Яка модель ШІ найкраща у 2026? Порівнюємо GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 та DeepSeek V4

Claude Opus 4.7 вирізняється в реальних задачах розробки програмного забезпечення. Anthropic повідомляє про 64.3% у SWE‑Bench Pro та 87.6% у SWE‑Bench Verified – обидва тести вимірюють, чи може модель виправити реальні помилки у відкритих репозиторіях.

Gemini 3.5 Flash від Google примітна тим, що значно ближча до флагманських моделей, ніж типово для «швидких» версій. У порівняльній таблиці Google вона набирає 76.2% на Terminal‑Bench 2.1, у порівнянні з 78.2% у GPT‑5.5 та 66.1% у Claude Opus 4.7 на цій версії тесту.

Grok 4.3 та DeepSeek V4 ранжувати точніше складніше через відмінності в прозорості та методології оцінювання.

Бенчмарки кодування

Продуктивність кодування – одна з найчіткіших зон диференціації серед передових моделей.

Claude Opus 4.7 лідирує за найсильнішими публічними показниками. Його 64.3% на SWE‑Bench Pro свідчать про значне покращення порівняно з попередниками та високу здатність вирішувати реальні GitHub-задачі різними мовами програмування.

GPT‑5.5 від OpenAI демонструє дещо нижчий результат на цьому тесті – 58.6%, але надзвичайно сильний у ширших інженерних завданнях, як-от робота з терміналом. Наприклад, Terminal‑Bench 2.0, який вимірює складну автоматизацію командного рядка та координацію інструментів, де GPT‑5.5 лідирує з 82.7%.

Gemini 3.5 Flash досягає 55.1% у SWE‑Bench Pro – скромний результат порівняно з Opus 4.7, але помітний для швидкої моделі.

Публічні бенчмарки кодування для Grok 4.3 менш стандартизовані. Повідомляється про результати, як-от 81% на IFBench та 98% на τ²‑Bench для телекомунікаційних завдань, але ці тести вужчі та не є прямими аналогами SWE‑Bench або Terminal‑Bench.

Для DeepSeek V4 публічно підтверджені результати кодування залишаються обмеженими. Деякі заяви походять із внутрішнього тестування або витоків і не були незалежно відтворені, що робить надійні порівняння складними.

Агентні робочі процеси та використання інструментів

Сучасні бенчмарки все частіше вимірюють, наскільки добре моделі координують інструменти та виконують багатокрокові завдання.

Google повідомляє, що Gemini 3.5 Flash лідирує в кількох оцінках використання інструментів, включаючи 83.6% на MCP Atlas та 56.5% на Toolathlon – бенчмарках, призначених для вимірювання багатоінструментальної оркестрації та реальних робочих процесів.

GPT‑5.5 від OpenAI демонструє сильні результати в подібних сферах через такі тести, як GDPval, який вимірює завдання знаннєвої роботи в різних професіях і показує 84.9% перемог або нічиїх проти інших моделей.

Claude Opus 4.7 також сильний у тестах на використання комп'ютера. Його 78.0% на OSWorld‑Verified вказують на високу здатність працювати з інтерфейсами робочого столу та програмним забезпеченням.

Контекстне вікно, швидкість та вартість

Бенчмарки самі по собі не описують експлуатаційних характеристик.

Grok 4.3 робить акцент на обробку довгих контекстів та економічну ефективність. У документації xAI вказано контекстне вікно на 1 мільйон токенів, а також ціни близько $1.25 за мільйон вхідних токенів та $2.50 за мільйон вихідних, що позиціонує його як потенційно дешевший варіант для завдань із великим контекстом.

Gemini 3.5 Flash розроблена як високошвидкісна модель умовиводу і часто описується як значно швидша за флагманські моделі, залишаючись при цьому конкурентоспроможною на кількох агентних бенчмарках.

Моделі DeepSeek зазвичай зосереджені на стратегіях розгортання з відкритою вагою або нижчою вартістю, що може бути привабливим для організацій, які хочуть запускати потужні моделі локально або на власній інфраструктурі.

Незалежна оцінка DeepSeek V4

Найбільш авторитетна незалежна оцінка DeepSeek V4 надходить від програми CAISI Національного інституту стандартів і технологій США (NIST).

За даними цього оцінювання, DeepSeek V4 є найпотужнішою китайською моделлю, протестованою в таких сферах, як програмна інженерія, кіберзавдання та математика, але відстає від провідних світових моделей приблизно на вісім місяців за можливостями.

У звіті також зазначається, що внутрішні результати бенчмарків DeepSeek виглядають сильнішими за незалежні вимірювання CAISI, що підкреслює важливість нейтральних оцінок при порівнянні моделей різних лабораторій.

Чому порівняння моделей залишаються недосконалими

Навіть за наявності опублікованих цифр пряме порівняння моделей залишається складним з кількох причин:

• Бенчмарки часто існують у різних версіях (наприклад, Terminal‑Bench 2.0 проти 2.1).
• Деякі результати походять із тестів, проведених розробниками, а не з незалежних тестових наборів.
• Композитні індекси та рейтинги Elo (як GDPval‑AA) не можна прямо порівнювати з бенчмарками, що вимірюють у відсотках.

Через ці проблеми до суворого «ранжування від 1 до 5» для всіх моделей слід ставитися з обережністю.

Що свідчать докази прямо зараз

На основі найсильніших доступних публічних даних:

• GPT‑5.5 виявляється найбільш широко здатною моделлю в знаннєвій роботі, міркуванні та агентних завданнях.
• Claude Opus 4.7 наразі демонструє найчіткішу перевагу в реальних тестах кодування, таких як SWE‑Bench.
• Gemini 3.5 Flash надзвичайно потужна для моделі швидкого умовиводу та конкурує з флагманами в кількох агентних оцінках.
• Grok 4.3 пропонує велику довжину контексту та багатообіцяючі композитні метрики, але має менше стандартизованих порівнянь із провідними моделями.
• DeepSeek V4 представляє найсильнішу незалежно оцінену китайську модель, але все ще відстає від поточного передового краю згідно з аналізом NIST.

На практиці «найкраща» модель сильно залежить від робочого навантаження: агенти кодування, дослідницькі помічники, аналіз довгих контекстів та чутливе до витрат виконання можуть визначати різні моделі як найкращі, незважаючи на схожі заголовки бенчмарків.