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レポート公開URL2026年4月26日26 ソース

Kimi K2.6とDeepSeek V4のベンチマークを調査してください。コーディング、デザイン、クリエイティブコンテンツでは、どちらが優れているでしょうか？

現時点の提示証拠だけで判断すると、 コーディングはDeepSeek V4が優勢 です。ただし、 デザイン と クリエイティブコンテンツ については、比較可能な専用ベンチマークが提示証拠内にないため、結論は「Insufficient evidence」です。 Key findings コーディング: DeepSeek V4が有利です。提示証拠では、DeepSeek V4が「Vibe Code Benchmark」でオープンウェイトモ...

現時点の提示証拠だけで判断すると、 コーディングはDeepSeek V4が優勢 です。ただし、 デザイン と クリエイティブコンテンツ については、比較可能な専用ベンチマークが提示証拠内にないため、結論は「Insufficient evidence」です。 Key findings コーディング: DeepSeek V4が有利です。提示証拠では、DeepSeek V4が「Vibe Code Benchmark」でオープンウェイトモデル1位、Kimi K2.6が2位とされ、さらにDeepSeek V4がKimi K2.6を大きく上回るという主張があります[23]。ただし、この根拠はReddit投稿のスニペットであり、一次ベンチマークペ

重要なポイント

  • **コーディング:** DeepSeek V4が有利です。提示証拠では、DeepSeek V4が「Vibe Code Benchmark」でオープンウェイトモデル1位、Kimi K2.6が2位とされ、さらにDeepSeek V4がKimi K2.6を大きく上回るという主張があります。ただし、この根拠はReddit投稿のスニペットであり、一次ベンチマークページや詳細スコアではないため、信頼度は限定的です。
  • **デザイン:** Insufficient evidence. 提示証拠には、UI/UXデザイン、画像理解を伴うデザインレビュー、フロントエンド実装品質、ビジュアル生成支援などを直接比較するベンチマークがありません。
  • **クリエイティブコンテンツ:** Insufficient evidence. 提示証拠には、文章創作、広告コピー、長編構成、ブランドトーン再現などの品質をKimi K2.6とDeepSeek V4で直接比較する評価がありません。
  • **長文処理・大規模コンテキスト:** DeepSeek V4は長い仕様書、コードベース、ドキュメントを扱う用途で有利な可能性があります。Artificial Analysisの比較スニペットではDeepSeek V4 Pro/Flashが1000kトークン、Kimi K2.6が256kトークンのコンテキストウィンドウとされています。AINewsのスニペットでもDeepSeek V4系は1Mトークンコンテキストを備えるとされています。
  • 現時点の提示証拠だけで判断すると、**コーディングはDeepSeek V4が優勢**です。ただし、**デザイン**と**クリエイティブコンテンツ**については、比較可能な専用ベンチマークが提示証拠内にないため、結論は「Insufficient evidence」です。
  • ## Key findings

研究の答え

現時点の提示証拠だけで判断すると、コーディングはDeepSeek V4が優勢です。ただし、デザインとクリエイティブコンテンツについては、比較可能な専用ベンチマークが提示証拠内にないため、結論は「Insufficient evidence」です。

Key findings

  • コーディング: DeepSeek V4が有利です。提示証拠では、DeepSeek V4が「Vibe Code Benchmark」でオープンウェイトモデル1位、Kimi K2.6が2位とされ、さらにDeepSeek V4がKimi K2.6を大きく上回るという主張があります[23]。ただし、この根拠はReddit投稿のスニペットであり、一次ベンチマークページや詳細スコアではないため、信頼度は限定的です[23]。

  • デザイン: Insufficient evidence. 提示証拠には、UI/UXデザイン、画像理解を伴うデザインレビュー、フロントエンド実装品質、ビジュアル生成支援などを直接比較するベンチマークがありません。

  • クリエイティブコンテンツ: Insufficient evidence. 提示証拠には、文章創作、広告コピー、長編構成、ブランドトーン再現などの品質をKimi K2.6とDeepSeek V4で直接比較する評価がありません。

  • 長文処理・大規模コンテキスト: DeepSeek V4は長い仕様書、コードベース、ドキュメントを扱う用途で有利な可能性があります。Artificial Analysisの比較スニペットではDeepSeek V4 Pro/Flashが1000kトークン、Kimi K2.6が256kトークンのコンテキストウィンドウとされています[4][5]。AINewsのスニペットでもDeepSeek V4系は1Mトークンコンテキストを備えるとされています[1]。

  • 総合的な「オープンモデル」評価: Kimi K2.6については、AINewsが「world's leading Open Model」と表現し、Moonshotが2026年時点で中国のオープンモデルラボとしてリードしているという評価を掲載しています[2]。一方で、DeepSeek V4についても、AINewsはV3以来の大きなアーキテクチャ刷新であり、1Mトークンコンテキスト、推論/非推論のハイブリッドモード、MITライセンス、詳細な技術レポートを持つとしています[1]。

Evidence notes

  • DeepSeek V4のコーディング優位を示す最も直接的な証拠は「Vibe Code Benchmark」の順位主張ですが、提示証拠ではRedditスニペットに限られます[23]。そのため、コーディングについては「DeepSeek V4が優勢」と見ますが、確度は中程度です。

  • コンテキスト長については、Artificial Analysisの比較スニペットがDeepSeek V4 Pro/Flashを1000kトークン、Kimi K2.6を256kトークンとしています[4][5]。ただし、OpenRouterの比較スニペットでは「Max Tokens 256K」とも記載されており、プラットフォーム上の提供条件やモデル設定による差がある可能性があります[7]。

  • Kimi K2.6は全体評価として高く扱われていますが、提示証拠内ではコーディング、デザイン、クリエイティブそれぞれの専用スコアが確認できません[2]。

Limitations / uncertainty

  • デザインとクリエイティブコンテンツについては、提示証拠だけでは優劣を判定できません。Insufficient evidence.

  • コーディングの結論は、単一のベンチマーク主張に強く依存しています[23]。一次ソースの詳細スコア、評価プロンプト、採点方法、再現性が提示証拠内にないため、断定は避けるべきです。

  • DeepSeek V4にはPro、Flash、Reasoning、High/Max Effortなど複数設定があり、Kimi K2.6との比較結果はモデル設定や提供プラットフォームによって変わる可能性があります[4][5][7]。

Summary

  • コーディング: DeepSeek V4が優勢。ただし根拠は限定的です[23]。
  • デザイン: Insufficient evidence.
  • クリエイティブコンテンツ: Insufficient evidence.
  • 長文・大規模文脈処理: DeepSeek V4が有利な可能性が高いです。提示証拠ではDeepSeek V4が1Mトークン、Kimi K2.6が256kトークンとされています[4][5]。
  • 実務上の選び方: コード生成・大規模コードベース解析ならDeepSeek V4を第一候補にし、文章表現や創作系はKimi K2.6も含めて実タスクでABテストするのが妥当です。

サポートビジュアル

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研究に関する会話

あなた

リサーチクエスチョン

Kimi K2.6とDeepSeek V4のベンチマークを調査してください。コーディング、デザイン、クリエイティブコンテンツでは、どちらが優れているでしょうか？

Studio Global AI26 ソース

引用された回答

現時点の提示証拠だけで判断すると、コーディングはDeepSeek V4が優勢です。ただし、デザインとクリエイティブコンテンツについては、比較可能な専用ベンチマークが提示証拠内にないため、結論は「Insufficient evidence」です。

Key findings

  • コーディング: DeepSeek V4が有利です。提示証拠では、DeepSeek V4が「Vibe Code Benchmark」でオープンウェイトモデル1位、Kimi K2.6が2位とされ、さらにDeepSeek V4がKimi K2.6を大きく上回るという主張があります[23]。ただし、この根拠はReddit投稿のスニペットであり、一次ベンチマークページや詳細スコアではないため、信頼度は限定的です[23]。

  • デザイン: Insufficient evidence. 提示証拠には、UI/UXデザイン、画像理解を伴うデザインレビュー、フロントエンド実装品質、ビジュアル生成支援などを直接比較するベンチマークがありません。

  • クリエイティブコンテンツ: Insufficient evidence. 提示証拠には、文章創作、広告コピー、長編構成、ブランドトーン再現などの品質をKimi K2.6とDeepSeek V4で直接比較する評価がありません。

  • 長文処理・大規模コンテキスト: DeepSeek V4は長い仕様書、コードベース、ドキュメントを扱う用途で有利な可能性があります。Artificial Analysisの比較スニペットではDeepSeek V4 Pro/Flashが1000kトークン、Kimi K2.6が256kトークンのコンテキストウィンドウとされています[4][5]。AINewsのスニペットでもDeepSeek V4系は1Mトークンコンテキストを備えるとされています[1]。

  • 総合的な「オープンモデル」評価: Kimi K2.6については、AINewsが「world's leading Open Model」と表現し、Moonshotが2026年時点で中国のオープンモデルラボとしてリードしているという評価を掲載しています[2]。一方で、DeepSeek V4についても、AINewsはV3以来の大きなアーキテクチャ刷新であり、1Mトークンコンテキスト、推論/非推論のハイブリッドモード、MITライセンス、詳細な技術レポートを持つとしています[1]。

Evidence notes

  • DeepSeek V4のコーディング優位を示す最も直接的な証拠は「Vibe Code Benchmark」の順位主張ですが、提示証拠ではRedditスニペットに限られます[23]。そのため、コーディングについては「DeepSeek V4が優勢」と見ますが、確度は中程度です。

  • コンテキスト長については、Artificial Analysisの比較スニペットがDeepSeek V4 Pro/Flashを1000kトークン、Kimi K2.6を256kトークンとしています[4][5]。ただし、OpenRouterの比較スニペットでは「Max Tokens 256K」とも記載されており、プラットフォーム上の提供条件やモデル設定による差がある可能性があります[7]。

  • Kimi K2.6は全体評価として高く扱われていますが、提示証拠内ではコーディング、デザイン、クリエイティブそれぞれの専用スコアが確認できません[2]。

Limitations / uncertainty

  • デザインとクリエイティブコンテンツについては、提示証拠だけでは優劣を判定できません。Insufficient evidence.

  • コーディングの結論は、単一のベンチマーク主張に強く依存しています[23]。一次ソースの詳細スコア、評価プロンプト、採点方法、再現性が提示証拠内にないため、断定は避けるべきです。

  • DeepSeek V4にはPro、Flash、Reasoning、High/Max Effortなど複数設定があり、Kimi K2.6との比較結果はモデル設定や提供プラットフォームによって変わる可能性があります[4][5][7]。

Summary

  • コーディング: DeepSeek V4が優勢。ただし根拠は限定的です[23]。
  • デザイン: Insufficient evidence.
  • クリエイティブコンテンツ: Insufficient evidence.
  • 長文・大規模文脈処理: DeepSeek V4が有利な可能性が高いです。提示証拠ではDeepSeek V4が1Mトークン、Kimi K2.6が256kトークンとされています[4][5]。
  • 実務上の選び方: コード生成・大規模コードベース解析ならDeepSeek V4を第一候補にし、文章表現や創作系はKimi K2.6も含めて実タスクでABテストするのが妥当です。

人々も尋ねます

「Kimi K2.6とDeepSeek V4のベンチマークを調査してください。コーディング、デザイン、クリエイティブコンテンツでは、どちらが優れているでしょうか？」の短い答えは何ですか?

**コーディング:** DeepSeek V4が有利です。提示証拠では、DeepSeek V4が「Vibe Code Benchmark」でオープンウェイトモデル1位、Kimi K2.6が2位とされ、さらにDeepSeek V4がKimi K2.6を大きく上回るという主張があります。ただし、この根拠はReddit投稿のスニペットであり、一次ベンチマークページや詳細スコアではないため、信頼度は限定的です。

最初に検証する重要なポイントは何ですか?

**コーディング:** DeepSeek V4が有利です。提示証拠では、DeepSeek V4が「Vibe Code Benchmark」でオープンウェイトモデル1位、Kimi K2.6が2位とされ、さらにDeepSeek V4がKimi K2.6を大きく上回るという主張があります。ただし、この根拠はReddit投稿のスニペットであり、一次ベンチマークページや詳細スコアではないため、信頼度は限定的です。 **デザイン:** Insufficient evidence. 提示証拠には、UI/UXデザイン、画像理解を伴うデザインレビュー、フロントエンド実装品質、ビジュアル生成支援などを直接比較するベンチマークがありません。

次の実践では何をすればいいでしょうか？

**クリエイティブコンテンツ:** Insufficient evidence. 提示証拠には、文章創作、広告コピー、長編構成、ブランドトーン再現などの品質をKimi K2.6とDeepSeek V4で直接比較する評価がありません。

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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  • [9] 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 | | OJBench (python) | 60.6 60.3 | 70.7 | 54.7 | | LiveCodeBench (v6) | 89.6 88.8 | 91.7 | 85.0 | | Reasoning & Knowledge | | HLE-Full | 34.7 | 39.8 | 40.0 | 44.4 | 30.1 | | AIME 2026 | 96.4 | 99.2 | 96.7 | 98.3 | 95.8 | | HMMT 2026 (Feb) | 92.7 | 97.7 | 96.2 | 94.7 | 8…

  • [10] I reviewed how DeepSeek V4-Pro, Kimi 2.6, Opus 4.6, and Opus 4.7 ...news.ycombinator.com

    | | | | ozgune 1 day ago | parent | context | favorite | on: DeepSeek v4 I reviewed how DeepSeek V4-Pro, Kimi 2.6, Opus 4.6, and Opus 4.7 across the same AI benchmarks. All results are for Max editions, except for Kimi. Summary: Opus 4.6 forms the baseline all three are trying to beat. DeepSeek V4-Pro roughly matches it across the board, Kimi K2.6 edges it on agentic/coding benchmarks, and Opus 4.7 surpasses it on nearly everything except web search. DeepSeek V4-Pro Max shines in competitive coding benchmarks. However, it trails both Opus models on software engineering. Kimi K2.6 is remarkabl…

  • [11] "DeepSeek v4 is now the #1 open-weight model on our Vibe Code Benchmark, and it’s not close. It leaves the #2 (Kimi K2.6) in the dust, and even beats out frontier closed source models like Gemini 3.1 Pro." : r/acceleratereddit.com

    Ethical considerations in AI development Latest breakthroughs in machine learning Impact of AI on job markets Public Anyone can view, post, and comment to this community 0 0 Reddit RulesPrivacy PolicyUser AgreementYour Privacy ChoicesAccessibilityReddit, Inc. © 2026. All rights reserved. Expand Navigation Collapse Navigation       RESOURCES About Reddit Advertise Developer Platform Reddit Pro BETA Help Blog Careers Press Best of Reddit Reddit Rules Privacy Policy User Agreement Your Privacy Choices Accessibility Reddit, Inc. © 2026. All rights reserved. Image 5 [...] # "DeepSee…

  • [12] Deepseek v4 models are out and here are benchmarks !( 4 versions)reddit.com

    Local hosting needs planning but pays off for privacy and removing token limits. Start by testing a compact quantized model on the target hardware, pick a backend that matches your team needs (easy UX vs deep control), and design predictable latency and model-loading behavior so users have a smooth experience. ### LLaMA Hosting Communities See Answer Top tools for optimizing AI model performance How to fine-tune LLaMA for specific tasks Common challenges in local AI deployment Innovative applications of LLaMA in business Image 2: Llama Image 3: Llama Public Anyone can view, post, and comment…

  • [13] DeepSeek V4 and Kimi K2.6 - Models - NVIDIA Developer Forumsforums.developer.nvidia.com

    | Deepseek: Extract Reasoning Only NVIDIA Nemotron nim | 1 | 600 | February 18, 2025 | | Hope, dream NVIDIA Nemotron | 0 | 273 | February 29, 2024 | | DeepSeek Models - newbie python programmer - calling the wizards out there (you know who you are) DGX Spark / GB10 Projects deepseek | 4 | 138 | April 14, 2026 | [...] | Topic | | Replies | Views | Activity | --- --- | Issues on deepseek models, Models deepseek | 1 | 148 | November 14, 2025 | | DeepSeek V3.2 API returns 404 error today after yesterday's work Models deepseek | 0 | 244 | December 28, 2025 | | Deepseek-v3.2: Function 'xxx': Not fo…

  • [14] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6artificialanalysis.ai

    | Metric | DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) | Kimi logoKimi K2.6 | Analysis | --- --- | | Creator | DeepSeek | Kimi | | | Context Window | 1000k tokens (~1500 A4 pages of size 12 Arial font) | 256k tokens (~384 A4 pages of size 12 Arial font) | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) is larger than Kimi K2.6 | | Release Date | April, 2026 | April, 2026 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) has a more recent release date than Kimi K2.6 | | Parameters | 1600B, 49B active at inference time | 1000B, 32B active at inference time | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort)…

  • [15] DeepSeek_V4.pdfhuggingface.co

    Overall, DeepSeek-V4 series retain the Transformer (Vaswani et al., 2017) architecture and Multi-Token Prediction (MTP) modules (DeepSeek-AI, 2024; Gloeckle et al., 2024), while introducing several key upgrades over DeepSeek-V3: (1) firstly, we introduce the Manifold-Constrained Hyper-Connections ( mHC) (Xie et al., 2026) to strengthen conventional residual connections; 6(2) secondly, we design a hybrid attention architecture, which greatly improves long-context efficiency through Compressed Sparse Attention and Heavily Compressed Attention. (3) thirdly, we employ Muon (Jordan et al., 2024; L…

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

    Image 8: WeChat QRcode Community Email Discord Twitter More GitHub Copyright © 2026 DeepSeek, Inc.

  • [17] Deepseek v4: Best Opensource Model Ever? (Fully Tested) - YouTubeyoutube.com

    to tool breakdowns? 📌 Tags (comma separated): deepseek v4, deepseek v4 pro, deepseek v4 flash, deepseek ai, open source ai, llm, large language models, ai coding, agentic ai, ai agents, kimi k2.6, glm 5.1, ai comparison, ai benchmarks, coding ai, ai tools 2026, deepseek review, ai model test, open weight models, ai development Hashtags: #DeepSeek#AI#LLM#OpenSourceAI#AICoding#Tech#ArtificialIntelligence#MachineLearning#AIModels#AgenticAI…...more [...] # Deepseek v4: Best Opensource Model Ever? (Fully Tested) Image 7 WorldofAI WorldofAI 214K subscribers Join Subscribe Subscribed 455 Share Save…

  • [18] [AINews] DeepSeek V4 Pro (1.6T-A49B) and Flash (284B-A13B ...latent.space

    DeepSeek released DeepSeek-V4 Pro and DeepSeek-V4 Flash, its first major architecture refresh since V3 and first clear two-tier lineup, with 1M-token context, hybrid reasoning/non-reasoning modes, an MIT license, and a technical report detailed enough that multiple researchers called it one of the most important or best-written model papers of the year. Across the reactions, the factual consensus is that V4 materially advances open-weight long-context and agentic coding performance while remaining somewhat behind the top closed frontier models overall. Independent benchmarkers place V4 Pro ar…

  • [19] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs Kimi K2 0905: Model Comparisonartificialanalysis.ai

    | Metric | DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) | Kimi logoKimi K2 0905 | Analysis | --- --- | | Creator | DeepSeek | Kimi | | | Context Window | 1000k tokens (~1500 A4 pages of size 12 Arial font) | 256k tokens (~384 A4 pages of size 12 Arial font) | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) is larger than Kimi K2 0905 | | Release Date | April, 2026 | September, 2025 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) has a more recent release date than Kimi K2 0905 | | Parameters | 1600B, 49B active at inference time | 1000B, 32B active at inference time | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Ma…

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

    | Opus-4.6 Max | GPT-5.4 xHigh | Gemini-3.1-Pro High | K2.6 Thinking | GLM-5.1 Thinking | DS-V4-Pro Max | :---: :---: :---: | Knowledge & Reasoning | | | | | | | | MMLU-Pro (EM) | 89.1 | 87.5 | 91.0 | 87.1 | 86.0 | 87.5 | | SimpleQA-Verified (Pass@1) | 46.2 | 45.3 | 75.6 | 36.9 | 38.1 | 57.9 | | Chinese-SimpleQA (Pass@1) | 76.4 | 76.8 | 85.9 | 75.9 | 75.0 | 84.4 | | GPQA Diamond (Pass@1) | 91.3 | 93.0 | 94.3 | 90.5 | 86.2 | 90.1 | | HLE (Pass@1) | 40.0 | 39.8 | 44.4 | 36.4 | 34.7 | 37.7 | | LiveCodeBench (Pass@1) | 88.8 91.7 | 89.6 93.5 | | Codeforces (Rating) 3168 | 3052 - | 3206 | | HMM…

  • [21] DeepSeek-V4-Pro-Max: Pricing, Benchmarks & Performancellm-stats.com

    Benchmarks GPQA MMLU MMLU-Pro AIME 2025 MATH HumanEval MMMU LiveCodeBench IFEval GSM8K SWE-Bench Verified ### Models Gemini 3 Pro Grok-4 Heavy GPT-5.1 Grok-4 Qwen3-235B-A22B-Thinking DeepSeek-R1-0528 GLM-4.6 GPT OSS 120B ### Resources Playground Blog News Community API Infrastructure © 2026 llm-stats About usPrivacy policyTerms of service []( Feedback Exam [...] Show 16 more Self-reported by the model provider. Score may not be independently verified. ### Similar Models How DeepSeek-V4-Pro-Max compares to models with the closest performance across key benchmarks. DeepSeek-V4-Pro-MaxQwen3.…

  • [22] 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 by low hallucination rate. Here’s the full suite of Kimi K2.6 evaluation results: See Artificial Analysis for further details and benchmarks of Kimi K2.6: Want to dive deeper? Discuss this model with our Discord community: ## Read the latest ### Opus 4.7: Everything you need to know Benchmarks and Analysis of Opus 4.7 April 17, 2026 ### Sub…

  • [23] Underwhelming or underrated? DeepSeek V4 shows “impressive ...scmp.com

    The company’s most advanced system, V4 Pro, ranked second among the world’s leading open-source models, behind Beijing-based Moonshot AI’s Kimi K2.6, benchmark firm Artificial Analysis said in a report on Friday. While V4 Pro marked a clear improvement on its predecessor, V3.2, it still lagged top competitors. The results highlight the challenges facing DeepSeek as China races to narrow the AI gap with the US, amid intensifying competition at home and abroad as well as ongoing constraints on computing power. Still, analysts noted that V4 delivered meaningful technical progress. [...] # Underw…

  • [24] LiveBenchlivebench.ai

    | GPT-5.3 Codex High | OpenAI | 72.76 | 80.15 | 78.18 | 55.00 | 87.84 | 62.69 | 80.09 | 65.38 | | Gemini 3 Flash Preview High | Google | 72.40 | 74.55 | 73.90 | 40.00 | 84.17 | 74.77 | 84.56 | 74.86 | | Kimi K2.6 Thinking | Moonshot AI | 72.17 | 79.38 | 78.57 | 58.33 | 84.28 | 65.13 | 75.14 | 64.36 | | GPT-5.1 High | OpenAI | 72.04 | 78.79 | 72.49 | 53.33 | 86.90 | 69.61 | 79.26 | 63.90 | | Qwen 3.6 Plus | Alibaba | 70.85 | 75.83 | 78.18 | 55.00 | 83.72 | 69.91 | 74.99 | 58.34 | | GPT-5 Pro | OpenAI | 70.48 | 81.69 | 72.11 | 51.67 | 86.17 | 57.04 | 80.69 | 63.96 | | GPT-5.4 Nano xHigh | OpenA…

  • [25] The Definitive LLM Selection & Benchmarks Guideiternal.ai

    | Kimi K2.5 | Moonshot AI | 1T MoE | Open-weight | Coding, agentic (Agent Swarm up to 100 agents), vision | SWE-bench 76.8%; HumanEval 99.0%; GPQA 87.6%; HLE 51.8% (tools) | | MiniMax M2.7 | MiniMax | ~230B MoE | Proprietary | Self-evolving agent, office productivity, coding | SWE-bench 78%; GDPval-AA 1495 Elo; released March 18, 2026 | | Step-3.5-Flash | StepFun | 196B (11B active MoE) | Open-weight | Ultra-fast reasoning, competitive coding | AIME 99.8%; SWE-bench 74.4%; 100-350 tok/s; 256K context | | DeepSeek R1 | DeepSeek | ~670B MoE | MIT | Deep reasoning, math, chain-of-thought | MATH-…

  • [26] DeepSeek V4 finally drops—and gets beaten by a smartphone company ...x.com

    Kyle Chan on X: "DeepSeek V4 finally drops—and gets beaten by a smartphone company, whose AI team is led by one of DeepSeek’s former top researchers." / X Don’t miss what’s happening People on X are the first to know. Log in Sign up # []( ## Post See new posts # Conversation Image 1 Kyle Chan @kyleichan DeepSeek V4 finally drops—and gets beaten by a smartphone company, whose AI team is led by one of DeepSeek’s former top researchers. Quote Image 2 Artificial Analysis @ArtificialAnlys · Apr 24 Xiaomi’s MiMo V2.5 Pro has landed at 54 in the Artificial Analysis Intelligence Index, tied with Mo…