studioglobal
Temukan yang Sedang Tren
LaporanDipublikasikan12 sumber

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Model AI Mana yang Paling Layak Dipilih?

Tidak ada pemenang tunggal: GPT 5.5 memimpin Intelligence Index Artificial Analysis, sedangkan Claude Opus 4.7 unggul di beberapa baris reasoning dan software engineering bersama.[2][16] DeepSeek V4 paling kuat dari sisi biaya API yang tercantum, dan DeepSeek V4 Pro punya profil coding terbuka yang kaya, termasuk 93...

Cari dan periksa fakta dengan Studio Global AIJelajahi lebih banyak dari Discover
17K0
Editorial illustration comparing GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 AI models
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use CasesA practical comparison of leading AI models depends on the benchmark, variant, reasoning setting, and API price.
AI Perintah

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use Cases. Article summary: There is no universal winner: GPT 5.5 leads the available Artificial Analysis Intelligence Index at 60/59, Claude Opus 4.7 wins several shared VentureBeat reasoning and SWE rows, and DeepSeek V4 is the price value out.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, 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 - YouTube" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://ww

openai.com

Kalau hanya melihat satu benchmark, perbandingan model AI kelas frontier mudah sekali disalahartikan. Untuk pembaca yang sedang memilih model—baik untuk riset, coding, otomasi agent, maupun biaya API—kesimpulan yang lebih adil adalah ini: GPT-5.5 punya sinyal peringkat agregat paling kuat, Claude Opus 4.7 unggul di beberapa benchmark reasoning dan software engineering yang berat, DeepSeek V4 punya argumen biaya paling jelas, dan Kimi K2.6 layak diperhitungkan untuk coding serta workflow agentic, tetapi bukti langsung melawan GPT-5.5 dan Opus 4.7 masih lebih terbatas.[2][16][15][18][19]

Jawaban singkat

Jika prioritas Anda adalah…Pilihan yang paling didukung dataAlasannya
Sinyal kecerdasan agregat tertinggiGPT-5.5Artificial Analysis menempatkan GPT-5.5 xhigh di skor 60 dan GPT-5.5 high di 59, di atas Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort di 57.[2]
Reasoning berat dan rekayasa perangkat lunakClaude Opus 4.7, dengan GPT-5.5 sangat dekatDalam tabel bersama VentureBeat, Claude unggul di GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro, dan MCP Atlas; GPT-5.5 unggul di Terminal-Bench 2.0 dan BrowseComp dasar, sementara GPT-5.5 Pro unggul di HLE with tools dan BrowseComp saat varian itu ditampilkan.[16]
Biaya API flagship paling rendahDeepSeek V4Mashable mencantumkan DeepSeek V4 di US$1,74 per 1 juta token input dan US$3,48 per 1 juta token output, lebih rendah dari GPT-5.5 di US$5/US$30 dan Claude Opus 4.7 di US$5/US$25.[15]
Metrik coding dan competitive programming yang paling rinciDeepSeek V4 ProTogether AI mencantumkan DeepSeek V4 Pro dengan 93,5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6% SWE-Bench Verified, dan 76,2% SWE-Bench Multilingual.[25]
Evaluasi Kimi K2.6Menjanjikan, tetapi belum finalKimi K2.6 punya angka coding dan agentic yang berguna, tetapi banyak bukti yang tersedia membandingkannya dengan GPT-5.4 dan Claude Opus 4.6, bukan GPT-5.5 dan Claude Opus 4.7.[18][19]

Peringkat agregat: GPT-5.5 paling kuat, tapi bukan vonis mutlak

Sinyal agregat paling bersih dalam sumber yang tersedia datang dari Artificial Analysis. Di sana, GPT-5.5 xhigh berada di posisi pertama dengan Intelligence Index 60, GPT-5.5 high di posisi kedua dengan 59, sementara Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort tercatat di 57.[2]

Kimi K2.6 muncul di bawah tier GPT-5.5/Claude dalam cuplikan komposit yang tersedia. OpenRouter mencantumkan Kimi K2.6 di 53,9 Intelligence, 47,1 Coding, dan 66,0 Agentic, sementara perbandingan LLMBase antara DeepSeek V4 Flash High dan Kimi K2.6 juga mencantumkan Kimi di 53,9 Intelligence dan 47,1 Coding.[3][1] Dalam perbandingan LLMBase yang sama, DeepSeek V4 Flash High tercatat di 44,9 Intelligence dan 39,8 Coding, tetapi itu adalah varian Flash, bukan DeepSeek V4 Pro atau Pro-Max.[1]

Catatannya penting: data agregat yang tersedia memberi sinyal jelas untuk GPT-5.5 versus Claude Opus 4.7, tetapi tidak menyediakan satu leaderboard lengkap empat arah yang menempatkan GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro-Max, dan Kimi K2.6 dalam baris yang benar-benar sama.[2]

Benchmark bersama: Claude dan GPT-5.5 berbagi kemenangan

Tabel benchmark bersama dari VentureBeat adalah sumber paling berguna untuk membandingkan DeepSeek-V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro jika ditampilkan, dan Claude Opus 4.7 pada baris uji yang sama.[16]

BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, jika tercantumClaude Opus 4.7Hasil terbaik dalam sumber ini
GPQA Diamond90,1%93,6%—94,2%Claude Opus 4.7[16]
Humanity’s Last Exam, no tools37,7%41,4%43,1%46,9%Claude Opus 4.7[16]
Humanity’s Last Exam, with tools48,2%52,2%57,2%54,7%GPT-5.5 Pro[16]
Terminal-Bench 2.067,9%82,7%—69,4%GPT-5.5[16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro55,4%58,6%—64,3%Claude Opus 4.7[16]
BrowseComp83,4%84,4%90,1%79,3%GPT-5.5 Pro[16]
MCP Atlas / MCPAtlas Public73,6%75,3%—79,1%Claude Opus 4.7[16]

Cara membacanya bukan sebagai kemenangan sapu bersih, melainkan keputusan terbagi. Claude Opus 4.7 punya kasus lebih kuat di GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro, dan MCP Atlas.[16] GPT-5.5 lebih kuat di Terminal-Bench 2.0 dan BrowseComp untuk model dasar, sementara GPT-5.5 Pro lebih tinggi pada HLE with tools dan BrowseComp ketika varian itu dimasukkan.[16]

DeepSeek-V4-Pro-Max kompetitif di beberapa baris, tetapi dalam tabel bersama VentureBeat tidak mengalahkan hasil terbaik GPT-5.5 atau Claude Opus 4.7. Baris terdekatnya adalah BrowseComp: DeepSeek-V4-Pro-Max mencetak 83,4%, dibanding GPT-5.5 di 84,4% dan Claude Opus 4.7 di 79,3%.[16]

Coding: tergantung jenis pekerjaan, bukan sekadar nama model

Untuk pekerjaan software engineering berbasis repositori, Claude Opus 4.7 punya hasil SWE-Bench Pro terkuat di tabel bersama VentureBeat: 64,3%, dibanding GPT-5.5 di 58,6% dan DeepSeek-V4-Pro-Max di 55,4%.[16]

Namun, DeepSeek V4 Pro memiliki profil coding terbuka yang paling rinci dalam daftar model yang tersedia. Together AI mencantumkan DeepSeek V4 Pro dengan 93,5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6% SWE-Bench Verified, dan 76,2% SWE-Bench Multilingual.[25] Kartu model NVIDIA juga memecah varian DeepSeek V4 Flash dan V4 Pro di berbagai benchmark seperti GPQA Diamond, HLE, LiveCodeBench, dan Codeforces; V4-Pro Max ditampilkan dengan 93,5 pada LiveCodeBench dan 3206 pada Codeforces.[31]

Kimi K2.6 juga punya bukti coding yang berarti, tetapi tabel Kimi yang paling kuat dalam sumber tersedia lebih sering membandingkannya dengan kompetitor generasi sebelumnya. Lorka mencantumkan Kimi K2.6 di 58,6% pada SWE-Bench Pro, 54,0% pada HLE-Full with tools, 90,5% pada GPQA-Diamond, dan 79,4% pada MMMU-Pro dalam tabel yang membandingkannya dengan GPT-5.4, Claude Opus 4.6, dan Gemini 3.1 Pro.[18] Verdent mencantumkan Kimi K2.6 di 80,2% pada SWE-Bench Verified, 66,7% pada Terminal-Bench 2.0, 54,0% pada HLE with tools, dan 89,6% pada LiveCodeBench v6, sambil mencatat bahwa Opus 4.7 memimpin SWE-Bench Verified di 87,6%.[19]

Jadi, Kimi K2.6 layak diuji untuk coding dan workflow agentic. Namun dari bukti yang tersedia, belum cukup kuat untuk menyebutnya pemenang keseluruhan atas GPT-5.5 atau Claude Opus 4.7.[18][19]

Harga API: DeepSeek V4 punya keunggulan biaya paling jelas

Jika biaya API menjadi faktor utama, DeepSeek V4 punya argumen paling kuat dalam sumber yang tersedia. Mashable mencantumkan DeepSeek V4 di US$1,74 per 1 juta token input dan US$3,48 per 1 juta token output. Sebagai perbandingan, GPT-5.5 tercatat di US$5 per 1 juta token input dan US$30 per 1 juta token output, sedangkan Claude Opus 4.7 di US$5 per 1 juta token input dan US$25 per 1 juta token output.[15]

Model atau varianHarga input tercantumHarga output tercantumCatatan
GPT-5.5US$5 per 1 juta tokenUS$30 per 1 juta tokenMashable mencantumkan jendela konteks 1 juta token untuk perbandingan ini.[15]
Claude Opus 4.7US$5 per 1 juta tokenUS$25 per 1 juta tokenMashable mencantumkan jendela konteks 1 juta token untuk perbandingan ini.[15]
DeepSeek V4US$1,74 per 1 juta tokenUS$3,48 per 1 juta tokenMashable mencantumkan jendela konteks 1 juta token untuk perbandingan ini.[15]
DeepSeek V4 FlashUS$0,14 per 1 juta tokenUS$0,28 per 1 juta tokenLLMBase mencantumkan harga blended US$0,18 dalam perbandingan DeepSeek V4 Flash High vs Kimi K2.6.[1]
Kimi K2.6US$0,95 per 1 juta tokenUS$4,00 per 1 juta tokenLLMBase mencantumkan harga blended US$1,71 dalam perbandingan yang sama.[1]

Jangan menganggap semua endpoint punya batas konteks yang sama. Mashable mencantumkan jendela konteks 1 juta token untuk DeepSeek V4, GPT-5.5, dan Claude Opus 4.7 dalam perbandingan harganya, tetapi listing DeepSeek V4 Pro di OpenRouter menunjukkan 256K max tokens dan 66K max output tokens.[15][3] Untuk produksi, pastikan lagi penyedia API, varian model, dan mode reasoning yang benar-benar akan dipakai.

Rekomendasi pemilihan berdasarkan kebutuhan

Pilih GPT-5.5 jika Anda butuh default paling kuat dari peringkat agregat

GPT-5.5 adalah pilihan paling aman bila keputusan Anda bertumpu pada ranking agregat yang tersedia. Artificial Analysis menempatkan GPT-5.5 xhigh di 60 dan GPT-5.5 high di 59, dua posisi teratas dalam cuplikan Intelligence Index yang disediakan.[2]

Model ini juga kuat pada dua baris tugas bersama di tabel VentureBeat: 82,7% pada Terminal-Bench 2.0 dan 84,4% pada BrowseComp untuk GPT-5.5 dasar, dengan GPT-5.5 Pro mencapai 90,1% pada BrowseComp ketika varian tersebut ditampilkan.[16]

Pilih Claude Opus 4.7 untuk reasoning berat dan perbaikan repo yang rumit

Claude Opus 4.7 berada dekat di belakang GPT-5.5 pada ranking agregat, dengan skor Intelligence Index 57 untuk pengaturan Adaptive Reasoning Max Effort.[2] Dalam tabel bersama VentureBeat, Claude Opus 4.7 unggul atas GPT-5.5 dan DeepSeek-V4-Pro-Max di GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro, dan MCP Atlas.[16]

Materi peluncuran Anthropic sendiri juga melaporkan hasil benchmark internal research-agent, termasuk skor keseluruhan teratas bersama 0,715 di enam modul dan skor General Finance 0,813, naik dari 0,767 pada Opus 4.6.[17] Karena ini klaim benchmark internal, anggap sebagai konteks pendukung, bukan pengganti leaderboard lintas penyedia yang netral.[17]

Pilih DeepSeek V4 jika rasio harga-kinerja paling penting

Keunggulan DeepSeek V4 yang paling mudah dilihat adalah harga. Dalam perbandingan Mashable, harga input dan output DeepSeek V4 jauh di bawah GPT-5.5 dan Claude Opus 4.7: US$1,74 input dan US$3,48 output per 1 juta token, dibanding GPT-5.5 di US$5/US$30 dan Claude Opus 4.7 di US$5/US$25.[15]

DeepSeek V4 Pro juga punya metrik coding yang kuat, termasuk 93,5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6% SWE-Bench Verified, dan 76,2% SWE-Bench Multilingual dalam listing Together AI.[25] Komprominya: DeepSeek-V4-Pro-Max masih tertinggal dari hasil terbaik GPT-5.5 atau Claude Opus 4.7 pada baris bersama VentureBeat, meskipun mendekat di BrowseComp.[16]

Pilih Kimi K2.6 jika Anda mencari kandidat coding dan agentic yang patut diuji

Kimi K2.6 lebih sulit ditempatkan dalam ranking empat arah langsung, karena banyak tabel benchmark Kimi yang tersedia membandingkannya dengan GPT-5.4 dan Claude Opus 4.6, bukan GPT-5.5 dan Claude Opus 4.7.[18][19] Meski begitu, sinyalnya tidak lemah: OpenRouter mencantumkan Kimi K2.6 di 53,9 Intelligence, 47,1 Coding, dan 66,0 Agentic, sementara Verdent mencantumkan 80,2% SWE-Bench Verified dan 89,6% LiveCodeBench v6.[3][19]

Kesimpulan praktisnya bukan bahwa Kimi K2.6 kalah kelas. Lebih tepatnya, bukti langsungnya masih lebih tipis. Jika harga, jalur deployment, atau perilaku agentic Kimi cocok dengan stack Anda, model ini layak diuji; hanya saja sumber di sini belum cukup untuk menyebutnya pemenang keseluruhan atas GPT-5.5 atau Claude Opus 4.7.[18][19]

Catatan penting sebelum memilih

  • Nama varian sangat menentukan. DeepSeek V4 muncul di sumber sebagai V4, V4 Flash, V4 Pro, dan DeepSeek-V4-Pro-Max. Harga, batas konteks, hasil benchmark, dan mode reasoning bisa berbeda antarvarian.[1][15][25][31]
  • Perbandingan Kimi kurang langsung. Bukti benchmark Kimi K2.6 yang paling kuat sering membandingkannya dengan GPT-5.4 dan Claude Opus 4.6, bukan GPT-5.5 dan Claude Opus 4.7.[18][19]
  • Angka Humanity’s Last Exam no-tools tidak sepenuhnya konsisten. LLM Stats dan VentureBeat melaporkan GPT-5.5 di 41,4% dan Claude Opus 4.7 di 46,9%, sementara cuplikan Mashable untuk GPT versus Claude melaporkan GPT-5.5 di 40,6% dan Opus 4.7 di 31,2%.[7][16][9]
  • Benchmark internal berbeda dari leaderboard independen. Post peluncuran Anthropic untuk Opus 4.7 melaporkan peningkatan research-agent internal, tetapi hasil semacam itu perlu dibaca berbeda dari perbandingan publik lintas penyedia.[17]
  • Harga dan limit konteks bergantung pada penyedia. Keluarga model yang sama dapat muncul dengan jendela konteks, batas token, dan output cap berbeda tergantung endpoint dan listing.[3][15]

Kesimpulan

Pilih GPT-5.5 jika kriteria utama Anda adalah sinyal kecerdasan agregat yang tersedia.[2] Pilih Claude Opus 4.7 jika pekerjaan Anda mirip dengan benchmark reasoning dan software engineering berat yang ia menangkan, termasuk GPQA Diamond, HLE no-tools, SWE-Bench Pro, dan MCP Atlas.[16] Pilih DeepSeek V4 jika harga-kinerja menjadi faktor utama dan Anda bisa memvalidasi varian V4 yang tepat; harga API yang tercantum jauh lebih rendah daripada GPT-5.5 dan Claude Opus 4.7, sementara DeepSeek V4 Pro punya metrik coding terbuka yang kuat.[15][25] Perlakukan Kimi K2.6 sebagai kandidat coding dan agentic yang kredibel, tetapi belum sebagai pemenang keseluruhan yang terbukti atas GPT-5.5 atau Claude Opus 4.7 berdasarkan bukti langsung yang tersedia.[18][19]

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.

Cari dan periksa fakta dengan Studio Global AI

Poin-poin penting

  • Tidak ada pemenang tunggal: GPT 5.5 memimpin Intelligence Index Artificial Analysis, sedangkan Claude Opus 4.7 unggul di beberapa baris reasoning dan software engineering bersama.[2][16]
  • DeepSeek V4 paling kuat dari sisi biaya API yang tercantum, dan DeepSeek V4 Pro punya profil coding terbuka yang kaya, termasuk 93,5% LiveCodeBench dan Codeforces 3206.[15][25]
  • Kimi K2.6 layak diuji untuk coding dan workflow agentic, tetapi banyak bukti yang tersedia membandingkannya dengan GPT 5.4 dan Claude Opus 4.6, bukan GPT 5.5 dan Opus 4.7.[18][19]

Orang-orang juga bertanya

Apa jawaban singkat untuk "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Model AI Mana yang Paling Layak Dipilih?"?

Tidak ada pemenang tunggal: GPT 5.5 memimpin Intelligence Index Artificial Analysis, sedangkan Claude Opus 4.7 unggul di beberapa baris reasoning dan software engineering bersama.[2][16]

Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?

Tidak ada pemenang tunggal: GPT 5.5 memimpin Intelligence Index Artificial Analysis, sedangkan Claude Opus 4.7 unggul di beberapa baris reasoning dan software engineering bersama.[2][16] DeepSeek V4 paling kuat dari sisi biaya API yang tercantum, dan DeepSeek V4 Pro punya profil coding terbuka yang kaya, termasuk 93,5% LiveCodeBench dan Codeforces 3206.[15][25]

Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?

Kimi K2.6 layak diuji untuk coding dan workflow agentic, tetapi banyak bukti yang tersedia membandingkannya dengan GPT 5.4 dan Claude Opus 4.6, bukan GPT 5.5 dan Opus 4.7.[18][19]

Topik terkait manakah yang harus saya jelajahi selanjutnya?

Lanjutkan dengan "Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: siapa unggul di benchmark 2026?" untuk sudut pandang lain dan kutipan tambahan.

Buka halaman terkait

Dengan apa saya harus membandingkannya?

Periksa ulang jawaban ini dengan "Northwest vs. Southeast Timber: Mengapa Jawabannya larger; larger?".

Buka halaman terkait

Lanjutkan penelitian Anda

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: siapa unggul di benchmark 2026?

Benchmark AI 2026: Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, dan Kimi K2.6 dibandingkan

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Northwest vs. Southeast Timber: Mengapa Jawabannya larger; larger?

Northwest vs. Southeast Timber: Mengapa Substitusi Lebih Tinggi Berarti larger; larger

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

Bisakah DeepSeek Mengalahkan OpenAI, Claude, Gemini, dan Grok? Masalahnya Bukan Cuma Benchmark

Bisakah DeepSeek Mengalahkan OpenAI, Claude, Gemini, dan Grok? Kuncinya Biaya dan Kepercayaan

Illustration of an AI coding agent connected to cloud database and backup systems

Insiden PocketOS: Pelajaran di Balik Klaim AI Menghapus Database

Klaim AI menghapus database PocketOS: apa yang diketahui dari insiden Claude/Cursor

Percakapan penelitian

kamu

Pertanyaan penelitian

Research benchmarks of Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 and compare as comprehensively as possible

Studio Global AI32 sumber

Jawaban yang dikutip

Using only the supplied evidence, the strongest benchmark signal is that GPT-5.5 leads the available aggregate Intelligence Index, with GPT-5.5 xhigh at 60 and GPT-5.5 high at 59, while Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort scores 57.[5] DeepSeek V4 Pro has the richest disclosed task-level benchmark data in the evidence, including 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6] For Kimi K2.6, the supplied evidence contains positioning and pricing but no comparable numeric benchmark scores, so a full apples-to-apples benchmark ranking is not supported.[1][3]

Key findings

  • GPT-5.5 is the best-supported leader on the only cross-model aggregate benchmark available here: GPT-5.5 xhigh ranks first with an Intelligence Index of 60, and GPT-5.5 high ranks second with 59.[5]

  • Claude Opus 4.7 is close behind on that same aggregate measure: Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ranks third with an Intelligence Index of 57.[5]

  • DeepSeek V4 Pro has the clearest disclosed coding/SWE benchmark profile in the supplied evidence: 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]

  • Kimi K2.6 is described as an “open-source flagship” agent-coding model in the launch/news evidence, but the supplied evidence does not provide numeric benchmark scores for Kimi K2.6.[1]

  • DeepSeek V4 is materially cheaper than GPT-5.5 in the pricing evidence: DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens, while GPT-5.5 is listed at $5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens, with both shown as 1M-context models.[4]

  • DeepSeek V4 Flash is far cheaper than Kimi K2.6 in the direct pricing comparison: DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 per 1M input tokens, $0.28 per 1M output tokens, and $0.18 blended, while Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]

  • The supplied evidence treats DeepSeek V4 as a family with multiple variants, including V4 Flash and V4 Pro, so comparisons depend on which variant is meant.[2][3][6]

Benchmark and capability comparison

AreaGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6
Aggregate Intelligence Index60 for GPT-5.5 xhigh; 59 for GPT-5.5 high.[5]57 for Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort.[5]No numeric Intelligence Index for DeepSeek V4 is provided in the supplied evidence.No numeric Intelligence Index for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Coding / SWE benchmarksNo exact coding benchmark scores are provided in the supplied evidence.The launch evidence says Claude Opus 4.7 has improved programming and a threefold vision upgrade, but no exact benchmark numbers are provided.[1]DeepSeek V4 Pro is listed with 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]Kimi K2.6 is positioned as an open-source flagship agent-coding model, but no exact benchmark numbers are provided.[1]
Context window evidenceGPT-5.5 is listed with a 1M context window in the pricing comparison.[4]The supplied pricing snippet does not clearly provide Claude Opus 4.7’s context window.DeepSeek V4 is listed with a 1M context window in one comparison, and DeepSeek V4 Flash / Pro are also described as 1M-context options in enterprise guidance.[2][4]No context-window figure for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Pricing evidence$5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens.[4]$5 per 1M input tokens is visible in the supplied snippet, but the output price is truncated.[4]DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens; DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 input, $0.28 output, and $0.18 blended.[3][4]Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]
Best-supported use case from evidenceHighest aggregate intelligence among the four where evidence is available.[5]High-end reasoning close to GPT-5.5 on the available Intelligence Index.[5]Strongest supplied coding/SWE evidence and strong cost positioning, especially for Flash and Pro variants.[2][3][6]Potentially strong open-source agent-coding positioning, but benchmark evidence is insufficient.[1]

Pricing and value takeaways

  • On the available aggregate benchmark, GPT-5.5 leads Claude Opus 4.7 by 3 points at the xhigh setting and by 2 points at the high setting.[5]

  • On the available API pricing comparison, GPT-5.5 costs about 2.9x DeepSeek V4 for input tokens and about 8.6x DeepSeek V4 for output tokens.[4]

  • In the DeepSeek V4 Flash vs Kimi K2.6 pricing comparison, Kimi K2.6’s blended price of $1.71 per 1M tokens is about 9.5x DeepSeek V4 Flash’s $0.18 blended price.[3]

  • One enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Flash for high-volume text summarization, customer-service classification, and internal knowledge-base Q&A because of low cost and 1M context.[2]

  • The same enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Pro for complex document analysis, cross-department workflows, and automated agents because it is described as lower-cost than closed flagship models while offering high-end open-weight capability and 1M context.[2]

Evidence notes

  • The strongest single benchmark source in the supplied evidence is the Intelligence Index listing, which ranks GPT-5.5 xhigh first at 60, GPT-5.5 high second at 59, and Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort third at 57.[5]

  • The strongest task-level benchmark evidence is for DeepSeek V4 Pro, because it includes exact coding and software-engineering metrics rather than only positioning language.[6]

  • The Kimi K2.6 evidence is mostly launch positioning and pricing, not benchmark results.[1][3]

  • A user post describes four one-shot head-to-head experiments comparing Codex on GPT-5.5 with Claude Code on Opus 4.7, but the supplied snippet does not provide the outcomes or benchmark scores.[31]

  • There is conflicting or variant-specific DeepSeek context/pricing evidence: one comparison lists DeepSeek V4 with a 1M context window, while another provider listing for DeepSeek V4 Pro shows 256K max tokens and 66K max output tokens.[4][7]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence for a full, comprehensive benchmark comparison across Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, and Kimi K2.6.

  • Insufficient evidence to rank DeepSeek V4 or Kimi K2.6 against GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 on the same aggregate Intelligence Index, because the supplied excerpt only provides numeric Intelligence Index scores for GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 among the requested models.[5]

  • Insufficient evidence to compare all four models on the same coding benchmarks, because only DeepSeek V4 Pro has detailed numeric coding/SWE benchmark scores in the supplied evidence.[6]

  • Insufficient evidence to compare multimodal performance across all four models, because the supplied evidence only includes a launch-positioning claim that Claude Opus 4.7 has a threefold vision upgrade and does not provide comparable multimodal benchmark numbers for the others.[1]

Summary

GPT-5.5 has the strongest supplied aggregate benchmark result, with Intelligence Index scores of 60 and 59 depending on reasoning setting.[5] Claude Opus 4.7 is close behind at 57 and is the only other requested model with a numeric aggregate score in the supplied evidence.[5] DeepSeek V4 Pro has the best-supported coding/SWE benchmark profile, while DeepSeek V4 Flash and V4 Pro appear especially strong on cost and long-context enterprise use cases.[2][3][6] Kimi K2.6 may be competitively positioned as an open-source agent-coding model, but the supplied evidence does not include enough numeric benchmark data to verify how it compares against GPT-5.5, Claude Opus 4.7, or DeepSeek V4.[1][3]

Sumber

  • [1] Compare DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6 | AI Model Comparisonllmbase.ai

    Metric DeepSeek logo De DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) DeepSeek Kimi logo Ki Kimi K2.6 Kimi --- Pricing per 1M tokens Input Cost $0.14/1M $0.95/1M Output Cost $0.28/1M $4.00/1M Blended (3:1) $0.18/1M $1.71/1M Specifications Organization DeepSeek...

  • [2] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6: Model Comparisonartificialanalysis.ai

    What are the top AI models? The top AI models by Intelligence Index are: 1. GPT-5.5 (xhigh) (60), 2. GPT-5.5 (high) (59), 3. Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (57), 4. Gemini 3.1 Pro Preview (57), 5. GPT-5.4 (xhigh) (57). Which is the fastest...

  • [3] DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.6 - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai

    Ready Output will appear here... Pricing Input$0.7448 / M tokens Output$4.655 / M tokens Images– – Features Input Modalities text, image Output Modalities text Quantization int4 Max Tokens (input + output)256K Max Output Tokens 66K Stream cancellation Suppo...

  • [7] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Reasoning & knowledge Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Lead --- --- GPQA Diamond 93.6% 94.2% Opus +0.6 HLE (no tools) 41.4% 46.9% Opus +5.5 HLE (with tools) 52.2% 54.7% Opus +2.5 The HLE no-tools margin (+5.5pp) is the most informative entry in the table because...

  • [9] OpenAI's GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? | Mashablemashable.com

    Thanks for signing up! SWE-Bench Pro: GPT-5.5 scored 58.6; Opus 4.7 scored 64.3 percent Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 scored 82.7 percent; Opus 4.7 scored 69.4 percent Humanity's Last Exam: GPT-5.5 scored 40.6 percent; Opus 4.7 scored 31.2 percent\ Humanity's...

  • [15] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminimashable.com

    Here's how the API pricing compares: DeepSeek V4 costs $1.74 per 1 million input tokens and $3.48 per 1 million output tokens (1 million context window) GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context wi...

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

    BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, where shownClaude Opus 4.7Best result among these GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54...

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

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [18] Kimi K2.6 Tested: Does It Beat Claude and GPT-5? | Lorka AIlorka.ai

    Benchmark What it tests Kimi K2.6 GPT-5.4 Opus 4.6 Gemini 3.1 Pro --- --- --- HLE-Full (with tools) Agentic reasoning with tool use 54.0% 52.1% 53.0% 51.4% DeepSearchQA (F1) Research retrieval and synthesis 92.5% 78.6% 91.3% 81.9% SWE-Bench Pro Multi-file c...

  • [19] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.4 - Verdent AIverdent.ai

    Benchmark K2.6 Claude Opus 4.6 GPT-5.4 Notes --- --- SWE-Bench Pro 58.60% 53.40% 57.70% Moonshot in-house harness; SEAL mini-swe-agent puts GPT-5.4 at 59.1%, Opus 4.6 at 51.9% SWE-Bench Verified 80.20% 80.80% 80% Tight cluster; Opus 4.7 now leads at 87.6% T...

  • [25] DeepSeek V4 Pro API - Together AItogether.ai

    Coding & Software Engineering: • 93.5% LiveCodeBench and Codeforces 3206 for competitive and production code generation • 80.6% SWE-Bench Verified for autonomous software engineering across repositories • 76.2% SWE-Bench Multilingual for cross-language soft...

  • [31] deepseek-v4-pro Model by Deepseek-ai | NVIDIA NIM - NVIDIA Buildbuild.nvidia.com

    Benchmark (Metric) V4-Flash Non-Think V4-Flash High V4-Flash Max V4-Pro Non-Think V4-Pro High V4-Pro Max --- --- --- Knowledge & Reasoning MMLU-Pro (EM) 83.0 86.4 86.2 82.9 87.1 87.5 SimpleQA-Verified (Pass@1) 23.1 28.9 34.1 45.0 46.2 57.9 Chinese-SimpleQA...