified, BrowseComp, Toolathlon, Terminal-Bench 2.0, and CyberGym rather than just one narrow benchmark [4].

  • For open-weight deployment, Kimi K2.6 and DeepSeek V4 are the two to watch: Kimi K2.6 has a strong official benchmark table across coding, reasoning, vision, and agentic tasks, while DeepSeek V4 emphasizes frontier-like performance at much lower cost [6][13].

  • For hard academic/scientific reasoning, Claude Opus 4.7’s reported 94.2% GPQA Diamond leads the figures I found, while GPT-5.5 and DeepSeek V4 are reported lower on GPQA Diamond in the comparison data I found [5][6].

  • For price/performance, DeepSeek V4 appears meaningfully cheaper than GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 in reported API pricing, but cheaper inference only matters if its quality is sufficient for your workload [6].

Evidence notes

  • The strongest source for GPT-5.5 is OpenAI’s official GPT-5.5 release page, which includes the benchmark table for Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, OSWorld-Verified, BrowseComp, FrontierMath, Toolathlon, and CyberGym [4].

  • The strongest source for Claude Opus 4.7 positioning, context window, availability, and pricing is Anthropic’s Opus 4.7 product/release material [2][8]. The cleanest text benchmark figures I found for Opus 4.7’s SWE-bench Verified and GPQA Diamond scores came from LLM Stats reporting [5].

  • The strongest source for Kimi K2.6 is Moonshot AI’s Hugging Face model card, which includes architecture details, context length, and the evaluation table [13].

  • The strongest text source I found for DeepSeek V4’s direct comparison against GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 was VentureBeat’s launch/benchmark report [6].

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence for one single, independent, fully apples-to-apples benchmark suite that evaluates all four models with the same prompts, tools, budgets, reasoning effort, and scoring harness.

  • Some numbers are vendor-reported, some are third-party summaries, and some benchmarks use different tool access or reasoning-effort settings, so small score differences should not be overinterpreted [4][8][13].

  • For real buying/deployment decisions, I would run your own 20–50 task eval set with your actual prompts, files, tools, latency targets, and cost constraints.

Summary

If you want the safest high-end general choice, start with GPT-5.5. If your priority is top-tier coding reliability and long-context enterprise work, test Claude Opus 4.7. If you need open weights and strong frontier-adjacent performance, Kimi K2.6 is the most compelling open option. If cost is the constraint and you can tolerate some validation risk, DeepSeek V4 is the one to benchmark first.

सूत्र

  • [1] [AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model ...latent.space

    Moonshot’s Kimi K2.6 was the clear release of the day: an open-weight 1T-parameter MoE with 32B active, 384 experts (8 routed + 1 shared), MLA attention, 256K context, native multimodality, and INT4 quantization, with day-0 support in vLLM, OpenRouter, Clou...

  • [6] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co

    OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 80.8 80.6 76.8 SciCode 52.2 56.6 51.9 58.9 48.7 OJ...

  • [11] AI Leaderboard 2026 - Compare Top AI Models & Rankingsllm-stats.com

    19 Image 20: Moonshot AI Kimi K2.6NEW Moonshot AI 1,157 — 90.5% 80.2% 262K $0.95 $4.00 Open Source 20 Image 21: OpenAI GPT-5.2 Codex OpenAI 1,148 812 — — 400K $1.75 $14.00 Proprietary [...] 6 Image 7: Anthropic Claude Opus 4.5 Anthropic 1,614 1,342 87.0% 80...

  • [16] Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing, Context & What's Newllm-stats.com

    LLM Stats Logo Make AI phone calls with one API call Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing, Context & What's New Claude Opus 4.7 scores 87.6% on SWE-bench Verified, 94.2% on GPQA, 1M token context, 3.3x higher-resolution vision, new xhigh effort level. $5/$2...

  • [17] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    CyberGym: Opus 4.6’s score has been updated from the originally reported 66.6 to 73.8, as we updated our harness parameters to better elicit cyber capability. SWE-bench Multimodal: We used an internal implementation for both Opus 4.7 and Opus 4.6. Scores ar...

  • [18] SWE-Bench Verified Leaderboard - LLM Statsllm-stats.com

    Model Score Size Context Cost License --- --- --- 1 Anthropic Claude Mythos Preview Anthropic 0.939 — — $25.00 / $125.00 2 Anthropic Claude Opus 4.7 Anthropic 0.876 — 1.0M $5.00 / $25.00 3 Anthropic Claude Opus 4.5 Anthropic 0.809 — 200K $5.00 / $25.00 4 An...

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

    Benchmark DeepSeek-V4-Pro-Max GPT-5.5 GPT-5.5 Pro, where shown Claude Opus 4.7 Best result among these GPQA Diamond 90.1% 93.6% — 94.2% Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools 37.7% 41.4% 43.1% 46.9% Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools 4...

  • [27] GPT-5.5 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools GPT-5.5 According to BenchLM.ai, GPT-5.5 ranks 5 out of 112 models on the provisional leaderboard with an overall score of 89/100. It also ranks 2 out of 16 on the verified lead...

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