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

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 . Kimi K2.6 के आंकड़े अलग release coverage, model card और leaderboard sources से आते हैं . 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 . 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 .

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% .
• 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 .
• बिना tools के कठिन reasoning: Claude Opus 4.7 shared GPQA Diamond और Humanity’s Last Exam no-tools rows में आगे है .
• 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 .
• 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 .

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 .

Benchmark	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro	Claude Opus 4.7	Kimi K2.6	DeepSeek-V4-Pro-Max
GPQA Diamond	93.6%	—	94.2%	लगभग 91%	90.1%
Humanity’s Last Exam, no tools	41.4%	43.1%

आपकी priority क्या है?

Priority	पहले test करें	वजह
Terminal-style coding agents	GPT-5.5	shared comparison में Terminal-Bench 2.0 पर सबसे ऊँचा score: 82.7% .
Software-engineering repair	Claude Opus 4.7	cited SWE-Bench Pro और SWE-Bench Verified rows में इस group में सबसे मजबूत .
Hard reasoning, बिना tools	Claude Opus 4.7	GPQA Diamond और Humanity’s Last Exam no-tools rows में lead .
Tools के साथ hard reasoning या browsing	GPT-5.5 Pro	जहाँ अलग report हुआ है, वहाँ HLE with tools और BrowseComp में आगे .
Open-weight deployment	Kimi K2.6

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 . 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 . 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 .

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 .

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 . 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 . 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 .

LLM Stats Claude Opus 4.7 के लिए 1M-token context window और $5/$25 per million-token pricing report करता है . 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 .

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 . 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 .

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 . LLM Stats इसे 262K context, $0.95/$4.00 price columns और Open Source label के साथ list करता है . 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 .

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 . 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% .

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 .

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।

Model	Cited context और pricing signal	Practical read
GPT-5.5	BenchLM 1M context list करता है; एक pricing report $5 input और $30 output per million tokens बताती है .	Premium hosted option; live pricing जरूर verify करें।
Claude Opus 4.7	LLM Stats 1M context और $5/$25 per million-token pricing report करता है .	Coding, reasoning और long-context tasks के लिए premium option।
Kimi K2.6	Release coverage 256K context बताती है; LLM Stats 262K context और $0.95/$4.00 price columns list करता है .	Strong open-weight candidate; hosted price provider के हिसाब से बदल सकता है।
DeepSeek-V4-Pro-Max	LLM Stats 1M context, 1.6T size, SWE-Bench Verified 80.6% और $1.74/$3.48 cost columns list करता है .	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 . 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 . 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 .

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 .

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 . अगर open weights चाहिए, तो Kimi K2.6 से शुरुआत करें . 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 .