studioglobal
Популярное в «Открыть»
ОтветыОпубликовано6 источники

DeepSeek V4 против Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 и GPT-5.5: что показывают бенчмарки

Официально для GPT 5.5 подтверждены 82,7% на Terminal Bench 2.0 и 58,6% на SWE Bench Pro; для DeepSeek V4 официально подтверждена прежде всего доступность V4 Pro и V4 Flash в API [24][25]. В приведённых сторонних данных Claude Opus 4.7 сильнее выглядит в coding бенчмарках, а GPT 5.5 — в терминальных, agentic и compu...

Искать и проверять факты с Studio Global AIСмотреть больше в «Открыть»
18K0
Illustration eines Benchmark-Dashboards für DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
DeepSeek V4 vsBenchmark-Vergleiche zwischen Frontier-Modellen sind nur sinnvoll, wenn offizielle Werte, Sekundärdaten und eigene Evals getrennt betrachtet werden.
Промпт ИИ

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 vs. Kimi K2.6 vs. Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: Benchmark-Vergleich. Article summary: Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt, während Claude Opus 4.7 in Sekundärdaten bei SWE bench stärker wirkt; für Kimi K2.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, coding agents, developer tools. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). ![Image 4](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). [](https://www.youtube.com" source context "Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison - YouTube" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.yo

openai.com

Сравнивать эти четыре модели «в лоб» стоит осторожно. По GPT-5.5 есть официальные цифры OpenAI для Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench Pro [24]. По DeepSeek V4 официальный changelog в первую очередь подтверждает, что V4-Pro и V4-Flash доступны через API [25]. А самые полезные прямые сравнения Claude Opus 4.7 и Kimi K2.6 в имеющемся наборе источников в основном приходят из сторонних обзоров, а не из единой официальной таблицы всех четырёх моделей [4][6].

Короткий вывод: какую модель смотреть первой

  • Если главный сценарий — исправление кода и GitHub-issues, Claude Opus 4.7 выглядит сильнее по приведённым значениям SWE-Bench, SWE-Bench Verified и CursorBench [4].
  • Если нужны терминальные агенты, shell-команды и tool orchestration, у GPT-5.5 самая чёткая публичная опора: OpenAI заявляет 82,7% на Terminal-Bench 2.0 [24].
  • Если важна цена массовых coding-agent запусков, Kimi K2.6 стоит включить в пилот: CodeRouter называет его cost/quality winner с $0,60 за миллион входных и $4,00 за миллион выходных токенов [6].
  • Если рассматриваете DeepSeek V4, проверяйте его на собственных задачах: V4-Pro и V4-Flash официально доступны в DeepSeek API, но официальной матрицы бенчмарков против Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 в использованных источниках нет [25].

Что действительно подтверждают источники

OpenAI описывает Terminal-Bench 2.0 как тест сложных командных workflows, где модели нужны планирование, итерации и координация инструментов; GPT-5.5 набирает там 82,7% [24]. На SWE-Bench Pro, который проверяет решение реальных GitHub-issues, OpenAI указывает для GPT-5.5 результат 58,6% [24].

DeepSeek в changelog сообщает, что V4-Pro и V4-Flash доступны через интерфейс OpenAI ChatCompletions и через Anthropic-интерфейс; параметры моделей — deepseek-v4-pro и deepseek-v4-flash [25]. Это важное подтверждение доступности, но не доказательство победы в конкретном бенчмарке.

По Claude Opus 4.7 и Kimi K2.6 прямые сравнения нужно читать как вторичные данные: LushBinary приводит таблицу Claude против GPT-5.5, а CodeRouter — ценовые и качественные ориентиры по Kimi K2.6 и DeepSeek V4 [4][6].

Таблица: где есть цифры, а где пока пробелы

«н/д» означает, что в использованных источниках нет достаточно надёжной и напрямую сопоставимой цифры для этой пары модель-бенчмарк.

Бенчмарк / критерийDeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-Bench Proн/дпо CodeRouter — на уровне GPT-5.5 [6]64,3% [4]58,6% [24]
SWE-Bench Verifiedн/дн/д87,6% [4]около 85% [4]
Terminal-Bench 2.0н/дн/доколо 72% [4]82,7% [24]
GDPval / Knowledge Workн/дн/доколо 78% [4]84,9% [4]
OSWorld-Verified / Computer Useн/дн/доколо 65% [4]78,7% [4]
GPQA Diamondн/дн/д94,2% [4]около 93% [4]
CursorBenchн/дн/д70% [4]около 65% [4]
Tau2-bench Telecomн/дн/доколо 90% [4]98,0% [4]
Vision & Document Arenaн/дн/д1-е место по Arena-отчёту [1]н/д
Цена / контекстV4 Flash: $0,14 input и $0,28 output за млн токенов, контекст 1M [6]$0,60 input и $4,00 output за млн токенов [6]н/дн/д

Кодинг: Claude Opus 4.7 выглядит сильнее, Kimi K2.6 — дешевле для экспериментов

Если смотреть именно на coding-задачи, самый сильный сигнал в этой подборке — у Claude Opus 4.7. LushBinary указывает 64,3% для Claude Opus 4.7 на SWE-Bench Pro против 58,6% у GPT-5.5; значение GPT-5.5 в 58,6% также подтверждено публикацией OpenAI [4][24]. В SWE-Bench Verified и CursorBench Claude Opus 4.7 в той же сторонней таблице тоже выше GPT-5.5 [4].

Kimi K2.6 интересен не тем, что по нему есть полная независимая матрица на все бенчмарки, а ценой. CodeRouter ставит его на уровень GPT-5.5 по SWE-Bench Pro и одновременно называет заметно более дешёвым вариантом по токенам [6]. Для команд, которые запускают много попыток, drafts и retries, это может быть важнее небольшой разницы в лидерборде — но только после собственного eval.

По DeepSeek V4 из официальных данных в этой подборке нельзя вывести coding-результат. Надёжно подтверждено другое: V4-Pro и V4-Flash доступны через DeepSeek API [25].

Терминальные и агентные workflows: у GPT-5.5 лучшая публичная опора

Для terminal-agent сценариев GPT-5.5 выглядит наиболее убедительно именно потому, что есть официальная цифра OpenAI: 82,7% на Terminal-Bench 2.0 [24]. В стороннем сравнении LushBinary Claude Opus 4.7 в том же бенчмарке указан примерно на уровне 72% [4].

Похожая картина в knowledge-work и computer-use метриках из этой же сторонней таблицы: GPT-5.5 получает 84,9% на GDPval против примерно 78% у Claude Opus 4.7, а также 78,7% на OSWorld-Verified против примерно 65% у Claude Opus 4.7 [4]. Поэтому для задач, где модель должна работать с shell-командами, инструментами, браузерными или GUI-подобными действиями, GPT-5.5 — самый понятный стартовый кандидат.

Vision и документы: самый явный плюс — у Claude Opus 4.7

Полной таблицы по мультимодальным задачам для всех четырёх моделей в источниках нет. Самый заметный положительный сигнал касается Claude Opus 4.7: в отчёте Arena, который цитирует Latent Space/AINews, Claude Opus 4.7 занимает 1-е место в Vision & Document Arena [1].

LLM Stats также пишет, что Claude Opus 4.7 может обрабатывать изображения до 2 576 пикселей по длинной стороне, то есть примерно до 3,75 мегапикселя; GPT-5.5 поддерживает ввод изображений и там указан с результатами MMMU-Pro 81,2% без инструментов и 83,2% с инструментами [5]. Эти данные помогают понять расстановку сил между Claude и GPT-5.5, но не заменяют прямого сравнения всех четырёх моделей.

Цена и практическая экономика: Kimi K2.6 и DeepSeek V4 Flash надо прогонять на своих задачах

Главный ценовой аргумент в этой подборке — у Kimi K2.6. CodeRouter описывает модель как победителя по соотношению стоимости и качества и приводит цены $0,60 за миллион входных токенов и $4,00 за миллион выходных токенов [6].

DeepSeek V4 Flash в том же источнике выглядит как очень дешёвый рабочий вариант: $0,14 за миллион входных токенов, $0,28 за миллион выходных токенов и контекст 1M [6]. Официальная документация DeepSeek отдельно подтверждает, что V4-Pro и V4-Flash доступны через актуальные API-интерфейсы [25].

Но цена за токены — это не то же самое, что цена за успешно решённую задачу. Дешёвая модель может оказаться выгодной для черновиков, массовых запусков и низкорисковых агентных циклов. В продакшене важнее другое: сколько стоит один принятый результат с учётом повторов, ошибок, ручной проверки и доработок.

Как сравнивать эти модели честно

Публичный лидерборд — хорошая отправная точка, но плохая замена собственному eval. Для реального выбора лучше собрать небольшой набор задач из вашего кода, документации, терминальных workflows или агентных сценариев и прогнать все модели в одинаковых условиях.

Считать стоит не только первую точность. Полезнее смотреть на стоимость принятого результата, число повторных попыток, тяжесть ошибок, стабильность формата, время выполнения и то, насколько модель ломается на ваших внутренних ограничениях.

И главное — не смешивать официальные и вторичные данные. В этой подборке GPT-5.5 имеет официальные значения OpenAI для Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench Pro [24]. DeepSeek V4 имеет официальный факт доступности V4-Pro и V4-Flash в API [25]. А наиболее конкретные сравнения по Claude Opus 4.7 и Kimi K2.6 здесь в основном опираются на сторонние источники [4][6].

Итог

Единого победителя нет. Claude Opus 4.7 лидирует в приведённых coding-ориентированных данных, GPT-5.5 лучше всего подтверждён для terminal-agent и computer-use задач, Kimi K2.6 выглядит главным кандидатом по цене, а DeepSeek V4 пока стоит воспринимать как доступный API-вариант, который обязательно нужно мерить на собственных сценариях [4][24][6][25].

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

  • Официально для GPT 5.5 подтверждены 82,7% на Terminal Bench 2.0 и 58,6% на SWE Bench Pro; для DeepSeek V4 официально подтверждена прежде всего доступность V4 Pro и V4 Flash в API [24][25].
  • В приведённых сторонних данных Claude Opus 4.7 сильнее выглядит в coding бенчмарках, а GPT 5.5 — в терминальных, agentic и computer use сценариях [4][24].
  • Kimi K2.6 описывается как сильный кандидат по цене и качеству с $0,60 за миллион входных токенов и $4,00 за миллион выходных; DeepSeek V4 Flash — как дешёвый workhorse вариант [6].

Люди также спрашивают

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

Официально для GPT 5.5 подтверждены 82,7% на Terminal Bench 2.0 и 58,6% на SWE Bench Pro; для DeepSeek V4 официально подтверждена прежде всего доступность V4 Pro и V4 Flash в API [24][25].

Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?

Официально для GPT 5.5 подтверждены 82,7% на Terminal Bench 2.0 и 58,6% на SWE Bench Pro; для DeepSeek V4 официально подтверждена прежде всего доступность V4 Pro и V4 Flash в API [24][25]. В приведённых сторонних данных Claude Opus 4.7 сильнее выглядит в coding бенчмарках, а GPT 5.5 — в терминальных, agentic и computer use сценариях [4][24].

Что мне делать дальше на практике?

Kimi K2.6 описывается как сильный кандидат по цене и качеству с $0,60 за миллион входных токенов и $4,00 за миллион выходных; DeepSeek V4 Flash — как дешёвый workhorse вариант [6].

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

For the part of factors contributing to the issue, please use Logical synthesis of factors And using leadership frameworks, and gap analysis

Почему уход из жизни «на месте» в домах престарелых Гонконга остаётся трудной задачей

Почему в гонконгских RCHE сложно обеспечить достойный уход из жизни в привычной среде

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

Исследовательский разговор

Вы

Вопрос исследования

Vergleiche die Benchmarks von DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5.

Studio Global AI26 источники

Цитируемый ответ

Ein sauberer Benchmark-Vergleich ist derzeit nur eingeschränkt möglich: Für Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 kursieren konkrete Vergleichswerte, aber für DeepSeek V4 und Kimi K2.6 finde ich keine gleichwertig belastbaren offiziellen Benchmark-Tabellen in den verfügbaren Quellen. Daher: Claude Opus 4.7 wirkt bei SWE-bench stärker, GPT-5.5 bei Terminal-/Agent-/Computer-Use-Benchmarks; Kimi K2.6 wird vor allem als Preis-Leistungs-Modell beschrieben; DeepSeek V4 ist laut DeepSeek-API-Changelog verfügbar, aber ohne robuste öffentliche Benchmark-Abdeckung in den gefundenen Quellen [4][6].

Benchmark / KriteriumDeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-bench ProInsufficient evidencelaut Sekundärquelle etwa auf GPT-5.5-Niveau bzw. starkes Preis-Leistungs-Profil [6]64.3% [4]58.6% [4]
SWE-bench VerifiedInsufficient evidenceInsufficient evidence87.6% [4]ca. 85% [4]
Terminal-Bench 2.0Insufficient evidenceInsufficient evidenceca. 72% [4]82.7% [4]
GDPval / Knowledge WorkInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 78% [4]84.9% [4]
OSWorld-Verified / Computer UseInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 65% [4]78.7% [4]
Vision / Document ArenaInsufficient evidenceInsufficient evidencelaut Arena-Bericht Platz 1 in Vision & Document Arena [1]Insufficient evidence
Preis-LeistungInsufficient evidenceals starker Kosten-/Qualitäts-Kandidat beschrieben [6]teuer/stark, aber nicht als Kostenführer beschrieben [6]stark, aber nicht Kostenführer laut Vergleich [6]

  • Coding: Claude Opus 4.7 liegt in den gefundenen Zahlen bei SWE-bench Pro und SWE-bench Verified vor GPT-5.5 [4].

  • Agentic / Terminal / Computer Use: GPT-5.5 liegt in den gefundenen Vergleichswerten bei Terminal-Bench 2.0, GDPval und OSWorld-Verified vor Claude Opus 4.7 [4].

  • Multimodal/Vision: Claude Opus 4.7 wird in den gefundenen Arena-Berichten als führend in Vision & Document Arena beschrieben [1].

  • Kimi K2.6: Die verfügbaren Quellen beschreiben Kimi K2.6 eher als Preis-Leistungs- bzw. Open-Model-Kandidat; belastbare direkte Zahlen für alle Benchmarks neben den anderen drei Modellen fehlen in den gefundenen Quellen [6][8].

  • DeepSeek V4: DeepSeek V4-Pro und V4-Flash werden im DeepSeek-API-Changelog als verfügbar genannt, aber ich finde in den verfügbaren Quellen keine ausreichend belastbare offizielle Benchmark-Tabelle für einen fairen direkten Vergleich [6].

  • Wichtig: Die beste belastbare Aussage ist nicht “ein Modell gewinnt alles”, sondern: Claude Opus 4.7 ist nach den gefundenen Zahlen stärker bei SWE-bench, GPT-5.5 stärker bei Terminal-/Agent-/Computer-Use, Kimi K2.6 wahrscheinlich attraktiver bei Kosten pro Leistung, und DeepSeek V4 bleibt mangels öffentlicher Benchmark-Daten schwer einzuordnen [4][6].

Источники

  • [1] [AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model ...latent.space

    Arena results continued to matter for multimodal models. @arena reported Claude Opus 4.7 taking 1 in Vision & Document Arena, with +4 points over Opus 4.6 in Document Arena and a large margin over the next non-Anthropic models. Subcategory wins included dia...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing & Coding ...lushbinary.com

    Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- SWE-bench Pro 58.6% 64.3% 54.2% SWE-bench Verified 85% 87.6% 80% Terminal-Bench 2.0 82.7% 72% 68% GDPval (Knowledge Work) 84.9% 78% 75% OSWorld-Verified (Computer Use) 78.7% 65% 60% GPQA Diamond 93% 94.2% 91...

  • [5] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Vision: 3.75 MP vs Standard Opus 4.7 reads images at roughly 3.3× the resolution of any comparable model. Up to 2,576 pixels on the long edge ( 3.75 megapixels), versus 1,568 px ( 1.15 MP) on prior Claude models. Scores align: Opus 4.7 reports 91.0% on Char...

  • [6] GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 at a Glance - CodeRoutercoderouter.io

    TL;DR — In one week (April 20–23, 2026), four frontier coding models shipped: Kimi K2.6 (Moonshot, Apr 20), GPT-5.5 (OpenAI, Apr 23), DeepSeek V4 Pro + V4 Flash (preview, April). Claude Opus 4.7 is still the SWE-Bench Pro champion. Kimi K2.6 is the new cost...

  • [24] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Agentic coding GPT‑5.5 is our strongest agentic coding model to date. On Terminal-Bench 2.0, which tests complex command-line workflows requiring planning, iteration, and tool coordination, it achieves a state-of-the-art accuracy of 82.7%. On SWE-Bench Pro,...

  • [25] Change Log | DeepSeek API Docsapi-docs.deepseek.com

    DeepSeek API Docs Logo DeepSeek API Docs Logo Change Log Date: 2026-04-24​ DeepSeek-V4​ The DeepSeek API now supports V4-Pro and V4-Flash, available via both the OpenAI ChatCompletions interface and the Anthropic interface. To access the new models, the bas...