studioglobal
Khám phá xu hướng
Câu trả lờiĐã xuất bản12 nguồn

DeepSeek V4-Pro vs Claude Opus 4.7: benchmark coding, agent, dan harga API

Claude Opus 4.7 lebih kuat untuk software engineering di repo nyata: 87,6% SWE bench Verified dan 64,3% SWE bench Pro, di atas DeepSeek V4 Pro 80,6% dan 55,4% dalam satu perbandingan pihak ketiga [28]. DeepSeek V4 Pro unggul untuk pemrograman kompetitif dan harga: LiveCodeBench 93,5 vs 88,8, Codeforces 3206, serta U...

Tìm kiếm và kiểm chứng sự thật với Studio Global AIDuyệt thêm từ Khám phá
17K0
Minh họa so sánh DeepSeek V4-Pro và Claude Opus 4.7 về benchmark coding, agent workflow và giá API
DeepSeek V4-Pro vs Claude Opus 4.7: Claude thắng SWE-bench, DeepSeek thắng giáDeepSeek V4-Pro có lợi thế về chi phí và competitive coding; Claude Opus 4.7 đang dẫn ở benchmark software engineering trong repo thật.
Prompt AI

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4-Pro vs Claude Opus 4.7: Claude thắng SWE-bench, DeepSeek thắng giá. Article summary: Claude Opus 4.7 là lựa chọn an toàn hơn cho sửa code trong repo thật: một so sánh bên thứ ba ghi 87,6% SWE bench Verified và 64,3% SWE bench Pro, cao hơn DeepSeek V4 Pro; caveat là DeepSeek V4 vẫn ở dạng Preview nên c.... Topic tags: ai, deepseek, claude, anthropic, coding. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek-V4 Provs Claude Opus 4.7. Get a detailed comparison of AI language modelsDeepSeek's DeepSeek-V4 ProandAnthropic's Claude Opus 4.7, including model features, token pricin" source context "DeepSeek-V4 Pro vs Claude Opus 4.7 - Detailed Performance & Feature Comparison" Reference image 2: visual subject "# Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 Pro (High). Verified leader

openai.com

Tidak ada pemenang mutlak dalam perbandingan DeepSeek V4-Pro dan Claude Opus 4.7. Angka publik yang tersedia menunjukkan Claude Opus 4.7 lebih kuat untuk pekerjaan software engineering di repositori nyata, sementara DeepSeek V4-Pro lebih menarik untuk pemrograman kompetitif dan beban API yang sangat sensitif biaya.

Catatan awal yang penting: DeepSeek memublikasikan V4 sebagai Preview. Dokumentasi resmi DeepSeek menyebut deepseek-chat dan deepseek-reasoner saat ini diarahkan ke deepseek-v4-flash, sebelum dihentikan setelah 24 Juli 2026 [3]. Jadi, jangan hanya melihat nama keluarga model; pastikan endpoint yang dipakai benar-benar sesuai dengan model yang ingin diuji.

Pilihan cepat berdasarkan kebutuhan

KebutuhanModel yang lebih diuntungkanAlasan utama
Memperbaiki bug, membuat patch, bekerja di repo nyataClaude Opus 4.7Satu perbandingan pihak ketiga mencatat Claude Opus 4.7 meraih 87,6% SWE-bench Verified dan 64,3% SWE-bench Pro, lebih tinggi dari DeepSeek V4-Pro di 80,6% dan 55,4% [28].
Competitive programmingDeepSeek V4-ProSumber yang sama mencatat DeepSeek V4-Pro meraih 93,5 di LiveCodeBench, di atas 88,8 milik Claude Opus 4.7; V4-Pro juga dicatat memiliki skor Codeforces 3206 [28].
Workflow agent dan tool useClaude lebih jelas dari sisi mekanisme produkAnthropic mendokumentasikan task budgets untuk satu putaran agentic lengkap, termasuk thinking, tool calls, tool results, dan final output [13].
Workload dengan tekanan biaya tinggiDeepSeek V4-ProDataCamp mencatat DeepSeek V4-Pro di US$1,74 per 1 juta token input dan US$3,48 per 1 juta token output, lebih rendah dari Claude Opus 4.7 di US$5 dan US$25 [32].
Context windowHampir sekelas menurut sumber yang tersediaAnthropic menyebut Claude Opus 4.7 memiliki context window 1 juta token; OpenRouter menyebut DeepSeek V4 Pro memiliki context length 1,05 juta token [21][27].
Leaderboard agregatClaude Opus 4.7BenchLM mencatat Claude Opus 4.7 dengan overall score 97/100, sementara DeepSeek V4 Pro High berada di 83 pada sistem yang sama [16][5].

Yang dibandingkan di sini: V4-Pro, bukan seluruh keluarga DeepSeek V4

DeepSeek V4 bukan hanya satu varian. Dokumentasi DeepSeek menyebut DeepSeek-V4-Pro dan DeepSeek-V4-Flash, serta mencatat bahwa deepseek-chat dan deepseek-reasoner saat ini diarahkan ke deepseek-v4-flash [3]. Karena data benchmark publik dalam sumber yang tersedia terutama membandingkan DeepSeek V4-Pro dengan Claude Opus 4.7, artikel ini memakai V4-Pro sebagai basis perbandingan untuk sisi DeepSeek.

Implikasinya cukup praktis: angka V4-Pro tidak otomatis berlaku untuk V4-Flash atau untuk endpoint lama yang sedang diarahkan oleh provider ke model lain. Untuk produksi, endpoint aktual sama pentingnya dengan nama model di tabel benchmark [3].

Software engineering: Claude Opus 4.7 unggul di SWE-bench

Jika target Anda adalah memperbaiki bug di codebase nyata, membuat patch yang bisa direview, melakukan refactor, atau menyelesaikan issue dengan test suite, angka SWE-bench menjadi bagian paling penting dari perbandingan ini. Satu sumber perbandingan pihak ketiga mencatat Claude Opus 4.7 meraih 87,6% di SWE-bench Verified dan 64,3% di SWE-bench Pro, sedangkan DeepSeek V4-Pro berada di 80,6% dan 55,4% untuk dua kategori yang sama [28].

Posisi resmi Anthropic juga sejalan dengan arah tersebut. Halaman Claude Opus 4.7 menggambarkan model ini sebagai hybrid reasoning model untuk coding dan AI agents, dengan context window 1 juta token [21]. Anthropic juga menyebut Opus 4.7 meningkat 13% dibanding Opus 4.6 pada benchmark coding internal berisi 93 tugas [19]. Namun, karena angka itu berasal dari benchmark internal Anthropic, sebaiknya dibaca sebagai sinyal produk, bukan bukti independen bahwa Claude selalu mengalahkan DeepSeek di semua jenis tugas coding [19].

Cara membacanya: bila KPI Anda adalah test yang lulus di repo nyata, patch yang minim revisi, atau rangkaian tugas software engineering yang panjang, Claude Opus 4.7 saat ini punya dasar benchmark yang lebih kuat [28].

Competitive coding: DeepSeek V4-Pro tampak lebih menonjol

Gambarnya berubah ketika yang diuji adalah competitive programming. Sumber perbandingan yang sama mencatat DeepSeek V4-Pro meraih 93,5 di LiveCodeBench, lebih tinggi dari 88,8 milik Claude Opus 4.7. Sumber itu juga mencatat V4-Pro memiliki skor Codeforces 3206 [28].

Benchmark seperti LiveCodeBench dan Codeforces lebih dekat dengan soal algoritma, coding challenge, pembuatan solusi mandiri, atau tutor pemrograman. Namun, angka tersebut tidak menggantikan SWE-bench sepenuhnya, karena SWE-bench lebih dekat dengan lingkungan repo nyata, dependency nyata, dan kebutuhan membuat patch yang bisa digabungkan [28].

Cara membacanya: jika produk Anda berfokus pada penyelesaian soal coding, asisten belajar algoritma, solusi contest, atau tugas pemrograman mandiri, DeepSeek V4-Pro layak masuk daftar kandidat teratas [28].

Agent dan tool use: Claude lebih terdokumentasi, DeepSeek menarik dari sisi biaya

Keunggulan produk Claude Opus 4.7 yang paling konkret di area agent adalah task budgets. Anthropic menjelaskan task budget sebagai cara memberi estimasi target token untuk satu agentic loop penuh, mencakup thinking, tool calls, tool results, dan final output. Model melihat hitung mundur yang berjalan dan menggunakannya untuk memprioritaskan pekerjaan saat anggaran token terpakai [13].

DeepSeek V4 juga punya sinyal positif untuk workflow agent, tetapi bukti yang tersedia lebih banyak berupa analisis dan benchmark agregat, bukan dokumentasi mekanisme produk yang rinci. CNBC mengutip analisis Counterpoint bahwa profil benchmark V4 mengindikasikan model ini dapat menawarkan kemampuan agent yang sangat baik dengan biaya jauh lebih rendah [1]. Ini menarik, terutama untuk sistem yang menjalankan banyak agent secara paralel, tetapi belum setara dengan dokumentasi kontrol agent seperti task budgets pada Claude [1][13].

Cara membacanya: jika Anda perlu mengontrol putaran tool-call, batas token, dan cara agent menyelesaikan tugas, Claude Opus 4.7 punya fondasi dokumentasi yang lebih jelas [13]. Jika biaya token adalah hambatan utama, DeepSeek V4-Pro layak diuji A/B secara serius pada task agent yang benar-benar Anda jalankan [1][32].

Harga API: DeepSeek V4-Pro jauh lebih murah di tabel harga yang tersedia

Biaya adalah area dengan keunggulan DeepSeek V4-Pro yang paling mudah terlihat. DataCamp mencatat harga DeepSeek V4-Pro sebesar US$1,74 per 1 juta token input dan US$3,48 per 1 juta token output. Untuk Claude Opus 4.7, angkanya US$5 per 1 juta token input dan US$25 per 1 juta token output [32]. Yahoo/TechCrunch juga mencatat Claude Opus 4.7 di level US$5 per 1 juta token input dan US$25 per 1 juta token output [26].

Jika memakai angka DataCamp sebagai simulasi kasar, Claude Opus 4.7 sekitar 2,9 kali lebih mahal untuk input dan sekitar 7,2 kali lebih mahal untuk output dibanding DeepSeek V4-Pro [32]. Selisih ini terasa besar untuk batch coding, workflow yang menghasilkan banyak output token, atau sistem agent yang berjalan dalam banyak langkah.

Namun, biaya produksi tidak berhenti di harga per token. Saat membandingkan di dunia nyata, hitung juga cache, batch pricing, latency, retry rate, batas context, kualitas output, dan berapa kali model harus dipanggil ulang sebelum sebuah tugas benar-benar memenuhi standar.

Context window dan arsitektur: sama-sama di kisaran 1 juta token

Dari sisi context, kedua model berada di kelas yang mirip menurut sumber yang tersedia. Anthropic menyebut Claude Opus 4.7 memiliki context window 1 juta token [21]. OpenRouter menggambarkan DeepSeek V4 Pro dengan context length 1,05 juta token dan arsitektur Mixture-of-Experts, dengan 1,6 triliun parameter total serta 49 miliar parameter aktif [27].

Perbedaannya ada pada seberapa banyak informasi arsitektur yang dipublikasikan dalam sumber-sumber ini. Artificial Analysis mencatat Claude Opus 4.7 adalah model proprietary dan Anthropic belum mengungkap ukuran model atau jumlah parameternya [14]. Itu tidak otomatis berarti DeepSeek lebih terbuka dalam semua aspek hukum atau deployment, tetapi dalam kumpulan sumber yang tersedia, DeepSeek V4-Pro memiliki detail arsitektur yang lebih konkret [14][27].

Leaderboard agregat: Claude Opus 4.7 berada lebih tinggi

BenchLM mencatat Claude Opus 4.7 dengan overall score 97/100, peringkat #2 provisional dan #2 verified dalam leaderboard mereka [16]. Pada sistem yang sama, DeepSeek V4 Pro High dicatat memiliki overall score 83 dan peringkat #15 provisional [5].

Leaderboard agregat berguna untuk membaca arah umum, tetapi jangan menjadikannya satu-satunya dasar keputusan. Bobot benchmark dalam leaderboard mungkin tidak sama dengan workload Anda. Model yang tinggi secara agregat belum tentu paling tepat untuk competitive coding, bahasa Indonesia, long-context retrieval, atau pipeline tool-use internal yang spesifik.

Kapan memilih Claude Opus 4.7?

Pilih Claude Opus 4.7 jika prioritas utama Anda adalah:

  • Software engineering di repo nyata: angka SWE-bench Verified dan SWE-bench Pro saat ini lebih condong ke Claude Opus 4.7 [28].
  • Workflow agent yang perlu dikontrol: task budgets memungkinkan penetapan anggaran untuk seluruh agentic loop, termasuk thinking, tool calls, tool results, dan final output [13].
  • Dokumentasi produk resmi: Anthropic memosisikan Opus 4.7 untuk coding, AI agents, dan context 1 juta token pada halaman produknya [21].
  • Peringkat agregat: BenchLM menempatkan Opus 4.7 lebih tinggi daripada DeepSeek V4 Pro High dalam leaderboard mereka [16][5].

Kapan memilih DeepSeek V4-Pro?

Pilih DeepSeek V4-Pro jika prioritas utama Anda adalah:

  • Competitive programming: V4-Pro dicatat lebih tinggi dari Opus 4.7 di LiveCodeBench dan memiliki skor Codeforces 3206 dalam sumber perbandingan yang tersedia [28].
  • Biaya token: DataCamp mencatat harga DeepSeek V4-Pro jauh lebih rendah daripada Claude Opus 4.7 untuk token input maupun output [32].
  • Workload berskala besar: keunggulan harga bisa menjadi faktor besar bila Anda menjalankan banyak request, banyak output, atau banyak agent, selama kualitas pada task nyata tetap memenuhi standar [32].
  • Butuh detail arsitektur yang lebih konkret: OpenRouter menyediakan deskripsi tentang context length, arsitektur MoE, total parameter, dan parameter aktif DeepSeek V4 Pro [27].

Hal yang belum bisa disimpulkan terlalu keras

Sumber yang tersedia belum cukup untuk menyimpulkan secara pasti model mana yang lebih baik dalam safety, hallucination, bahasa Indonesia, long-context retrieval, multimodal, GPQA, atau tool-use produksi di semua lingkungan. Anthropic memang menyatakan Opus 4.7 lebih kuat di coding, vision, dan tugas multi-langkah kompleks, tetapi itu bukan head-to-head independen penuh melawan DeepSeek V4-Pro pada harness yang sama [21].

Untuk DeepSeek, catatan besar tetap ada pada status V4 Preview dan fakta bahwa beberapa endpoint sedang diarahkan ke V4-Flash menurut dokumentasi resmi [3]. Untuk Claude, catatan pentingnya adalah Anthropic belum mengungkap ukuran model atau jumlah parameter Opus 4.7 menurut Artificial Analysis [14].

Cara menguji sebelum masuk produksi

Cara paling aman adalah menjalankan A/B test pada workload Anda sendiri. Untuk coding, gunakan issue nyata, repo nyata, test suite nyata, dan metrik yang jelas: pass/fail, jumlah patch valid, jumlah revisi, latency, biaya token, dan retry rate. Untuk agent, samakan tool set, system prompt, batas token, dan batas waktu agar perbandingannya adil.

Kesimpulan singkatnya: Claude Opus 4.7 saat ini lebih kuat untuk software engineering dan workflow agent yang mekanismenya terdokumentasi. DeepSeek V4-Pro lebih menarik jika Anda mengoptimalkan competitive coding dan biaya token. Benchmark publik adalah titik awal yang bagus, tetapi keputusan produksi sebaiknya datang dari pengujian pada task nyata milik Anda sendiri [13][28][32].

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

Tìm kiếm và kiểm chứng sự thật với Studio Global AI

Bài học chính

  • Claude Opus 4.7 lebih kuat untuk software engineering di repo nyata: 87,6% SWE bench Verified dan 64,3% SWE bench Pro, di atas DeepSeek V4 Pro 80,6% dan 55,4% dalam satu perbandingan pihak ketiga [28].
  • DeepSeek V4 Pro unggul untuk pemrograman kompetitif dan harga: LiveCodeBench 93,5 vs 88,8, Codeforces 3206, serta US$1,74/US$3,48 per 1 juta token input/output menurut DataCamp [28][32].
  • Untuk agent, Claude punya task budgets yang terdokumentasi; DeepSeek punya sinyal biaya lebih rendah, tetapi tetap perlu diuji langsung pada workflow produksi Anda [13][1].

Người ta cũng hỏi

Câu trả lời ngắn gọn cho "DeepSeek V4-Pro vs Claude Opus 4.7: benchmark coding, agent, dan harga API" là gì?

Claude Opus 4.7 lebih kuat untuk software engineering di repo nyata: 87,6% SWE bench Verified dan 64,3% SWE bench Pro, di atas DeepSeek V4 Pro 80,6% dan 55,4% dalam satu perbandingan pihak ketiga [28].

Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?

Claude Opus 4.7 lebih kuat untuk software engineering di repo nyata: 87,6% SWE bench Verified dan 64,3% SWE bench Pro, di atas DeepSeek V4 Pro 80,6% dan 55,4% dalam satu perbandingan pihak ketiga [28]. DeepSeek V4 Pro unggul untuk pemrograman kompetitif dan harga: LiveCodeBench 93,5 vs 88,8, Codeforces 3206, serta US$1,74/US$3,48 per 1 juta token input/output menurut DataCamp [28][32].

Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?

Untuk agent, Claude punya task budgets yang terdokumentasi; DeepSeek punya sinyal biaya lebih rendah, tetapi tetap perlu diuji langsung pada workflow produksi Anda [13][1].

Tôi nên khám phá chủ đề liên quan nào tiếp theo?

Tiếp tục với "Phân tích nghiên cứu: Trẻ học từ nhờ nghe nhiều hơn hay xử lý từ nhanh hơn?" để có góc nhìn khác và trích dẫn bổ sung.

Mở trang liên quan

Tôi nên so sánh điều này với cái gì?

Kiểm tra chéo câu trả lời này với "Trẻ học nói không chỉ nhờ nghe nhiều: cách người lớn đáp lời có liên quan ra sao?".

Mở trang liên quan

Tiếp tục nghiên cứu của bạn

請幫我分析文獻

Phân tích nghiên cứu: Trẻ học từ nhờ nghe nhiều hơn hay xử lý từ nhanh hơn?

Ngôn ngữ đầu vào hay tốc độ xử lý từ: điều gì dự báo vốn từ của trẻ?

分析研究結果

Trẻ học nói không chỉ nhờ nghe nhiều: cách người lớn đáp lời có liên quan ra sao?

Cách người lớn đáp lời trẻ có liên quan gì đến phát triển ngôn ngữ?

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security beta: Anthropic dùng AI để quét lỗ hổng mã nguồn doanh nghiệp

Claude Security beta: Anthropic dùng AI để quét lỗ hổng mã nguồn doanh nghiệp

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API: 1 triệu token, giá thấp và tham vọng voice agent của xAI

Grok 4.3 API: 1 triệu token, giá thấp và tham vọng voice agent của xAI

Trao đổi nghiên cứu

Bạn

Câu hỏi nghiên cứu

So sánh một cách toàn diện benchmarks của DeepSeek V4 vs Claude Opus 4.7

Studio Global AI33 nguồn

Câu trả lời được trích dẫn

Claude Opus 4.7 hiện có lợi thế rõ hơn ở benchmark “software engineering thật” và tác vụ agent dài hơi; DeepSeek V4 mạnh hơn về chi phí/hiệu năng, competitive coding và khả năng mở/triển khai linh hoạt. Tuy nhiên, so sánh này chưa thể coi là tuyệt đối vì DeepSeek V4 mới ở dạng preview, nhiều số benchmark đến từ leaderboard/bên thứ ba chứ chưa có bộ đánh giá độc lập, đồng nhất và ổn định.

Tóm tắt nhanh

Hạng mụcDeepSeek V4 / V4-ProClaude Opus 4.7Nhận định
Trạng thái phát hànhDeepSeek công bố V4 Preview và cho biết deepseek-chat/deepseek-reasoner hiện đang route sang deepseek-v4-flash trước khi bị retire sau 24/7/2026 [11]Anthropic có tài liệu chính thức cho Claude Opus 4.7 và giới thiệu “task budgets” cho vòng lặp agentic [1]Claude có tài liệu sản phẩm trưởng thành hơn; DeepSeek V4 còn mang tính preview
Software engineeringTheo một so sánh bên thứ ba, V4-Pro đạt 80.6% SWE-bench Verified và 55.4% SWE-bench Pro [6]Cùng nguồn cho Claude Opus 4.7 là 87.6% SWE-bench Verified và 64.3% SWE-bench Pro [6]Opus 4.7 thắng rõ ở sửa lỗi / PR / repo thật
Competitive codingV4-Pro được báo cáo dẫn trên LiveCodeBench 93.5 và Codeforces 3206 [6]Claude Opus 4.7 được báo cáo LiveCodeBench 88.8 trong cùng so sánh [6]DeepSeek V4 mạnh hơn ở coding kiểu contest
Benchmark coding nội bộChưa thấy số chính thức đủ rộng từ DeepSeek trong kết quả tìm kiếm; nguồn chính thức chỉ xác nhận preview/routing [11]Anthropic nói Opus 4.7 cải thiện 13% so với Opus 4.6 trên benchmark coding 93 tác vụ của họ [14]Opus có claim chính thức mạnh hơn, nhưng là benchmark nội bộ
Lập luận khoa học / GPQAMột nguồn bên thứ ba ghi V4-Pro đạt GPQA Diamond 90.1% [12]Chưa có số GPQA chính thức rõ trong kết quả tìm kiếm này cho Opus 4.7Insufficient evidence để kết luận chắc bên nào thắng GPQA
Agentic / tool useDeepSeek V4 được mô tả là có “excellent agent capability at significantly lower cost” theo phân tích được CNBC trích dẫn [2]Opus 4.7 có “task budgets” để quản lý vòng lặp agent gồm thinking, tool calls, tool results và final output [1]Claude có thiết kế sản phẩm agent rõ hơn; DeepSeek có lợi thế chi phí nếu claim đúng
ContextOpenRouter mô tả DeepSeek V4 Pro hỗ trợ context 1M token và là MoE 1.6T tham số, 49B active [14]Một nguồn so sánh cho biết Claude Opus 4.7 có context 1M token [10]Tương đương về context theo nguồn bên thứ ba, nhưng cần kiểm chứng bằng docs pricing/model card chính thức
GiáMột nguồn so sánh nêu Claude Opus 4.7 giá $5 / 1M input token và $25 / 1M output token [10]DeepSeek V4 được nhiều nguồn mô tả là cạnh tranh nhờ chi phí thấp hơn, nhưng số giá cụ thể đáng tin cậy chưa đủ trong kết quả này [2]DeepSeek nhiều khả năng rẻ hơn; chưa đủ số chính thức để tính TCO chuẩn
Leaderboard tổng hợpBenchLM ghi DeepSeek V4 Pro High có overall score 83 và xếp #15 provisional [13]BenchLM ghi Claude Opus 4.7 overall score 97/100, xếp #2 provisional và #2 verified [5]Theo leaderboard này, Opus 4.7 vượt xa tổng thể
Model opennessOpenRouter mô tả DeepSeek V4 Pro là MoE quy mô lớn của DeepSeek [14]Artificial Analysis ghi Anthropic không công bố kích thước/parameter count của Claude Opus 4.7 [3]DeepSeek minh bạch kiến trúc hơn theo nguồn bên thứ ba; Claude đóng hơn

Kết luận theo từng nhu cầu

  • Chọn Claude Opus 4.7 nếu ưu tiên:

    • Sửa code trong repo thật, benchmark SWE-bench Verified / Pro, long-horizon software engineering [6].
    • Agent workflow có kiểm soát ngân sách tác vụ, tool calls và hoàn tất task ổn định [1].
    • Độ tin cậy sản phẩm, tài liệu chính thức và tích hợp enterprise.

  • Chọn DeepSeek V4 nếu ưu tiên:

    • Competitive programming, LiveCodeBench, Codeforces và bài toán coding thuật toán [6].
    • Chi phí thấp hơn cho workload lớn, đặc biệt nếu cần chạy nhiều token hoặc nhiều agent song song [2].
    • Triển khai qua hệ sinh thái mở/đa provider và muốn mô hình có thông tin kiến trúc rõ hơn [14].

  • Điểm chưa chắc chắn:

    • Insufficient evidence để kết luận toàn diện về GPQA, multimodal, safety, hallucination, multilingual tiếng Việt và long-context retrieval giữa hai model vì các nguồn hiện có không dùng cùng harness đánh giá.
    • Các con số từ BenchLM, OpenRouter, Vellum, o-mega và blog so sánh là nguồn bên thứ ba; đáng dùng để tham khảo xu hướng, nhưng không mạnh bằng benchmark độc lập có mã nguồn, prompt set và cấu hình inference công khai.

Đánh giá cuối

Nếu lấy benchmark kỹ thuật phần mềm làm trọng tâm, Claude Opus 4.7 đang nhỉnh hơn DeepSeek V4. Nếu lấy hiệu năng/giá, competitive coding và khả năng scale chi phí làm trọng tâm, DeepSeek V4 là lựa chọn hấp dẫn hơn. Với production, nên A/B test trên bộ tác vụ thật của bạn thay vì chỉ dựa vào benchmark công khai.

Nguồn

  • [1] China's DeepSeek releases preview of long-awaited V4 model as AI ...cnbc.com

    According to Counterpoint’s principal AI analyst, Wei Sun, V4′s benchmark profile suggests it could offer “excellent agent capability at significantly lower cost.” Opt-Out IconYour Privacy Choices CA Notice Terms of Service © 2026 Versant Media, LLC. All Ri...

  • [3] DeepSeek V4 Preview Releaseapi-docs.deepseek.com

    ⚠️ Note: deepseek-chat & deepseek-reasoner will be fully retired and inaccessible after Jul 24th, 2026, 15:59 (UTC Time). (Currently routing to deepseek-v4-flash non-thinking/thinking). Image 7 🔹 Amid recent attention, a quick reminder: please rely only on...

  • [5] DeepSeek V4 Pro (High) Benchmarks 2026 - BenchLM.aibenchlm.ai

    Tools Tools Alternative FinderLLM Selector QuizCost CalculatorSelf-host vs APIToken CounterData & Embed BlogAdvertise Search⌘K Search BenchLM Search models, benchmarks, rankings, comparisons, providers, and blog posts. @glevd DeepSeek V4 Pro (High) DeepSeek...

  • [13] What's new in Claude Opus 4.7platform.claude.com

    Task budgets (beta) Claude Opus 4.7 introduces task budgets. A task budget gives Claude a rough estimate of how many tokens to target for a full agentic loop, including thinking, tool calls, tool results, and final output. The model sees a running countdown...

  • [14] Claude Opus 4.7 (max) - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) is a proprietary model and Anthropic has not disclosed the model size or parameter count. How does Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) perform on benchmarks? Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning,...

  • [16] Claude Opus 4.7 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools Claude Opus 4.7 According to BenchLM.ai, Claude Opus 4.7 ranks 2 out of 110 models on the provisional leaderboard with an overall score of 97/100. It also ranks 2 out of 14 on t...

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

    Image 6: logo On our 93-task coding benchmark, Claude Opus 4.7 lifted resolution by 13% over Opus 4.6, including four tasks neither Opus 4.6 nor Sonnet 4.6 could solve. Combined with faster median latency and strict instruction following, it’s particularly...

  • [21] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer []( Research Economic Futures Commitments Learn News Try Claude Claude Opus 4.7 Image 1: Claude Opus 4.7 Image 2: Claude Opus 4.7 Hybrid reasoning model that pushes the frontier for coding and AI agents, featuring a 1M con...

  • [26] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminitech.yahoo.com

    DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Gemini GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context window) Claude Opus 4.7costs at $5 per 1 million input tokens and $25 per 1 million output...

  • [27] DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 4.7 - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai

    deepseek Context Length 1.05M Reasoning Providers 2 DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning,...

  • [28] DeepSeek V4 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: Benchmarks & Pricinglushbinary.com

    Opus 4.7 leads on SWE-bench Pro (64.3% vs 55.4%) and SWE-bench Verified (87.6% vs 80.6%). V4-Pro leads on LiveCodeBench (93.5 vs 88.8) and Codeforces (3206). Opus is stronger for real-world software engineering; V4-Pro excels at competitive programming. Is...

  • [32] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisonsdatacamp.com

    DeepSeek V4 vs Competitors Over the last week, we’ve seen the release of OpenAI's GPT-5.5 and Anthropic's Claude Opus 4.7. While those models boast top-tier capabilities, especially in long-context reasoning and agentic coding, DeepSeek V4 competes heavily...