GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6 : le comparatif prudent des benchmarksComparaison prudente des scores disponibles : ARC-AGI, MCP-Atlas, coding agentique et signaux open-weights.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 et Kimi K2.6 : le comparatif prudent des benchmarks. Article summary: Il n’y a pas de classement global fiable des quatre modèles dans les sources disponibles : GPT 5.5 mène face à Claude Opus 4.7 sur ARC AGI avec 95,0 % et 85,0 % contre 93,5 % et 75,8 %, Claude mène sur MCP Atlas avec.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. 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). . [](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.you
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지금 필요한 것은 ‘어느 모델이 1등인가’라는 단순한 순위표가 아니다. 공개 자료를 기준으로 보면, 가장 직접 비교가 가능한 수치는 주로 GPT-5.5와 Claude Opus 4.7에 집중돼 있다. 반면 DeepSeek V4와 Kimi K2.6은 오픈웨이트, 즉 모델 가중치 공개 생태계에서 중요한 신호가 있지만, 같은 벤치마크와 같은 조건으로 네 모델을 나란히 비교할 수 있는 숫자는 제한적이다 .
따라서 결론은 용도별로 나눠야 한다. 공개된 ARC-AGI 수치에서는 GPT-5.5가 Claude Opus 4.7보다 앞서고, MCP-Atlas에서는 Claude Opus 4.7이 GPT-5.5보다 앞선다. 에이전트형 코딩에서는 GPT-5.5의 Terminal-Bench 2.0 점수가 가장 분명하게 제시돼 있다. 다만 DeepSeek V4와 Kimi K2.6은 같은 테스트의 비교 수치가 부족해, 여기서 우열을 단정하기 어렵다 .
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"GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6: 벤치마크가 실제로 말해주는 것"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
네 모델을 한 줄로 세우는 신뢰도 높은 종합 순위는 아직 어렵다. 공개 수치상 GPT 5.5는 ARC AGI에서 Claude Opus 4.7보다 앞서고, Claude는 MCP Atlas에서 GPT 5.5를 앞선다 [6] [14].
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
네 모델을 한 줄로 세우는 신뢰도 높은 종합 순위는 아직 어렵다. 공개 수치상 GPT 5.5는 ARC AGI에서 Claude Opus 4.7보다 앞서고, Claude는 MCP Atlas에서 GPT 5.5를 앞선다 [6] [14]. 에이전트형 코딩에서는 GPT 5.5가 Terminal Bench 2.0에서 82.7%로 보고돼 가장 뚜렷한 수치를 갖지만, 나머지 세 모델의 같은 기준 점수가 없어 완전한 승리로 보기는 어렵다 [15].
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
DeepSeek V4와 Kimi K2.6은 오픈웨이트 모델로 중요한 후보지만, ARC AGI·MCP Atlas·Terminal Bench 2.0에서 네 모델을 같은 조건으로 비교할 자료는 부족하다 [8] [20] [21].
Artificial Analysis가 ‘Kimi K2.6: The new leading open weights model’이라는 분석을 내세웠지만, 제공 자료 안에는 직접 비교 가능한 세부 점수가 부족하다
오픈웨이트 신호는 중요하지만, 공통 벤치마크를 대체하지는 못한다 .
안전성·사이버보안
CoT-Control은 1만 3,000개 이상의 과제를 포함한다. 또 다른 2차 자료는 GPT-5.5의 cyber range 93% 성공률과 6시간 레드팀 테스트에서 발견된 범용 jailbreak를 함께 언급한다
인용 자료에 같은 기준 점수 없음
인용 자료에 같은 기준 점수 없음
인용 자료에 같은 기준 점수 없음
이 정보는 네 모델의 안전성 순위표가 아니다. 능력 평가와 안전성 평가는 구분해야 한다 .
표의 빈칸은 DeepSeek V4나 Kimi K2.6이 성능이 낮다는 뜻이 아니다. 여기서 확인할 수 있는 자료만으로는 같은 벤치마크, 같은 설정, 같은 수준의 세부 정보가 확보되지 않았다는 의미다 .
추상 추론: ARC-AGI에서는 GPT-5.5가 앞선다
OpenAI의 GPT-5.5 발표 페이지에 실린 ARC-AGI 수치만 보면, GPT-5.5는 Claude Opus 4.7보다 높다. ARC-AGI-1 Verified에서 GPT-5.5는 95.0%, Claude Opus 4.7은 93.5%를 기록했다. ARC-AGI-2 Verified에서는 GPT-5.5가 85.0%, Claude Opus 4.7이 75.8%다 .
다만 이 결과를 ‘GPT-5.5가 모든 상황에서 더 낫다’는 뜻으로 읽으면 곤란하다. 이 수치는 OpenAI 표에 실린 특정 추상 추론 평가에서 GPT-5.5가 Claude Opus 4.7보다 높았다는 의미다 . 또한 OpenAI는 GPT 계열 평가가 연구 환경에서 추론 노력 수준을 ‘xhigh’로 설정해 진행됐으며, 실제 ChatGPT 프로덕션 환경의 출력과 일부 차이가 날 수 있다고 설명했다 .
도구 호출과 MCP 워크플로: Claude Opus 4.7이 앞서는 지점
Claude Opus 4.7에 가장 유리한 수치는 MCP-Atlas에서 나온다. 2차 분석 자료는 MCP-Atlas에서 Claude Opus 4.7이 79.1%, GPT-5.5가 75.3%를 기록했다고 보고했다 . 여기서 MCP는 Model Context Protocol의 약자로, 여러 외부 도구와 컨텍스트를 연결해 모델이 복합 작업을 수행하도록 돕는 방식과 관련된 영역이다.
제품이 검색, 데이터베이스, 사내 도구, 코드 실행기 같은 여러 도구를 연쇄적으로 호출해야 한다면 이 차이는 중요할 수 있다. 순수 추론 점수보다 ‘도구를 얼마나 안정적으로 부르고 이어 붙이는가’가 더 큰 변수가 되기 때문이다. 제공된 자료 안에서는 복잡한 도구 오케스트레이션과 MCP 기반 워크플로에 한해 Claude Opus 4.7이 GPT-5.5보다 나은 신호를 보인다 .
에이전트형 코딩: GPT-5.5의 수치가 가장 뚜렷하다
코딩 쪽에서 가장 활용하기 쉬운 숫자는 GPT-5.5의 Terminal-Bench 2.0 결과다. GPT-5.5는 터미널 작업과 에이전트형 코딩에 관련된 이 벤치마크에서 82.7%로 보고됐다 .
하지만 여기에도 한계가 있다. 제공된 자료에는 Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6의 Terminal-Bench 2.0 점수가 같은 조건으로 정리돼 있지 않다. 따라서 더 정확한 표현은 ‘GPT-5.5가 에이전트형 코딩에서 가장 분명한 공개 수치를 갖고 있다’이지, ‘GPT-5.5가 모든 코딩 조건에서 나머지 세 모델을 이긴다’가 아니다 .
DeepSeek V4와 Kimi K2.6: 오픈웨이트 후보이지만 같은 줄에 세우긴 어렵다
DeepSeek V4와 Kimi K2.6은 오픈웨이트 모델 범주에서 진지하게 봐야 할 후보들이다. 하지만 제공 자료만으로는 ARC-AGI, MCP-Atlas, Terminal-Bench 2.0에서 GPT-5.5·Claude Opus 4.7과 같은 방식으로 정면 비교하기 어렵다 .
DeepSeek에 대해서는 Artificial Analysis가 DeepSeek V4 출시로 DeepSeek이 주요 오픈웨이트 모델군에 다시 들어왔다고 설명한다 . 여기서 확인되는 구체적인 수치는 DeepSeek V4 Pro Max가 Artificial Analysis Intelligence Index에서 52점을 기록했다는 내용이다. 이는 DeepSeek V3.2의 42점보다 높은 수치로 보고됐다 .
Kimi K2.6의 경우, Artificial Analysis는 ‘Kimi K2.6: The new leading open weights model’이라는 제목의 분석을 내세웠다 . 이는 오픈웨이트 시장에서 강한 포지셔닝 신호다. 다만 제공된 자료 안에는 Kimi K2.6을 DeepSeek V4, GPT-5.5, Claude Opus 4.7과 같은 벤치마크에서 직접 비교할 수 있는 세부 점수가 충분하지 않다 .
안전성·사이버보안: 성능 점수와 안전성 보장은 다르다
GPT-5.5의 system card는 CoT-Control을 설명하면서, 이 평가 묶음이 GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL, SWE-Bench Verified 같은 기존 벤치마크를 바탕으로 만든 1만 3,000개 이상의 과제를 포함한다고 밝힌다 . 이는 추론 과정의 제어 가능성을 평가하는 데 참고할 수 있지만, GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6의 안전성을 서로 비교하는 점수표는 아니다 .
또 다른 자료는 GPT-5.5가 cyber range에서 93%의 성공률을 보였다고 전하면서도, 동시에 6시간의 레드팀 테스트에서 범용 jailbreak가 발견됐다고 설명한다 . 두 정보는 함께 읽어야 한다. 사이버 과제 수행 능력이 높다고 해서 모델의 전반적 안전성이 자동으로 입증되는 것은 아니다 .
외부 비판도 있다. 한 분석은 GPT-5.5의 안전성 평가가 OpenAI의 설명에 크게 의존한다는 점을 지적하며, 공급자가 공개한 정보만으로는 안전성 결론에 한계가 있다고 본다 .
용도별로 보면 어떤 모델을 봐야 하나
추상 추론 중심: 제공된 ARC-AGI 수치만 보면 GPT-5.5가 Claude Opus 4.7보다 우세하다. 단, 연구 환경과 ‘xhigh’ 추론 노력 설정이라는 조건을 함께 고려해야 한다 .
멀티 도구 에이전트와 MCP 워크플로: MCP-Atlas에서는 Claude Opus 4.7이 79.1%로 GPT-5.5의 75.3%보다 높다 .
터미널 기반 에이전트형 코딩: GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0에서 82.7%로 보고돼 가장 분명한 수치를 갖고 있다. 다만 다른 세 모델의 같은 기준 점수가 부족하다 .
오픈웨이트 배포: 자체 배포 통제, 비용·성능 조정, 오픈웨이트 생태계 적합성이 중요하다면 DeepSeek V4와 Kimi K2.6은 테스트 후보가 될 수 있다. 그러나 제공 자료만으로 두 모델과 GPT-5.5·Claude Opus 4.7의 종합 우열을 가르기는 어렵다 .
안전성이 민감한 서비스: 능력 벤치마크, 사이버보안 과제 성능, jailbreak 저항성, 독립 평가 여부는 서로 다른 문제다. 이들을 하나의 점수로 합쳐 판단해서는 안 된다 .
잘못 읽지 말아야 할 것들
첫째, GPT-5.5가 ARC-AGI에서 Claude Opus 4.7보다 앞선다고 해서 ‘모든 분야의 최강 모델’이라고 결론 내릴 수는 없다 . 둘째, Claude Opus 4.7이 MCP-Atlas에서 앞선다고 해서 전체 성능이 GPT-5.5보다 높다고 말할 수도 없다 . 벤치마크마다 측정하는 능력이 다르다.
셋째, DeepSeek V4와 Kimi K2.6을 충분한 공통 벤치마크 없이 두 폐쇄형 모델과 같은 순위표에 넣는 것도 무리다. Artificial Analysis의 신호는 두 모델이 오픈웨이트 생태계에서 중요하다는 점을 보여주지만, GPT-5.5와 Claude Opus 4.7에 적용된 동일 지표로 종합 순위를 만들기에는 부족하다 .
마지막으로, 능력 점수를 안전성 보증으로 바꿔 읽어서는 안 된다. GPT-5.5 관련 자료만 봐도 높은 사이버 성능 신호와 jailbreak, 평가 독립성에 대한 우려가 동시에 존재한다 .
결론
가장 정직한 정리는 이렇다. GPT-5.5는 공개된 ARC-AGI 수치에서 Claude Opus 4.7보다 앞서며, 에이전트형 코딩에서도 가장 뚜렷한 수치를 갖고 있다. Claude Opus 4.7은 MCP-Atlas에서 GPT-5.5보다 앞선다. DeepSeek V4와 Kimi K2.6은 오픈웨이트 영역의 중요한 후보지만, 제공 자료만으로 두 폐쇄형 모델과 공정하게 줄 세우기에는 공통 점수가 부족하다 .
실제 제품 선택에서는 범용 1위를 찾기보다, 자신이 풀 문제를 기준으로 직접 평가해야 한다. 추론, 도구 호출, 코드 작업, 비용, 지연시간, 배포 통제, 안전성 리스크를 나눠 테스트하는 편이 벤치마크 표 하나를 믿는 것보다 훨씬 현실적이다.
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