studioglobal
ค้นพบเทรนด์
คำตอบเผยแพร่แล้ว10 แหล่งที่มา

Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: เบนช์มาร์ก ราคา และงานที่เหมาะ

ไม่มีแชมป์ครอบจักรวาล: Claude Opus 4.7 เหมาะเมื่อคุณภาพสำคัญที่สุด, GPT 5.5 เด่น Terminal Bench, Kimi K2.6 คุ้มสำหรับงานโค้ด และ DeepSeek V4 เหมาะกับงานเรียก API ปริมาณมากที่ต้องการ context ยาว [3][4][7][16]. GPT 5.5 มีตัวเลข Terminal Bench 2.0 สูงสุดในข้อมูลที่เทียบได้ที่ 82.7%; Kimi K2.6 เสมอ GPT 5.5 บน SWE Bench...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
16K0
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.
AI พรอมต์

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

คำตอบสั้น ๆ คือยังไม่มีโมเดลเดียวที่ควรเลือกสำหรับทุกงาน เบนช์มาร์กที่มีอยู่ชี้ไปคนละทิศตามโจทย์: Claude Opus 4.7 เหมาะเมื่อคุณภาพและความแม่นยำมาก่อนราคา, GPT-5.5 เหมาะเมื่อทีมพึ่งพาเทอร์มินัล เอเจนต์ หรือระบบนิเวศ ChatGPT/Codex, Kimi K2.6 เด่นในงานโค้ดที่ต้องคุมต้นทุน และ DeepSeek V4 น่าสนใจเมื่อต้องยิง API จำนวนมากพร้อม context ยาว [3][4][7][16].

อย่างไรก็ตาม อย่าอ่านตัวเลขเหล่านี้เหมือนตารางคะแนนฟุตบอล เพราะแต่ละแหล่งอาจเทียบคนละเวอร์ชัน คนละโหมด และคนละการตั้งค่า เช่น มีเครื่องมือหรือไม่มีเครื่องมือ รวมถึงโหมด high effort, max effort หรือ thinking [3][6][14][16].

สรุปเร็ว: เลือกตามโจทย์

สิ่งที่ให้ความสำคัญตัวแรกที่ควรลองสัญญาณสำคัญ
คุณภาพสูงสุดในงานยากClaude Opus 4.7นำในตัวเลข HLE ที่เทียบได้เมื่อเทียบกับ GPT-5.5 และ DeepSeek และ CodeRouter จัดให้อันดับหนึ่งใน SWE-Bench Pro ที่ 64.3% [3][16].
งานเทอร์มินัล เอเจนต์ และระบบ OpenAIGPT-5.5VentureBeat รายงาน Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7% สูงกว่า Claude Opus 4.7 และ DeepSeek V4; คู่มือเชิงปฏิบัติยังชี้ว่าเหมาะกับ workflow บน ChatGPT/Codex [3][7].
งานโค้ดที่ต้องคุ้มราคาKimi K2.6CodeRouter ระบุ SWE-Bench Pro ที่ 58.6% เท่ากับ GPT-5.5 และราคา $0.60/$4.00 ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต/เอาต์พุต [16].
งานปริมาณมากและ context ยาวในราคาต่ำDeepSeek V4-Pro หรือ V4 FlashV4-Pro ถูกระบุที่ $1.74/$3.48 ต่อ 1 ล้านโทเคนพร้อม context 1M; V4 Flash อยู่ที่ $0.14/$0.28 พร้อม context 1M แต่เป็นคนละเวอร์ชัน [4][16].
ต้องการทางเลือกโฮสต์เองKimi K2.6Verdent ระบุว่า weights ของ K2.6 อยู่บน Hugging Face และรันได้ด้วย vLLM, SGLang หรือ KTransformers [5].

เบนช์มาร์กบอกอะไรบ้าง

ถ้าไม่ได้ตามวงการโมเดลทุกวัน ควรรู้จักชื่อทดสอบหลัก ๆ ก่อน: Humanity’s Last Exam หรือ HLE เป็นเบนช์มาร์กเชิงวิชาการแบบหลายสื่อ มีคำถาม 2,500 ข้อ ครอบคลุมคณิตศาสตร์ มนุษยศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ ออกแบบมาเพื่อวัดความสามารถระดับแนวหน้าด้วยคำตอบที่ตรวจสอบได้ [15]. SWE-Bench Pro ใช้ประเมินความสามารถด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์จาก issue จริงบน GitHub หลายภาษา ตามคำอธิบายที่ DocsBot รวบรวมไว้ [18]. ส่วน Terminal-Bench 2.0 ปรากฏในรายงานของ VentureBeat ในกลุ่มผลลัพธ์งานเอเจนต์และ software engineering [3].

เบนช์มาร์กอ่านผลอย่างไรตัวเลขที่มี
HLE แบบไม่มีเครื่องมือClaude Opus 4.7 นำในสามโมเดลที่มีตัวเลขเทียบกันในตารางของ VentureBeatClaude Opus 4.7: 46.9%; GPT-5.5: 41.4%; DeepSeek V4: 37.7%. Kimi K2.6 ไม่อยู่ในชุดตัวเลขเทียบเดียวกันนี้ [3].
HLE แบบมีเครื่องมือClaude ยังนำ GPT-5.5 และ DeepSeek; Kimi มีตัวเลขที่แข็งแรง แต่เป็นคนละแหล่งข้อมูลClaude Opus 4.7: 54.7%; GPT-5.5: 52.2%; DeepSeek V4: 48.2% ใน VentureBeat. CodeRouter ระบุ Kimi K2.6 ที่ 54.0 บน HLE แบบมีเครื่องมือ แต่ไม่ใช่ตารางเดียวกัน [3][16].
SWE-Bench ProClaude เป็นผู้นำ; GPT-5.5 และ Kimi อยู่กลุ่มรองลงมา; DeepSeek ใกล้เคียงแต่ต่ำกว่าCodeRouter รายงาน Claude Opus 4.7 ที่ 64.3%, GPT-5.5 และ Kimi K2.6 ที่ 58.6%, และ DeepSeek V4-Pro ราว 55%; VentureBeat อ้าง 55.4% สำหรับ DeepSeek [3][16].
Terminal-Bench 2.0เป็นเหตุผลแข็งที่สุดในการเลือก GPT-5.5 จากตัวเลขที่เทียบได้GPT-5.5: 82.7%; Claude Opus 4.7: 69.4%; DeepSeek V4: 67.9%. ไม่มีตัวเลข Kimi K2.6 ในข้อมูลที่มี [3].

อ่านแบบใช้งานจริงได้ว่า Claude Opus 4.7 ให้สัญญาณคุณภาพรวมดีที่สุดในข้อมูลที่เทียบกันได้, GPT-5.5 มีจุดเด่นชัดใน Terminal-Bench 2.0, Kimi K2.6 เด่นเรื่องประสิทธิภาพต่อราคาในงานโค้ด และ DeepSeek V4 น่าสนใจเมื่อราคาและ context เป็นตัวแปรหลัก [3][4][16].

ราคาและ context: เบนช์มาร์กดีแค่ไหนก็ต้องจ่ายบิล

สำหรับระบบเอเจนต์หรือ pipeline ที่เรียกโมเดลซ้ำ ๆ หลายครั้ง ราคาต่อโทเคนอาจสำคัญกว่าคะแนนเบนช์มาร์กที่ต่างกันไม่กี่เปอร์เซ็นต์ แหล่งข้อมูลที่มีชี้ว่า Kimi K2.6 และ DeepSeek V4 อยู่ฝั่งราคาก้าวร้าวกว่า ส่วน GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 อยู่ในกลุ่มพรีเมียม [4][16][19].

โมเดลหรือเวอร์ชันราคาที่รายงานcontext ที่รายงานหมายเหตุ
Claude Opus 4.7$5 อินพุต / $25 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน Artificial Analysis [19].context 1M และเอาต์พุตสูงสุด 128K โทเคน [19].Artificial Analysis ระบุว่าเป็นหนึ่งในโมเดลระดับนำด้าน intelligence แต่แพง ช้ากว่าค่าเฉลี่ย และตอบค่อนข้างยาว [14].
GPT-5.5$5 อินพุต / $30 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter [16].context 1M [16].เหมาะกว่าเมื่อทำงานบน ChatGPT/Codex อยู่แล้ว หรือให้ความสำคัญกับผล Terminal-Bench [3][7].
Kimi K2.6$0.60 อินพุต / $4.00 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter [16].context 256K [16].Artificial Analysis ก็แสดง context 256K สำหรับ Kimi เทียบกับ 1000K ของ Claude Opus 4.7 ในการเปรียบเทียบโดยตรง [6].
DeepSeek V4-Pro$1.74 อินพุต / $3.48 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter [16].context 1M [16].น่าสนใจสำหรับงานปริมาณมากที่ต้องการ context ยาว แม้ไม่ได้เป็นผู้นำ HLE หรือ SWE-Bench Pro ในตัวเลขที่มี [3][16].
DeepSeek V4 Flash$0.14 อินพุต / $0.28 เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเคน ใน CodeRouter [4].context 1M [4].เป็นคนละเวอร์ชัน จึงไม่ควรนำเบนช์มาร์กของ V4-Pro หรือ V4-Pro-Max ไปใช้แทนโดยอัตโนมัติ [3][4][16].

มีจุดที่ควรระวังสำหรับ Claude: หน้าข้อมูลเฉพาะของ Artificial Analysis ระบุ $5/$25 และ context 1M ขณะที่ตาราง CodeRouter ที่ใช้เทียบกับ Kimi ระบุตัวเลขอื่นสำหรับ Claude [16][19]. ถ้าจะวางงบ production ควรยึดราคาปัจจุบันและสัญญาจริงจากผู้ให้บริการเสมอ

เลือกตัวไหนดีตามสถานการณ์

เลือก Claude Opus 4.7 ถ้าความผิดพลาดมีต้นทุนสูง

Claude Opus 4.7 เป็นตัวแรกที่ควรลองสำหรับงานรีวิวโค้ดซับซ้อน การวิเคราะห์เอกสารยาว และงานที่การเจอข้อบกพร่องแฝงมีค่ามากกว่าการประหยัดค่าโทเคน เหตุผลคือมันนำ GPT-5.5 และ DeepSeek ใน HLE จากข้อมูล VentureBeat, นำ SWE-Bench Pro ตาม CodeRouter และ Artificial Analysis จัดให้อยู่ในกลุ่มโมเดลชั้นนำด้าน intelligence แม้มีข้อเสียเรื่องราคา latency และความยาวของคำตอบ [3][14][16]. นอกจากนี้ Artificial Analysis ยังระบุว่า Claude Opus 4.7 มี context 1M และใช้งานได้ผ่าน Anthropic API, Amazon Bedrock, Microsoft Azure และ Google Vertex [19].

เลือก GPT-5.5 ถ้า workflow อยู่กับ OpenAI หรือพึ่งพาเทอร์มินัล

GPT-5.5 ไม่ได้ชนะ Claude Opus 4.7 ใน HLE ตามข้อมูลของ VentureBeat แต่มีผล Terminal-Bench 2.0 สูงสุดที่รายงานไว้ คือ 82.7% เทียบกับ 69.4% ของ Claude Opus 4.7 และ 67.9% ของ DeepSeek V4 [3]. ถ้าทีมใช้งาน ChatGPT หรือ Codex เป็นหลักอยู่แล้ว คู่มือเชิงปฏิบัติแนะนำให้มอง GPT-5.5 เป็นเส้นทางธรรมชาติก่อนย้ายไปผู้ให้บริการอื่นแบบเต็มตัว [7].

เลือก Kimi K2.6 ถ้าต้องการ coding แข็งแรงในราคาต่ำกว่า

Kimi K2.6 เป็นกรณีที่ชัดที่สุดด้านความคุ้มค่าในข้อมูลที่มี: CodeRouter ระบุว่า Kimi K2.6 เสมอ GPT-5.5 บน SWE-Bench Pro ที่ 58.6% และมีราคา $0.60/$4.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน [16]. หน้าต่าง context 256K ของ Kimi เล็กกว่า 1M ที่รายงานสำหรับ GPT-5.5 และ DeepSeek V4-Pro ในตารางเดียวกัน แต่ก็อาจเพียงพอถ้า workflow โค้ดของคุณพอดีกับขนาดนั้น [16]. หากต้องการรันโมเดลเอง Verdent รายงานว่า K2.6 อยู่บน Hugging Face และรันได้ด้วย vLLM, SGLang หรือ KTransformers โดยฮาร์ดแวร์ขั้นต่ำที่พอใช้ได้คือ 4× H100 สำหรับเวอร์ชัน INT4 ที่ลด context ลง [5].

เลือก DeepSeek V4 ถ้าคอขวดคือปริมาณงานและราคา

DeepSeek V4 Pro/Pro-Max ตามหลัง Claude Opus 4.7 และ GPT-5.5 ใน HLE, Terminal-Bench 2.0 และ SWE-Bench Pro จากตัวเลขของ VentureBeat แต่การผสมระหว่างราคาต่ำและ context 1M ทำให้ยังน่าสนใจสำหรับ pipeline ปริมาณมาก [3][16]. ถ้าเป้าหมายคือประหยัดที่สุด V4 Flash ถูกระบุว่าถูกกว่าอีกใน CodeRouter แต่ควรมองเป็นเวอร์ชันแยกจาก V4-Pro ไม่ใช่ตัวเดียวกัน [4][16].

ข้อควรระวังก่อนย้ายงานจริง

  1. ตัวเลขไม่ได้มาจากการตั้งค่าเดียวกันทั้งหมด HLE มีทั้งแบบมีเครื่องมือและไม่มีเครื่องมือ ส่วนแหล่งอื่นใช้โหมดอย่าง high effort, max effort หรือ thinking [3][6][14][16].
  2. เวอร์ชันย่อยสำคัญมาก GPT-5.5 ไม่ใช่ GPT-5.5 Pro; DeepSeek V4-Pro, V4-Pro-Max และ V4 Flash ก็ไม่ควรถูกเหมารวมเป็นโมเดลเดียวกัน [3][4][16].
  3. ราคาและ leaderboard เปลี่ยนเร็ว Verdent เตือนว่าตัวเลขเหล่านี้ล้าสมัยได้รวดเร็วในยุคที่โมเดลออกใหม่ต่อเนื่อง [5].
  4. งานจริงของคุณเป็นตัวตัดสินสุดท้าย คู่มือเชิงปฏิบัติแนะนำให้รันงานเดียวกันกับหลายโมเดลก่อนเปลี่ยนเส้นทาง ไม่ใช่เลือกตามรุ่นที่เสียงดังที่สุดในสัปดาห์เปิดตัว [7].

บทสรุป

ถ้าให้คุณภาพมาก่อนทุกอย่าง ให้เริ่มที่ Claude Opus 4.7. ถ้างานหลักคือเทอร์มินัล เอเจนต์ หรือความต่อเนื่องกับระบบ OpenAI ให้ลอง GPT-5.5. ถ้าต้องการงานโค้ดที่แข็งแรงแต่คุมค่าใช้จ่าย ให้ประเมิน Kimi K2.6 ก่อน. และถ้าคอขวดคือการเรียกใช้จำนวนมากพร้อม context ยาวในราคาต่ำ ให้ทดสอบ DeepSeek V4-Pro หรือ V4 Flash โดยยอมรับว่ามันไม่ได้เป็นผู้นำในเบนช์มาร์กที่ยากที่สุดจากแหล่งข้อมูลที่มี [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.

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AI

ประเด็นสำคัญ

  • ไม่มีแชมป์ครอบจักรวาล: Claude Opus 4.7 เหมาะเมื่อคุณภาพสำคัญที่สุด, GPT 5.5 เด่น Terminal Bench, Kimi K2.6 คุ้มสำหรับงานโค้ด และ DeepSeek V4 เหมาะกับงานเรียก API ปริมาณมากที่ต้องการ context ยาว [3][4][7][16].
  • GPT 5.5 มีตัวเลข Terminal Bench 2.0 สูงสุดในข้อมูลที่เทียบได้ที่ 82.7%; Kimi K2.6 เสมอ GPT 5.5 บน SWE Bench Pro ที่ 58.6% และมีราคาตาม CodeRouter ที่ $0.60/$4.00 ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต/เอาต์พุต [3][16].
  • DeepSeek V4 Pro และ V4 Flash น่าสนใจสำหรับงานต้นทุนต่ำและ context ยาว: V4 Pro ถูกระบุที่ $1.74/$3.48 ต่อ 1 ล้านโทเคนพร้อม context 1M ส่วน V4 Flash ถูกกว่าอีก แต่เป็นคนละเวอร์ชันที่ไม่ควรเอาเบนช์มาร์กมาปนกัน [4][16].

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: เบนช์มาร์ก ราคา และงานที่เหมาะ" คืออะไร

ไม่มีแชมป์ครอบจักรวาล: Claude Opus 4.7 เหมาะเมื่อคุณภาพสำคัญที่สุด, GPT 5.5 เด่น Terminal Bench, Kimi K2.6 คุ้มสำหรับงานโค้ด และ DeepSeek V4 เหมาะกับงานเรียก API ปริมาณมากที่ต้องการ context ยาว [3][4][7][16].

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

ไม่มีแชมป์ครอบจักรวาล: Claude Opus 4.7 เหมาะเมื่อคุณภาพสำคัญที่สุด, GPT 5.5 เด่น Terminal Bench, Kimi K2.6 คุ้มสำหรับงานโค้ด และ DeepSeek V4 เหมาะกับงานเรียก API ปริมาณมากที่ต้องการ context ยาว [3][4][7][16]. GPT 5.5 มีตัวเลข Terminal Bench 2.0 สูงสุดในข้อมูลที่เทียบได้ที่ 82.7%; Kimi K2.6 เสมอ GPT 5.5 บน SWE Bench Pro ที่ 58.6% และมีราคาตาม CodeRouter ที่ $0.60/$4.00 ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต/เอาต์พุต [3][16].

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

DeepSeek V4 Pro และ V4 Flash น่าสนใจสำหรับงานต้นทุนต่ำและ context ยาว: V4 Pro ถูกระบุที่ $1.74/$3.48 ต่อ 1 ล้านโทเคนพร้อม context 1M ส่วน V4 Flash ถูกกว่าอีก แต่เป็นคนละเวอร์ชันที่ไม่ควรเอาเบนช์มาร์กมาปนกัน [4][16].

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

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 รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร

Claude Security คืออะไร: AI ของ Anthropic สำหรับสแกนช่องโหว่โค้ดองค์กร

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 ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง

Grok 4.3 API: 1M context กับราคา $1.25/$2.50 เปลี่ยนการแข่งขันโมเดลและเสียงอย่างไร

小米 Q5、MIX 5 与小米 18 系列传闻的概念手机图

Xiaomi Q5 น่าจะไม่ใช่ MIX 5: เบาะแสล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18

Xiaomi Q5 ใช่ MIX 5 ไหม? ข่าวหลุดล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18 มากกว่า

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

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

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

Studio Global AI22 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

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.

แหล่งที่มา