Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6比較：用途別ベンチマークガイド

同一表で比較しやすい範囲：Claude、GPT-5.5、DeepSeek V4-Pro-Max

次の数字は、DeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7を同じ比較表で見られるものです。GPT-5.5 Proは一部項目にのみ登場します。なお、この表にはKimi K2.6は含まれていません。

この表だけを見ると、Claude Opus 4.7は高難度推理、ツールなしの問題解決、ソフトウェア開発、MCP Atlasで優位です。GPT-5.5系はターミナル、ブラウザ、ツール利用のようなエージェント寄りのタスクで目立ちます。

DeepSeek V4-Pro-Maxは、この同一表では首位項目がありません。ただしBrowseCompは83.4%で、GPT-5.5の84.4%に近く、Claude Opus 4.7の79.3%を上回っています。

Kimi K2.6：有望だが、同じ総合表に無理に入れない

Kimi K2.6は「データがない」のではなく、データの出所や実行モード、比較相手が揃っていません。したがって、以下の数字は検証候補に入れるための材料であり、上の同一表と完全に同じランキングとして扱うべきではありません。

Kimi K2.6の位置づけは、現時点では「高ポテンシャルのショートリスト候補」です。Kimi系のエコシステム、低コストのコーディングエージェント、代替モデルルートを試したい場合は十分に検証対象になります。ただし、4モデルの中で証明済みの総合王者だと断言するには、同一条件の証拠がまだ足りません。

価格、コンテキスト長、導入コスト

ベンチマークは能力を見るための材料です。しかし本番導入では、API価格、出力トークン単価、コンテキスト長、モデルサイズ、運用コストも同じくらい重要になります。

価格面での大きなシグナルは、GPT-5.5とClaude Opus 4.7の入力単価がどちらも$5／100万入力トークンとされる一方、出力単価はGPT-5.5が$30、Claude Opus 4.7が$25と報じられている点です。DeepSeekは、米国最新モデルのおよそ6分の1というコスト訴求で存在感を出しています。

実務での選び方

1. 難しい推理・調査・ツールなしQAならClaude Opus 4.7

学術的な推理、複雑な分析、ツールを使わない高信頼の回答を重視するなら、まずClaude Opus 4.7を試すのが自然です。同一比較表ではGPQA Diamondが94.2%で、GPT-5.5の93.6%、DeepSeek V4-Pro-Maxの90.1%を上回ります。Humanity’s Last Examのno toolsでも46.9%で首位です。

2. ターミナル、ブラウザ、ツール利用ならGPT-5.5系

エージェントにシェル操作、ブラウザ操作、外部ツール連携を任せるなら、GPT-5.5／GPT-5.5 Proが強い候補です。GPT-5.5はTerminal-Bench 2.0で82.7%と、Claude Opus 4.7の69.4%、DeepSeek V4-Pro-Maxの67.9%を大きく上回ります。GPT-5.5 ProはBrowseCompで90.1%と、同表の最高値です。

3. ソフトウェア開発はClaude優位。ただし自分のリポジトリで再評価

SWE-Bench Pro／SWE Proでは、Claude Opus 4.7が64.3%で、GPT-5.5の58.6%、DeepSeek V4-Pro-Maxの55.4%を上回っています。 LLM StatsのSWE-Bench Proでも、Claude Opus 4.7は0.64、GPT-5.5とKimi K2.6は0.59、DeepSeek V4-Pro-Maxは0.55です。

ただし、コーディング性能は対象リポジトリ、言語、テスト環境、エージェント設定、プロンプトの作り方で結果が変わりやすい領域です。単一の実務コーディングテストではClaude Opus 4.7が97、GPT-5.5 xHighが96、Kimi K2.6が87、DeepSeek V4 Flashが78、DeepSeek V4 Proが69とされていますが、これだけで本番採用を決めるのは早計です。

4. 大量処理と費用重視ならDeepSeek V4

トークン単価がボトルネックで、すべてのベンチマークで最高値を取る必要がないなら、DeepSeek V4は現実的な候補です。同一表ではDeepSeek V4-Pro-Maxは首位ではないものの、前線モデルに近い項目があります。加えて、DeepSeekは米国最新モデルのおよそ6分の1のコストと報じられています。

一方で、DeepSeek V4 Proは大規模です。DataCampはPro版を1.6T total parameters、49B active parameters、865GB downloadとしています。 APIだけでなく自社運用を検討する場合は、GPU、推論費用、ダウンロード、保守体制まで含めて判断する必要があります。

注意点：ランキングを読み間違えないために

1. Kimi K2.6は完全な同一比較表が不足しています。 もっとも揃った表はDeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7を対象としており、Kimi K2.6は別ソースの数値を補助的に見る形になります。
2. バージョン名と実行モードが揺れています。 GPT-5.5 Pro、GPT-5.5 xHigh、DeepSeek-V4 Pro、DeepSeek V4-Pro-Max、Kimi Thinking、Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning／Max Effortなどが混在しており、すべてを同一設定とは見なせません。
3. スコア形式の違いに注意が必要です。 同一比較表ではSWE-Bench Pro／SWE Proがパーセントで示され、LLM Statsでは0.xx形式で示されています。まず同じ出所の中で相対順位を見て、そのうえで自分のタスクで再評価するのが妥当です。
4. 価格情報の粒度も揃っていません。 GPT-5.5とClaude Opus 4.7は入力・出力トークン単価が確認できますが、DeepSeekは主に約6分の1コストという報道、Kimi K2.6は本稿の参照範囲では同じ形で比較できる十分なトークン単価が確認できません。

最終判断

一言でまとめると、Claude Opus 4.7は高難度推理とソフトウェア開発ベンチマークで強く、GPT-5.5／GPT-5.5 Proはツール利用、ターミナル、ブラウザ系で強い。DeepSeek V4-Pro-Maxは能力とコストの折衷案で、Kimi K2.6は有望だが同一条件の証拠がまだ不足しています。

実際に導入するなら、公開ベンチマークの総合点だけで決めないことです。自分のリポジトリ、バグチケット、調査ワークフロー、ツール権限、コンテキスト長、レイテンシー、許容できる誤り、トークンコストを揃え、4モデルに同じ評価タスクを走らせる。そこまでやって初めて、ベンチマークは「記事上の順位」から「自社にとっての選定基準」に変わります。