Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 и Kimi K2.6: что показывают бенчмарки
Единого «чемпиона» по всем задачам нет: в общей таблице Claude Opus 4.7 лидирует в GPQA Diamond с 94,2 % и SWE Bench Pro с 64,3 %, а GPT 5.5/GPT 5.5 Pro — в Terminal Bench 2.0 с 82,7 % и BrowseComp с 90,1 %.[4] DeepSeek V4 Pro Max в этой общей таблице не занимает первое место, но в BrowseComp набирает 83,4 % против...
ОпубликовалОтредактировано с помощью GPT-5.5Изображения созданы с помощью GPT Image 2
Единого «чемпиона» по всем задачам нет: в общей таблице Claude Opus 4.7 лидирует в GPQA Diamond с 94,2 % и SWE Bench Pro с 64,3 %, а GPT 5.5/GPT 5.5 Pro — в Terminal Bench 2.0 с 82,7 % и BrowseComp с 90,1 %.[4]
DeepSeek V4 Pro Max в этой общей таблице не занимает первое место, но в BrowseComp набирает 83,4 % против 84,4 % у GPT 5.5; при этом сообщается, что DeepSeek стоит примерно в шесть раз дешевле новейших американских мо...
Kimi K2.6 выглядит достойным кандидатом для shortlist: в LLM Stats он имеет 0,59 в SWE Bench Pro, как и GPT 5.5, но полной четырехсторонней таблицы с Claude Opus 4.7, GPT 5.5 и DeepSeek V4 Pro Max для него пока не хва...
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。
Промпт ИИ
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
Сравнивать Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 и Kimi K2.6 как четыре строки в одной «таблице силы» удобно, но не очень честно. По доступным проверяемым данным правильнее говорить не о едином рейтинге, а о выборе под задачу: сложное рассуждение, программирование, работа с терминалом, агентные сценарии, длинный контекст или стоимость массовых API-вызовов.
Самый полезный набор данных покрывает DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5/GPT-5.5 Pro и Claude Opus 4.7 в одной сравнительной таблице. По Kimi K2.6 картина более фрагментарная: есть данные по context window, BrowseComp, SWE-Bench Pro, карточке Hugging Face и отдельному практическому coding-бенчмарку, но нет полноценной единой таблицы с теми же версиями и теми же настройками всех четырех моделей.
Studio Global AI
Продолжайте свое исследование
На этой странице есть ответ, подтвержденный источником, который вы можете продолжить внутри Studio Global.
Каков краткий ответ на вопрос «Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 и Kimi K2.6: что показывают бенчмарки»?
Единого «чемпиона» по всем задачам нет: в общей таблице Claude Opus 4.7 лидирует в GPQA Diamond с 94,2 % и SWE Bench Pro с 64,3 %, а GPT 5.5/GPT 5.5 Pro — в Terminal Bench 2.0 с 82,7 % и BrowseComp с 90,1 %.[4]
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
Единого «чемпиона» по всем задачам нет: в общей таблице Claude Opus 4.7 лидирует в GPQA Diamond с 94,2 % и SWE Bench Pro с 64,3 %, а GPT 5.5/GPT 5.5 Pro — в Terminal Bench 2.0 с 82,7 % и BrowseComp с 90,1 %.[4] DeepSeek V4 Pro Max в этой общей таблице не занимает первое место, но в BrowseComp набирает 83,4 % против 84,4 % у GPT 5.5; при этом сообщается, что DeepSeek стоит примерно в шесть раз дешевле новейших американских мо...
Что мне делать дальше на практике?
Kimi K2.6 выглядит достойным кандидатом для shortlist: в LLM Stats он имеет 0,59 в SWE Bench Pro, как и GPT 5.5, но полной четырехсторонней таблицы с Claude Opus 4.7, GPT 5.5 и DeepSeek V4 Pro Max для него пока не хва...
Сложное reasoning, научные вопросы, задачи без инструментов
Claude Opus 4.7
В общей таблице Claude Opus 4.7 лидирует в GPQA Diamond с 94,2 % и в Humanity’s Last Exam без инструментов с 46,9 %.
Terminal, browser, tool-use agents
GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro
GPT-5.5 набирает 82,7 % в Terminal-Bench 2.0, а GPT-5.5 Pro — 90,1 % в BrowseComp, что является лучшим результатом в соответствующих строках общей таблицы.
Software engineering
Сначала Claude Opus 4.7, затем GPT-5.5 и Kimi K2.6 на вашем репозитории
Claude Opus 4.7 получает 64,3 % в SWE-Bench Pro/SWE Pro в общей таблице; LLM Stats также ставит Claude Opus 4.7 на 0,64 против 0,59 у GPT-5.5 и Kimi K2.6.
Массовые API-вызовы и жесткий бюджет
DeepSeek V4
DeepSeek V4-Pro-Max не лидирует в общей таблице, но держится близко к frontier-моделям по ряду тестов; также сообщается, что DeepSeek примерно в шесть раз дешевле новейших американских моделей.
Экосистема Kimi, альтернативный coding-agent, экспериментальная замена
Kimi K2.6
У Kimi K2.6 есть сильные отдельные сигналы: 83,2 % в BrowseComp по DocsBot и 0,59 в SWE-Bench Pro по LLM Stats, но полной общей таблицы с остальными тремя версиями нет.
Очень длинный контекст
Claude Opus 4.7 или GPT-5.5
Yahoo/Tech указывает 1 млн токенов контекста для GPT-5.5 и Claude Opus 4.7; Artificial Analysis указывает 1000k токенов для Claude Opus 4.7 и 256k токенов для Kimi K2.6.
Главная общая таблица: Claude, GPT-5.5 и DeepSeek V4-Pro-Max
Ниже — данные из одного и того же сравнения, поэтому они лучше всего подходят для прямого сопоставления DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5/GPT-5.5 Pro и Claude Opus 4.7. GPT-5.5 Pro появляется только в части строк.
Бенчмарк
DeepSeek V4-Pro-Max
GPT-5.5
GPT-5.5 Pro
Claude Opus 4.7
Лидер в этой таблице
GPQA Diamond
90,1 %
93,6 %
—
94,2 %
Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, без инструментов
37,7 %
41,4 %
43,1 %
46,9 %
Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam, с инструментами
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
Вывод из этой таблицы довольно ясный. Claude Opus 4.7 сильнее смотрится в сложном reasoning, задачах без инструментов, software engineering и MCP Atlas. GPT-5.5/GPT-5.5 Pro заметнее в сценариях, где модель управляет инструментами, браузером или терминалом.
DeepSeek V4-Pro-Max здесь не выигрывает ни одну строку, но и не выглядит слабой моделью: например, в BrowseComp он получает 83,4 %, почти рядом с 84,4 % у GPT-5.5 и выше 79,3 % у Claude Opus 4.7.
Kimi K2.6: перспективно, но не в той же таблице
Главная сложность с Kimi K2.6 — не отсутствие данных, а их неоднородность. Разные площадки используют разные режимы, разные версии конкурентов и разные форматы баллов. Поэтому Kimi можно и нужно включать в shortlist, но нельзя автоматически ставить в один строгий общий рейтинг с таблицей выше.
Метрика
Что видно по Kimi K2.6
С чем можно осторожно сравнить
Практический смысл
Context window
256k токенов
Claude Opus 4.7 на той же странице указан с 1000k токенов
У Claude заметно больше доступный контекст.
BrowseComp
83,2 % в Thinking mode
DeepSeek-V4 Pro на той же странице — 83,4 % Pass@1 / Think Max
В этом источнике Kimi и DeepSeek почти рядом, но там нет одновременного сравнения с GPT-5.5 и Claude Opus 4.7.
AIME 2026 / APEX Agents
AIME 2026 — 96,4 %; APEX Agents — 27,9 %
Для DeepSeek-V4 Pro на той же странице указано not available
Есть сильные отдельные сигналы по математике и agent-задачам, но нет четырехстороннего сравнения.
SWE-Bench Pro
0,59
Claude Opus 4.7 — 0,64; GPT-5.5 — 0,59; DeepSeek V4-Pro-Max — 0,55
В LLM Stats Kimi равен GPT-5.5, ниже Claude и выше DeepSeek.
MMLU-Pro / SimpleQA-Verified
MMLU-Pro — 87,1; SimpleQA-Verified — 36,9
DS-V4-Pro Max — 87,5 и 57,9 соответственно
Можно осторожно сравнивать Kimi с DeepSeek, но в той же таблице фигурируют Opus-4.6 Max и GPT-5.4 xHigh, а не версии из этого материала.
Практический coding-бенчмарк
87 баллов
Claude Opus 4.7 — 97, GPT-5.5 xHigh — 96, DeepSeek V4 Flash — 78, DeepSeek V4 Pro — 69
Полезный прикладной сигнал, но это один coding-тест, а не замена стандартным бенчмаркам и вашему repo eval.
Практическая позиция Kimi K2.6 такая: модель стоит тестировать, особенно если вам интересны экосистема Kimi, альтернативный coding-agent или стоимость экспериментов. Но доступных данных пока недостаточно, чтобы доказательно объявить ее победителем среди всех четырех моделей.
Цена, контекст и стоимость внедрения
Бенчмарки отвечают на вопрос «что модель умеет», но не отвечают полностью на вопрос «сколько будет стоить продукт». Для реального выбора важны цена входных и выходных токенов, длина контекста, задержка, ограничения API и, если вы думаете о собственной инфраструктуре, размер модели.
Модель
Проверяемые данные
Что это значит при выборе
GPT-5.5
$5 за 1 млн input tokens, $30 за 1 млн output tokens, context window 1 млн токенов
В указанном источнике входной токен стоит как у Claude Opus 4.7, но выходной токен дороже.
Claude Opus 4.7
$5 за 1 млн input tokens, $25 за 1 млн output tokens, context window 1 млн токенов
В том же источнике output дешевле, чем у GPT-5.5; Artificial Analysis также указывает для Claude Opus 4.7 1000k токенов контекста.
Kimi K2.6
256k токенов context window
Контекст короче, чем 1000k токенов у Claude Opus 4.7; в доступных здесь источниках нет достаточно полной проверяемой token pricing-картины.
DeepSeek V4
Сообщается, что DeepSeek примерно в шесть раз дешевле новейших американских моделей; DataCamp указывает для DeepSeek V4 Pro MoE-архитектуру, 1,6 трлн total parameters, 49 млрд active parameters и 865 ГБ download, а для Flash — 284 млрд total parameters, 13 млрд active parameters и 160 ГБ download
Для API главный аргумент DeepSeek — стоимость; при оценке приватного развертывания или собственной инфраструктуры важны размер модели, оборудование, inference-стоимость и эксплуатация.
Самый заметный ценовой сигнал: GPT-5.5 и Claude Opus 4.7 в источнике имеют одинаковую цену входа — $5 за 1 млн input tokens, но GPT-5.5 стоит $30 за 1 млн output tokens, а Claude Opus 4.7 — $25 за 1 млн output tokens. DeepSeek конкурирует другим тезисом: примерно одна шестая стоимости новейших американских моделей.
Как выбирать по типу задачи
1. Сложное reasoning: сначала Claude Opus 4.7
Если ваши задачи похожи на академическое рассуждение, сложный анализ, проверку гипотез или вопросы, где модель должна справляться без внешних инструментов, Claude Opus 4.7 выглядит самым сильным первым кандидатом. В общей таблице он набирает 94,2 % в GPQA Diamond против 93,6 % у GPT-5.5 и 90,1 % у DeepSeek V4-Pro-Max; в Humanity’s Last Exam без инструментов Claude Opus 4.7 также лидирует с 46,9 %.
2. Terminal, browser и tool-use agents: сначала GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro
Если модель должна не просто отвечать текстом, а управлять терминалом, браузером, инструментами или многошаговым workflow, GPT-5.5 выглядит сильнее. GPT-5.5 получает 82,7 % в Terminal-Bench 2.0 против 69,4 % у Claude Opus 4.7 и 67,9 % у DeepSeek V4-Pro-Max; GPT-5.5 Pro получает 90,1 % в BrowseComp, лучший результат в этой строке.
3. Software engineering: Claude впереди, но без собственного eval лучше не решать
В общей таблице Claude Opus 4.7 получает 64,3 % в SWE-Bench Pro / SWE Pro, выше 58,6 % у GPT-5.5 и 55,4 % у DeepSeek V4-Pro-Max. LLM Stats показывает похожее направление: Claude Opus 4.7 — 0,64, GPT-5.5 и Kimi K2.6 — по 0,59, DeepSeek V4-Pro-Max — 0,55.
Но coding-бенчмарки особенно чувствительны к репозиторию, языку, тестовой среде, агентной обвязке и промптам. Отдельный практический coding-тест дает Claude Opus 4.7 97 баллов, GPT-5.5 xHigh — 96, Kimi K2.6 — 87, DeepSeek V4 Flash — 78, DeepSeek V4 Pro — 69; это полезный ориентир, но не основание само по себе выбирать production-модель.
4. Большой объем и чувствительность к цене: DeepSeek V4 стоит проверить рано
Если ваш главный ограничитель — стоимость токенов, а задача не требует первого места в каждом бенчмарке, DeepSeek V4 — рациональный кандидат для раннего теста. В общей таблице DeepSeek V4-Pro-Max часто уступает Claude Opus 4.7 и GPT-5.5, но остается недалеко от них по ряду метрик; одновременно источники описывают DeepSeek как примерно в шесть раз более дешевый вариант по сравнению с новейшими американскими моделями.
При этом размер DeepSeek V4 Pro нельзя игнорировать. DataCamp указывает 1,6 трлн total parameters, 49 млрд active parameters и 865 ГБ download для Pro-версии. Если вы не просто вызываете сторонний API, а оцениваете приватное развертывание, стоимость железа и эксплуатации может стать не менее важной, чем цена токена.
5. Kimi K2.6: включить в shortlist и прогнать на своих задачах
У Kimi K2.6 есть несколько сильных сигналов. DocsBot указывает 83,2 % в BrowseComp, почти рядом с 83,4 % у DeepSeek-V4 Pro на той же странице. LLM Stats дает Kimi K2.6 0,59 в SWE-Bench Pro, столько же, сколько GPT-5.5. В отдельном практическом coding-бенчмарке Kimi K2.6 получает 87 баллов.
Но из-за отсутствия полной таблицы, где Kimi K2.6, Claude Opus 4.7, GPT-5.5 и DeepSeek V4-Pro-Max сравниваются одновременно, в одинаковых режимах и на одинаковых метриках, Kimi лучше считать перспективным кандидатом, а не доказанным общим победителем.
Почему нельзя переоценивать общий рейтинг
Для Kimi K2.6 нет полноценной общей таблицы. Самая удобная сопоставимая таблица покрывает DeepSeek V4-Pro-Max, GPT-5.5/GPT-5.5 Pro и Claude Opus 4.7, но не включает Kimi K2.6; по Kimi приходится собирать картину из Artificial Analysis, DocsBot, LLM Stats, Hugging Face и отдельного coding-бенчмарка.
Версии и режимы различаются. В источниках встречаются GPT-5.5 Pro, GPT-5.5 xHigh, DeepSeek-V4 Pro, DeepSeek V4-Pro-Max, Kimi Thinking, Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning / Max Effort. Их нельзя автоматически считать одной и той же настройкой модели.
Форматы баллов не всегда сопоставимы. В одной таблице SWE-Bench Pro / SWE Pro дан в процентах, а LLM Stats использует формат 0.xx для SWE-Bench Pro. Надежнее сравнивать модели внутри одного источника, а затем запускать собственный eval.
Ценовые данные неравномерны. Для GPT-5.5 и Claude Opus 4.7 есть понятные цены input/output tokens; для DeepSeek есть утверждение о примерно шестикратной разнице в стоимости; для Kimi K2.6 в доступных здесь источниках не хватает полной проверяемой token pricing-картины.
Итог
Если нужен короткий вывод: Claude Opus 4.7 выигрывает в наиболее сильных доступных данных по сложному reasoning и software engineering; GPT-5.5/GPT-5.5 Pro выигрывает в terminal, browser и tool-use сценариях; DeepSeek V4-Pro-Max — кандидат для баланса цены и качества; Kimi K2.6 выглядит перспективно, но пока требует больше полноценных сопоставимых данных.
Для реального внедрения лучше не выбирать модель по одному лидерборду. Возьмите свои репозитории, тикеты, research-workflow, набор инструментов, ограничения по контексту, latency, допустимый уровень ошибок и бюджет токенов — и прогоните все четыре модели на одинаковом eval. Только тогда бенчмарк превратится из красивой таблицы в рабочее продуктное решение.
venturebeat.comDeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...
artificialanalysis.aiKimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort): Model Comparison
docsbot.aiKimi K2.6 vs DeepSeek-V4 Pro - DocsBot AI
akitaonrails.comLLM Coding Benchmark (April 2026): GPT 5.5, DeepSeek v4, Kimi ...