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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 벤치마크 비교

코딩·에이전트형 업무에서는 Claude Opus 4.7의 공개 근거가 가장 탄탄하다. Vals AI는 SWE bench 82.00%로 1위에 올렸고, Anthropic은 내부 research agent 벤치마크 0.715를 보고했다 [16][17].

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Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: comparativa de benchmarks 2026Comparativa editorial de cuatro modelos frontier y emergentes según benchmarks públicos disponibles.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: comparativa de benchmarks 2026. Article summary: La lectura más defendible es que Claude Opus 4.7 tiene la mejor evidencia pública: Vals AI lo sitúa en 82.00% en SWE bench, actualizado el 24/04/2026, y Anthropic reporta 0.715 en su benchmark interno de research agen.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, claude, openai. 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 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90

openai.com

네 모델을 하나의 순위표에 억지로 세우면 오히려 판단을 흐릴 수 있다. 공개 자료의 밀도가 서로 다르기 때문이다. Claude Opus 4.7은 Anthropic의 공식 설명과 외부 코딩 리더보드가 함께 잡히고, GPT-5.5는 추론 수치가 강하지만 주로 2차 출처·집계 사이트에서 확인된다 [16][17][3][6]. DeepSeek V4 계열은 커뮤니티 평가와 기술 블로그, 집계 사이트가 섞여 있으며, Kimi K2.6은 아직 다중 벤치마크 비교를 할 만큼 자료가 충분하지 않다 [25][27][7][21].

결론부터: 2026년 현재 가장 무리 없는 판정

모델가장 방어 가능한 해석근거 신뢰도
Claude Opus 4.7코딩, 에이전트형 작업, 여러 단계 업무에서 공개 근거가 가장 탄탄하다. Anthropic은 내부 research-agent 벤치마크 0.715를 보고했고, Vals AI는 SWE-bench 82.00%로 1위에 올렸다 [16][17].높음~중간
GPT-5.5일반 추론에서는 최상위권이다. O-Mega는 MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0%, ARC-AGI-1 95.0%를 보고했다 [3].중간
DeepSeek V4 / V4 Pro코딩과 기술적 대안으로 유망하지만, DeepSeek V4, V4 Pro, V4 Pro High 수치가 섞여 있어 그대로 합산하면 위험하다 [25][26][27].중간~낮음
Kimi K2.6LLM Stats의 GPQA 0.91, WhatLLM의 Quality Index 상위 10위권 등 부분 신호는 있으나, 폭넓은 비교를 하기에는 자료가 부족하다 [7][21].낮음

숫자로 보는 핵심 벤치마크

벤치마크 또는 지표Claude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6읽는 법
SWE-benchVals AI 기준 82.00%, 2026년 4월 24일 업데이트 [17]이번 자료에서 확인된 비교 수치 없음NxCode가 DeepSeek V4 81%를 주장 [26]확인된 비교 수치 없음가장 깔끔한 공개 신호는 Claude 쪽이다.
SWE-bench VerifiedVellum 87.6%, LMCouncil 83.5% ± 1.7 [20][9]확인된 비교 수치 없음Hugging Face 커뮤니티 평가에 항목은 있으나, 확인된 요약에는 비교 수치가 보이지 않음 [25]확인된 비교 수치 없음출처, 설정, 변형 모델에 따라 숫자가 달라질 수 있다.
SWE-bench ProVellum 64.3% [20]확인된 비교 수치 없음Hugging Face 커뮤니티 평가에 항목은 있으나, 확인된 요약에는 비교 수치가 보이지 않음 [25]확인된 비교 수치 없음장기 소프트웨어 에이전트 작업을 볼 때 더 중요한 지표다.
GPQA DiamondO-Mega, Vellum, TNW 기준 94.2% [3][12][15]O-Mega·Vellum 기준 93.6% [3][12]커뮤니티 평가 묶음에서 언급되지만, 확인된 요약에는 비교 수치가 없음 [25]LLM Stats 기준 0.91 [7]Claude와 GPT-5.5의 차이가 작아 GPQA 하나만으로 승자를 정하기 어렵다.
MMLU확인된 비교 수치 없음O-Mega 기준 92.4% [3]MMLU-Pro가 커뮤니티 평가에 포함됐지만, 확인된 요약에는 수치가 없음 [25]확인된 비교 수치 없음최상위 모델 사이에서는 이미 포화된 지표로 봐야 한다.
ARC-AGI확인된 비교 수치 없음ARC-AGI-2 85.0%, ARC-AGI-1 95.0% [3]확인된 비교 수치 없음확인된 비교 수치 없음GPT-5.5의 추론 강점을 뒷받침하지만, 출처 성격은 감안해야 한다.
Research-agent / 다단계 작업Anthropic 내부 벤치마크 0.715 [16]확인된 비교 수치 없음BenchLM이 DeepSeek V4 Pro High의 Agentic 점수 83.8/100을 보고 [27]확인된 비교 수치 없음방향성은 참고할 만하지만 서로 같은 시험은 아니다.
Long context / Needle-in-a-HaystackAnthropic은 시험한 모델 중 Opus 4.7의 장문 맥락 성능이 가장 일관적이었다고 설명 [16]확인된 비교 수치 없음NxCode는 100만 토큰에서 97%를 주장하되 독립 검증을 조건으로 읽어야 한다고 설명 [26]확인된 비교 수치 없음DeepSeek 쪽 신호는 강하지만 확정 판정은 아니다.
LiveCodeBench / Codeforces확인된 비교 수치 없음확인된 비교 수치 없음Redreamality가 DeepSeek V4의 LiveCodeBench 93.5, Codeforces 3206을 보고 [30]확인된 비교 수치 없음순수 코딩 신호는 긍정적이지만, 장기 에이전트 비교를 대체하지는 않는다.

벤치마크를 읽을 때 주의할 점

SWE-bench는 실제 프로덕션 소프트웨어 엔지니어링 과제를 해결하는 능력을 보는 벤치마크로 소개된다 [17]. 다만 SWE-bench, SWE-bench Verified, SWE-bench Pro를 같은 시험처럼 섞어 읽으면 안 된다. 특히 SWE-bench Pro 논문은 이 벤치마크를 더 어렵고 긴 호흡의 소프트웨어 엔지니어링 과제를 겨냥한 변형으로 설명한다 [38].

GPQA Diamond는 과학·대학원 수준 추론을 보는 데 유용하지만, 이미 최상위 모델들이 서로 바짝 붙어 있다. TNW는 Opus 4.7, GPT-5.4 Pro, Gemini 3.1 Pro의 GPQA Diamond 차이가 측정 잡음 범위에 들어갈 정도로 좁다고 짚었다 [15]. MMLU는 더 조심해야 한다. Nanonets는 2026년 최상위 모델들이 MMLU에서 88%를 넘기 때문에 선두권을 세밀하게 구분하기 어렵다고 설명한다 [1].

또 하나는 출처의 무게다. 공식 발표, 독립 리더보드, 집계 사이트, 커뮤니티 토론은 같은 수준의 증거가 아니다. 예를 들어 BenchLM은 Claude Opus 4.7을 추적하고 있지만, 안전하게 순위를 매기기에 충분한 공개 비생성 벤치마크 커버리지가 아직 부족하다며 공개 리더보드에서 제외했다고 밝힌다 [14].

Claude Opus 4.7: 코딩과 에이전트 작업에서 가장 탄탄한 카드

Claude Opus 4.7은 이번 비교에서 공개 근거가 가장 안정적인 모델이다. Anthropic은 Opus 4.7이 내부 research-agent 벤치마크 6개 모듈 전체에서 최고 종합 점수와 동률인 0.715를 기록했고, 시험한 모델 중 장문 맥락 성능이 가장 일관적이었다고 밝혔다 [16]. 내부 평가라는 한계는 있지만, 모델의 초점이 다단계 업무와 에이전트형 작업에 있다는 점은 분명히 보여준다.

외부 신호도 코딩 쪽에서 강하다. Vals AI는 2026년 4월 24일 업데이트된 SWE-bench 페이지에서 Claude Opus 4.7을 82.00%로 1위에 올렸다 [17]. Vellum은 SWE-bench Verified 87.6%, SWE-bench Pro 64.3%를 보고했고, LMCouncil은 SWE-bench Verified에서 83.5% ± 1.7을 제시했다 [20][9].

따라서 올바른 결론은 특정 숫자 하나만 고르는 것이 아니다. Claude Opus 4.7은 여러 소프트웨어 엔지니어링 출처에서 최상위권 또는 선두권으로 나타나지만, SWE-bench와 SWE-bench Verified, SWE-bench Pro는 동일한 시험이 아니며 날짜·설정·부분집합에 따라 값이 달라질 수 있다 [17][20][38].

과학 추론에서도 Claude Opus 4.7은 강하다. O-Mega, Vellum, TNW는 GPQA Diamond 94.2%를 제시한다 [3][12][15]. 다만 GPQA가 선두권 모델 사이에서 이미 촘촘해졌다는 점 때문에, 이 수치만으로 전체 승자를 선언하기는 어렵다 [15].

GPT-5.5: 추론 수치는 매우 강하지만 공식 추적성은 약하다

GPT-5.5는 확인된 추론 지표에서 눈에 띈다. O-Mega는 GPT-5.5에 대해 MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0%, ARC-AGI-1 95.0%를 보고했다 [3]. Vellum 역시 GPQA Diamond에서 GPT-5.5를 93.6%로 제시한다 [12]. BenchLM은 GPT-5.5를 임시 리더보드 112개 모델 중 5위, 종합 89/100으로 평가하고, 검증 리더보드에서는 16개 중 2위로 둔다 [6].

하지만 핵심 주의점은 추적성이다. 이번 비교에서 확인된 자료상 GPT-5.5 수치는 기사, 집계 사이트, 벤치마크 페이지에 주로 등장한다. Appwrite는 OpenAI가 2026년 4월 23일 GPT-5.5를 출시했다고 설명했고, Vals AI도 openai/gpt-5.5의 출시일을 2026년 4월 23일, Vals Index를 67.76% ± 1.79로 표시한다 [2][11]. 그러나 이는 OpenAI의 공식 성능표를 대체하지는 않는다.

실무적으로는 GPT-5.5를 일반 추론의 최상위 경쟁자로 두는 것이 타당하다. 특히 GPQA와 ARC-AGI 수치는 강하다 [3][12]. 다만 모든 모델에 동일한 수준의 공식 자료가 있는 것처럼 전제하고 전체 1위를 선언하기에는 근거가 균질하지 않다.

DeepSeek V4 / V4 Pro: 유망하지만 변형 모델을 구분해야 한다

DeepSeek는 이번 비교에서 변형 모델 문제가 가장 크다. 공개 자료는 DeepSeek V4, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Pro High를 오가며, 한 변형의 수치를 다른 변형에 자동으로 옮겨 붙이면 안 된다 [25][26][27].

Hugging Face에는 DeepSeek-V4-Pro에 대해 GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-Pro, SWE-bench Pro, SWE-bench Verified, Terminal-Bench 2.0 등의 커뮤니티 평가 결과를 추가하는 토론이 올라와 있다 [25]. BenchLM은 DeepSeek V4 Pro High에 대해 Agentic 83.8/100, Coding 88.8/100, Knowledge 72.1/100을 보고한다 [27]. NxCode는 DeepSeek V4가 SWE-bench 81%와 100만 토큰 Needle-in-a-Haystack 97%를 달성했다고 주장하지만, 해당 97% 수치는 독립 검증이 전제돼야 의미가 크다고 설명한다 [26].

순수 코딩 지표에는 긍정적 신호가 있다. Redreamality는 DeepSeek V4에 대해 LiveCodeBench 93.5, Codeforces 3206을 제시했다 [30]. 동시에 같은 출처는 SWE-bench Pro나 Terminal-Bench 2.0 같은 장기 에이전트 작업에서는 폐쇄형 프런티어 모델이 여전히 앞선다고 정리한다 [30].

따라서 DeepSeek V4/V4 Pro는 사내 검증 대상으로는 충분히 매력적이다. 기술 통제, 공개 생태계, 로컬 배포 가능성, 비용 구조를 중시하는 팀이라면 PoC를 돌려볼 가치가 있다. 다만 현재 공개 근거만으로 Claude Opus 4.7과 같은 수준의 확정적 리더십을 부여하기는 어렵다 [16][17][25][27].

Kimi K2.6: 이름은 올릴 수 있지만, 아직 순위표의 주역은 아니다

Kimi K2.6은 완전히 제외할 모델은 아니지만, 다른 세 모델과 같은 폭으로 비교하기에는 자료가 부족하다. LLM Stats는 Kimi K2.6을 GPQA 0.91로 제시하고, WhatLLM은 Quality Index 기준 상위 10개 모델 안에 Kimi K2.6을 포함한다 [7][21]. 이는 벤치마크 활동의 신호이지만, 다중 벤치마크 비교의 충분조건은 아니다.

특히 Kimi K2.5 데이터를 Kimi K2.6의 근거처럼 쓰면 안 된다. Simon Willison은 2026년 2월 SWE-bench Verified 업데이트에서 Kimi K2.5 결과를 다뤘지만, 이는 Kimi K2.6이 아니라 다른 버전의 모델이다 [8]. 엄밀한 비교에서는 Kimi K2.6을 근거 부족 또는 추가 검증 필요로 표시하는 편이 맞다.

사용 사례별 추천

사용 사례추천 모델신뢰도이유
실제 이슈 해결과 코딩 에이전트Claude Opus 4.7높음~중간Vals AI SWE-bench에서 82.00%로 1위이며, Vellum 기준 SWE-bench Verified와 SWE-bench Pro에서도 강하다 [17][20].
다단계 작업과 research-agentClaude Opus 4.7중간Anthropic이 내부 research-agent 0.715와 장문 맥락 성능의 높은 일관성을 보고했다 [16].
GPQA형 과학 추론Claude Opus 4.7 또는 GPT-5.5중간Claude는 94.2%, GPT-5.5는 93.6%로 나타나며, GPQA는 선두권 모델 사이에서 차이가 작다 [3][12][15].
넓은 범위의 일반 추론GPT-5.5중간~낮음MMLU, GPQA, ARC-AGI 수치가 강하지만, 근거는 O-Mega, Vellum, BenchLM 같은 2차 출처와 집계 사이트가 중심이다 [3][6][12].
공개 생태계·로컬·기술 통제 중심 검토DeepSeek V4 / V4 Pro중간~낮음Hugging Face, BenchLM, NxCode, Redreamality에 긍정 신호가 있으나 변형 모델이 섞여 있어 독립 검증이 필요하다 [25][26][27][30].
정량 순위표에 Kimi K2.6 포함검증된 비교 대상으로 쓰지 않는 것이 안전낮음LLM Stats의 GPQA 0.91 등 부분 신호는 있지만, 비교 가능한 공개 커버리지가 충분하지 않다 [7][21].

발표 자료에는 이렇게 넣는 것이 안전하다

경영진이나 개발 조직에 보고한다면 성능과 근거 신뢰도를 분리하는 편이 좋다. 첫 장에는 사용 사례별 추천을, 두 번째 장에는 숫자 표를, 세 번째 장에는 방법론상 한계를 넣는 방식이 가장 안전하다.

핵심 메시지는 간단하다. Claude Opus 4.7은 코딩과 에이전트형 작업에서 가장 근거가 탄탄한 선두 모델이다. GPT-5.5는 일반 추론의 강력한 경쟁자다. DeepSeek V4/V4 Pro는 기술적으로 유망하지만 자체 검증이 필요하다. Kimi K2.6은 아직 비교 가능한 자료가 부족하다.

방법론 메모에는 세 가지를 반드시 넣어야 한다. 첫째, SWE-bench와 SWE-bench Verified, SWE-bench Pro를 같은 시험처럼 섞지 말 것. SWE-bench Pro는 더 어려운 장기 소프트웨어 엔지니어링 과제를 겨냥한다 [38]. 둘째, MMLU 하나로 결론을 내리지 말 것. 2026년 최상위 모델은 이미 MMLU에서 88% 이상으로 뭉쳐 있어 구분력이 낮다 [1]. 셋째, 각 숫자 옆에 출처 유형을 표시할 것. 공식 발표, 독립 리더보드, 집계 사이트, 커뮤니티 평가, 기술 블로그 주장은 같은 무게가 아니다.

최종 결론

방어 가능한 공개 근거로 모델을 골라야 한다면 Claude Opus 4.7을 첫 번째로 놓는 것이 가장 안전하다. Anthropic의 공식 자료, Vals AI SWE-bench 1위, Vellum의 SWE-bench Verified·Pro 수치가 함께 잡히기 때문이다 [16][17][20]. GPT-5.5는 추론 분야의 최상위 경쟁자로 제시할 수 있지만, 이번 자료에서 확인된 수치가 주로 2차 출처와 집계 사이트라는 점을 밝혀야 한다 [3][6][12]. DeepSeek V4/V4 Pro는 내부 테스트 후보이지 공개 근거만으로 리더라고 선언할 단계는 아니다 [25][26][27][30]. Kimi K2.6은 현재로서는 완전 비교를 위한 증거가 부족하다고 보는 것이 가장 정직하다 [7][21].

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주요 시사점

  • 코딩·에이전트형 업무에서는 Claude Opus 4.7의 공개 근거가 가장 탄탄하다. Vals AI는 SWE bench 82.00%로 1위에 올렸고, Anthropic은 내부 research agent 벤치마크 0.715를 보고했다 [16][17].
  • GPT 5.5는 O Mega 기준 GPQA Diamond 93.6%, ARC AGI 2 85.0% 등 추론 수치가 강하지만, 이번 비교에서 확인된 근거는 주로 2차 출처와 집계 사이트다 [3].
  • DeepSeek V4/V4 Pro는 기술 검토 대상으로 유망하지만 변형 모델이 섞여 있고, Kimi K2.6은 GPQA 0.91 등 부분 신호만 있어 완전 비교에는 아직 부족하다 [7][25][27].

사람들은 또한 묻습니다.

"Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 벤치마크 비교"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?

코딩·에이전트형 업무에서는 Claude Opus 4.7의 공개 근거가 가장 탄탄하다. Vals AI는 SWE bench 82.00%로 1위에 올렸고, Anthropic은 내부 research agent 벤치마크 0.715를 보고했다 [16][17].

먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?

코딩·에이전트형 업무에서는 Claude Opus 4.7의 공개 근거가 가장 탄탄하다. Vals AI는 SWE bench 82.00%로 1위에 올렸고, Anthropic은 내부 research agent 벤치마크 0.715를 보고했다 [16][17]. GPT 5.5는 O Mega 기준 GPQA Diamond 93.6%, ARC AGI 2 85.0% 등 추론 수치가 강하지만, 이번 비교에서 확인된 근거는 주로 2차 출처와 집계 사이트다 [3].

실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?

DeepSeek V4/V4 Pro는 기술 검토 대상으로 유망하지만 변형 모델이 섞여 있고, Kimi K2.6은 GPQA 0.91 등 부분 신호만 있어 완전 비교에는 아직 부족하다 [7][25][27].

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Investiga los benchmarks de Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6, y compáralos de la forma más completa posible en formato de informe de investigación para su presentación.

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인용 답변

La comparación más honesta es parcial: Claude Opus 4.7 es el modelo con mejor soporte público para benchmarks de coding y agente, GPT-5.5 aparece fuerte en razonamiento según fuentes secundarias, DeepSeek V4/V4 Pro muestra señales competitivas pero con evidencia más comunitaria/provisional, y para Kimi K2.6 no encontré evidencia citable suficiente. Para una presentación ejecutiva, recomiendo mostrar a Claude como el líder mejor respaldado en SWE-bench, a GPT-5.5 como competidor fuerte pero menos verificable públicamente, a DeepSeek como alternativa abierta/prometedora pendiente de validación, y a Kimi K2.6 como “Insufficient evidence”.

Key findings

  • Claude Opus 4.7 tiene la evidencia más sólida del conjunto porque aparece en una fuente oficial de Anthropic con un benchmark interno de research-agent y en fuentes externas de coding como SWE-bench/Vals AI [1][2].

  • En SWE-bench, Vals AI reporta que Claude Opus 4.7 lidera con 82.00% en una página actualizada el 24 de abril de 2026 [2].

  • Hay conflicto entre fuentes sobre el rendimiento de Claude en SWE-bench: Vals AI reporta 82.00%, mientras que Vellum reporta 87.6% en SWE-bench Verified y 64.3% en SWE-bench Pro [2][15].

  • En GPQA Diamond, TNW reporta 94.2% para Claude Opus 4.7 y señala que las diferencias entre modelos frontier en ese benchmark están dentro del ruido de medición [3].

  • GPT-5.5 tiene métricas fuertes en fuentes secundarias: O-Mega reporta MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% y ARC-AGI-1 95.0% [4].

  • No encontré una fuente oficial de OpenAI en el corpus recuperado para validar los benchmarks de GPT-5.5, por lo que sus resultados deben presentarse como “provisionales / secundarios”.

  • DeepSeek aparece principalmente como DeepSeek V4 Pro o V4 Pro High en las fuentes recuperadas, no siempre como “DeepSeek V4” base [6][8].

  • Para DeepSeek V4/V4 Pro, la evidencia combina discusión comunitaria de Hugging Face, agregadores y blogs técnicos, por lo que su comparabilidad con Claude y GPT-5.5 es menor [6][7][8][9].

  • Kimi K2.6 no cuenta con evidencia suficiente en las fuentes recuperadas; no recomiendo incluirlo en una tabla de ranking como si tuviera benchmarks verificados.

Metodología de lectura

  • Prioricé fuentes oficiales, leaderboards especializados, discusiones técnicas con trazabilidad y fuentes académicas sobre benchmarks [1][2][6][10][11].

  • Clasifiqué la evidencia en cuatro niveles: oficial, benchmark independiente, agregador/comunidad y blog o análisis secundario [1][2][4][6][8].

  • No traté como equivalentes los resultados de SWE-bench, SWE-bench Verified y SWE-bench Pro, porque SWE-bench Pro se define como una variante más desafiante y orientada a tareas de ingeniería de software de largo horizonte [10].

  • Consideré MMLU como métrica de bajo poder discriminativo para modelos frontier, ya que una fuente de explicación de benchmarks indica que en 2026 los modelos top superan el 88% y el benchmark está muy saturado [12].

Matriz comparativa ejecutiva

ModeloEstado de evidenciaBenchmarks más relevantes recuperadosLectura ejecutiva
Claude Opus 4.7Alta-mediaResearch-agent interno 0.715 y fuerte rendimiento de long-context según Anthropic; SWE-bench 82.00% según Vals AI; GPQA Diamond 94.2% según TNW [1][2][3]Mejor candidato para presentarlo como líder respaldado en coding/agente, con cautela por diferencias entre fuentes [2][15]
GPT-5.5Media-bajaMMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% y ARC-AGI-1 95.0% según O-Mega [4]Muy fuerte en razonamiento según fuentes secundarias, pero falta validación oficial en el corpus recuperado [4][5]
DeepSeek V4 / V4 ProMedia-bajaBenchLM reporta DeepSeek V4 Pro High con Agentic 83.8/100 y Coding 88.8/100; NxCode habla de 81% en SWE-bench y 97% en Needle-in-a-Haystack a 1M tokens como resultado reclamado [7][8]Alternativa competitiva, especialmente si se valora ecosistema abierto/local, pero requiere validación independiente antes de una decisión ejecutiva [6][8][9]
Kimi K2.6Insufficient evidenceNo hay benchmark citable suficiente en las fuentes recuperadasNo incluir como comparable verificado; pedir fuente oficial o leaderboard antes de presentarlo

Benchmarks numéricos recuperados

Benchmark / métricaClaude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6
SWE-bench82.00% según Vals AI [2]No recuperado en fuente suficientemente comparable81% reclamado en una fuente secundaria sobre DeepSeek V4 [7]Insufficient evidence
SWE-bench Verified87.6% según Vellum [15]No recuperadoIncluido como benchmark evaluado en discusión comunitaria de DeepSeek-V4-Pro, sin cifra visible en el resumen recuperado [6]Insufficient evidence
SWE-bench Pro64.3% según Vellum [15]No recuperadoIncluido en la discusión comunitaria de DeepSeek-V4-Pro, sin cifra visible en el resumen recuperado [6]Insufficient evidence
GPQA Diamond94.2% según TNW y O-Mega [3][4]93.6% según O-Mega [4]Mencionado dentro de suites comunitarias, sin cifra visible en el resumen recuperado [6][9]Insufficient evidence
MMLUNo recuperado con cifra comparable92.4% según O-Mega [4]MMLU-Pro aparece como evaluación comunitaria, sin cifra visible en el resumen recuperado [6]Insufficient evidence
ARC-AGI-2No recuperado85.0% según O-Mega [4]No recuperadoInsufficient evidence
ARC-AGI-1No recuperado95.0% según O-Mega [4]No recuperadoInsufficient evidence
Research-agent / tareas multi-step0.715 en benchmark interno de Anthropic [1]No recuperadoBenchLM reporta categoría Agentic 83.8/100 para DeepSeek V4 Pro High [8]Insufficient evidence
Long-context / Needle-in-a-HaystackAnthropic afirma rendimiento long-context muy consistente [1]No recuperadoNxCode reporta 97% a 1M tokens como resultado reclamado, condicionado a validación independiente [7]Insufficient evidence
LiveCodeBench / CodeforcesNo recuperadoNo recuperadoRedreamality reporta LiveCodeBench 93.5 y Codeforces 3206 para DeepSeek V4 [9]Insufficient evidence

Análisis por modelo

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 es el modelo mejor respaldado del conjunto porque tiene una página oficial de Anthropic y resultados externos de SWE-bench [1][2].

Anthropic afirma que Opus 4.7 empató el mejor resultado global en su benchmark interno de research-agent con 0.715 y que mostró el rendimiento long-context más consistente entre los modelos evaluados [1].

Vals AI reporta que Claude Opus 4.7 lidera SWE-bench con 82.00% en una página actualizada el 24 de abril de 2026 [2].

Vellum reporta cifras más altas para Claude, con 87.6% en SWE-bench Verified y 64.3% en SWE-bench Pro [15].

La diferencia entre 82.00% y 87.6% debe tratarse como una discrepancia de metodología, subconjunto o configuración, no como una mejora confirmada única [2][15].

En razonamiento científico, TNW reporta 94.2% en GPQA Diamond para Claude Opus 4.7 y contextualiza que los modelos frontier están muy cerca entre sí en ese benchmark [3].

GPT-5.5

GPT-5.5 aparece muy fuerte en razonamiento general según O-Mega, que reporta MMLU 92.4%, GPQA Diamond 93.6%, ARC-AGI-2 85.0% y ARC-AGI-1 95.0% [4].

Appwrite publicó un artículo titulado “GPT-5.5 is here” con foco en benchmarks, pricing y cambios para desarrolladores el 24 de abril de 2026, pero se trata de una fuente secundaria y no de una ficha oficial de OpenAI [5].

La evidencia recuperada no permite confirmar con una fuente oficial de OpenAI los benchmarks de GPT-5.5, por lo que sus puntuaciones deben etiquetarse como “terceros / no verificadas oficialmente”.

Para una presentación, GPT-5.5 puede colocarse como competidor muy fuerte en razonamiento, pero no como ganador global si se exige trazabilidad oficial comparable a la de Claude [1][4][5].

DeepSeek V4 / V4 Pro

La evidencia recuperada para DeepSeek se concentra en variantes como DeepSeek V4 Pro y DeepSeek V4 Pro High, lo que impide asumir automáticamente que las cifras representan al modelo base DeepSeek V4 [6][8].

Hugging Face muestra una discusión comunitaria para DeepSeek-V4-Pro con evaluaciones en GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-Pro, SWE-bench Pro, SWE-bench Verified y Terminal-Bench 2.0 [6].

BenchLM reporta para DeepSeek V4 Pro High una categoría Agentic de 83.8/100 y una categoría Coding de 88.8/100 [8].

NxCode presenta DeepSeek V4 como un modelo de 1T parámetros con 81% en SWE-bench y 97% en Needle-in-a-Haystack a 1M tokens, pero el propio resumen indica que la cifra de 97% debe sostenerse bajo pruebas independientes para ser concluyente [7].

Redreamality reporta que DeepSeek V4 alcanza LiveCodeBench 93.5 y Codeforces 3206, y al mismo tiempo afirma que los modelos cerrados siguen liderando en tareas agentic de largo horizonte [9].

Para una presentación, DeepSeek debe mostrarse como “competidor técnico prometedor” y no como líder validado, salvo que el equipo disponga de benchmarks internos reproducibles [6][7][8][9].

Kimi K2.6

No encontré benchmarks citables suficientes para Kimi K2.6 en las fuentes recuperadas.

No recomiendo sustituir Kimi K2.6 por Kimi K2.5 u otra variante, porque eso mezclaría modelos diferentes y degradaría la validez de la comparación.

La forma más segura de presentarlo es como “pendiente de validación” o “Insufficient evidence”.

Ranking por escenario de uso

EscenarioModelo recomendadoJustificación
Coding y resolución de issues realesClaude Opus 4.7Vals AI lo reporta como líder en SWE-bench con 82.00%, y Vellum también lo ubica fuerte en SWE-bench Verified y SWE-bench Pro [2][15]
Razonamiento general / cienciaClaude Opus 4.7 o GPT-5.5Claude aparece con 94.2% en GPQA Diamond, mientras GPT-5.5 aparece con 93.6% en O-Mega; la diferencia es pequeña y debe leerse con cautela [3][4]
Agentes y tareas multi-stepClaude Opus 4.7Anthropic reporta 0.715 en su benchmark interno de research-agent y fuerte consistencia long-context [1]
Alternativa abierta / ecosistema técnicoDeepSeek V4 ProBenchLM y Hugging Face muestran suites de evaluación amplias para DeepSeek V4 Pro, aunque la evidencia es menos oficial que la de Claude [6][8]
Presentación con evidencia verificableClaude Opus 4.7Es el único del conjunto con fuente oficial clara y señales externas de benchmark en el corpus recuperado [1][2]
Inclusión de Kimi K2.6No recomendadoInsufficient evidence

Evidence notes

  • La fuente más fuerte para Claude es oficial, pero su benchmark de research-agent es interno y no necesariamente reproducible por terceros [1].

  • Vals AI es la fuente más limpia para una comparación de SWE-bench porque reporta directamente un leaderboard de SWE-bench actualizado el 24 de abril de 2026 [2].

  • Vellum aporta más detalle para SWE-bench Verified y SWE-bench Pro, pero sus cifras no coinciden con Vals AI y deben presentarse como una fuente alternativa [15].

  • O-Mega aporta varias cifras útiles para GPT-5.5, pero debe tratarse como fuente secundaria hasta que exista una ficha oficial o un leaderboard independiente reproducible [4].

  • La discusión de Hugging Face para DeepSeek-V4-Pro demuestra actividad comunitaria de evaluación, pero no equivale por sí sola a una publicación oficial o a un benchmark auditado [6].

  • SWE-bench Pro es especialmente relevante para comparar agentes de software porque evalúa tareas más difíciles y de mayor horizonte que benchmarks de coding más simples [10].

  • MMLU debe tener menor peso en la decisión porque fuentes de explicación de benchmarks indican saturación entre modelos top en 2026 [12].

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence para Kimi K2.6.

  • No recuperé una fuente oficial de OpenAI con benchmark card de GPT-5.5, por lo que cualquier cifra de GPT-5.5 en este informe debe etiquetarse como secundaria.

  • No recuperé una fuente oficial de DeepSeek que consolide los r

출처

  • [1] AI Benchmarks Explained: GPQA, SWE-bench & Arena Elonanonets.com

    How the score is calculated: Before each question, the model is shown 5 example questions with correct answers, this is called 5-shot prompting. Then comes the real question. Score = correct answers ÷ total questions, expressed as a percentage. Why it's nea...

  • [2] GPT-5.5 is here: benchmarks, pricing, and what changes ... - Appwriteappwrite.io

    Star on GitHub 55.8KGo to Console Start building for free Sign upGo to Console Start building for free Products Docs Pricing Customers Blog Changelog Star on GitHub 55.8K Blog/GPT-5.5 is here: benchmarks, pricing, and what changes for developers Apr 24, 202...

  • [3] GPT-5.5: The Complete Guide (2026) - o-mega | AIo-mega.ai

    Reasoning, Math, and Science Benchmark GPT-5.5 GPT-5.5 Pro GPT-5.4 Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- --- MMLU 92.4% - - GPQA Diamond 93.6% 92.8% 94.2% 94.3% ARC-AGI-2 85.0% 73.3% 77.1% ARC-AGI-1 95.0% 93.7% - FrontierMath T1-3 51.7% 52.4% 47.6% 43.8% F...

  • [6] GPT-5.5 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools GPT-5.5 According to BenchLM.ai, GPT-5.5 ranks 5 out of 112 models on the provisional leaderboard with an overall score of 89/100. It also ranks 2 out of 16 on the verified lead...

  • [7] GPT-5.5: Pricing, Benchmarks & Performance - LLM Statsllm-stats.com

    9Image 42GPT-5 mini 0.22 10Image 43o3 0.16 GPQAView → 4 of 10 Image 44: LLM Stats Logo A challenging dataset of 448 multiple-choice questions written by domain experts in biology, physics, and chemistry. Questions are Google-proof and extremely difficult, w...

  • [8] SWE-bench February 2026 leaderboard updatesimonwillison.net

    Here's how the top ten models performed: Image 1: Bar chart showing "% Resolved" by "Model". Bars in descending order: Claude 4.5 Opus (high reasoning) 76.8%, Gemini 3 Flash (high reasoning) 75.8%, MiniMax M2.5 (high reasoning) 75.8%, Claude Opus 4.6 75.6%,...

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

    METR Time Horizons Model Minutes --- 1 Claude Opus 4.6 (unknown thinking) 718.8 ±1815.2 2 GPT-5.2 (high) 352.2 ±335.5 3 GPT-5.3 Codex 349.5 ±333.1 4 Claude Opus 4.5 (no thinking) 293.0 ±239.0 5 Claude Opus 4.5 (16k thinking) 288.9 ±558.2 SWE-bench Verified...

  • [11] GPT 5.5 - Vals AIvals.ai

    2/17/2026 Anthropic Claude Sonnet 4.6 2/16/2026 Alibaba Qwen 3.5 Plus 2/12/2026 MiniMax MiniMax-M2.5 2/12/2026 MiniMax MiniMax-M2.5 2/11/2026 zAI GLM 5 2/5/2026 Anthropic Claude Opus 4.6 (Nonthinking) 2/5/2026 Anthropic Claude Opus 4.6 (Thinking) 1/26/2026...

  • [12] LLM Leaderboard 2026 — Compare Top AI Models - Vellumvellum.ai

    93.6% GPT-5.5 92.4% GPT 5.2 91.9% Gemini 3 Pro Best in Reasoning (GPQA Diamond) Model Score --- Claude 3 Opus 95.4% Claude Opus 4.7 94.2% GPT-5.5 93.6% GPT 5.2 92.4% Gemini 3 Pro 91.9% Best in High School Math (AIME 2025) 100%96%93%89%86% 100% Gemini 3 Pro...

  • [14] Claude Opus 4.7 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performance | BenchLM.aibenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools Claude Opus 4.7 BenchLM is tracking Claude Opus 4.7, but this profile is currently excluded from the public leaderboard because it still lacks enough non-generated benchmark cov...

  • [15] Claude Opus 4.7 leads on SWE-bench and agentic ... - TNWthenextweb.com

    On graduate-level reasoning, measured by GPQA Diamond, the field has converged. Opus 4.7 scores 94.2%, GPT-5.4 Pro scores 94.4%, and Gemini 3.1 Pro scores 94.3%. The differences are within noise. The frontier models have effectively saturated this benchmark...

  • [16] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [17] SWE-bench - Vals AIvals.ai

    Benchmarks Models Comparison Model Guide App Reports News About Benchmarks Models Comparison Model Guide App Reports About Coding SWE-bench SWE-bench Updated: 4/24/2026 Solving production software engineering tasks Key Takeaways Claude Opus 4.7 leads with a...

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

    Coding is the clear headline. SWE-bench Verified jumps from 80.8% to 87.6%, a nearly 7-point gain that puts Opus 4.7 ahead of Gemini 3.1 Pro (80.6%). On SWE-bench Pro, the harder multi-language variant, Opus 4.7 goes from 53.4% to 64.3%, leapfrogging both G...

  • [21] WhatLLM.org: Compare LLMs by Benchmarks, Price & Speed — Live Rankingswhatllm.org

    whatllm? whatllm.org WhatLLM.org - LLM Comparison Tool The ultimate LLM comparison tool Compare price, performance, and speed across the entire AI ecosystem. Updated daily with the latest benchmarks. Top 10 Models Ranked by Quality Index across all benchmar...

  • [25] Add community evaluation results for GPQA, GSM8K, HLE, MMLU ...huggingface.co

    deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro · Add community evaluation results for GPQA, GSM8K, HLE, MMLU-PRO, SWE-BENCH PRO, SWE-BENCH VERIFIED, TERMINAL-BENCH-2.0 Image 1: Hugging Face's logoHugging Face Models Datasets Spaces Buckets new Docs Enterprise Pricing Log In S...

  • [26] DeepSeek V4 (2026): 1T Parameters, 81% SWE-bench ... - NxCodenxcode.io

    The claimed results: Metric Standard Attention Engram (DeepSeek V4) --- Needle-in-a-Haystack (1M tokens) 84.2% accuracy 97% accuracy Context Length Supported Varies (128K typical) 1M tokens If the 97% figure holds up under independent testing, this represen...

  • [27] DeepSeek V4 Pro (High) Benchmarks 2026 - BenchLM.aibenchlm.ai

    Category Performance PNG Embed Share Scores across all benchmark categories (0-100 scale) Category Breakdown Agentic 83.8/ 100 Weight: 22%5 benchmark s Terminal-Bench 2.0 BrowseComp OSWorld-Verified GAIA TAU-bench WebArena Coding 7 88.8/ 100 Weight: 20%6 be...

  • [30] Mapping the DeepSeek V4 Evaluation Suite: A Field Guide to 2026 ...redreamality.com

    The Takeaway The V4 scorecard confirms a pattern: for pure coding, open weights have caught up (LiveCodeBench 93.5, Codeforces 3206). For long-horizon agentic work (SWE-bench Pro, Terminal-Bench 2.0), closed frontier still leads. For frontier reasoning (HLE...

  • [38] Swe-bench pro: Can ai agents solve long-horizon software engineering tasks?arxiv.org

    … PRO, a substantially more challenging benchmark that builds … In our evaluation of widely used coding models, under a unified … Towards this end, this paper is motivated to (1) mitigate … 2025