| GPT-5.5 (Pro) | 30,00 $ | 180,00 $ | — | 1M |
| Qwen3.7-Max | 2,50 $ | 7,50 $ | 0,25 $ (90% taniej) | 1M |
| Kimi K2.6 | 0,60–0,95 $ | 3,00–4,00 $ | 0,10 $ | 262K |
| Gemini 3.5 Flash | 1,50 $ | 9,00 $ | 0,15 $ | 1M |
| Grok 4.3 | 1,25 $ | 2,50 $ | 0,30 $ | 1M |
| DeepSeek V4-Flash | 0,14 $ | 0,28 $ | 0,0028 $ | 1M |
| DeepSeek V4-Pro | 0,435 $ (stała zniżka) | 0,87 $ (stała zniżka) | 0,0036 $ | 1M |
Kluczowe wnioski z cennika:
Testy porównawcze są użyteczne tylko z kontekstem. Zorganizowaliśmy wyniki według tego, co faktycznie mierzą — ogólną inteligencję, zdolności programistyczne i wydajność agentową — zamiast jednego, często mylącego, złożonego wyniku.
Ta kategoria mierzy surową wiedzę, zdolności matematyczne i naukowe.
| Benchmark | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 | DeepSeek V4-Pro | Qwen3.7-Max | Grok 4.3 | Gemini 3.5 Flash |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 61,4 | 60,2 | ~55 | 56,6 | 53 | ~52 |
| GPQA Diamond | 93,6% | — | 90,1% | 92,4% | ||
| AIME / USAMO 2026 (Matma) | 96,7% | 95,2% | ||||
| HLE (z narzędziami) | 57,9% | — | 37,7% | — | — | — |
Claude Opus 4.8 otworzył niewielką, ale znaczącą przewagę nad GPT-5.5 w ogólnej inteligencji, co jest poparte ogromnym skokiem o 27,4 punktu procentowego w wynikach matematycznych w porównaniu do swojego poprzednika . Qwen3.7-Max wyróżnia się jako czołowy chiński model, prawie dorównując liderom w rozumowaniu naukowym na poziomie magisterskim (GPQA Diamond) .
Najważniejsze testy dla deweloperów.
| Benchmark | DeepSeek V4-Pro | Kimi K2.6 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.8 | Qwen3.7-Max |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 80,6% | 80,2% | 88,7% | 88,6% | 72,5% |
| SWE-bench Pro | ~58% | 58,6% | 58,6% | 69,2% | |
| LiveCodeBench v6 | 93,5% | 89,6% |
Wydajność w programowaniu tworzy wyraźną segmentację. Claude Opus 4.8 i GPT-5.5 są na absolutnym szczycie w ogólnym naprawianiu błędów (SWE-bench Verified), ale Claude ma miażdżącą przewagę ponad 10 punktów na znacznie trudniejszym zestawie Pro . Jeśli chodzi o wydajność programowania w przeliczeniu na wydaną złotówkę, DeepSeek V4-Pro nie ma sobie równych, oferując wydajność kodowania klasy GPT-5.4 przy 30-krotnie niższej cenie .
Zdolność modelu do samodzielnego działania w realnym środowisku.
| Benchmark | GPT-5.5 | Gemini 3.5 Flash | Claude Opus 4.8 | Qwen3.7-Max | Grok 4.3 |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA Elo | 1769 | 1656 | 1890 | — | 1500 |
| Terminal-Bench 2.0/2.1 | 82,7% | 76,2% | |||
| τ²-Bench (Podążanie za instrukcjami) | — | — | — | — | 98% |
GPT-5.5 dzierży koronę jeśli chodzi o otwarte zadania agentowe w terminalu, ale wyższy wynik Claude Opus 4.8 w ocenie zadań w świecie rzeczywistym (GDPval-AA Elo) sugeruje, że jest to bardziej niezawodny partner agentowy gotowy na biznes . Grok 4.3 oferuje atrakcyjną opcję budżetową do zadań polegających na podążaniu za instrukcjami na dużą skalę .
Po raz pierwszy chińskie modele konkurują nie tylko ceną, ale i możliwościami. Qwen3.7-Max prowadzi w benchmarku programowania agentowego SWE-bench Pro z wynikiem 60,6% . Kimi K2.6 dorównuje GPT-5.5 w tym samym teście i przewodzi innym modelom w teście Humanity's Last Exam (HLE) z narzędziami (54,0%) , rzucając wyzwanie amerykańskiej czołówce w kluczowych zadaniach wnioskowania, jednocześnie dramatycznie je podcinając cenowo.
Bezpośrednie, pełne porównanie wszystkich siedmiu modeli jest obecnie niemożliwe z powodu selektywnego raportowania testów przez dostawców . Kilka kluczowych czynników podważa wybór oparty wyłącznie na liczbach:
Twój priorytet powinien dyktować wybór:
W przypadku każdego krytycznego wdrożenia, przetestuj modele na swoim konkretnym obciążeniu. Testy raportowane przez dostawców stanowią użyteczny punkt wyjścia, a nie ostateczną odpowiedź.
| — |
| 92,6% |
| — |
| — |
| — |
| — |
| 60,6% |
| — |
| — |
| — |
| 74,6% |
| 69,7% |
| — |