GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की 2026 benchmark comparison

Benchmark पढ़ने से पहले तीन जरूरी बातें

1. Benchmark family matters. Terminal‑Bench, SWE‑Bench, BrowseComp, OSWorld, GPQA और HLE अलग-अलग skills measure करते हैं। Coding benchmark में मजबूत model जरूरी नहीं कि web research, long-context retrieval या computer-use tasks में भी best हो।
2. Tool access और inference effort result बदल सकते हैं। OpenAI system card GPT‑5.5 Pro को same underlying model का parallel test-time compute setting बताता है; इसलिए GPT‑5.5 और GPT‑5.5 Pro के numbers को identical inference budget वाला result नहीं मानना चाहिए।
3. Public benchmarks shortlist बनाने के लिए अच्छे हैं, final procurement answer के लिए नहीं। Independent benchmark runs self-reported scores से अलग हो सकते हैं, इसलिए production workload पर internal eval जरूरी है।

Model snapshot

Head-to-head benchmark table

Use-case के हिसाब से कौन सा model चुनें?

1. Terminal-heavy autonomous coding agents: GPT‑5.5

अगर workload में terminal actions, browser/tool use, OS-level tasks और multi-step agent loops शामिल हैं, तो GPT‑5.5 इस data set में सबसे मजबूत दिखता है। OpenAI के reported numbers में Terminal‑Bench 2.0 82.7%, OSWorld‑Verified 78.7%, BrowseComp 84.4% और Toolathlon 55.6% शामिल हैं।

GPT‑5.5 Pro का BrowseComp score 90.1% है, लेकिन उसे regular GPT‑5.5 score की तरह नहीं पढ़ना चाहिए, क्योंकि OpenAI system card Pro को same underlying model पर parallel test-time compute setting बताता है।

Best fit: coding agents, browser research agents, computer-use automation, tool-heavy enterprise assistants.

2. Production codebase repair: Claude Opus 4.7

अगर आपका मुख्य KPI real repositories में bugs fix करना, pull requests तैयार करना, tests pass कराना और बड़े codebases समझना है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत shortlist candidate है। SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.3% इसे software-engineering benchmarks में आगे रखते हैं।

Anthropic इसे coding और AI agents के लिए 1M context window वाला hybrid reasoning model बताता है, इसलिए large-codebase workflows में इसे test करना natural है।

Best fit: repo maintenance, code review, complex refactors, developer copilots, engineering agents.

3. Open-weights coding stack: Kimi K2.6

अगर self-hostable या open-weights model requirement है, तो Kimi K2.6 सबसे मजबूत options में आता है। Official Kimi table में Terminal‑Bench 2.0 66.7%, SWE‑Bench Pro 58.6%, SWE‑Bench Verified 80.2%, SciCode 52.2% और LiveCodeBench v6 89.6 दिए गए हैं।

Kimi K2.6 का public material agentic/search-style workloads में भी मजबूत signals दिखाता है, जिसमें BrowseComp 83.2% और Agent Swarm BrowseComp 86.3% शामिल हैं। Artificial Analysis के अनुसार model native image/video input और 256k context length support करता है।

Best fit: open model deployments, coding agents, research agents, teams that need more hosting control.

4. Long-context open-source experimentation: DeepSeek V4

DeepSeek V4 Preview को DeepSeek ने 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया है। DeepSeek-V4-Pro model card V4 series को MoE language models के रूप में present करता है।

DeepSeek V4-Pro/Pro-Max के reported benchmark set में Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, SWE Pro 55.4 और GPQA Diamond 90.1 शामिल हैं। यह उसे open-source/open-weights experimentation और long-context workloads के लिए strategic shortlist candidate बनाता है, लेकिन score हमेशा exact variant के साथ पढ़ना चाहिए।

Best fit: long-context applications, open-source/open-weights experiments, teams comparing hosted frontier models with deployable alternatives.

5. Science and math reasoning: Claude leads on GPQA, but the picture is mixed

Available reported numbers में Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% तक जाता है। Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% report करता है। DeepSeek V4-Pro/Pro-Max GPQA Diamond 90.1 report करता है।

इससे Claude science reasoning में strong shortlist बनता है, लेकिन math/science workloads के लिए single benchmark पर निर्णय नहीं लेना चाहिए। Benchmark setup, tool access और effort mode के फर्क से result बदल सकता है।

Practical evaluation checklist

• एक public benchmark से decision न लें। Public और self-reported scores independent runs से अलग हो सकते हैं, इसलिए अपने workload पर same prompts, same tool budget, same timeout और same scoring rubric रखें।
• GPT‑5.5 और GPT‑5.5 Pro को अलग track करें। Pro setting parallel test-time compute use करती है, इसलिए regular और Pro results को एक ही compute budget वाला नहीं मानना चाहिए।
• Open-weights requirement पहले define करें। अगर data control, self-hosting या model customization mandatory है, तो Kimi K2.6 और DeepSeek V4 को separate evaluation lane में रखें।
• Long context को सिर्फ window size से judge न करें। Claude Opus 4.7 की 1M context positioning clear है, Kimi K2.6 का max context 256k reported है, और DeepSeek V4 materials long-context positioning देते हैं; फिर भी real recall, instruction following और cost को अपने documents पर test करें।
• Coding agents के लिए public benchmark + internal repo दोनों चलाएं। SWE‑Bench-style scores useful signal हैं, लेकिन production repos में dependency setup, flaky tests, coding style और review constraints अलग हो सकते हैं।

Limitations

• इस source set में ऐसा complete public comparison नहीं मिला जिसमें चारों models को एक ही independent lab, same harness, same tool access और same effort setting पर evaluate किया गया हो; LM Council भी independent और self-reported benchmark mismatch की warning देता है।
• GPT‑5.5 Pro और GPT‑5.5 को एक जैसा नहीं पढ़ना चाहिए, क्योंकि OpenAI system card Pro को same underlying model पर parallel test-time compute setting बताता है।
• DeepSeek V4 के scores variant-specific हैं; V4 Preview, V4-Pro और Pro-Max style naming को मिलाकर एक single DeepSeek V4 score नहीं बनाना चाहिए।
• Kimi K2.6 और DeepSeek V4 जैसे open-weights deployments में serving stack, hardware, quantization और context settings real-world performance को प्रभावित कर सकते हैं; इसलिए published benchmark के साथ अपनी deployment eval भी चलाएं।

Bottom line

GPT‑5.5 को तब shortlist करें जब आपका workload agentic computer-use, browsing, tool orchestration और terminal-heavy coding पर केंद्रित हो।

Claude Opus 4.7 को तब priority दें जब product का core value repo-level bug fixing, codebase repair और SWE‑Bench-style software engineering हो।

Kimi K2.6 को तब evaluate करें जब open-weights coding model चाहिए और strong SWE‑Bench, Terminal‑Bench तथा agentic search signals जरूरी हों।

DeepSeek V4-Pro/Pro-Max को तब shortlist करें जब long-context open-source/open-weights experimentation और deployability key constraints हों, लेकिन exact variant और benchmark setup को हमेशा अलग से verify करें।

सबसे सुरक्षित product decision यही है: public benchmark table से shortlist बनाएं, फिर final model अपने real tasks, latency, cost, privacy constraints और failure-mode tests पर चुनें।