GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6, 벤치마크별 승자는?
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5]. DeepSeek V4 Pro Max는 공통 표에서 1위 항목은 없지만 경쟁권 점수를 냈고, 가장 큰 근거는 Opus 4.7·GPT 5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능 주장이다 [4].
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5].
DeepSeek V4 Pro Max는 공통 표에서 1위 항목은 없지만 경쟁권 점수를 냈고, 가장 큰 근거는 Opus 4.7·GPT 5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능 주장이다 [4].
Kimi K2.6은 코딩·에이전트·브라우징 관련 참고 점수가 있지만, GPT 5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4 Pro Max와 같은 표에서 평가된 결과가 적어 직접 비교에는 한계가 있다 [4][11][13].
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark Winners by CategoryAI-generated editorial illustration for comparing frontier model benchmark winners by category.
AI 프롬프트
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmark Winners by Category. Article summary: No single model wins across the available 2026 benchmark evidence: Claude Opus 4.7 leads GPQA Diamond at 94.2% and Humanity’s Last Exam without tools at 46.9%, GPT 5.5 leads Terminal Bench 2.0 at 82.7%, and GPT 5.5 Pr.... Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Kimi K2.6 ties GPT-5.5 on SWE-bench Pro at 5–6x lower cost — with agent swarms, 13-hour autonomous runs, and open weights. In practice it is the first open-source model that can su" source context "Kimi K2.6: The Complete Developer Guide (2026) - Codersera" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which S
openai.com
벤치마크 표만 보면 승부가 간단해 보입니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 이번 비교에서 가장 탄탄한 공통 표는 GPT-5.5, 일부 GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7, DeepSeek-V4-Pro-Max를 같은 축에 놓습니다. 반면 Kimi K2.6은 주로 별도 비교표에 등장해 네 모델 전체를 같은 조건에서 줄 세우기 어렵습니다 .
Studio Global AI
연구를 계속하세요
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"GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6, 벤치마크별 승자는?"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5].
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5]. DeepSeek V4 Pro Max는 공통 표에서 1위 항목은 없지만 경쟁권 점수를 냈고, 가장 큰 근거는 Opus 4.7·GPT 5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능 주장이다 [4].
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
Kimi K2.6은 코딩·에이전트·브라우징 관련 참고 점수가 있지만, GPT 5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4 Pro Max와 같은 표에서 평가된 결과가 적어 직접 비교에는 한계가 있다 [4][11][13].
GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6, 벤치마크별 승자는?
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5]. DeepSeek V4 Pro Max는 공통 표에서 1위 항목은 없지만 경쟁권 점수를 냈고, 가장 큰 근거는 Opus 4.7·GPT 5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능 주장이다 [4].
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5].
DeepSeek V4 Pro Max는 공통 표에서 1위 항목은 없지만 경쟁권 점수를 냈고, 가장 큰 근거는 Opus 4.7·GPT 5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능 주장이다 [4].
Kimi K2.6은 코딩·에이전트·브라우징 관련 참고 점수가 있지만, GPT 5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4 Pro Max와 같은 표에서 평가된 결과가 적어 직접 비교에는 한계가 있다 [4][11][13].
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벤치마크 표만 보면 승부가 간단해 보입니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 이번 비교에서 가장 탄탄한 공통 표는 GPT-5.5, 일부 GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7, DeepSeek-V4-Pro-Max를 같은 축에 놓습니다. 반면 Kimi K2.6은 주로 별도 비교표에 등장해 네 모델 전체를 같은 조건에서 줄 세우기 어렵습니다 .
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"GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6, 벤치마크별 승자는?"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5].
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
공통 비교표에서는 Claude Opus 4.7이 GPQA Diamond 94.2%와 Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 앞서고, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7%, GPT 5.5 Pro는 도구 사용 HLE 57.2%로 앞선다 [4][5]. DeepSeek V4 Pro Max는 공통 표에서 1위 항목은 없지만 경쟁권 점수를 냈고, 가장 큰 근거는 Opus 4.7·GPT 5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능 주장이다 [4].
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
Kimi K2.6은 코딩·에이전트·브라우징 관련 참고 점수가 있지만, GPT 5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek V4 Pro Max와 같은 표에서 평가된 결과가 적어 직접 비교에는 한계가 있다 [4][11][13].
Vision & Document Arena 전체 1위로 보고됐고, 도표·숙제·OCR 하위 항목에서도 승리한 것으로 제시됐다 .
비용 민감형 평가
DeepSeek V4
VentureBeat는 DeepSeek V4가 Opus 4.7·GPT-5.5 대비 약 6분의 1 비용으로 거의 최첨단 수준의 지능을 낸다고 설명한다 .
4자 직접 비교가 가장 어려운 모델
Kimi K2.6
유용한 개별 점수는 있지만, 핵심 공통 표에는 포함되지 않아 직접 비교의 신뢰도가 상대적으로 낮다 .
세부 벤치마크 표
벤치마크 / 능력
GPT-5.5
GPT-5.5 Pro
Claude Opus 4.7
DeepSeek V4 / V4 Pro Max
Kimi K2.6
가장 조심스럽게 읽은 결론
GPQA Diamond
93.6%
자료 없음
94.2%
DeepSeek-V4-Pro-Max 90.1%
자료 없음
공통 표에서는 Claude 우세 .
Humanity’s Last Exam, 무도구
41.4%
43.1%
46.9%
Humanity’s Last Exam, 도구 사용
52.2%
57.2%
54.7%
Terminal-Bench 2.0
82.7%
자료 없음
69.4%
SWE-Bench Pro / SWE Pro
58.6%
자료 없음
64.3%
DeepSeek-V4-Pro-Max 55.4%
BrowseComp
84.4%
90.1%
79.3%
MCP Atlas / MCPAtlas Public
75.3%
자료 없음
79.1%
DeepSeek-V4-Pro-Max 73.6%
OSWorld-Verified
78.7%
자료 없음
78.0%
자료 없음
자료 없음
GPT-5.5가 Claude를 근소하게 앞선다 .
FrontierMath Tiers 1–3
51.7%
자료 없음
43.8%
자료 없음
자료 없음
GPT-5.5 우세 .
Vision & Document Arena
자료 없음
자료 없음
전체 1위로 보고
자료 없음
자료 없음
인용 자료상 Claude의 문서·비전 강점이 가장 분명하다 .
AIME 2026
자료 없음
자료 없음
자료 없음
인용된 Kimi 대 DeepSeek 표에서 값 없음
Thinking mode 96.4%
Kimi 참고 신호일 뿐 4자 순위는 아니다 .
APEX Agents
자료 없음
자료 없음
자료 없음
인용된 Kimi 대 DeepSeek 표에서 값 없음
Thinking mode 27.9%
Kimi 참고 신호일 뿐 4자 순위는 아니다 .
컨텍스트 창
자료 없음
자료 없음
한 Artificial Analysis 비교에서 1,000k 토큰
같은 비교에서 DeepSeek V4 Pro 1,000k 토큰
자료 없음
해당 비교에 한해 Claude와 DeepSeek V4 Pro가 같다 .
이 표에서 특히 주의할 점은 Kimi K2.6입니다. Kimi 점수는 의미 있는 참고 자료지만, 대부분 GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek-V4-Pro-Max와 같은 평가 환경에서 나온 값이 아닙니다 . 같은 숫자라도 채점 방식, 도구 설정, 컨텍스트 관리 방식이 다르면 실무 체감 성능은 달라질 수 있습니다.
GPT-5.5: 터미널, OS, 수학에서 강한 신호
GPT-5.5의 가장 선명한 승리는 Terminal-Bench 2.0입니다. GPT-5.5는 82.7%로 Claude Opus 4.7의 69.4%, DeepSeek-V4-Pro-Max의 67.9%를 크게 앞섭니다 . 터미널을 다루는 코딩 에이전트나 시스템 작업 자동화를 검토한다면 가장 먼저 확인할 만한 항목입니다.
OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 격차가 0.7%포인트에 그칩니다 . 반면 FrontierMath Tiers 1–3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 차이가 더 큽니다 .
도구 사용과 브라우징에서는 GPT-5.5 Pro가 존재감을 보입니다. Humanity’s Last Exam 도구 사용 항목에서 GPT-5.5 Pro는 57.2%로 Claude Opus 4.7 54.7%, GPT-5.5 52.2%, DeepSeek-V4-Pro-Max 48.2%보다 높습니다 . BrowseComp에서도 GPT-5.5 Pro는 90.1%로 GPT-5.5 84.4%, DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4%, Claude Opus 4.7 79.3%를 앞섭니다 .
다만 GPT-5.5가 모든 추론 벤치마크에서 이기는 것은 아닙니다. GPQA Diamond에서는 Claude Opus 4.7이 94.2%, GPT-5.5가 93.6%로 Claude가 0.6%포인트 앞섭니다 . 또 GPT-5.5 전용 자료에는 Harvey BigLaw Bench 91.7%, 내부 투자은행 벤치마크 88.5%, BixBench 80.5% 같은 분야별 점수도 있지만, 같은 항목에서 Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6의 점수가 함께 제공되지 않아 4자 대결의 승리로 보기는 어렵습니다 .
Claude Opus 4.7: 도구 없는 추론과 문서 작업에 강점
Claude Opus 4.7은 공통 표의 도구 없는 추론에서 가장 안정적인 모습을 보입니다. GPQA Diamond 94.2%, Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 각각 1위입니다 . 소프트웨어 엔지니어링 성격의 SWE-Bench Pro / SWE Pro에서도 64.3%, MCP Atlas / MCPAtlas Public에서도 79.1%로 공통 표의 선두입니다 .
약한 축도 분명합니다. Terminal-Bench 2.0에서는 GPT-5.5가 82.7%, Claude Opus 4.7이 69.4%로 13%포인트 이상 차이가 납니다 . OSWorld-Verified와 FrontierMath Tiers 1–3에서도 GPT-5.5가 Claude보다 높습니다 .
문서와 이미지가 섞인 업무에서는 Claude의 신호가 가장 강합니다. 한 자료는 Claude Opus 4.7이 Vision & Document Arena 전체 1위를 기록했고, Document Arena에서 Opus 4.6보다 4포인트 개선됐으며, 도표·숙제·OCR 하위 항목에서도 승리했다고 전합니다 . 다만 이 자료는 GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6의 같은 Arena 수치를 함께 제공하지 않으므로, 완전한 4자 멀티모달 순위라고 보기는 어렵습니다 .
DeepSeek V4: 1위보다는 비용 대비 성능이 핵심
DeepSeek 쪽은 이름부터 조심해서 봐야 합니다. 공통 벤치마크 표에는 DeepSeek-V4-Pro-Max가 나오고, Artificial Analysis 비교에는 DeepSeek V4 Pro가 등장합니다 . 두 표기의 결과를 자동으로 같은 모델처럼 합쳐 읽으면 곤란합니다.
공통 표에서 DeepSeek-V4-Pro-Max는 경쟁권에 있지만 1위 항목은 없습니다. GPQA Diamond 90.1%, Humanity’s Last Exam 무도구 37.7%, 도구 사용 48.2%, Terminal-Bench 2.0 67.9%, SWE-Bench Pro / SWE Pro 55.4%, BrowseComp 83.4%, MCP Atlas / MCPAtlas Public 73.6%입니다 .
DeepSeek V4의 가장 눈에 띄는 근거는 비용 대비 성능입니다. VentureBeat는 DeepSeek V4가 Opus 4.7과 GPT-5.5 대비 약 6분의 1 비용으로 거의 최첨단 수준의 지능을 제공한다고 설명합니다 . 다만 이는 자체 워크로드에서 품질, 지연 시간, 실패 비용을 검증해볼 이유이지, 곧바로 모든 업무에서 더 낫다는 뜻은 아닙니다.
긴 컨텍스트 관점에서는 한 Artificial Analysis 비교에서 DeepSeek V4 Pro와 Claude Opus 4.7이 모두 1,000k 토큰 컨텍스트 창으로 제시됩니다 . 이 역시 해당 구성 간 동률이라는 의미이지, 모든 DeepSeek 또는 Claude 모드에 대한 일반화는 아닙니다 .
Kimi K2.6: 유망하지만 직접 비교 자료가 부족하다
Kimi K2.6은 이번 네 모델 중 순위를 매기기 가장 까다롭습니다. GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek-V4-Pro-Max가 함께 들어간 핵심 공통 표에는 Kimi K2.6이 포함되지 않았기 때문입니다 .
Kimi 중심 비교에서는 K2.6이 SWE-Bench Pro 58.6%, SWE-Bench Verified 80.2%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, Humanity’s Last Exam 도구 사용 54.0%, LiveCodeBench v6 89.6%로 제시됩니다 . 해당 자료는 K2.6 수치의 출처를 Moonshot AI 공식 모델 카드라고 설명하지만, 비교 대상은 주로 Claude Opus 4.6과 GPT-5.4라서 여기서 다루는 정확한 4자 구도와는 다릅니다 .
또 다른 Kimi 대 DeepSeek 비교에서는 Kimi K2.6이 AIME 2026 Thinking mode 96.4%, APEX Agents Thinking mode 27.9%, BrowseComp Thinking mode 및 context management 83.2%로 제시됩니다 . 같은 자료에서 DeepSeek-V4 Pro는 BrowseComp 83.4%로 나오지만, AIME 2026과 APEX Agents의 DeepSeek 값은 제공되지 않습니다 .
결론적으로 Kimi K2.6은 코딩, 에이전트, 브라우징, 수학 쪽에서 시험해볼 만한 후보입니다. 다만 GPT-5.5와 Claude Opus 4.7을 상대로 같은 벤치마크 묶음에서 전체 순위를 확정할 만큼의 근거는 부족합니다 .
실제로는 어떤 모델부터 시험해야 할까
터미널 중심 에이전트, OS 조작, FrontierMath에 가까운 고난도 수학 업무라면 GPT-5.5를 먼저 시험할 만합니다. Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath 결과에서 GPT-5.5가 앞섭니다 .
도구를 붙인 추론이나 웹 브라우징이 핵심이라면 GPT-5.5 Pro가 우선 후보입니다. Humanity’s Last Exam 도구 사용과 BrowseComp에서 공통 표의 선두입니다 .
과학 추론, 도구 없는 전문가 질의응답, SWE-Bench Pro식 소프트웨어 엔지니어링, MCP식 워크플로, 문서 중심 멀티모달 업무라면 Claude Opus 4.7을 먼저 볼 이유가 있습니다 .
비용이 가장 큰 제약이고 자체 품질 검증을 할 수 있다면 DeepSeek V4를 시험 후보에 넣을 만합니다. 인용 자료에서 강조된 장점은 Opus 4.7·GPT-5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능입니다 .
Kimi K2.6은 보고된 코딩·에이전트·수학·브라우징 점수를 직접 확인하고 싶을 때 후보가 됩니다. 다만 다른 모델과 같은 프롬프트, 같은 도구, 같은 컨텍스트 제한, 같은 채점 규칙으로 다시 비교해야 합니다 .
벤치마크를 읽을 때 꼭 봐야 할 단서
이번 자료는 하나의 완전한 리더보드가 아닙니다. GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, DeepSeek-V4-Pro-Max, DeepSeek V4 Pro, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6처럼 기본 모델과 Pro 모델, Max 설정, Thinking mode가 섞여 있습니다 .
일부 결과는 벤더 리포트라는 점도 중요합니다. Vellum의 GPT-5.5 정리는 모든 벤치마크 값이 vendor-reported라고 단서를 달고 있으며 , OpenAI의 ARC-AGI 관련 평가 표에는 GPT 평가가 reasoning effort xhigh인 연구 환경에서 실행돼 실제 production ChatGPT와 출력이 다를 수 있다는 설명이 붙어 있습니다 .
근소한 차이는 방향성 정도로 읽는 편이 낫습니다. Claude의 GPQA Diamond 우위는 GPT-5.5 대비 0.6%포인트이고, GPT-5.5의 OSWorld-Verified 우위는 Claude 대비 0.7%포인트입니다 . 반면 GPT-5.5의 Terminal-Bench 2.0 우위는 Claude 대비 13%포인트 이상이고, FrontierMath 우위는 7.9%포인트라 실무 시험 우선순위를 정하는 데 더 뚜렷한 신호가 됩니다 .
최종 결론은 단순합니다. GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6 사이에 모든 항목을 이기는 단일 승자는 없습니다. 내 업무와 가장 닮은 벤치마크를 고르고, 실제 배포 가능한 모델과 설정으로 같은 평가를 다시 돌리는 것이 가장 현실적인 선택법입니다.
latent.space
[AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model refreshes to catch up to Opus 4.6 (ahead of DeepSeek v4?)
Vision & Document Arena 전체 1위로 보고됐고, 도표·숙제·OCR 하위 항목에서도 승리한 것으로 제시됐다 .
비용 민감형 평가
DeepSeek V4
VentureBeat는 DeepSeek V4가 Opus 4.7·GPT-5.5 대비 약 6분의 1 비용으로 거의 최첨단 수준의 지능을 낸다고 설명한다 .
4자 직접 비교가 가장 어려운 모델
Kimi K2.6
유용한 개별 점수는 있지만, 핵심 공통 표에는 포함되지 않아 직접 비교의 신뢰도가 상대적으로 낮다 .
세부 벤치마크 표
벤치마크 / 능력
GPT-5.5
GPT-5.5 Pro
Claude Opus 4.7
DeepSeek V4 / V4 Pro Max
Kimi K2.6
가장 조심스럽게 읽은 결론
GPQA Diamond
93.6%
자료 없음
94.2%
DeepSeek-V4-Pro-Max 90.1%
자료 없음
공통 표에서는 Claude 우세 .
Humanity’s Last Exam, 무도구
41.4%
43.1%
46.9%
Humanity’s Last Exam, 도구 사용
52.2%
57.2%
54.7%
Terminal-Bench 2.0
82.7%
자료 없음
69.4%
SWE-Bench Pro / SWE Pro
58.6%
자료 없음
64.3%
DeepSeek-V4-Pro-Max 55.4%
BrowseComp
84.4%
90.1%
79.3%
MCP Atlas / MCPAtlas Public
75.3%
자료 없음
79.1%
DeepSeek-V4-Pro-Max 73.6%
OSWorld-Verified
78.7%
자료 없음
78.0%
자료 없음
자료 없음
GPT-5.5가 Claude를 근소하게 앞선다 .
FrontierMath Tiers 1–3
51.7%
자료 없음
43.8%
자료 없음
자료 없음
GPT-5.5 우세 .
Vision & Document Arena
자료 없음
자료 없음
전체 1위로 보고
자료 없음
자료 없음
인용 자료상 Claude의 문서·비전 강점이 가장 분명하다 .
AIME 2026
자료 없음
자료 없음
자료 없음
인용된 Kimi 대 DeepSeek 표에서 값 없음
Thinking mode 96.4%
Kimi 참고 신호일 뿐 4자 순위는 아니다 .
APEX Agents
자료 없음
자료 없음
자료 없음
인용된 Kimi 대 DeepSeek 표에서 값 없음
Thinking mode 27.9%
Kimi 참고 신호일 뿐 4자 순위는 아니다 .
컨텍스트 창
자료 없음
자료 없음
한 Artificial Analysis 비교에서 1,000k 토큰
같은 비교에서 DeepSeek V4 Pro 1,000k 토큰
자료 없음
해당 비교에 한해 Claude와 DeepSeek V4 Pro가 같다 .
이 표에서 특히 주의할 점은 Kimi K2.6입니다. Kimi 점수는 의미 있는 참고 자료지만, 대부분 GPT-5.5·Claude Opus 4.7·DeepSeek-V4-Pro-Max와 같은 평가 환경에서 나온 값이 아닙니다 . 같은 숫자라도 채점 방식, 도구 설정, 컨텍스트 관리 방식이 다르면 실무 체감 성능은 달라질 수 있습니다.
GPT-5.5: 터미널, OS, 수학에서 강한 신호
GPT-5.5의 가장 선명한 승리는 Terminal-Bench 2.0입니다. GPT-5.5는 82.7%로 Claude Opus 4.7의 69.4%, DeepSeek-V4-Pro-Max의 67.9%를 크게 앞섭니다 . 터미널을 다루는 코딩 에이전트나 시스템 작업 자동화를 검토한다면 가장 먼저 확인할 만한 항목입니다.
OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 격차가 0.7%포인트에 그칩니다 . 반면 FrontierMath Tiers 1–3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 차이가 더 큽니다 .
도구 사용과 브라우징에서는 GPT-5.5 Pro가 존재감을 보입니다. Humanity’s Last Exam 도구 사용 항목에서 GPT-5.5 Pro는 57.2%로 Claude Opus 4.7 54.7%, GPT-5.5 52.2%, DeepSeek-V4-Pro-Max 48.2%보다 높습니다 . BrowseComp에서도 GPT-5.5 Pro는 90.1%로 GPT-5.5 84.4%, DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4%, Claude Opus 4.7 79.3%를 앞섭니다 .
다만 GPT-5.5가 모든 추론 벤치마크에서 이기는 것은 아닙니다. GPQA Diamond에서는 Claude Opus 4.7이 94.2%, GPT-5.5가 93.6%로 Claude가 0.6%포인트 앞섭니다 . 또 GPT-5.5 전용 자료에는 Harvey BigLaw Bench 91.7%, 내부 투자은행 벤치마크 88.5%, BixBench 80.5% 같은 분야별 점수도 있지만, 같은 항목에서 Claude Opus 4.7·DeepSeek V4·Kimi K2.6의 점수가 함께 제공되지 않아 4자 대결의 승리로 보기는 어렵습니다 .
Claude Opus 4.7: 도구 없는 추론과 문서 작업에 강점
Claude Opus 4.7은 공통 표의 도구 없는 추론에서 가장 안정적인 모습을 보입니다. GPQA Diamond 94.2%, Humanity’s Last Exam 무도구 46.9%로 각각 1위입니다 . 소프트웨어 엔지니어링 성격의 SWE-Bench Pro / SWE Pro에서도 64.3%, MCP Atlas / MCPAtlas Public에서도 79.1%로 공통 표의 선두입니다 .
약한 축도 분명합니다. Terminal-Bench 2.0에서는 GPT-5.5가 82.7%, Claude Opus 4.7이 69.4%로 13%포인트 이상 차이가 납니다 . OSWorld-Verified와 FrontierMath Tiers 1–3에서도 GPT-5.5가 Claude보다 높습니다 .
문서와 이미지가 섞인 업무에서는 Claude의 신호가 가장 강합니다. 한 자료는 Claude Opus 4.7이 Vision & Document Arena 전체 1위를 기록했고, Document Arena에서 Opus 4.6보다 4포인트 개선됐으며, 도표·숙제·OCR 하위 항목에서도 승리했다고 전합니다 . 다만 이 자료는 GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6의 같은 Arena 수치를 함께 제공하지 않으므로, 완전한 4자 멀티모달 순위라고 보기는 어렵습니다 .
DeepSeek V4: 1위보다는 비용 대비 성능이 핵심
DeepSeek 쪽은 이름부터 조심해서 봐야 합니다. 공통 벤치마크 표에는 DeepSeek-V4-Pro-Max가 나오고, Artificial Analysis 비교에는 DeepSeek V4 Pro가 등장합니다 . 두 표기의 결과를 자동으로 같은 모델처럼 합쳐 읽으면 곤란합니다.
공통 표에서 DeepSeek-V4-Pro-Max는 경쟁권에 있지만 1위 항목은 없습니다. GPQA Diamond 90.1%, Humanity’s Last Exam 무도구 37.7%, 도구 사용 48.2%, Terminal-Bench 2.0 67.9%, SWE-Bench Pro / SWE Pro 55.4%, BrowseComp 83.4%, MCP Atlas / MCPAtlas Public 73.6%입니다 .
DeepSeek V4의 가장 눈에 띄는 근거는 비용 대비 성능입니다. VentureBeat는 DeepSeek V4가 Opus 4.7과 GPT-5.5 대비 약 6분의 1 비용으로 거의 최첨단 수준의 지능을 제공한다고 설명합니다 . 다만 이는 자체 워크로드에서 품질, 지연 시간, 실패 비용을 검증해볼 이유이지, 곧바로 모든 업무에서 더 낫다는 뜻은 아닙니다.
긴 컨텍스트 관점에서는 한 Artificial Analysis 비교에서 DeepSeek V4 Pro와 Claude Opus 4.7이 모두 1,000k 토큰 컨텍스트 창으로 제시됩니다 . 이 역시 해당 구성 간 동률이라는 의미이지, 모든 DeepSeek 또는 Claude 모드에 대한 일반화는 아닙니다 .
Kimi K2.6: 유망하지만 직접 비교 자료가 부족하다
Kimi K2.6은 이번 네 모델 중 순위를 매기기 가장 까다롭습니다. GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek-V4-Pro-Max가 함께 들어간 핵심 공통 표에는 Kimi K2.6이 포함되지 않았기 때문입니다 .
Kimi 중심 비교에서는 K2.6이 SWE-Bench Pro 58.6%, SWE-Bench Verified 80.2%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, Humanity’s Last Exam 도구 사용 54.0%, LiveCodeBench v6 89.6%로 제시됩니다 . 해당 자료는 K2.6 수치의 출처를 Moonshot AI 공식 모델 카드라고 설명하지만, 비교 대상은 주로 Claude Opus 4.6과 GPT-5.4라서 여기서 다루는 정확한 4자 구도와는 다릅니다 .
또 다른 Kimi 대 DeepSeek 비교에서는 Kimi K2.6이 AIME 2026 Thinking mode 96.4%, APEX Agents Thinking mode 27.9%, BrowseComp Thinking mode 및 context management 83.2%로 제시됩니다 . 같은 자료에서 DeepSeek-V4 Pro는 BrowseComp 83.4%로 나오지만, AIME 2026과 APEX Agents의 DeepSeek 값은 제공되지 않습니다 .
결론적으로 Kimi K2.6은 코딩, 에이전트, 브라우징, 수학 쪽에서 시험해볼 만한 후보입니다. 다만 GPT-5.5와 Claude Opus 4.7을 상대로 같은 벤치마크 묶음에서 전체 순위를 확정할 만큼의 근거는 부족합니다 .
실제로는 어떤 모델부터 시험해야 할까
터미널 중심 에이전트, OS 조작, FrontierMath에 가까운 고난도 수학 업무라면 GPT-5.5를 먼저 시험할 만합니다. Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath 결과에서 GPT-5.5가 앞섭니다 .
도구를 붙인 추론이나 웹 브라우징이 핵심이라면 GPT-5.5 Pro가 우선 후보입니다. Humanity’s Last Exam 도구 사용과 BrowseComp에서 공통 표의 선두입니다 .
과학 추론, 도구 없는 전문가 질의응답, SWE-Bench Pro식 소프트웨어 엔지니어링, MCP식 워크플로, 문서 중심 멀티모달 업무라면 Claude Opus 4.7을 먼저 볼 이유가 있습니다 .
비용이 가장 큰 제약이고 자체 품질 검증을 할 수 있다면 DeepSeek V4를 시험 후보에 넣을 만합니다. 인용 자료에서 강조된 장점은 Opus 4.7·GPT-5.5 대비 약 6분의 1 비용이라는 비용 대비 성능입니다 .
Kimi K2.6은 보고된 코딩·에이전트·수학·브라우징 점수를 직접 확인하고 싶을 때 후보가 됩니다. 다만 다른 모델과 같은 프롬프트, 같은 도구, 같은 컨텍스트 제한, 같은 채점 규칙으로 다시 비교해야 합니다 .
벤치마크를 읽을 때 꼭 봐야 할 단서
이번 자료는 하나의 완전한 리더보드가 아닙니다. GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, DeepSeek-V4-Pro-Max, DeepSeek V4 Pro, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6처럼 기본 모델과 Pro 모델, Max 설정, Thinking mode가 섞여 있습니다 .
일부 결과는 벤더 리포트라는 점도 중요합니다. Vellum의 GPT-5.5 정리는 모든 벤치마크 값이 vendor-reported라고 단서를 달고 있으며 , OpenAI의 ARC-AGI 관련 평가 표에는 GPT 평가가 reasoning effort xhigh인 연구 환경에서 실행돼 실제 production ChatGPT와 출력이 다를 수 있다는 설명이 붙어 있습니다 .
근소한 차이는 방향성 정도로 읽는 편이 낫습니다. Claude의 GPQA Diamond 우위는 GPT-5.5 대비 0.6%포인트이고, GPT-5.5의 OSWorld-Verified 우위는 Claude 대비 0.7%포인트입니다 . 반면 GPT-5.5의 Terminal-Bench 2.0 우위는 Claude 대비 13%포인트 이상이고, FrontierMath 우위는 7.9%포인트라 실무 시험 우선순위를 정하는 데 더 뚜렷한 신호가 됩니다 .
최종 결론은 단순합니다. GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, Kimi K2.6 사이에 모든 항목을 이기는 단일 승자는 없습니다. 내 업무와 가장 닮은 벤치마크를 고르고, 실제 배포 가능한 모델과 설정으로 같은 평가를 다시 돌리는 것이 가장 현실적인 선택법입니다.
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[AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model refreshes to catch up to Opus 4.6 (ahead of DeepSeek v4?)
