Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 e Kimi K2.6: benchmarks e guia de escolha
Não há um vencedor único: Claude Opus 4.7 lidera GPQA Diamond com 94,2% e SWE Bench Pro com 64,3%, enquanto GPT 5.5 e GPT 5.5 Pro se destacam em Terminal Bench 2.0 com 82,7% e BrowseComp com 90,1%.[4] DeepSeek V4 Pro Max não vence a tabela principal, mas chega perto em BrowseComp, com 83,4% contra 84,4% do GPT 5.5;...
Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？AI 生成概念圖：四個前沿模型按 benchmark、成本同場景拆解比較。
Prompt de IA
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？. Article summary: 冇單一總冠軍：Claude Opus 4.7 喺 GPQA Diamond 94.2% 同 SWE Bench Pro 64.3% 領先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro 喺 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 BrowseComp 90.1% 領先。Kimi K2.6 缺少完整同場表，所以只能按分散數據放入 shortlist。[4][10][24]. Topic tags: ai, llm, benchmarks, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "* 编码与代理任务并非单一结论：VentureBeat 汇总显示 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，高于 DeepSeek V4 的 67.9% 和 Claude Opus 4.7 的 69.4%。[6]. * 推理评测存在分裂：Humanity’s Last Exam 无工具设置下，Claude Opus 4.7 为" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准测试研究报告 | Deep Research | Studio Global" Reference image 2: visual subject "A comparison chart highlights the coding benchmark performances and costs of Kimi-K2.
openai.com
Comparar Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 e Kimi K2.6 em uma única tabela é tentador, mas pode levar a uma conclusão errada. A leitura mais segura dos dados disponíveis é escolher por tarefa, não por um ranking geral. A comparação lado a lado mais completa cobre DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro e Claude Opus 4.7; já os dados de Kimi K2.6 aparecem em fontes separadas, incluindo janela de contexto, BrowseComp, SWE-Bench Pro, model card no Hugging Face e um benchmark prático de código.
Resumo prático: qual modelo testar primeiro?
Cenário
Comece por
Por quê
Raciocínio difícil e perguntas sem ferramentas
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「Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 e Kimi K2.6: benchmarks e guia de escolha」的簡短答案是什麼？
Não há um vencedor único: Claude Opus 4.7 lidera GPQA Diamond com 94,2% e SWE Bench Pro com 64,3%, enquanto GPT 5.5 e GPT 5.5 Pro se destacam em Terminal Bench 2.0 com 82,7% e BrowseComp com 90,1%.[4]
首先要驗證的關鍵點是什麼？
Não há um vencedor único: Claude Opus 4.7 lidera GPQA Diamond com 94,2% e SWE Bench Pro com 64,3%, enquanto GPT 5.5 e GPT 5.5 Pro se destacam em Terminal Bench 2.0 com 82,7% e BrowseComp com 90,1%.[4] DeepSeek V4 Pro Max não vence a tabela principal, mas chega perto em BrowseComp, com 83,4% contra 84,4% do GPT 5.5; reportagens também apontam custo de cerca de um sexto dos modelos americanos mais recentes.[4][20]
接下來在實務上我該做什麼？
Kimi K2.6 merece entrar na lista de testes, mas não como campeão comprovado: há BrowseComp de 83,2% e SWE Bench Pro de 0,59, porém falta uma tabela completa, mesma fonte e mesmo setup contra os outros três modelos.[10...
Na tabela comparável, lidera GPQA Diamond com 94,2% e Humanity's Last Exam sem ferramentas com 46,9%.
Agentes de terminal, navegador e uso de ferramentas
GPT-5.5 ou GPT-5.5 Pro
GPT-5.5 marca 82,7% no Terminal-Bench 2.0; GPT-5.5 Pro chega a 90,1% no BrowseComp, ambos os melhores resultados da tabela.
Engenharia de software
Claude Opus 4.7 primeiro; GPT-5.5 e Kimi K2.6 depois, em teste próprio
Claude Opus 4.7 faz 64,3% no SWE-Bench Pro/SWE Pro; no LLM Stats, também aparece à frente com 0,64, contra 0,59 de GPT-5.5 e Kimi K2.6.
Alto volume de chamadas de API com pressão de custo
DeepSeek V4
Não lidera os benchmarks principais, mas entrega números próximos em alguns testes e é citado como cerca de um sexto do custo dos modelos americanos mais recentes.
Explorar o ecossistema Kimi ou uma rota alternativa para coding agents
Kimi K2.6
Tem BrowseComp de 83,2% no DocsBot e SWE-Bench Pro de 0,59 no LLM Stats, mas ainda não há uma tabela completa de quatro modelos na mesma fonte.
Fluxos com contexto muito longo
Claude Opus 4.7 ou GPT-5.5 tendem a sair na frente
Reportagem lista GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 com janela de contexto de 1 milhão; a Artificial Analysis lista Kimi K2.6 com 256k tokens e Claude Opus 4.7 com 1000k tokens.
A tabela mais comparável: Claude, GPT-5.5 e DeepSeek V4-Pro-Max
Os números abaixo vêm da mesma comparação e, por isso, são os mais úteis para comparar DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro e Claude Opus 4.7. O GPT-5.5 Pro aparece apenas em alguns testes.
Benchmark
DeepSeek V4-Pro-Max
GPT-5.5
GPT-5.5 Pro
Claude Opus 4.7
Melhor resultado
GPQA Diamond
90,1%
93,6%
—
94,2%
Claude Opus 4.7
Humanity's Last Exam, sem ferramentas
37,7%
41,4%
43,1%
46,9%
Claude Opus 4.7
Humanity's Last Exam, com ferramentas
48,2%
52,2%
57,2%
54,7%
GPT-5.5 Pro
Terminal-Bench 2.0
67,9%
82,7%
—
69,4%
GPT-5.5
SWE-Bench Pro / SWE Pro
55,4%
58,6%
—
64,3%
Claude Opus 4.7
BrowseComp
83,4%
84,4%
90,1%
79,3%
GPT-5.5 Pro
MCP Atlas / MCPAtlas Public
73,6%
75,3%
—
79,1%
Claude Opus 4.7
A leitura é direta: Claude Opus 4.7 aparece mais forte em raciocínio acadêmico difícil, resolução sem ferramentas, engenharia de software e MCP Atlas; GPT-5.5 se destaca quando a tarefa envolve terminal, navegador e ferramentas externas. DeepSeek V4-Pro-Max não fica em primeiro em nenhuma linha dessa tabela, mas seu BrowseComp de 83,4% é muito próximo dos 84,4% do GPT-5.5 e acima dos 79,3% do Claude Opus 4.7.
Onde Kimi K2.6 entra na comparação
O caso do Kimi K2.6 exige cuidado. Não é que faltem números; o problema é que eles vêm de fontes, modos e grupos de comparação diferentes. Isso ajuda a decidir se ele deve entrar no seu teste, mas não autoriza transformar tudo em uma tabela única de campeões.
Métrica
Dado disponível para Kimi K2.6
Comparação visível
Como interpretar
Janela de contexto
256k tokens
Claude Opus 4.7 aparece com 1000k tokens na mesma página
Claude oferece uma janela de contexto bem maior nessa comparação.
BrowseComp
83,2% em Thinking mode
DeepSeek-V4 Pro aparece com 83,4% Pass@1 / Think Max
Kimi e DeepSeek ficam quase empatados nessa fonte, mas ela não inclui GPT-5.5 nem Claude Opus 4.7 no mesmo quadro.
AIME 2026 e APEX Agents
AIME 2026 em 96,4%; APEX Agents em 27,9%
DeepSeek-V4 Pro aparece como não disponível nesses itens
Há sinais fortes em matemática e tarefas agentic, mas sem confronto completo com os quatro modelos.
SWE-Bench Pro
0,59
Claude Opus 4.7 aparece com 0,64, GPT-5.5 com 0,59 e DeepSeek V4-Pro-Max com 0,55
No LLM Stats, Kimi empata com GPT-5.5, fica abaixo de Claude e acima de DeepSeek.
MMLU-Pro e SimpleQA-Verified
MMLU-Pro 87,1; SimpleQA-Verified 36,9
DS-V4-Pro Max aparece com 87,5 e 57,9
Ajuda a comparar Kimi e DeepSeek, mas a mesma tabela usa Opus-4.6 Max e GPT-5.4 xHigh, não as versões Claude Opus 4.7 e GPT-5.5 deste artigo.
Benchmark prático de código
87 pontos
Claude Opus 4.7 aparece com 97, GPT-5.5 xHigh com 96, DeepSeek V4 Flash com 78 e DeepSeek V4 Pro com 69
É uma referência útil de uso real, mas é um teste único de coding e não substitui benchmark padronizado nem avaliação no seu repositório.
Com esses dados, Kimi K2.6 deve ser visto como um candidato sério para a sua shortlist, especialmente se você quer testar o ecossistema Kimi, modelos alternativos para agentes de código ou uma rota potencialmente mais barata. O que ainda não dá para dizer, com as evidências disponíveis, é que ele seja o vencedor geral comprovado entre os quatro.
Preço, janela de contexto e custo de operação
Benchmark mede capacidade, mas escolha de produção também depende de preço por token, custo de saída, tamanho da janela de contexto e, em alguns casos, peso do modelo para implantação.
Modelo
Dado confirmado
Implicação prática
GPT-5.5
US$ 5 por 1 milhão de tokens de entrada; US$ 30 por 1 milhão de tokens de saída; janela de contexto de 1 milhão
Mesmo preço de entrada citado para Claude Opus 4.7, mas saída mais cara na mesma reportagem.
Claude Opus 4.7
US$ 5 por 1 milhão de tokens de entrada; US$ 25 por 1 milhão de tokens de saída; janela de contexto de 1 milhão
Saída mais barata que GPT-5.5 na reportagem; a Artificial Analysis também lista Claude com 1000k tokens na comparação com Kimi.
Kimi K2.6
Janela de contexto de 256k tokens
Janela menor que a de Claude Opus 4.7 na comparação disponível; as fontes usadas aqui não trazem preço por token completo e verificável.
DeepSeek V4
Reportagem cita custo de cerca de um sexto dos modelos americanos mais recentes; DataCamp lista DeepSeek V4 Pro como MoE com 1,6 trilhão de parâmetros totais, 49 bilhões ativos e download de 865 GB, enquanto o Flash teria 284 bilhões totais, 13 bilhões ativos e download de 160 GB
Se você usa API, o atrativo central é custo. Se avalia implantação própria ou ambiente privado, tamanho do modelo, hardware e operação entram na conta.
O principal sinal econômico é este: GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 aparecem com o mesmo preço de entrada, US$ 5 por 1 milhão de tokens, mas GPT-5.5 sai a US$ 30 por 1 milhão de tokens de saída, contra US$ 25 no Claude Opus 4.7. DeepSeek entra na conversa com a narrativa de custo em torno de um sexto dos modelos americanos mais recentes.
Como escolher por tipo de trabalho
1. Raciocínio difícil: comece por Claude Opus 4.7
Para tarefas de raciocínio acadêmico, análise complexa, perguntas sem ferramentas e respostas que exigem alta confiabilidade, Claude Opus 4.7 é a primeira opção mais bem sustentada pelos dados comparáveis. Ele marca 94,2% no GPQA Diamond, acima dos 93,6% do GPT-5.5 e dos 90,1% do DeepSeek V4-Pro-Max; no Humanity's Last Exam sem ferramentas, também lidera com 46,9%.
2. Terminal, navegador e ferramentas: comece por GPT-5.5 ou GPT-5.5 Pro
Se o trabalho envolve operar terminal, navegar na web, controlar ferramentas ou resolver tarefas com apoio de ferramentas externas, GPT-5.5 aparece mais forte. No Terminal-Bench 2.0, GPT-5.5 faz 82,7%, contra 69,4% do Claude Opus 4.7 e 67,9% do DeepSeek V4-Pro-Max. No BrowseComp, GPT-5.5 Pro chega a 90,1%, o maior resultado da tabela.
3. Engenharia de software: Claude lidera, mas rode sua própria avaliação
No quadro comparável, Claude Opus 4.7 faz 64,3% no SWE-Bench Pro/SWE Pro, acima dos 58,6% do GPT-5.5 e dos 55,4% do DeepSeek V4-Pro-Max. O LLM Stats aponta uma direção parecida: Claude Opus 4.7 aparece com 0,64 no SWE-Bench Pro, enquanto GPT-5.5 e Kimi K2.6 aparecem com 0,59 e DeepSeek V4-Pro-Max com 0,55.
Ainda assim, benchmark de código é particularmente sensível ao repositório, à linguagem, ao framework de testes, ao setup do agente e ao prompt. Um teste prático de coding mostra Claude Opus 4.7 com 97 pontos, GPT-5.5 xHigh com 96, Kimi K2.6 com 87, DeepSeek V4 Flash com 78 e DeepSeek V4 Pro com 69; é um bom sinal de campo, mas não deve decidir sozinho uma escolha de produção.
4. Custo e escala: DeepSeek V4 merece prioridade no teste
Se o gargalo é custo por token e a tarefa não exige vencer todos os benchmarks de fronteira, DeepSeek V4 é um candidato racional. Na tabela comparável, DeepSeek V4-Pro-Max fica perto dos líderes em alguns testes, embora não lidere nenhum; ao mesmo tempo, reportagens citam custo de cerca de um sexto dos modelos americanos mais recentes.
O cuidado está na operação. O DeepSeek V4 Pro é grande: DataCamp lista 1,6 trilhão de parâmetros totais, 49 bilhões ativos e download de 865 GB. Para quem não vai usar apenas uma API de terceiros, custos de hardware, inferência, download, atualização e manutenção precisam entrar na planilha.
5. Kimi K2.6: coloque na shortlist, mas valide no seu fluxo
Kimi K2.6 traz sinais interessantes. O DocsBot lista BrowseComp de 83,2%, quase igual aos 83,4% do DeepSeek-V4 Pro na mesma página; o LLM Stats lista Kimi K2.6 com 0,59 no SWE-Bench Pro, empatado com GPT-5.5; e o benchmark prático de coding dá 87 pontos ao Kimi K2.6.
O limite é a comparabilidade. Sem uma tabela completa, mesma fonte, mesmos modos e mesmos quatro modelos, Kimi K2.6 deve ser tratado como um candidato de alto potencial, não como um vencedor geral já comprovado.
Por que não exagerar o ranking
Kimi K2.6 não aparece na principal tabela lado a lado. A comparação mais completa cobre DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro e Claude Opus 4.7; Kimi precisa ser analisado com apoio de DocsBot, Artificial Analysis, LLM Stats, Hugging Face e um teste prático de coding.
Versões e modos não são sempre equivalentes. As fontes alternam nomes como GPT-5.5 Pro, GPT-5.5 xHigh, DeepSeek-V4 Pro, DeepSeek V4-Pro-Max, Kimi Thinking e Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning / Max Effort; não é seguro tratar tudo como o mesmo setup.
Pontuações de plataformas diferentes não devem ser somadas. Uma tabela usa porcentagens para SWE-Bench Pro/SWE Pro; o LLM Stats usa escala 0.xx para SWE-Bench Pro. O mais confiável é comparar modelos dentro da mesma fonte e depois rodar a sua própria avaliação.
Dados de preço são desiguais. GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 têm valores de entrada e saída citados claramente; DeepSeek aparece com a referência de cerca de um sexto do custo; Kimi K2.6 não tem, nas fontes usadas aqui, uma tabela completa e verificável de preço por token.
Veredito
Se for preciso resumir em uma frase: Claude Opus 4.7 vence os sinais mais fortes de raciocínio difícil e engenharia de software; GPT-5.5 e GPT-5.5 Pro vencem vários benchmarks ligados a ferramentas, terminal e navegação; DeepSeek V4-Pro-Max é a opção de equilíbrio entre capacidade e custo; Kimi K2.6 tem potencial, mas ainda precisa de evidência mais completa em comparação direta.
Na prática, a melhor escolha não sai de um placar geral. Ela sai de uma avaliação com o seu repositório, seus tickets, seu fluxo de pesquisa, suas permissões de ferramenta, sua janela de contexto necessária, sua tolerância a erro, sua latência aceitável e seu orçamento de tokens. Só depois desse teste o benchmark vira uma decisão de produto.
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