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

4つのモデルを一つの表に並べると、どうしても「結局どれが最強か」という話になりがちです。けれど、現時点で確認できるデータから見るべき結論は少し違います。総合順位ではなく、タスク別に選ぶのが現実的です。

もっとも揃った同一比較データは、DeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7をカバーしています。一方、Kimi K2.6はコンテキスト長、BrowseComp、SWE-Bench Pro、Hugging Faceのモデルカード、単一の実務コーディングテストなど、参照元が分散しています。そのため、Kimi K2.6は候補として扱いつつ、同じ土俵の総合ランキングに無理に混ぜない方が安全です。

まず結論：どの用途ならどれを試すべきか

用途	まず試すモデル	理由
高難度推理、ツールなしの問答	Claude Opus 4.7	同一比較表で、GPQA Diamond 94.2%、Humanity’s Last Examのno tools 46.9%がいずれも最高。
ターミナル操作、ブラウザ、ツール利用型エージェント	GPT-5.5／GPT-5.5 Pro	GPT-5.5はTerminal-Bench 2.0で82.7%、GPT-5.5 ProはBrowseCompで90.1%と、同表で最高。
ソフトウェア開発	Claude Opus 4.7を先に検証。GPT-5.5とKimi K2.6も実案件で再評価	同一比較表ではClaude Opus 4.7がSWE-Bench Pro／SWE Proで64.3%。LLM StatsでもClaude Opus 4.7は0.64で、GPT-5.5とKimi K2.6の0.59を上回る。
コスト重視、大量API呼び出し	DeepSeek V4	DeepSeek V4-Pro-Maxは同一表で首位項目はないが、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る。
Kimi系エコシステム、代替コーディングエージェントの検証	Kimi K2.6	DocsBotのBrowseCompは83.2%、LLM StatsのSWE-Bench Proは0.59。ただし4モデル同一条件の完全な表は不足している。
超長文コンテキストを使うワークフロー	Claude Opus 4.7／GPT-5.5が有利	GPT-5.5とClaude Opus 4.7は1M context windowと報じられ、Artificial Analysisの比較でもClaude Opus 4.7は1000k tokens、Kimi K2.6は256k tokensとされている。

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。

ベンチマーク	DeepSeek V4-Pro-Max	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro	Claude Opus 4.7	同表の最高値
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	48.2%	52.2%	57.2%	54.7%	GPT-5.5 Pro
Terminal-Bench 2.0	67.9%	82.7%	—	69.4%	GPT-5.5
SWE-Bench Pro／SWE Pro	55.4%	58.6%	—	64.3%	Claude Opus 4.7
BrowseComp	83.4%	84.4%	90.1%	79.3%	GPT-5.5 Pro
MCP Atlas／MCPAtlas Public	73.6%	75.3%	—	79.1%	Claude Opus 4.7

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。

指標	Kimi K2.6の確認できる値	対照・読み方
Context window	256k tokens	同じ比較ページでClaude Opus 4.7は1000k tokens。長文処理ではClaude側が大きい。
BrowseComp	83.2%、Thinking mode	DocsBotではDeepSeek-V4 Proが83.4%で、Kimiと非常に近い。ただし同じ表にGPT-5.5やClaude Opus 4.7はない。
AIME 2026／APEX Agents	AIME 2026は96.4%、APEX Agentsは27.9%	数学・エージェント系の参考値にはなるが、DeepSeek-V4 Proは同ページでnot available。
SWE-Bench Pro	0.59	LLM StatsではClaude Opus 4.7が0.64、GPT-5.5が0.59、DeepSeek V4-Pro-Maxが0.55。KimiはGPT-5.5と同点で、Claudeより下、DeepSeekより上。
MMLU-Pro／SimpleQA-Verified	MMLU-Pro 87.1、SimpleQA-Verified 36.9	Hugging Faceの表ではDS-V4-Pro Maxがそれぞれ87.5、57.9。ただし同表のOpus／GPTはOpus-4.6 MaxとGPT-5.4 xHighであり、本稿対象のOpus 4.7／GPT-5.5ではない。
実務コーディングテスト	87点	単一テストではClaude Opus 4.7が97、GPT-5.5 xHighが96、DeepSeek V4 Flashが78、DeepSeek V4 Proが69。参考にはなるが、標準化ベンチマークや自社リポジトリでの評価を置き換えるものではない。

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。

モデル	確認できる情報	選定上の意味
GPT-5.5	100万入力トークンあたり$5、100万出力トークンあたり$30、1M context window。	Claude Opus 4.7と入力単価は同じだが、同じ報道では出力単価が高い。
Claude Opus 4.7	100万入力トークンあたり$5、100万出力トークンあたり$25、1M context window。	同じ報道では、出力トークン単価がGPT-5.5より低い。Artificial AnalysisでもClaude Opus 4.7は1000k contextとされる。
Kimi K2.6	256k context window。	コンテキスト長はClaude Opus 4.7の1000k tokensより短い。
DeepSeek V4	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る。 DataCampはDeepSeek V4 ProをMoE、1.6T total parameters、49B active parameters、865GB download、Flashを284B total parameters、13B active parameters、160GB downloadとしている。	API利用ならコスト面が魅力。自社運用やプライベート環境を考えるなら、モデルサイズ、ハードウェア、推論、運用負荷も見る必要がある。

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。