GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: benchmarks de 2026 e como escolher

O resumo prático

Se a decisão é para um produto, uma equipe de engenharia ou um fluxo de automação, o melhor caminho é escolher por tarefa:

• GPT-5.5 é o nome mais forte, nos dados citados, para terminal, fluxos agentic e uso de ferramentas: lidera Claude Opus 4.7 no Terminal-Bench 2.0, no BrowseComp e por pequena margem no OSWorld-Verified .
• Claude Opus 4.7 aparece melhor em engenharia de software no SWE-Bench Pro, com 64,3% contra 58,6% do GPT-5.5 .
• DeepSeek V4 Pro chama atenção pelo contexto longo, com 1.000k tokens na comparação da Artificial Analysis, mas exige cuidado extra por causa do hallucination rate de 94% reportado para o V4 Pro .
• Kimi K2.6 é um candidato relevante para quem quer um modelo de pesos abertos e multimodal, com suporte nativo a entrada de imagem e vídeo e saída em texto; ainda assim, faltam mais benchmarks comparáveis contra GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 .

Não há campeão geral confirmado

Nos benchmarks em que GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 aparecem lado a lado, o placar muda conforme o tipo de tarefa. A Vellum reporta GPT-5.5 à frente no Terminal-Bench 2.0, com 82,7% contra 69,4%, e no GDPval, com 84,9% contra 80,3%. Já Claude Opus 4.7 lidera no SWE-Bench Pro, com 64,3% contra 58,6%, e no GPQA Diamond, com 94,2% contra 93,6% .

Em computer use e tool use, a OpenAI informa que GPT-5.5 chega a 78,7% no OSWorld-Verified, contra 78,0% do Claude Opus 4.7, e a 84,4% no BrowseComp, contra 79,3%. No MCP Atlas, porém, Claude Opus 4.7 fica à frente: 79,1% contra 75,3% do GPT-5.5 .

Para DeepSeek V4 e Kimi K2.6, as evidências citadas não cobrem os mesmos benchmarks de GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 em todos os casos. Por isso, não é correto declarar que eles venceram ou perderam em categorias sem pontuação comparável na mesma fonte .

Tabela: o que é comparável nos dados disponíveis

“Sem pontuação direta na mesma fonte” não significa que o modelo seja pior. Significa apenas que, nas fontes usadas aqui, não há nota daquele modelo no mesmo benchmark e sob o mesmo avaliador.

GPT-5.5: forte em agentes, terminal e uso de ferramentas

Entre os quatro modelos, GPT-5.5 é o que aparece com mais números públicos comparáveis contra Claude Opus 4.7 nas fontes citadas. A Vellum traz Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, GPQA Diamond e FrontierMath; a OpenAI traz OSWorld-Verified, BrowseComp e MCP Atlas .

O ponto forte mais claro está em fluxos de terminal, automação agentic e uso de ferramentas. GPT-5.5 supera Claude Opus 4.7 no Terminal-Bench 2.0, com 82,7% contra 69,4%; no BrowseComp, com 84,4% contra 79,3%; e no OSWorld-Verified, com 78,7% contra 78,0% .

Isso não quer dizer que ele vença sempre. Claude Opus 4.7 aparece à frente no SWE-Bench Pro, no MCP Atlas e no GPQA Diamond nas fontes citadas .

Na parte de safety e avaliação de comportamento, o System Card da OpenAI diz que GPT-5.5 foi avaliado com CoT-Control, uma suíte com mais de 13 mil tarefas construídas a partir de benchmarks como GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL e SWE-Bench Verified . Esse dado ajuda a entender o controle de comportamento do modelo, mas não deve ser lido como substituto direto para benchmarks de desempenho.

Claude Opus 4.7: melhor sinal em engenharia de software

A documentação da Anthropic lista Claude Opus 4.7 nos Claude API Docs com data de 16 de abril de 2026 . Olhando apenas para as pontuações comparáveis com GPT-5.5, o destaque é o SWE-Bench Pro: 64,3% para Claude Opus 4.7 contra 58,6% para GPT-5.5 .

Claude Opus 4.7 também lidera GPT-5.5 no MCP Atlas, com 79,1% contra 75,3%, segundo a tabela da OpenAI . Por outro lado, GPT-5.5 aparece à frente no OSWorld-Verified e no BrowseComp na mesma fonte, além de liderar Terminal-Bench 2.0, GDPval e FrontierMath T1–3 na tabela da Vellum .

Em safety, a Anthropic reporta no Petri 2.0 que duas intervenções combinadas levaram, em modelos Claude, a uma queda relativa mediana de 47,3% em eval-awareness . Esse número deve ser tratado como informação de comportamento e segurança da família Claude, não como benchmark direto de performance do Claude Opus 4.7.

DeepSeek V4: contexto enorme, mas com alerta de confiabilidade

O relatório técnico do DeepSeek-V4 diz que a série V4 mantém o DeepSeekMoE framework e a estratégia Multi-Token Prediction do DeepSeek-V3, enquanto adiciona um mecanismo de atenção híbrida para melhorar a eficiência em contextos longos .

Na tabela da Artificial Analysis, o DeepSeek V4 Pro aparece com janela de contexto de 1.000k tokens, contra 256k tokens do Kimi K2.6 . Esse é um diferencial importante para fluxos com documentos extensos, bases grandes de conhecimento ou tarefas em que o modelo precisa carregar muito contexto de uma vez.

O ponto de atenção é a confiabilidade. A Artificial Analysis informa que o DeepSeek V4 Pro Max marcou -10 no AA-Omniscience, uma melhora em relação ao -21 do DeepSeek V3.2 Reasoning, mas também reporta hallucination rate de 94% para o DeepSeek V4 Pro e 96% para o DeepSeek V4 Flash .

Na prática, DeepSeek V4 Pro pode ser atraente para long context, mas deve ser usado com grounding por recuperação, checagem factual e revisão humana quando o erro tiver custo alto .

Kimi K2.6: pesos abertos e multimodalidade

A Artificial Analysis descreve Kimi K2.6 como um modelo de pesos abertos lançado em abril de 2026 e atribui a ele pontuação 54 no Artificial Analysis Intelligence Index . Em outra análise, a mesma fonte informa que Kimi K2.6 aceita entrada nativa de imagem e vídeo, com saída em texto, e mantém contexto máximo de 256k tokens .

Comparando apenas janela de contexto na mesma tabela, Kimi K2.6 fica abaixo do DeepSeek V4 Pro, que aparece com 1.000k tokens . Ainda assim, Kimi K2.6 pode entrar na lista curta de quem precisa de um modelo de pesos abertos e multimodal.

O limite é que, nas fontes usadas, não foram encontrados resultados do Kimi K2.6 diretamente comparáveis a GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 em Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, GDPval, OSWorld-Verified ou MCP Atlas .

Qual modelo escolher por tipo de trabalho

Limitações dos benchmarks

Pontuações vindas de fontes diferentes não devem ser somadas em um ranking único. Vellum, OpenAI e Artificial Analysis usam conjuntos de teste, modos de avaliação e contextos distintos .

Isso é especialmente importante em coding. A literatura acadêmica aponta que benchmarks como HumanEval têm limitações e que avaliações mais próximas do trabalho real devem considerar testes de resolução de issues, como SWE-Bench, entre outros .

Outro ponto: janela de contexto não é sinônimo de precisão. DeepSeek V4 Pro tem 1.000k tokens de contexto na tabela da Artificial Analysis, mas a mesma fonte reporta hallucination rate de 94% para o V4 Pro . Em produção, vale montar um conjunto de testes interno com os próprios dados, prompts e fluxos de trabalho antes de migrar uma aplicação crítica.

Conclusão

Com as evidências disponíveis, GPT-5.5 é a escolha mais forte para fluxos agentic, terminal e uso de ferramentas em vários testes, pois lidera Claude Opus 4.7 no Terminal-Bench 2.0, no BrowseComp e no OSWorld-Verified .

Claude Opus 4.7 merece prioridade quando o foco é engenharia de software baseada em benchmarks como SWE-Bench Pro, onde marca 64,3% contra 58,6% do GPT-5.5 .

DeepSeek V4 Pro se destaca pelo contexto longo de 1.000k tokens, mas precisa ser equilibrado com o alerta de hallucination rate de 94% reportado pela Artificial Analysis .

Kimi K2.6 é um candidato interessante para pesos abertos e multimodalidade, com contexto de 256k tokens, entrada nativa de imagem e vídeo e Intelligence Index 54. Para uma decisão de produção mais segura, porém, ainda faltam comparações diretas em mais benchmarks contra GPT-5.5, Claude Opus 4.7 e DeepSeek V4 .