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GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4：2026年のベンチマーク比較

2026年4月時点の公開データでは万能の勝者はいない。GPT‑5.5はエージェント型のツール／コンピューター操作、Claude Opus 4.7はリポジトリ単位のコード修正、Kimi K2.6はオープンウェイトのコーディング、DeepSeek V4は長文コンテキスト実験で候補になる。 主な報告値は、GPT‑5.5がTerminal‑Bench 2.0で82.7%、BrowseCompで84.4%、Claude Opus 4.7がSWE‑Bench Verifiedで87.6%、SWE‑Bench Proで64.3%、Kimi K2.6がSWE‑Bench Verifiedで80.2%、DeepSeek V4 Pro／Pro M...

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GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की benchmark comparison दिखाती AI-generated editorial illustration
GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे हैचारों AI models की ताकतें workload के हिसाब से बदलती हैं: agents, coding, open weights और long context में अलग-अलग leaders दिखते हैं।
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है?. Article summary: अप्रैल 2026 के data में कोई universal winner नहीं है: GPT‑5.5 Terminal‑Bench 2.0 82.7% और BrowseComp 84.4% के साथ agentic tool/computer use में आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5. Claude Opus 4.6 is no longer Anthropic's flagship — Opus 4.7 shipped on April 16, 2026, at the same $5/$25 price. If you're evaluating "best Ant" source context "DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 - Verdent AI" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which Should You Test Fi

openai.com

2026年4月時点で公開されている報告を見る限り、GPT‑5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4を単純な総合ランキングで選ぶのは危険です。むしろ見るべきなのは、どの仕事にどのモデルを当てるかというワークロード別の地図です。

結論から言えば、エージェント型のコンピューター操作やブラウザー作業ではGPT‑5.5、本番コードベースの修正ではClaude Opus 4.7、オープンウェイトのコーディング基盤ではKimi K2.6、長文コンテキストを含むオープンソース／オープンウェイト実験ではDeepSeek V4が検討候補になります。

ただし、最初に大きな注意点があります。ベンチマークは、実行した研究機関、ツールの有無、推論時の努力量、評価ハーネスによって結果が変わります。LM Councilも、独立実行のベンチマークがAI企業の自己申告スコアと一致しない場合があると明記しています。 [12]

まず結論：用途別の第一候補

  • エージェント型のコンピューター操作、ブラウザー作業、ターミナル中心の自律エージェント：GPT‑5.5。 OpenAIのローンチデータでは、Terminal‑Bench 2.0で82.7%、OSWorld‑Verifiedで78.7%、BrowseCompで84.4%、Toolathlonで55.6%が報告されています。 [5]
  • 本番コードベースの修正、SWE‑Bench系のソフトウェア開発タスク：Claude Opus 4.7。 報告値ではSWE‑Bench Verifiedが87.6%、SWE‑Bench Proが64.3%です。 [17]
  • オープンウェイトのコーディング基盤：Kimi K2.6。 Kimiの公式資料では、Terminal‑Bench 2.0が66.7%、SWE‑Bench Proが58.6%、SWE‑Bench Verifiedが80.2%、LiveCodeBench v6が89.6とされています。 [29]
  • 長文コンテキストを含むオープンソース／オープンウェイト実験：DeepSeek V4。 DeepSeekは、V4 Previewを2026年4月24日に公開し、オープンソース化したと発表しています。 [42]
  • 科学推論：Claude Opus 4.7がGPQA Diamondで強い。 Claude Opus 4.7はGPQA Diamondで94.2%と報告されています。Kimi K2.6はGPQA‑Diamondで90.5%、AIME 2026で96.4%、DeepSeek V4-Pro／Pro-Max系の表ではGPQA Diamondが90.1%です。 [19][27][29][37]

ベンチマークを見る前に押さえたい3つの前提

  1. ベンチマークの種類が違えば、測っている能力も違う。 Terminal‑Bench、SWE‑Bench、BrowseComp、OSWorld、GPQA、HLEはそれぞれ別の能力を見ています。コーディングで強いモデルが、必ずしもWeb調査、長文検索、コンピューター操作でも最強とは限りません。 [5][17][29]
  2. ツールアクセスと推論時の努力量で結果は変わる。 OpenAIのシステムカードでは、GPT‑5.5 Proは同じ基盤モデルに対してparallel test-time computeを使う設定だと説明されています。したがって、GPT‑5.5とGPT‑5.5 Proの数値を、同じ推論予算の結果としてそのまま比較すべきではありません。 [3]
  3. 公開ベンチマークは候補を絞る材料であって、導入判断そのものではない。 独立実行の結果と自己申告値は異なることがあるため、最終的には自社のワークロードで評価する必要があります。 [12]

モデル別スナップショット

モデル公開上の位置づけ強いシグナル主な注意点
GPT‑5.5OpenAIのローンチ資料は、computer use、tool use、agentic workflowsを強調しています。 [5]Terminal‑Bench 2.0で82.7%、OSWorld‑Verifiedで78.7%、BrowseCompで84.4%。GPT‑5.5 ProはBrowseCompで90.1%。 [5]Proの数値は通常版GPT‑5.5と直比較しない。Proは同じ基盤モデルにparallel test-time computeを使う設定です。 [3]
Claude Opus 4.7Anthropicは、コーディングとAIエージェント向けの1M context window搭載hybrid reasoning modelと説明しています。 [14]SWE‑Bench Verifiedで87.6%、SWE‑Bench Proで64.3%が報告されています。 [17]1M context windowは魅力的ですが、コンテキスト長と極長文での想起品質は別問題です。StationXのまとめでは、1Mトークン端での想起に関する注意点も示されています。 [17]
Kimi K2.6Moonshot／Kimiのオープンソース／オープンウェイト系コーディングモデル。 [29][34]Terminal‑Bench 2.0で66.7%、SWE‑Bench Proで58.6%、SWE‑Bench Verifiedで80.2%、LiveCodeBench v6で89.6。 [29]Artificial Analysisによれば、Kimi K2.6はネイティブの画像・動画入力と256kの最大コンテキスト長をサポートします。実運用ではサービング構成による差も見ます。 [32]
DeepSeek V4-Pro／Pro-Max系DeepSeek V4 Previewは公式ドキュメントでliveかつopen-sourcedとされ、Hugging FaceのカードではV4シリーズがMoE言語モデルとして紹介されています。 [37][42]SWE Verified 80.6、SWE Pro 55.4、Terminal Bench 2.0 67.9、GPQA Diamond 90.1が報告されています。 [37]DeepSeek V4という名前の中にvariant差があります。Flash、Pro、Pro-Max系の結果は分けて読むべきです。 [37][42]

主要ベンチマーク早見表

ベンチマークGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro／Pro-Max系読み方
Terminal‑Bench 2.082.7% [5]69.4% reported [16]66.7% [29]67.9% [37]コマンドライン操作や自律型コーディングに近いタスクでは、GPT‑5.5のリードが最もはっきり見えます。
SWE‑Bench Pro58.6% [5]64.3% [17]58.6% [29]55.4% [37]難度の高いソフトウェアエンジニアリング系ベンチマークではClaude Opus 4.7が先行します。
SWE‑Bench Verifiedこのソース群では明確な比較値を確認できず87.6% [17]80.2% [29]80.6% [37]GitHub issue解決に近いタスクでは、Claudeの報告値が最も強いシグナルです。
OSWorld‑Verified78.7% [5]78.0% [17]73.1% [29]比較値を確認できずコンピューター操作系ではGPT‑5.5とClaude Opus 4.7がかなり近い位置にあります。
BrowseComp84.4%。GPT‑5.5 Proは90.1% [5]79.3% [5]83.2%。Agent Swarmは86.3% [34]比較値を確認できずブラウザーエージェントやWeb調査では、GPT‑5.5 ProとKimi Agent Swarmのシグナルが強く見えます。
GPQA Diamondこのソース群では明確な公式比較値を確認できず94.2% [19]90.5% [27]90.1% [37]大学院レベルの科学推論では、Claudeの報告値が最も高く出ています。
HLE／難問推論直接比較できる値を確認できずHLE no-tools 46.9%、with-tools 54.7% [16]HLE-Full 34.7%、with-tools 54.0% [29][34]HLE 37.7% [37]ツール付きHLEではClaudeとKimiが近く、DeepSeekの掲載値はやや低めです。
長文コンテキスト提供されたローンチ抜粋では公開仕様が明確でない1M context window [14]256k max context length [32]V4資料は長文コンテキスト用途を打ち出しています。 [37][42]長文用途ではClaudeとDeepSeekの位置づけが比較的明確ですが、実際の想起性能は別途テストが必要です。

用途別に見る：どのモデルを選ぶべきか

1. ターミナル中心の自律型コーディングエージェント：GPT‑5.5

ワークロードにターミナル操作、ブラウザーやツールの利用、OSレベルの操作、多段階のエージェントループが含まれるなら、このデータセットではGPT‑5.5が最も強く見えます。OpenAIの報告値では、Terminal‑Bench 2.0が82.7%、OSWorld‑Verifiedが78.7%、BrowseCompが84.4%、Toolathlonが55.6%です。 [5]

GPT‑5.5 ProはBrowseCompで90.1%ですが、通常版GPT‑5.5と同じ意味のスコアとして読むべきではありません。OpenAIのシステムカードは、Proを同じ基盤モデルにparallel test-time computeを使う設定だと説明しています。 [3][5]

向く用途： コーディングエージェント、ブラウザー調査エージェント、コンピューター操作の自動化、ツール利用が多い業務アシスタント。

2. 本番コードベースの修正：Claude Opus 4.7

主要KPIが、実リポジトリのバグ修正、pull requestの作成、テスト通過、大規模コードベースの理解なら、Claude Opus 4.7は最有力候補です。SWE‑Bench Verified 87.6%、SWE‑Bench Pro 64.3%という報告値は、ソフトウェアエンジニアリング系ベンチマークでの強さを示しています。 [17]

AnthropicはClaude Opus 4.7を、コーディングとAIエージェント向けの1M context window搭載hybrid reasoning modelと説明しています。大規模コードベースを扱うワークフローで試すのは自然です。 [14]

向く用途： リポジトリ保守、コードレビュー、複雑なリファクタリング、開発者向けcopilot、エンジニアリングエージェント。

3. オープンウェイトのコーディング基盤：Kimi K2.6

セルフホストやオープンウェイトが要件に入るなら、Kimi K2.6は有力候補です。公式Kimiの表では、Terminal‑Bench 2.0が66.7%、SWE‑Bench Proが58.6%、SWE‑Bench Verifiedが80.2%、SciCodeが52.2%、LiveCodeBench v6が89.6とされています。 [29]

Kimi K2.6の公開資料は、エージェント型や検索型のワークロードでも強いシグナルを示しています。BrowseCompは83.2%、Agent Swarm BrowseCompは86.3%です。 [34] Artificial Analysisによれば、Kimi K2.6はネイティブの画像・動画入力と256k context lengthをサポートします。 [32]

向く用途： オープンモデル導入、コーディングエージェント、調査エージェント、ホスティング制御を重視するチーム。

4. 長文コンテキストを含むオープンソース実験：DeepSeek V4

DeepSeekは、DeepSeek V4 Previewを2026年4月24日にliveかつopen-sourcedにしたと発表しています。 [42] DeepSeek‑V4‑Proのモデルカードは、V4シリーズをMoE language modelsとして紹介しています。 [37]

DeepSeek V4-Pro／Pro-Max系の報告ベンチマークには、Terminal Bench 2.0の67.9、SWE Verifiedの80.6、SWE Proの55.4、GPQA Diamondの90.1が含まれます。 [37] そのため、オープンソース／オープンウェイト実験や長文コンテキスト用途の戦略的候補になります。ただし、スコアは必ず正確なvariant名とセットで読むべきです。 [37][42]

向く用途： 長文コンテキストアプリケーション、オープンソース／オープンウェイト実験、ホステッドなフロンティアモデルとデプロイ可能な代替モデルを比較したいチーム。

5. 科学・数学推論：GPQAではClaudeが先行。ただし全体像は一枚岩ではない

利用可能な報告値では、Claude Opus 4.7はGPQA Diamondで94.2%です。 [19] Kimi K2.6はGPQA‑Diamondで90.5%、AIME 2026で96.4%を報告しています。 [27][29] DeepSeek V4-Pro／Pro-Max系はGPQA Diamondで90.1を報告しています。 [37]

このため、科学推論ではClaudeが強い候補になります。ただし、数学・科学系ワークロードを単一ベンチマークだけで決めるのは避けるべきです。ベンチマーク設定、ツールアクセス、effort modeの違いで結果は変わります。 [12]

導入前チェックリスト

  • 公開ベンチマーク1つで決めない。 公開値や自己申告スコアは独立実行の結果と異なることがあります。自社ワークロードで、同じプロンプト、同じツール予算、同じタイムアウト、同じ採点基準をそろえて評価してください。 [12]
  • GPT‑5.5とGPT‑5.5 Proは別トラックで見る。 Proはparallel test-time computeを使う設定なので、通常版と同じ推論予算とは見なせません。 [3]
  • オープンウェイト要件を先に定義する。 データ管理、セルフホスト、モデルのカスタマイズが必須なら、Kimi K2.6とDeepSeek V4は別枠で評価すべきです。 [29][34][37][42]
  • 長文コンテキストはwindow sizeだけで判断しない。 Claude Opus 4.7は1M context windowを明確に打ち出し、Kimi K2.6は256k max context lengthが報告され、DeepSeek V4の資料も長文コンテキストを意識しています。それでも、実際の想起、指示追従、コストは自社文書で確認が必要です。 [14][17][32][37][42]
  • コーディングエージェントは、公開ベンチマークと社内リポジトリ評価を両方走らせる。 SWE‑Bench系のスコアは有用なシグナルですが、本番リポジトリでは依存関係、flaky test、コーディング規約、レビュー制約が異なります。 [17]

制約と読み違えやすい点

  • このソース群には、4モデルを同じ独立機関、同じハーネス、同じツールアクセス、同じeffort settingで完全比較した公開データは見当たりません。LM Councilも、独立実行のベンチマークと自己申告値がずれる可能性を指摘しています。 [12]
  • GPT‑5.5 ProとGPT‑5.5は同じものとして読めません。OpenAIのシステムカードでは、Proは同じ基盤モデルにparallel test-time computeを使う設定だと説明されています。 [3]
  • DeepSeek V4のスコアはvariant依存です。V4 Preview、V4-Pro、Pro-Max系の呼び方をまとめて、単一のDeepSeek V4スコアにするべきではありません。 [37][42]
  • Kimi K2.6やDeepSeek V4のようなオープンウェイト導入では、サービング基盤、ハードウェア、量子化、コンテキスト設定が実運用性能に影響します。公開ベンチマークだけでなく、自社のデプロイ構成で評価してください。 [29][34][37]

まとめ

GPT‑5.5は、agentic computer-use、ブラウジング、ツール orchestration、ターミナル中心のコーディングが主戦場なら最初に検討すべきモデルです。 [5]

Claude Opus 4.7は、製品価値の中核がリポジトリ単位のバグ修正、コードベース修復、SWE‑Bench型のソフトウェアエンジニアリングなら優先度が高い候補です。 [14][17]

Kimi K2.6は、オープンウェイトのコーディングモデルが必要で、SWE‑Bench、Terminal‑Bench、エージェント型検索のシグナルを重視する場合に評価すべきです。 [29][34]

DeepSeek V4-Pro／Pro-Max系は、長文コンテキスト、オープンソース／オープンウェイト実験、デプロイ可能性が重要な制約なら候補に入ります。ただし、必ず正確なvariantとベンチマーク設定を確認してください。 [37][42]

最も安全な進め方は、公開ベンチマーク表で候補を絞り、最後は自社の実タスク、レイテンシ、コスト、プライバシー要件、失敗パターンのテストで選ぶことです。 [12]

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重要なポイント

  • 2026年4月時点の公開データでは万能の勝者はいない。GPT‑5.5はエージェント型のツール／コンピューター操作、Claude Opus 4.7はリポジトリ単位のコード修正、Kimi K2.6はオープンウェイトのコーディング、DeepSeek V4は長文コンテキスト実験で候補になる。
  • 主な報告値は、GPT‑5.5がTerminal‑Bench 2.0で82.7%、BrowseCompで84.4%、Claude Opus 4.7がSWE‑Bench Verifiedで87.6%、SWE‑Bench Proで64.3%、Kimi K2.6がSWE‑Bench Verifiedで80.2%、DeepSeek V4 Pro／Pro Max系がSWE Verifiedで80.6。
  • 最終判断は公開ランキングだけでなく、自社の実タスクで同じプロンプト、同じツール、同じタイムアウト、同じコスト・レイテンシ条件をそろえて検証すべき。独立評価と自己申告値は一致しないことがある。

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2026年4月時点の公開データでは万能の勝者はいない。GPT‑5.5はエージェント型のツール／コンピューター操作、Claude Opus 4.7はリポジトリ単位のコード修正、Kimi K2.6はオープンウェイトのコーディング、DeepSeek V4は長文コンテキスト実験で候補になる。

最初に検証する重要なポイントは何ですか?

2026年4月時点の公開データでは万能の勝者はいない。GPT‑5.5はエージェント型のツール／コンピューター操作、Claude Opus 4.7はリポジトリ単位のコード修正、Kimi K2.6はオープンウェイトのコーディング、DeepSeek V4は長文コンテキスト実験で候補になる。 主な報告値は、GPT‑5.5がTerminal‑Bench 2.0で82.7%、BrowseCompで84.4%、Claude Opus 4.7がSWE‑Bench Verifiedで87.6%、SWE‑Bench Proで64.3%、Kimi K2.6がSWE‑Bench Verifiedで80.2%、DeepSeek V4 Pro／Pro Max系がSWE Verifiedで80.6。

次の実践では何をすればいいでしょうか？

最終判断は公開ランキングだけでなく、自社の実タスクで同じプロンプト、同じツール、同じタイムアウト、同じコスト・レイテンシ条件をそろえて検証すべき。独立評価と自己申告値は一致しないことがある。

次にどの関連トピックを検討すればよいでしょうか?

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GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के बेंचमार्क पर शोध करें और एक अच्छी शोध रिपोर्ट तैयार करें।

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引用された回答

26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer-use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE-Bench शैली के real-world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open-weights coding/agent मॉडल के रूप में बहुत प्रतिस्पर्धी है, और DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights विकल्प के रूप में मजबूत reasoning/coding प्रदर्शन देता है। DeepSeek V4 के लिए मैंने Pro/Pro-Max को मुख्य comparison माना है, क्योंकि official materials में V4-Flash को speed/cost variant बताया गया है। [1][8][9]

Key findings

  • GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया। [1]

  • Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं। [5]

  • Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं। [6]

  • DeepSeek V4-Pro official release में 1.6T total / 49B active parameters और 1M context बताता है; DeepSeek-V4-Flash 284B total / 13B active parameters वाला faster/economical variant है। [8][9]

  • DeepSeek-V4-Pro-Max ने Hugging Face model card पर LiveCodeBench 93.5, Codeforces rating 3206, GPQA Diamond 90.1, Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, और SWE Pro 55.4 रिपोर्ट किया। [9]

  • उपलब्ध evidence में cross-model comparisons पूरी तरह apples-to-apples नहीं हैं, क्योंकि कई results vendor-reported हैं, effort settings अलग हैं, tools/harness अलग हो सकते हैं, और कुछ competitor scores re-evaluated या self-reported हैं। [5][6][9]

मॉडल प्रोफाइल

मॉडलस्थिति / रिलीजमुख्य स्पेक्सप्राथमिक ताकत
GPT‑5.5OpenAI ने 23 अप्रैल 2026 को GPT‑5.5 release किया और 24 अप्रैल 2026 update में API availability जोड़ी। [1]Public page में parameter count disclosed नहीं है; GPT‑5.5 Pro same underlying model का parallel test-time compute setting बताया गया है। [2]Agentic coding, computer use, tool use, long-horizon work। [1]
Claude Opus 4.7Anthropic page पर Claude Opus 4.7 announcement 16 अप्रैल 2026 दिखता है। [3]1M context window, 128k max output tokens, adaptive thinking, high-resolution image support। [4]Real-world coding, tool-calling agents, professional knowledge work। [3][5]
Kimi K2.6Moonshot AI का open-source native multimodal agentic model। [6]MoE architecture, 1T total parameters, 32B active parameters, 256K context, Modified MIT license। [6]Open-weights coding, agent swarm, multimodal coding-driven design। [6]
DeepSeek V4-Pro / FlashDeepSeek-V4 Preview 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया गया। [8]V4-Pro: 1.6T total / 49B active; V4-Flash: 284B total / 13B active; दोनों 1M context support करते हैं। [8][9]Long-context open-weights reasoning, coding, cost-efficient deployment। [8][9]

Benchmark तुलना

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro/Pro-Maxपढ़ने का तरीका
Terminal-Bench 2.082.7% [1]69.4% [1][5]66.7% [6]67.9% [9]GPT‑5.5 इस command-line/agentic coding benchmark में स्पष्ट रूप से आगे दिखता है। [1]
SWE-Bench Pro58.6% [1]64.3% [5]58.6% [6]55.4% [9]Claude Opus 4.7 इस hard software-engineering benchmark पर आगे है। [5]
SWE-Bench Verifiedउपलब्ध स्रोत में GPT‑5.5 का comparable score नहीं मिला। [1]87.6% [5]80.2% [6]80.6% [9]Claude Opus 4.7 reported results में strongest है। [5]
OSWorld-Verified78.7% [1]78.0% [1][5]73.1% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 computer-use tasks में बहुत करीब हैं। [1][5]
BrowseComp84.4%; Pro 90.1% [1]79.3% [5]83.2%; Agent Swarm 86.3% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 Pro और Kimi Agent Swarm web-research/agentic search में मजबूत दिखते हैं। [1][6]
GPQA Diamondउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable score नहीं मिला। [1]94.2% [5]90.5% [6]90.1% [9]Claude Opus 4.7 science reasoning में reported scores के आधार पर आगे है। [5]
HLE / hard reasoningउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable HLE score नहीं मिला। [1]HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [5]HLE-Full 34.7%, with-tools 54.0% [6]HLE 37.7% [9]Tool-augmented HLE में Claude और Kimi करीब हैं; DeepSeek का listed HLE score lower है। [5][6][9]
Long contextpublic specs not disclosed in retrieved source1M context [4]256K context [6]1M context [8][9]Long-context deployment में Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 अधिक स्पष्ट रूप से positioned हैं। [4][8][9]

उपयोग-केस के अनुसार निष्कर्ष

  • अगर आपका workload terminal-heavy autonomous coding, computer-use, tool-driven workflows और general frontier-agent work है, तो GPT‑5.5 सबसे मजबूत candidate दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0 82.7%, OSWorld-Verified 78.7%, Toolathlon 55.6%, और BrowseComp 84.4% के आधार पर। [1]

  • अगर आपका लक्ष्य GitHub issue resolution, production codebase repair, और SWE-Bench-style software engineering है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है, क्योंकि इसका SWE-Bench Verified 87.6% और SWE-Bench Pro 64.3% है। [5]

  • अगर आपको open-weights/self-hostable मॉडल चाहिए और coding + agentic research दोनों महत्वपूर्ण हैं, तो Kimi K2.6 बहुत मजबूत विकल्प है, क्योंकि यह 1T/32B-active MoE model है और SWE-Bench Pro 58.6%, BrowseComp 83.2%, तथा Agent Swarm BrowseComp 86.3% रिपोर्ट करता है। [6]

  • अगर आपको 1M context, open-weights, और cost-efficient deployment चाहिए, तो DeepSeek V4-Pro/Flash रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है; V4-Pro 1.6T/49B-active है और V4-Flash 284B/13B-active faster/economical variant है। [8][9]

  • अगर pure reasoning/math frontier आपका मुख्य लक्ष्य है, तो इस dataset में picture mixed है: Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% है, Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% देता है, और DeepSeek-V4-Pro-Max GPQA Diamond 90.1%, HMMT 2026 Feb 95.2%, तथा IMOAnswerBench 89.8% दिखाता है। [5][6][9]

Evidence notes

  • GPT‑5.5 के लिए strongest evidence OpenAI का official launch post और system card है, लेकिन यह vendor-reported data है। [1][2]

  • Claude Opus 4.7 के लिए Anthropic official product/docs pages capabilities और specs देते हैं, जबकि benchmark values के लिए Vellum ने Anthropic-reported tables का readable breakdown दिया है। [3][4][5]

  • Kimi K2.6 के लिए official Hugging Face model card सबसे उपयोगी benchmark source है, क्योंकि उसमें architecture, evaluation settings, और footnotes शामिल हैं। [6]

  • DeepSeek V4 के लिए DeepSeek API Docs release page availability/specs बताता है, और DeepSeek Hugging Face model card detailed evaluation table देता है। [8][9]

  • कई benchmarks में “thinking effort,” tools, max generation length, और harness अलग हैं; Kimi K2.6 card खुद बताता है कि कुछ competitor scores publicly available न होने पर re-evaluated और asterisk-marked हैं। [6]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence: सभी चार मॉडलों को एक ही स्वतंत्र lab, एक ही harness, एक ही tool budget, और एक ही inference-effort setting में evaluate करने वाला complete public benchmark अभी उपलब्ध नहीं मिला। [5][6][9]

  • GPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 closed models हैं, इसलिए parameter count, training data, और exact inference configuration public comparison में सीमित हैं। [1][3]

  • DeepSeek V4 नाम के अंदर Flash, Pro, और Pro-Max/effort-mode जैसे variants हैं, इसलिए “DeepSeek V4” का benchmark score variant-specific है। [8][9]

  • कुछ official benchmark charts images में हैं या extracted text में partial हैं, इसलिए मैंने केवल उन numbers को शामिल किया है जो source text में स्पष्ट रूप से उपलब्ध थे। [1][8][9]

Summary

कुल मिलाकर, GPT‑5.5 सबसे मजबूत all-around frontier agent model जैसा दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0, OSWorld और BrowseComp में। [1] Claude Opus 4.7 coding agents के लिए सबसे भरोसेमंद दिखता है, विशेषकर SWE-Bench Verified और SWE-Bench Pro पर। [5] Kimi K2.6 open-weights ecosystem में coding और agentic workflows के लिए सबसे मजबूत contenders में है। [6] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights model के रूप में खास है और coding/reasoning में competitive है, लेकिन direct cross-model comparison अभी भी सीमित evidence पर निर्भर है। [8][9]

स्रोत मैप

[1] OpenAI — “Introducing GPT‑5.5”
[2] OpenAI — “GPT‑5.5 System Card”
[3] Anthropic — “Claude Opus 4.7”
[4] Anthropic Docs — “What’s new in Claude Opus 4.7”
[5] Vellum — “Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained”
[6] Moonshot AI — “Kimi K2.6” Hugging Face model card
[7] GMI Cloud — “Kimi K2.6: Architecture, Benchmarks, and What It Means for Production AI”
[8] DeepSeek API Docs — “DeepSeek-V4 Preview Release”
[9] DeepSeek AI — “DeepSeek-V4-Pro” Hugging Face model card

情報源

  • [3] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    We generally treat GPT‑5.5’s safety results as strong proxies for GPT‑5.5 Pro, which is the same underlying model using a setting that makes use of parallel test time compute. As noted below, we separately evaluate GPT‑5.5 Pro in certain cases because we ju...

  • [5] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Computer use and vision EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro OSWorld-Verified 78.7%75.0%--78.0%- MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%---80.5% MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%---- Tool use EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaud...

  • [12] AI Model Benchmarks Apr 2026 | Compare GPT-5, Claude 4.5 ...lmcouncil.ai

    AI Model Benchmarks Apr 2026 18 benchmarks - the world's most-followed benchmarks, curated by AI Explained, author of SimpleBench Independently-run benchmarks by Epoch, Scale and others, so may not match self-reported scores by AI orgs. Compare Models Human...

  • [14] 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...

  • [16] Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained - Vellumvellum.ai

    Apr 16, 2026•16 min•ByNicolas Zeeb Guides CONTENTS Key observations of reported benchmarks Coding capabilities SWE-bench Verified SWE-bench Pro Terminal-Bench 2.0 Agentic capabilities MCP-Atlas (Scaled tool use) Finance Agent v1.1 OSWorld-Verified (Computer...

  • [17] Claude Opus 4.7 Review: Everything New in 2026app.stationx.net

    Sign In MEMBERSHIP 2100 Shares Benchmark Opus 4.6 Opus 4.7 Change --- --- SWE-Bench Pro 53.4% 64.3% +10.9 SWE-Bench Verified 80.8% 87.6% +6.8 Graphwalks (multi-hop reasoning) 38.7% 58.6% +19.9 OSWorld-Verified (computer use) 72.7% 78.0% +5.3 CharXiv (vision...

  • [19] Claude Opus 4.7 Benchmark Full Analysis: Empirical Data Leading ...help.apiyi.com

    Q1: What is Claude Opus 4.7? Claude Opus 4.7 is the flagship Large Language Model released by Anthropic on April 16, 2026. It leads in multiple benchmarks, including coding (SWE-bench Verified 87.6%), Agent tool invocation, and scientific reasoning (GPQA Di...

  • [27] Kimi K2.6 on GMI Cloud: Architecture, Benchmarks & API Accessgmicloud.ai

    ‍ K2.6 was equipped with search, code-interpreter, and web-browsing tools for HLE with tools, BrowseComp, DeepSearchQA, and WideSearch evaluations. Reasoning and Knowledge K2.6 is competitive with closed-source models on math and science, though GPT-5.4 and...

  • [29] Kimi K2.6 Tech Blog: Advancing Open-Source Codingkimi.com

    APEX-Agents 27.9 33.3 33.0 32.0 11.5 OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 — 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 — 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 — 80.8 80...

  • [32] Kimi K2.6: The new leading open weights model - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    ➤ Multimodality: Kimi K2.6 supports Image and Video input and text output natively. The model’s max context length remains 256k. Kimi K2.6 has significantly higher token usage than Kimi K2.5. Kimi K2.5 scores 6 on the AA-Omniscience Index, primarily driven...

  • [34] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co

    OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 80.8 80.6 76.8 SciCode 52.2 56.6 51.9 58.9 48.7 OJ...

  • [37] deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Facehuggingface.co

    We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T ... 2 days ago

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

    News; DeepSeek-V4 Preview Release 2026/04/24. On this page. DeepSeek V4 Preview Release. DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced!