GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: кто лучше для ваших задач в 2026 году
Универсального победителя нет: GPT‑5.5 сильнее выглядит в агентной работе с инструментами, Claude Opus 4.7 — в repo level coding, Kimi K2.6 — среди open weights coding моделей, а DeepSeek V4 стоит тестировать для long... Ключевые публичные цифры: GPT‑5.5 — 82,7 % на Terminal‑Bench 2.0 и 84,4 % на BrowseComp; Claude...
Универсального победителя нет: GPT‑5.5 сильнее выглядит в агентной работе с инструментами, Claude Opus 4.7 — в repo level coding, Kimi K2.6 — среди open weights coding моделей, а DeepSeek V4 стоит тестировать для long...
Ключевые публичные цифры: GPT‑5.5 — 82,7 % на Terminal‑Bench 2.0 и 84,4 % на BrowseComp; Claude Opus 4.7 — 87,6 % на SWE‑Bench Verified и 64,3 % на SWE‑Bench Pro; Kimi K2.6 — 80,2 % на SWE‑Bench Verified; DeepSeek V4...
Финальное решение лучше принимать не по лидерборду, а по внутреннему eval: одинаковые prompts, одинаковый доступ к инструментам, одинаковый timeout, стоимость, задержка и анализ типичных ошибок.
GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे हैचारों AI models की ताकतें workload के हिसाब से बदलती हैं: agents, coding, open weights और long context में अलग-अलग leaders दिखते हैं।
Промпт ИИ
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है?. Article summary: अप्रैल 2026 के data में कोई universal winner नहीं है: GPT‑5.5 Terminal‑Bench 2.0 82.7% और BrowseComp 84.4% के साथ agentic tool/computer use में आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5. Claude Opus 4.6 is no longer Anthropic's flagship — Opus 4.7 shipped on April 16, 2026, at the same $5/$25 price. If you're evaluating "best Ant" source context "DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 - Verdent AI" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which Should You Test Fi
openai.com
По открытым данным на апрель 2026 года сравнение GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 и DeepSeek V4 нельзя честно свести к одной турнирной таблице. Это скорее карта рабочих нагрузок: какая модель лучше подходит для автономных агентов, какая — для ремонта реальных репозиториев, какая удобнее при требовании open-weights, а какую стоит включить в тесты длинного контекста.
Главная оговорка: бенчмарки из разных лабораторий, с разными инструментами, режимами усилия и evaluation harness не являются прямым сравнением яблоко к яблоку. LM Council отдельно предупреждает, что независимо запущенные бенчмарки могут не совпадать с self-reported результатами от разработчиков моделей.
Короткий вывод
Agentic computer-use, браузерные сценарии и terminal-heavy агенты: самый сильный публичный сигнал у GPT‑5.5. В launch-данных OpenAI указаны 82,7 % на Terminal‑Bench 2.0, 78,7 % на OSWorld‑Verified, 84,4 % на BrowseComp и 55,6 % на Toolathlon.
Работа с production-кодом и SWE‑Bench-style задачи: Claude Opus 4.7 выглядит главным кандидатом в шорт-лист. Среди reported figures — 87,6 % на SWE‑Bench Verified и 64,3 % на SWE‑Bench Pro.
Open-weights coding stack: Kimi K2.6 очень конкурентоспособен. В официальных материалах Kimi указаны 66,7 % на Terminal‑Bench 2.0, 58,6 % на SWE‑Bench Pro, 80,2 % на SWE‑Bench Verified и 89,6 на LiveCodeBench v6.
Long-context open-source/open-weights эксперименты: DeepSeek V4 стоит тестировать, но обязательно смотреть на конкретный вариант. DeepSeek сообщил, что V4 Preview стал доступен и open-sourced 24 апреля 2026 года.
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 «GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: кто лучше для ваших задач в 2026 году»?
Универсального победителя нет: GPT‑5.5 сильнее выглядит в агентной работе с инструментами, Claude Opus 4.7 — в repo level coding, Kimi K2.6 — среди open weights coding моделей, а DeepSeek V4 стоит тестировать для long...
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
Универсального победителя нет: GPT‑5.5 сильнее выглядит в агентной работе с инструментами, Claude Opus 4.7 — в repo level coding, Kimi K2.6 — среди open weights coding моделей, а DeepSeek V4 стоит тестировать для long... Ключевые публичные цифры: GPT‑5.5 — 82,7 % на Terminal‑Bench 2.0 и 84,4 % на BrowseComp; Claude Opus 4.7 — 87,6 % на SWE‑Bench Verified и 64,3 % на SWE‑Bench Pro; Kimi K2.6 — 80,2 % на SWE‑Bench Verified; DeepSeek V4...
Что мне делать дальше на практике?
Финальное решение лучше принимать не по лидерборду, а по внутреннему eval: одинаковые prompts, одинаковый доступ к инструментам, одинаковый timeout, стоимость, задержка и анализ типичных ошибок.
Science reasoning: Claude Opus 4.7 reported на GPQA Diamond — 94,2 %; Kimi K2.6 показывает 90,5 % на GPQA-Diamond и 96,4 % на AIME 2026; в таблицах DeepSeek V4-Pro/Pro-Max указан GPQA Diamond 90,1.
Перед таблицами: три важные оговорки
Бенчмарк — это не универсальный IQ. Terminal‑Bench, SWE‑Bench, BrowseComp, OSWorld, GPQA и HLE измеряют разные навыки. Модель, сильная в кодинге, не обязана быть лучшей в web research, long-context retrieval или управлении компьютером через интерфейс.
Инструменты и режим inference effort меняют результат. В system card OpenAI GPT‑5.5 Pro описан как тот же базовый model, но с настройкой, использующей parallel test-time compute. Поэтому результаты GPT‑5.5 и GPT‑5.5 Pro нельзя читать как тесты с одинаковым compute budget.
Публичные лидерборды хороши для шорт-листа, а не для финальной закупки. Если модель будет работать в продукте, ее нужно прогонять на ваших данных, ваших инструментах, ваших timeouts и вашей шкале качества.
Снимок четырех моделей
Модель
Как позиционируется
Самый сильный публичный сигнал
Что проверить перед выбором
GPT‑5.5
OpenAI в launch-материалах делает акцент на computer use, tool use и агентные workflow.
Terminal‑Bench 2.0 — 82,7 %, OSWorld‑Verified — 78,7 %, BrowseComp — 84,4 %; у GPT‑5.5 Pro BrowseComp — 90,1 %.
Не смешивать обычный GPT‑5.5 и GPT‑5.5 Pro: Pro использует parallel test-time compute того же базового model.
Claude Opus 4.7
Anthropic описывает его как hybrid reasoning model для coding и AI agents с context window 1M.
SWE‑Bench Verified — 87,6 %, SWE‑Bench Pro — 64,3 %.
Большое окно контекста и качество recall — не одно и то же; в summary StationX есть caveat по extreme 1M-token recall.
Kimi K2.6
Moonshot/Kimi позиционирует модель как open-source/open-weights coding-oriented model.
По данным Artificial Analysis, Kimi K2.6 поддерживает native image/video input и max context length 256k; реальная производительность зависит от deployment setup.
DeepSeek V4-Pro / Pro-Max
В официальных документах DeepSeek V4 Preview назван live и open-sourced; Hugging Face card представляет V4 series как MoE language models.
В reported set указаны SWE Verified 80,6, SWE Pro 55,4, Terminal Bench 2.0 67,9 и GPQA Diamond 90,1.
Внутри названия DeepSeek V4 есть различия по variant, поэтому Flash, Pro и Pro-Max style results нужно читать отдельно.
Head-to-head: что показывают бенчмарки
Benchmark
GPT‑5.5
Claude Opus 4.7
Kimi K2.6
DeepSeek V4-Pro / Pro-Max
Как читать
Terminal‑Bench 2.0
82,7 %
69,4 % reported
66,7 %
67,9 %
Для command-line и autonomous coding style задач лидерство GPT‑5.5 выглядит самым явным.
SWE‑Bench Pro
58,6 %
64,3 %
58,6 %
55,4 %
На более жестком software-engineering benchmark впереди Claude Opus 4.7.
SWE‑Bench Verified
В этом source set нет clear comparable value
87,6 %
80,2 %
80,6 %
В задачах на исправление issues в репозиториях самый сильный reported signal у Claude.
OSWorld‑Verified
78,7 %
78,0 %
73,1 %
Comparable value не найден
В computer-use задачах GPT‑5.5 и Claude Opus 4.7 идут очень близко.
BrowseComp
84,4 %; GPT‑5.5 Pro — 90,1 %
79,3 %
83,2 %; Agent Swarm — 86,3 %
Comparable value не найден
В browser-agent и web-research задачах сильны GPT‑5.5 Pro и Kimi Agent Swarm, но Pro нужно читать отдельно.
GPQA Diamond
В этом source set нет clear comparable official value
94,2 %
90,5 %
90,1 %
В graduate-level science reasoning самый высокий reported score у Claude.
HLE / hard reasoning
Direct comparable value не найден
HLE no-tools — 46,9 %, with-tools — 54,7 %
HLE-Full — 34,7 %; with-tools — 54,0 %
HLE — 37,7 %
В tool-augmented HLE Claude и Kimi близки; listed HLE у DeepSeek ниже.
Long context
В предоставленном launch excerpt нет clear public context spec
1M context window
256k max context length
V4 materials дают long-context positioning
Для long-context deployment Claude и DeepSeek позиционированы яснее, но actual recall нужно тестировать отдельно.
Если ваша система должна выполнять terminal actions, пользоваться браузером и инструментами, проходить OS-level tasks и выдерживать многошаговые agent loops, GPT‑5.5 в этом наборе данных выглядит самым сильным кандидатом. В reported numbers OpenAI указаны Terminal‑Bench 2.0 — 82,7 %, OSWorld‑Verified — 78,7 %, BrowseComp — 84,4 % и Toolathlon — 55,6 %.
Но GPT‑5.5 Pro нельзя просто поставить в ту же строку, что обычный GPT‑5.5. Его BrowseComp score — 90,1 %, однако OpenAI system card описывает Pro как режим того же базового model с parallel test-time compute.
Лучше всего подходит для: coding agents, browser research agents, computer-use automation, tool-heavy enterprise assistants.
2. Ремонт production-кода и работа с репозиториями: Claude Opus 4.7
Если главный KPI — исправлять bugs в реальных репозиториях, готовить pull requests, проходить tests и понимать большую кодовую базу, Claude Opus 4.7 стоит поставить первым в шорт-лист. Его SWE‑Bench Verified 87,6 % и SWE‑Bench Pro 64,3 % дают самый сильный reported signal среди этих моделей по software-engineering benchmarks.
Anthropic также позиционирует Claude Opus 4.7 как hybrid reasoning model для coding и AI agents с context window 1M, поэтому его логично тестировать в large-codebase workflows.
Лучше всего подходит для: repo maintenance, code review, complex refactors, developer copilots, engineering agents.
3. Open-weights coding stack: Kimi K2.6
Если требование — self-hostable или open-weights model, Kimi K2.6 выглядит одним из самых сильных вариантов. В official Kimi table указаны Terminal‑Bench 2.0 — 66,7 %, SWE‑Bench Pro — 58,6 %, SWE‑Bench Verified — 80,2 %, SciCode — 52,2 % и LiveCodeBench v6 — 89,6.
Публичные материалы Kimi также дают сильные сигналы для agentic/search-style workloads: BrowseComp — 83,2 %, Agent Swarm BrowseComp — 86,3 %. По данным Artificial Analysis, модель поддерживает native image/video input и max context length 256k.
Лучше всего подходит для: open model deployments, coding agents, research agents, команд, которым нужен больший контроль над hosting.
DeepSeek сообщил, что V4 Preview стал live и open-sourced 24 апреля 2026 года. Hugging Face card для DeepSeek-V4-Pro представляет V4 series как MoE language models.
В reported benchmark set для DeepSeek V4-Pro/Pro-Max указаны Terminal Bench 2.0 — 67,9, SWE Verified — 80,6, SWE Pro — 55,4 и GPQA Diamond — 90,1. Это делает DeepSeek V4 стратегическим кандидатом для open-source/open-weights экспериментов и long-context workloads, но score нужно всегда читать вместе с точным variant.
Лучше всего подходит для: long-context applications, open-source/open-weights experiments, команд, сравнивающих hosted frontier models с deployable alternatives.
5. Science и math reasoning: Claude лидирует на GPQA, но картина неоднозначна
В available reported numbers Claude Opus 4.7 достигает 94,2 % на GPQA Diamond. Kimi K2.6 показывает GPQA-Diamond 90,5 % и AIME 2026 96,4 %. DeepSeek V4-Pro/Pro-Max сообщает GPQA Diamond 90,1.
Это делает Claude сильным кандидатом для science reasoning, но для math/science workload нельзя принимать решение по одному бенчмарку. Setup, tool access и effort mode могут заметно менять результат.
Практический чек-лист перед внедрением
Не выбирайте модель по одному public benchmark. Сделайте внутренний eval на тех же prompts, одинаковом наборе tools, одинаковом timeout и одинаковой scoring rubric.
Ведите GPT‑5.5 и GPT‑5.5 Pro отдельными треками. Pro использует parallel test-time compute, поэтому это не тот же inference budget.
Сначала зафиксируйте требование к open-weights. Если data control, self-hosting или customization обязательны, Kimi K2.6 и DeepSeek V4 стоит вынести в отдельный evaluation lane.
Long context проверяйте не по размеру окна, а по качеству recall. У Claude Opus 4.7 явно заявлен 1M context, у Kimi K2.6 — 256k max context, а материалы DeepSeek V4 дают long-context positioning; все равно нужно проверять recall, instruction following и стоимость на ваших документах.
Для coding agents запускайте public benchmark плюс внутренние репозитории. SWE‑Bench-style scores полезны, но в production есть dependency setup, flaky tests, code style и review constraints.
Ограничения сравнения
В этом source set нет complete public comparison, где все четыре модели прогнаны одной независимой лабораторией, на одном harness, с одним tool access и одинаковым effort setting. LM Council также предупреждает о mismatch между independent и self-reported benchmark results.
GPT‑5.5 Pro и GPT‑5.5 нельзя читать как одну и ту же конфигурацию: system card OpenAI описывает Pro как тот же базовый model с parallel test-time compute.
DeepSeek V4 scores variant-specific: V4 Preview, V4-Pro и Pro-Max style naming нельзя склеивать в один общий score DeepSeek V4.
Для Kimi K2.6 и DeepSeek V4 в open-weights deployments фактическое качество могут менять serving stack, hardware, quantization и context settings; опубликованные benchmark numbers нужно дополнять собственным deployment eval.
Итог
GPT‑5.5 стоит брать в шорт-лист, если ваш workload — agentic computer-use, browsing, tool orchestration и terminal-heavy coding.
Claude Opus 4.7 логично ставить первым, если ценность продукта — repo-level bug fixing, codebase repair и SWE‑Bench-style software engineering.
Kimi K2.6 нужно тестировать, если требуется open-weights coding model с сильными SWE‑Bench, Terminal‑Bench и agentic search сигналами.
DeepSeek V4-Pro/Pro-Max стоит включить в сравнение, если важны long-context open-source/open-weights эксперименты и deployability, но exact variant и benchmark setup нужно проверять отдельно.
Самая безопасная стратегия: использовать публичную benchmark table для шорт-листа, а финальную модель выбирать на ваших реальных tasks, latency, cost, privacy constraints и failure-mode tests.
gmicloud.ai
Kimi K2.6 on GMI Cloud: Architecture, Benchmarks & API Access
