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DeepSeek V4 vs Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: 벤치마크로 본 실제 선택 기준

공개 자료만으로는 네 모델의 종합 우승자를 단정하기 어렵다. GPT 5.5는 OpenAI가 Terminal Bench 2.0 82.7%, SWE Bench Pro 58.6%를 공개했고, DeepSeek V4는 공식 문서에서 V4 Pro와 V4 Flash의 API 제공이 확인된다 [24][25].

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Illustration eines Benchmark-Dashboards für DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
DeepSeek V4 vsBenchmark-Vergleiche zwischen Frontier-Modellen sind nur sinnvoll, wenn offizielle Werte, Sekundärdaten und eigene Evals getrennt betrachtet werden.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 vs. Kimi K2.6 vs. Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: Benchmark-Vergleich. Article summary: Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt, während Claude Opus 4.7 in Sekundärdaten bei SWE bench stärker wirkt; für Kimi K2.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, coding agents, developer tools. 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://www.yo

openai.com

네 모델을 한 줄로 세워 ‘누가 제일 세냐’를 묻고 싶지만, 지금 공개된 자료만 보면 답은 그렇게 단순하지 않습니다. 먼저 봐야 할 것은 벤치마크 숫자의 출처입니다. GPT-5.5는 OpenAI가 Terminal-Bench 2.0과 SWE-Bench Pro 수치를 직접 공개했습니다 [24]. DeepSeek V4는 공식 변경 로그에서 V4-Pro와 V4-Flash의 API 제공을 확인할 수 있지만, 네 모델을 같은 조건에서 비교한 공식 벤치마크 표는 제공되지 않았습니다 [25]. Claude Opus 4.7과 Kimi K2.6의 직접 비교 수치는 이 글에서 주로 제3자 분석에 기대고 있습니다 [4][6].

먼저 결론: 용도별로 승자가 갈린다

  • 코딩과 GitHub 이슈 수정: 인용된 SWE-Bench, SWE-Bench Verified, CursorBench 수치만 보면 Claude Opus 4.7이 GPT-5.5보다 강해 보입니다 [4].
  • 터미널 에이전트와 컴퓨터 사용 작업: GPT-5.5가 가장 명확하게 근거를 갖고 있습니다. OpenAI는 GPT-5.5가 Terminal-Bench 2.0에서 82.7%를 기록했다고 밝혔습니다 [24].
  • 비용을 중시하는 코딩 에이전트: CodeRouter는 Kimi K2.6을 비용·품질 측면의 승자로 설명하며, 입력 $0.60 및 출력 $4.00 per million tokens 가격을 제시합니다 [6].
  • DeepSeek V4: V4-Pro와 V4-Flash가 DeepSeek API에서 공식 지원된다는 점은 확인됩니다. 다만 Kimi K2.6, Claude Opus 4.7, GPT-5.5와의 공식 4자 벤치마크 매트릭스는 이 자료들 안에서는 확인되지 않습니다 [25].

숫자를 보기 전에: 공식 수치와 제3자 수치를 나눠 봐야 한다

OpenAI는 Terminal-Bench 2.0을 복잡한 명령줄 워크플로를 테스트하는 벤치마크로 설명합니다. 이 벤치마크는 계획, 반복, 도구 조율이 필요한 작업을 다루며, GPT-5.5는 여기서 82.7%를 기록했다고 OpenAI가 밝혔습니다 [24]. 또 실제 GitHub 이슈 해결 능력을 평가하는 SWE-Bench Pro에서는 GPT-5.5가 58.6%를 기록했다고 공개했습니다 [24].

DeepSeek 쪽 공식 문서에서 확인되는 것은 성능 순위가 아니라 제공 방식입니다. DeepSeek API는 V4-Pro와 V4-Flash를 OpenAI ChatCompletions 인터페이스와 Anthropic 인터페이스 양쪽에서 지원하며, 모델 파라미터는 deepseek-v4-pro와 deepseek-v4-flash로 지정하도록 안내합니다 [25]. 즉, API 사용 가능성은 확인되지만 이 자체가 벤치마크 승리를 뜻하지는 않습니다.

Claude Opus 4.7과 Kimi K2.6은 조금 더 조심해서 읽어야 합니다. 이 글에서 쓰는 Claude 대 GPT 비교 수치는 LushBinary의 제3자 분석에, Kimi K2.6과 DeepSeek V4의 가격·포지셔닝 정보는 CodeRouter 자료에 주로 기반합니다 [4][6].

공개 자료 기준 비교표

아래 표의 ‘자료 없음’은 해당 모델과 벤치마크 조합에 대해, 이 글에서 사용한 자료 안에서 직접 비교 가능한 충분한 수치를 찾지 못했다는 뜻입니다.

벤치마크 / 기준DeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-Bench Pro자료 없음CodeRouter 기준 GPT-5.5 수준 [6]64.3% [4]58.6% [24]
SWE-Bench Verified자료 없음자료 없음87.6% [4]약 85% [4]
Terminal-Bench 2.0자료 없음자료 없음약 72% [4]82.7% [24]
GDPval / 지식 업무자료 없음자료 없음약 78% [4]84.9% [4]
OSWorld-Verified / 컴퓨터 사용자료 없음자료 없음약 65% [4]78.7% [4]
GPQA Diamond자료 없음자료 없음94.2% [4]약 93% [4]
CursorBench자료 없음자료 없음70% [4]약 65% [4]
Tau2-bench Telecom자료 없음자료 없음약 90% [4]98.0% [4]
Vision & Document Arena자료 없음자료 없음Arena 보고서 기준 1위 [1]자료 없음
가격·컨텍스트 참고V4 Flash: 입력 $0.14 / 출력 $0.28 per million tokens, 1M 컨텍스트 [6]입력 $0.60 / 출력 $4.00 per million tokens [6]자료 없음자료 없음

코딩: Claude Opus 4.7이 가장 강해 보이고, Kimi K2.6은 비용 후보

코딩 벤치마크가 핵심이라면, 현재 인용 가능한 수치에서는 Claude Opus 4.7이 가장 돋보입니다. LushBinary는 SWE-Bench Pro에서 Claude Opus 4.7이 64.3%, GPT-5.5가 58.6%라고 제시하며, GPT-5.5의 58.6% 수치는 OpenAI 공식 발표에서도 확인됩니다 [4][24]. 같은 제3자 자료에서는 SWE-Bench Verified와 CursorBench에서도 Claude Opus 4.7이 GPT-5.5보다 앞서는 것으로 정리됩니다 [4].

다만 Kimi K2.6도 코딩 팀이 그냥 넘기기 어려운 후보입니다. CodeRouter는 Kimi K2.6을 SWE-Bench Pro에서 GPT-5.5 수준으로 평가하면서, 동시에 더 낮은 토큰 가격을 제시합니다 [6]. 이 정보만으로 실제 서비스 투입을 결정하기는 어렵지만, 에이전트 실행 횟수, 초안 생성, 재시도 비용이 많은 팀에는 의미 있는 신호입니다.

DeepSeek V4는 공식 DeepSeek 문서만 놓고 보면 코딩 벤치마크 점수를 확인할 수 없습니다. 확실히 말할 수 있는 것은 V4-Pro와 V4-Flash가 API에서 제공된다는 점입니다 [25].

터미널 에이전트와 컴퓨터 사용: GPT-5.5의 근거가 가장 선명하다

터미널 기반 에이전트라면 GPT-5.5가 가장 강하게 뒷받침됩니다. OpenAI는 GPT-5.5가 Terminal-Bench 2.0에서 82.7%를 기록했다고 밝혔고, 이 벤치마크가 계획, 반복, 도구 조율이 필요한 복잡한 명령줄 워크플로를 평가한다고 설명했습니다 [24]. LushBinary는 같은 벤치마크에서 Claude Opus 4.7을 약 72%로 제시합니다 [4].

지식 업무와 컴퓨터 사용 관련 수치도 인용된 제3자 자료에서는 GPT-5.5 쪽이 우세합니다. LushBinary는 GDPval에서 GPT-5.5 84.9%, Claude Opus 4.7 약 78%를 제시하고, OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 약 65%를 제시합니다 [4]. 셸 명령, 도구 오케스트레이션, GUI에 가까운 자동화 작업을 검토한다면 GPT-5.5를 우선 테스트 후보로 둘 만합니다.

비전·문서 작업: Claude Opus 4.7에 가장 뚜렷한 긍정 신호

비전과 문서 작업에서는 네 모델을 모두 같은 표로 비교할 수 있는 자료가 충분하지 않습니다. 가장 뚜렷한 신호는 Claude Opus 4.7 쪽입니다. Latent Space/AINews가 인용한 Arena 보고서는 Claude Opus 4.7이 Vision & Document Arena에서 1위를 차지했다고 전합니다 [1].

LLM Stats는 또 Claude Opus 4.7이 긴 변 기준 최대 2,576픽셀, 약 3.75메가픽셀 이미지를 처리할 수 있다고 설명합니다. 같은 자료는 GPT-5.5가 이미지 입력을 지원하며, MMMU-Pro에서 도구 없이 81.2%, 도구 사용 시 83.2%로 제시된다고 정리합니다 [5]. 이 수치는 Claude와 GPT-5.5를 이해하는 데는 도움이 되지만, Kimi K2.6과 DeepSeek V4까지 포함한 직접 4자 비교를 대신하지는 못합니다.

가격 대비 성능: Kimi K2.6과 DeepSeek V4 Flash는 자체 평가에 넣어야 한다

가격 측면에서 가장 강하게 제시된 후보는 Kimi K2.6입니다. CodeRouter는 Kimi K2.6을 비용·품질 승자로 설명하며, 입력 $0.60 및 출력 $4.00 per million tokens 가격을 제시합니다 [6].

DeepSeek V4 Flash도 같은 자료에서 매우 저렴한 워크호스 후보로 언급됩니다. CodeRouter는 V4 Flash를 입력 $0.14, 출력 $0.28 per million tokens, 1M 컨텍스트 모델로 정리합니다 [6]. DeepSeek 공식 문서 역시 V4-Pro와 V4-Flash가 현재 API 인터페이스에서 지원된다는 점을 확인합니다 [25].

다만 가격이 곧 성능 우위는 아닙니다. 저렴한 모델은 많은 시도, 낮은 위험의 에이전트 실행, 대량 초안 생성에 유리할 수 있습니다. 하지만 실제 운영에서는 정답률, 재시도 횟수, 사람이 고쳐야 하는 오류의 심각도까지 함께 계산해야 합니다.

네 모델을 공정하게 테스트하는 방법

프로덕션 도입을 결정하려면 공개 순위만으로는 부족합니다. 실제 코드베이스, 사내 문서, 자동화 워크플로에서 작은 평가 세트를 만들어야 합니다. 첫 답변의 품질만 보지 말고, 승인된 결과 1건당 비용, 재시도 횟수, 오류 심각도, 실행 시간까지 함께 측정하는 것이 좋습니다.

또 하나 중요한 점은 공식 수치와 제3자 자료를 같은 무게로 보지 않는 것입니다. 이 비교에서 GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0과 SWE-Bench Pro에 대해 OpenAI 공식 수치를 갖고 있습니다 [24]. DeepSeek V4는 공식 API 제공 근거가 있습니다 [25]. 반면 Claude Opus 4.7과 Kimi K2.6의 주요 직접 비교 주장은 여기서는 주로 제3자 자료에 기반합니다 [4][6].

결론

현재 자료만으로는 보편적인 1등을 고르기 어렵습니다. Claude Opus 4.7은 인용된 코딩 관련 수치에서 강하고, GPT-5.5는 터미널 에이전트와 컴퓨터 사용 벤치마크에서 가장 잘 뒷받침됩니다. Kimi K2.6은 비용 대비 품질 후보로 눈에 띄며, DeepSeek V4는 공식 API 제공이 확인된 만큼 자체 평가에 넣어 볼 만한 후보입니다 [4][24][6][25].

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주요 시사점

  • 공개 자료만으로는 네 모델의 종합 우승자를 단정하기 어렵다. GPT 5.5는 OpenAI가 Terminal Bench 2.0 82.7%, SWE Bench Pro 58.6%를 공개했고, DeepSeek V4는 공식 문서에서 V4 Pro와 V4 Flash의 API 제공이 확인된다 [24][25].
  • 코딩 관련 SWE Bench와 CursorBench 수치에서는 인용된 제3자 자료 기준 Claude Opus 4.7이 GPT 5.5보다 앞서 보인다.
  • Kimi K2.6은 입력 $0.60, 출력 $4.00 per million tokens의 비용·품질 후보로, DeepSeek V4 Flash는 입력 $0.14, 출력 $0.28 per million tokens와 1M 컨텍스트의 저비용 후보로 제시된다 [6].

사람들은 또한 묻습니다.

"DeepSeek V4 vs Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: 벤치마크로 본 실제 선택 기준"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?

공개 자료만으로는 네 모델의 종합 우승자를 단정하기 어렵다. GPT 5.5는 OpenAI가 Terminal Bench 2.0 82.7%, SWE Bench Pro 58.6%를 공개했고, DeepSeek V4는 공식 문서에서 V4 Pro와 V4 Flash의 API 제공이 확인된다 [24][25].

먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?

공개 자료만으로는 네 모델의 종합 우승자를 단정하기 어렵다. GPT 5.5는 OpenAI가 Terminal Bench 2.0 82.7%, SWE Bench Pro 58.6%를 공개했고, DeepSeek V4는 공식 문서에서 V4 Pro와 V4 Flash의 API 제공이 확인된다 [24][25]. 코딩 관련 SWE Bench와 CursorBench 수치에서는 인용된 제3자 자료 기준 Claude Opus 4.7이 GPT 5.5보다 앞서 보인다.

실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?

Kimi K2.6은 입력 $0.60, 출력 $4.00 per million tokens의 비용·품질 후보로, DeepSeek V4 Flash는 입력 $0.14, 출력 $0.28 per million tokens와 1M 컨텍스트의 저비용 후보로 제시된다 [6].

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연구 대화

당신

연구문제

Vergleiche die Benchmarks von DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5.

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인용 답변

Ein sauberer Benchmark-Vergleich ist derzeit nur eingeschränkt möglich: Für Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 kursieren konkrete Vergleichswerte, aber für DeepSeek V4 und Kimi K2.6 finde ich keine gleichwertig belastbaren offiziellen Benchmark-Tabellen in den verfügbaren Quellen. Daher: Claude Opus 4.7 wirkt bei SWE-bench stärker, GPT-5.5 bei Terminal-/Agent-/Computer-Use-Benchmarks; Kimi K2.6 wird vor allem als Preis-Leistungs-Modell beschrieben; DeepSeek V4 ist laut DeepSeek-API-Changelog verfügbar, aber ohne robuste öffentliche Benchmark-Abdeckung in den gefundenen Quellen [4][6].

Benchmark / KriteriumDeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-bench ProInsufficient evidencelaut Sekundärquelle etwa auf GPT-5.5-Niveau bzw. starkes Preis-Leistungs-Profil [6]64.3% [4]58.6% [4]
SWE-bench VerifiedInsufficient evidenceInsufficient evidence87.6% [4]ca. 85% [4]
Terminal-Bench 2.0Insufficient evidenceInsufficient evidenceca. 72% [4]82.7% [4]
GDPval / Knowledge WorkInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 78% [4]84.9% [4]
OSWorld-Verified / Computer UseInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 65% [4]78.7% [4]
Vision / Document ArenaInsufficient evidenceInsufficient evidencelaut Arena-Bericht Platz 1 in Vision & Document Arena [1]Insufficient evidence
Preis-LeistungInsufficient evidenceals starker Kosten-/Qualitäts-Kandidat beschrieben [6]teuer/stark, aber nicht als Kostenführer beschrieben [6]stark, aber nicht Kostenführer laut Vergleich [6]

  • Coding: Claude Opus 4.7 liegt in den gefundenen Zahlen bei SWE-bench Pro und SWE-bench Verified vor GPT-5.5 [4].

  • Agentic / Terminal / Computer Use: GPT-5.5 liegt in den gefundenen Vergleichswerten bei Terminal-Bench 2.0, GDPval und OSWorld-Verified vor Claude Opus 4.7 [4].

  • Multimodal/Vision: Claude Opus 4.7 wird in den gefundenen Arena-Berichten als führend in Vision & Document Arena beschrieben [1].

  • Kimi K2.6: Die verfügbaren Quellen beschreiben Kimi K2.6 eher als Preis-Leistungs- bzw. Open-Model-Kandidat; belastbare direkte Zahlen für alle Benchmarks neben den anderen drei Modellen fehlen in den gefundenen Quellen [6][8].

  • DeepSeek V4: DeepSeek V4-Pro und V4-Flash werden im DeepSeek-API-Changelog als verfügbar genannt, aber ich finde in den verfügbaren Quellen keine ausreichend belastbare offizielle Benchmark-Tabelle für einen fairen direkten Vergleich [6].

  • Wichtig: Die beste belastbare Aussage ist nicht “ein Modell gewinnt alles”, sondern: Claude Opus 4.7 ist nach den gefundenen Zahlen stärker bei SWE-bench, GPT-5.5 stärker bei Terminal-/Agent-/Computer-Use, Kimi K2.6 wahrscheinlich attraktiver bei Kosten pro Leistung, und DeepSeek V4 bleibt mangels öffentlicher Benchmark-Daten schwer einzuordnen [4][6].

출처

  • [1] [AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model ...latent.space

    Arena results continued to matter for multimodal models. @arena reported Claude Opus 4.7 taking 1 in Vision & Document Arena, with +4 points over Opus 4.6 in Document Arena and a large margin over the next non-Anthropic models. Subcategory wins included dia...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing & Coding ...lushbinary.com

    Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- SWE-bench Pro 58.6% 64.3% 54.2% SWE-bench Verified 85% 87.6% 80% Terminal-Bench 2.0 82.7% 72% 68% GDPval (Knowledge Work) 84.9% 78% 75% OSWorld-Verified (Computer Use) 78.7% 65% 60% GPQA Diamond 93% 94.2% 91...

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

    Vision: 3.75 MP vs Standard Opus 4.7 reads images at roughly 3.3× the resolution of any comparable model. Up to 2,576 pixels on the long edge ( 3.75 megapixels), versus 1,568 px ( 1.15 MP) on prior Claude models. Scores align: Opus 4.7 reports 91.0% on Char...

  • [6] GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 at a Glance - CodeRoutercoderouter.io

    TL;DR — In one week (April 20–23, 2026), four frontier coding models shipped: Kimi K2.6 (Moonshot, Apr 20), GPT-5.5 (OpenAI, Apr 23), DeepSeek V4 Pro + V4 Flash (preview, April). Claude Opus 4.7 is still the SWE-Bench Pro champion. Kimi K2.6 is the new cost...

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

    Agentic coding GPT‑5.5 is our strongest agentic coding model to date. On Terminal-Bench 2.0, which tests complex command-line workflows requiring planning, iteration, and tool coordination, it achieves a state-of-the-art accuracy of 82.7%. On SWE-Bench Pro,...

  • [25] Change Log | DeepSeek API Docsapi-docs.deepseek.com

    DeepSeek API Docs Logo DeepSeek API Docs Logo Change Log Date: 2026-04-24​ DeepSeek-V4​ The DeepSeek API now supports V4-Pro and V4-Flash, available via both the OpenAI ChatCompletions interface and the Anthropic interface. To access the new models, the bas...