studioglobal
Популярное в «Открыть»
ОтветыОпубликовано10 источники

Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 или Claude Opus 4.7: бенчмарки, цена и выбор

Claude Opus 4.7 выглядит лучшим первым кандидатом, если важнее всего качество: в сопоставимых данных он впереди GPT 5.5 и DeepSeek V4 на HLE, а CodeRouter даёт ему 64,3% на SWE Bench Pro [3][16]. GPT 5.5 сильнее всего выделяется в Terminal Bench 2.0 — 82,7% против 69,4% у Claude Opus 4.7 и 67,9% у DeepSeek V4; Kimi...

Искать и проверять факты с Studio Global AIСмотреть больше в «Открыть»
17K0
Panel comparativo de modelos de IA generativa con Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 y Claude Opus 4.7
Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: benchmarks, precio y mejor usoIlustración editorial generada para representar una comparativa de modelos de IA; no contiene resultados reales de benchmark.
Промпт ИИ

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: benchmarks, precio y mejor uso. Article summary: Claude Opus 4.7 es la apuesta de máxima calidad en las cifras comparables: 46,9%/54,7% en HLE y 64,3% en SWE Bench Pro, pero los benchmarks mezclan modos y conviene validarlo con tus propios prompts [3][16].. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40cognidownunder%2Fclaude-opus-4-7-leads-on-code-gpt-5-5-wins-intelligence-and-kimi-k2-6-" source context "Claude Opus 4.7 Leads on Code, GPT 5.5 Wins Intelligence, and ..." Reference image 2: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3

openai.com

Если смотреть не на громкость релиза, а на практическую работу, лидера на все случаи нет. Из доступных данных складываются четыре разных профиля: Claude Opus 4.7 — когда качество важнее цены; GPT-5.5 — когда нужны терминальные и агентные сценарии в экосистеме OpenAI; Kimi K2.6 — когда нужен сильный кодинг за меньшие деньги; DeepSeek V4 — когда много API-вызовов и нужен длинный контекст [3][4][7][16].

Но читать таблицы нужно осторожно. В одних сравнениях модели работают с инструментами, в других — без них; где-то включены режимы high effort, max effort или thinking, а где-то сравниваются разные варианты одной линейки [3][6][14][16].

Короткий вердикт

Если главное —Что пробовать первымГлавный сигнал
Максимальное качество на сложных задачахClaude Opus 4.7В сопоставимых данных VentureBeat Claude лидирует на HLE среди GPT-5.5 и DeepSeek V4, а CodeRouter ставит его первым на SWE-Bench Pro с 64,3% [3][16].
Терминал, агенты и привычная среда OpenAIGPT-5.5VentureBeat указывает 82,7% на Terminal-Bench 2.0 — выше Claude Opus 4.7 и DeepSeek V4; практическая рекомендация также связывает его со сценариями ChatGPT/Codex [3][7].
Конкурентный кодинг при низкой ценеKimi K2.6CodeRouter даёт Kimi K2.6 58,6% на SWE-Bench Pro, то есть на уровне GPT-5.5, при цене $0,60/$4,00 за 1 млн токенов ввода/вывода [16].
Большой объём вызовов и длинный контекстDeepSeek V4-Pro или V4 FlashV4-Pro указан по $1,74/$3,48 за 1 млн токенов и с контекстом 1 млн; V4 Flash — по $0,14/$0,28 и тоже с контекстом 1 млн, но это другой вариант модели [4][16].
Запуск на своей инфраструктуреKimi K2.6Verdent пишет, что веса K2.6 доступны на Hugging Face и запускаются через vLLM, SGLang или KTransformers [5].

Что показывают бенчмарки

Humanity’s Last Exam, или HLE, — мультимодальный академический тест из 2 500 вопросов по математике, гуманитарным и естественным наукам; он рассчитан на проверяемые ответы и задачи на границе возможностей LLM [15]. SWE-Bench Pro оценивает инженерные навыки на многоязычных задачах из реальных issues GitHub, как это описано в сравнении DocsBot [18]. Terminal-Bench 2.0 в данных VentureBeat фигурирует среди агентных и software-engineering результатов [3].

БенчмаркКак читать результатДоступные цифры
HLE без инструментовClaude Opus 4.7 лидирует среди трёх моделей, присутствующих в сопоставимой таблице VentureBeat.Claude Opus 4.7 — 46,9%; GPT-5.5 — 41,4%; DeepSeek V4 — 37,7%. Kimi K2.6 в этом же сопоставимом фрагменте не указан [3].
HLE с инструментамиClaude остаётся впереди GPT-5.5 и DeepSeek в таблице VentureBeat; Kimi имеет сильную отдельную цифру, но из другой таблицы.VentureBeat: Claude Opus 4.7 — 54,7%; GPT-5.5 — 52,2%; DeepSeek V4 — 48,2%. CodeRouter отдельно указывает Kimi K2.6 с 54,0 на HLE с инструментами, но это не та же самая таблица [3][16].
SWE-Bench ProClaude — лидер; GPT-5.5 и Kimi K2.6 образуют второй эшелон; DeepSeek близко, но ниже.CodeRouter: Claude Opus 4.7 — 64,3%; GPT-5.5 и Kimi K2.6 — 58,6%; DeepSeek V4-Pro — около 55%. VentureBeat приводит 55,4% для DeepSeek [3][16].
Terminal-Bench 2.0Это самый сильный аргумент в пользу GPT-5.5 среди сопоставимых цифр.GPT-5.5 — 82,7%; Claude Opus 4.7 — 69,4%; DeepSeek V4 — 67,9%. Для Kimi K2.6 в доступном фрагменте такой цифры нет [3].

Практический вывод такой: Claude Opus 4.7 даёт лучшую общую заявку на качество в сопоставимых данных, GPT-5.5 заметно выделяется в Terminal-Bench 2.0, Kimi K2.6 интересен соотношением результата и цены в кодинге, а DeepSeek V4 сильнее всего выглядит там, где важны стоимость и длинный контекст [3][4][16].

Цена и контекст: счета выставляют не бенчмарки

В агентных сценариях один пользовательский запрос может запускать много обращений к модели. Поэтому разница в цене за токены иногда важнее, чем несколько пунктов в лидерборде. Доступные источники ставят Kimi K2.6 и DeepSeek V4 в более агрессивную ценовую зону, а GPT-5.5 и Claude Opus 4.7 — ближе к премиальному сегменту [4][16][19].

Модель или вариантЦена из источниковКонтекстКомментарий
Claude Opus 4.7$5 за ввод / $25 за вывод на 1 млн токенов в Artificial Analysis [19].1 млн токенов; максимум вывода — 128 тыс. токенов [19].Artificial Analysis называет модель одной из ведущих по интеллекту, но дорогой, более медленной средней и многословной [14].
GPT-5.5$5 за ввод / $30 за вывод на 1 млн токенов в CodeRouter [16].1 млн токенов [16].Особенно логичен, если команда уже работает в ChatGPT/Codex или если важен сильный результат Terminal-Bench [3][7].
Kimi K2.6$0,60 за ввод / $4,00 за вывод на 1 млн токенов в CodeRouter [16].256 тыс. токенов [16].Artificial Analysis также показывает 256 тыс. токенов контекста у Kimi против 1000 тыс. у Claude Opus 4.7 в прямом сравнении [6].
DeepSeek V4-Pro$1,74 за ввод / $3,48 за вывод на 1 млн токенов в CodeRouter [16].1 млн токенов [16].Привлекателен для большого объёма и длинного контекста, хотя в доступных данных не лидирует на HLE и SWE-Bench Pro [3][16].
DeepSeek V4 Flash$0,14 за ввод / $0,28 за вывод на 1 млн токенов в CodeRouter [4].1 млн токенов [4].Это отдельный вариант: не стоит автоматически переносить на Flash результаты V4-Pro или V4-Pro-Max [3][4][16].

По Claude есть важное расхождение: отдельная карточка Artificial Analysis указывает $5/$25 и контекст 1 млн токенов, тогда как таблица CodeRouter, использованная для сравнения с Kimi, приводит для Claude другие значения [16][19]. Для продакшн-бюджета лучше всегда проверять актуальный прайс и условия именно вашего провайдера.

Как выбрать под задачу

Claude Opus 4.7 — если ошибка дорого стоит

Claude Opus 4.7 — разумная первая проверка для сложного ревью кода, длинного анализа и задач, где обнаружение скрытых дефектов важнее экономии на токенах. За него говорят преимущество на HLE перед GPT-5.5 и DeepSeek V4, лидерство на SWE-Bench Pro по данным CodeRouter и оценка Artificial Analysis, где модель входит в число лидеров по интеллекту, хотя отмечены высокая стоимость, задержки и многословность [3][14][16]. Также Artificial Analysis указывает для Opus 4.7 контекст 1 млн токенов и доступность через Anthropic API, Amazon Bedrock, Microsoft Azure и Google Vertex [19].

GPT-5.5 — если работа завязана на OpenAI и терминал

GPT-5.5 не обходит Claude Opus 4.7 на HLE в данных VentureBeat, зато имеет лучший доступный результат на Terminal-Bench 2.0: 82,7% против 69,4% у Claude Opus 4.7 и 67,9% у DeepSeek V4 [3]. Если команда уже работает в ChatGPT или Codex, практическое руководство рассматривает GPT-5.5 как естественный маршрут для проверки перед полной миграцией на другого поставщика [7].

Kimi K2.6 — если нужен сильный кодинг дешевле

Kimi K2.6 — самый понятный случай цена/качество в доступных источниках: CodeRouter ставит его вровень с GPT-5.5 на SWE-Bench Pro с 58,6% и указывает цену $0,60/$4,00 за 1 млн токенов [16]. Окно в 256 тыс. токенов меньше, чем 1 млн у GPT-5.5 и DeepSeek V4-Pro в той же таблице, но его может хватить, если ваш кодовый контекст помещается в эту рамку [16]. Если нужен запуск на своей инфраструктуре, Verdent пишет, что веса K2.6 есть на Hugging Face и работают через vLLM, SGLang или KTransformers; минимально жизнеспособная конфигурация для INT4-варианта при уменьшенном контексте — 4× H100 [5].

DeepSeek V4 — если узкое место в бюджете и длине контекста

DeepSeek V4 Pro/Pro-Max уступает Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 на HLE, Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench Pro в цифрах VentureBeat, но сочетание цены и контекста 1 млн токенов делает его конкурентным для высокообъёмных пайплайнов [3][16]. Если цель — минимальная стоимость вызовов, V4 Flash выглядит ещё дешевле в CodeRouter, однако его нужно рассматривать как отдельный вариант, а не как прямую замену V4-Pro [4][16].

Перед миграцией: четыре оговорки

  1. Цифры не всегда сравнивают одну и ту же конфигурацию. HLE встречается с инструментами и без них, а другие источники используют режимы high effort, max effort или thinking [3][6][14][16].
  2. Варианты моделей нельзя смешивать. GPT-5.5 — не то же самое, что GPT-5.5 Pro; DeepSeek V4-Pro, V4-Pro-Max и V4 Flash тоже не стоит считать одной моделью [3][4][16].
  3. Цены и лидерборды быстро устаревают. Verdent прямо предупреждает, что такие числа могут быстро потерять актуальность на фоне непрерывных релизов [5].
  4. Решает ваш реальный сценарий. Практическая рекомендация — прогнать одну и ту же задачу на кандидатах перед сменой маршрута, а не выбирать модель только по самому громкому запуску недели [7].

Итог

Если нужна максимальная надёжность на сложных задачах, первым стоит проверять Claude Opus 4.7. Если важны терминал, агентные цепочки и совместимость с рабочими привычками OpenAI — GPT-5.5. Если нужен конкурентный кодинг при заметно меньшей цене — Kimi K2.6. Если главный ограничитель — много дешёвых вызовов и длинный контекст, имеет смысл валидировать DeepSeek V4-Pro или V4 Flash, помня, что они не лидируют в самых жёстких доступных бенчмарках [3][4][7][16][19].

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

Искать и проверять факты с Studio Global AI

Ключевые выводы

  • Claude Opus 4.7 выглядит лучшим первым кандидатом, если важнее всего качество: в сопоставимых данных он впереди GPT 5.5 и DeepSeek V4 на HLE, а CodeRouter даёт ему 64,3% на SWE Bench Pro [3][16].
  • GPT 5.5 сильнее всего выделяется в Terminal Bench 2.0 — 82,7% против 69,4% у Claude Opus 4.7 и 67,9% у DeepSeek V4; Kimi K2.6 при этом совпадает с GPT 5.5 на SWE Bench Pro — 58,6% [3][16].
  • DeepSeek V4 Pro и V4 Flash интересны для дешёвого длинного контекста: V4 Pro указан по $1,74/$3,48 за 1 млн токенов с контекстом 1 млн, а V4 Flash — по $0,14/$0,28, но это отдельный вариант модели [4][16].

Люди также спрашивают

Каков краткий ответ на вопрос «Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 или Claude Opus 4.7: бенчмарки, цена и выбор»?

Claude Opus 4.7 выглядит лучшим первым кандидатом, если важнее всего качество: в сопоставимых данных он впереди GPT 5.5 и DeepSeek V4 на HLE, а CodeRouter даёт ему 64,3% на SWE Bench Pro [3][16].

Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?

Claude Opus 4.7 выглядит лучшим первым кандидатом, если важнее всего качество: в сопоставимых данных он впереди GPT 5.5 и DeepSeek V4 на HLE, а CodeRouter даёт ему 64,3% на SWE Bench Pro [3][16]. GPT 5.5 сильнее всего выделяется в Terminal Bench 2.0 — 82,7% против 69,4% у Claude Opus 4.7 и 67,9% у DeepSeek V4; Kimi K2.6 при этом совпадает с GPT 5.5 на SWE Bench Pro — 58,6% [3][16].

Что мне делать дальше на практике?

DeepSeek V4 Pro и V4 Flash интересны для дешёвого длинного контекста: V4 Pro указан по $1,74/$3,48 за 1 млн токенов с контекстом 1 млн, а V4 Flash — по $0,14/$0,28, но это отдельный вариант модели [4][16].

Какую связанную тему мне следует изучить дальше?

Продолжайте с «Claude Security: как Anthropic ищет уязвимости в корпоративном коде с помощью ИИ», чтобы увидеть другой ракурс и дополнительные цитаты.

Открыть связанную страницу

С чем мне это сравнить?

Сверьте этот ответ с «Grok 4.3 API: 1 млн токенов контекста, низкая цена и голосовая ставка xAI».

Открыть связанную страницу

Продолжайте свое исследование

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security: как Anthropic ищет уязвимости в корпоративном коде с помощью ИИ

Claude Security: что умеет бета-сканер кода от Anthropic

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API: 1 млн токенов контекста, низкая цена и голосовая ставка xAI

Grok 4.3 API: как 1M context и цена $1,25/$2,50 меняют конкуренцию моделей

Metas KI-Altersprüfung: Neue Regeln für Jugendliche in EU, USA und Brasilien

Meta будет проверять возраст с помощью ИИ: что изменится в Instagram и Facebook

Meta усиливает ИИ-проверку возраста: новые правила для подростков в ЕС, США и Бразилии

I have set up some Touchup settings in Zoom Workplace. Do these settings apply when I join a Zoom meeting on the browser without having logg

Сработает ли ретушь Zoom в браузере без входа в аккаунт?

Применяются ли настройки Touch Up Zoom при входе в встречу через браузер?

Исследовательский разговор

Вы

Вопрос исследования

A partir de los benchmarks de Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 y Claude Opus 4.7, compáralos.

Studio Global AI22 источники

Цитируемый ответ

En conjunto: Claude Opus 4.7 parece liderar en razonamiento general y coding difícil, GPT-5.5 queda muy cerca y suele ser la opción “premium equilibrada”, Kimi K2.6 destaca por relación calidad/precio y código, y DeepSeek V4 compite fuerte en coste pero queda por detrás en los benchmarks de frontera más duros.

  • Los datos públicos no son perfectamente homogéneos: algunos benchmarks comparan variantes con herramientas, “high effort”, modos de razonamiento o configuraciones distintas, así que conviene leerlos como señales, no como ranking absoluto.
  • Donde hay cifras comparables, Opus 4.7 y GPT-5.5 tienden a estar arriba; Kimi K2.6 sorprende en coding/coste; DeepSeek V4 es competitivo por precio y contexto.
ModeloLo más fuerteBenchmarks / señales públicasCoste y uso
Claude Opus 4.7Razonamiento, coding complejo, visión/documentos, contexto largoArtificial Analysis lo describe como uno de los modelos líderes en inteligencia, aunque caro, lento y verboso; soporta entrada de texto e imagen y contexto de 1M tokens [2]. En HLE sin herramientas aparece con 46.9%, por encima de GPT-5.5 y DeepSeek V4; con herramientas aparece con 54.7% [5]. En SWE-Bench Pro, una comparativa lo sitúa en 64.3%, por encima de Kimi K2.6 y GPT-5.5 [8].Precio reportado: $5 por 1M tokens de entrada y $25 por 1M de salida, con disponibilidad vía API de Anthropic, Bedrock, Azure y Vertex [14].
GPT-5.5Equilibrio general, razonamiento con herramientas, ecosistema OpenAI/CodexEn HLE sin herramientas aparece con 41.4%, por detrás de Opus 4.7 pero por delante de DeepSeek V4; con herramientas sube a 52.2% [5]. En SWE-Bench Pro, una comparativa lo pone empatado con Kimi K2.6 en 58.6% [8].Una fuente reporta precio API de $5 por 1M tokens de entrada y $30 por 1M de salida, con contexto de 1M tokens [3].
Kimi K2.6Coding agente y coste/rendimientoCodeRouter lo describe como ganador de coste/calidad y dice que empata con GPT-5.5 en SWE-Bench Pro [7]. En la tabla de esa fuente, Kimi K2.6 obtiene 58.6% en SWE-Bench Pro, 54.0 en HLE con herramientas, 96.4% en AIME 2026 y 90.5% en GPQA-Diamond [8].Se reporta precio de $0.60/$4.00 por 1M tokens de entrada/salida, muy por debajo de Opus 4.7 y GPT-5.5 [7]. Tiene ventana de contexto de 256k tokens, menor que el 1M de Opus 4.7 [12].
DeepSeek V4Coste, API barata, buena opción si el presupuesto importaEn HLE sin herramientas aparece con 37.7%, por debajo de GPT-5.5 y Opus 4.7; con herramientas sube a 48.2%, pero sigue por debajo de GPT-5.5 y Opus 4.7 [5]. En SWE-Bench Pro, una comparativa sitúa DeepSeek V4-Pro alrededor de 55%, por debajo de Kimi K2.6, GPT-5.5 y Opus 4.7 [8].Una fuente reporta precio de $1.74 por 1M tokens de entrada y $3.48 por 1M de salida, con contexto de 1M tokens [3].

Ranking práctico

  • Mejor calidad bruta: Claude Opus 4.7, especialmente si importan razonamiento difícil, documentos largos, visión y coding complejo [2][5][8].
  • Mejor equilibrio premium: GPT-5.5, cerca de Opus en HLE con herramientas y empatado con Kimi K2.6 en SWE-Bench Pro según una comparativa [5][8].
  • Mejor coste/rendimiento para coding: Kimi K2.6, porque empata con GPT-5.5 en SWE-Bench Pro en la comparativa citada y cuesta bastante menos [7][8].
  • Mejor opción barata con contexto largo: DeepSeek V4, aunque sus resultados HLE y SWE-Bench Pro quedan por detrás de Opus 4.7, GPT-5.5 y Kimi K2.6 en las cifras disponibles [3][5][8].

Si tuviera que elegir uno: Opus 4.7 para máxima calidad, Kimi K2.6 para producción sensible a coste, GPT-5.5 para integración OpenAI/Codex, y DeepSeek V4 para alto volumen barato con rendimiento razonable.

Источники