studioglobal
Khám phá xu hướng
Báo cáoĐã xuất bản12 nguồn

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: mô hình AI nào thắng?

GPT 5.5 có tín hiệu tổng hợp mạnh nhất: Artificial Analysis xếp GPT 5.5 xhigh ở mức 60 và GPT 5.5 high ở mức 59, cao hơn Claude Opus 4.7 Max Effort ở mức 57.[2] Claude Opus 4.7 dẫn nhiều hàng benchmark khó trong bảng VentureBeat, gồm GPQA Diamond, HLE không dùng công cụ, SWE Bench Pro và MCP Atlas; GPT 5.5/GPT 5.5 P...

Tìm kiếm và kiểm chứng sự thật với Studio Global AIDuyệt thêm từ Khám phá
17K0
Editorial illustration comparing GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4, and Kimi K2.6 AI models
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use CasesA practical comparison of leading AI models depends on the benchmark, variant, reasoning setting, and API price.
Prompt AI

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: Benchmarks, Pricing, and Best Use Cases. Article summary: There is no universal winner: GPT 5.5 leads the available Artificial Analysis Intelligence Index at 60/59, Claude Opus 4.7 wins several shared VentureBeat reasoning and SWE rows, and DeepSeek V4 is the price value out.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, openai, anthropic. 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://ww

openai.com

Đọc benchmark của các mô hình AI frontier rất dễ bị lệch nếu coi một bảng điểm là lời phán quyết cuối cùng. Cách nhìn thực dụng hơn là: GPT-5.5 có tín hiệu xếp hạng tổng hợp mạnh nhất, Claude Opus 4.7 thắng nhiều bài reasoning và kỹ thuật phần mềm khó, DeepSeek V4 có lợi thế giá API rõ nhất, còn Kimi K2.6 đáng chú ý cho coding và tác vụ agent nhưng chưa có đủ bằng chứng đối đầu trực tiếp với GPT-5.5 và Opus 4.7.[2][16][15][18][19]

Nói ngắn gọn: đừng hỏi mô hình nào thắng tuyệt đối. Hãy hỏi mô hình nào thắng đúng loại việc, đúng biến thể, đúng ngân sách.

Kết luận nhanh

Bạn ưu tiên điều gì?Lựa chọn có bằng chứng mạnh nhấtVì sao
Tín hiệu trí tuệ tổng hợp cao nhấtGPT-5.5Artificial Analysis xếp GPT-5.5 xhigh ở mức 60 và GPT-5.5 high ở mức 59, cao hơn Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ở mức 57.[2]
Reasoning khó và kỹ thuật phần mềmClaude Opus 4.7, GPT-5.5 bám sátTrong bảng chung của VentureBeat, Claude dẫn GPQA Diamond, HLE không dùng công cụ, SWE-Bench Pro và MCP Atlas; GPT-5.5 dẫn Terminal-Bench 2.0 và BrowseComp bản cơ sở, còn GPT-5.5 Pro dẫn HLE có công cụ và BrowseComp ở các hàng có biến thể này.[16]
Chi phí API thấp nhất trong nhóm flagship được liệt kêDeepSeek V4Mashable liệt kê DeepSeek V4 ở mức 1,74 USD / 1 triệu token đầu vào và 3,48 USD / 1 triệu token đầu ra, thấp hơn GPT-5.5 ở mức 5 USD / 30 USD và Claude Opus 4.7 ở mức 5 USD / 25 USD.[15]
Số liệu coding và competitive programming được công bố rõDeepSeek V4 ProTogether AI liệt kê DeepSeek V4 Pro đạt 93,5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6% SWE-Bench Verified và 76,2% SWE-Bench Multilingual.[25]
Đánh giá Kimi K2.6Hứa hẹn, nhưng chưa ngã ngũKimi K2.6 có số liệu coding và agentic đáng chú ý, nhưng nhiều bằng chứng tập trung vào so sánh với GPT-5.4 và Claude Opus 4.6 thay vì GPT-5.5 và Claude Opus 4.7.[18][19]

Vì sao không nên gọi một mô hình là thắng tất cả

Các tên biến thể và chế độ suy luận rất quan trọng. GPT-5.5 có các mức high, xhigh và Pro trong một số bảng; Claude Opus 4.7 có Adaptive Reasoning Max Effort; DeepSeek V4 xuất hiện dưới dạng V4, V4 Flash, V4 Pro và V4-Pro-Max. Kết quả benchmark, giá và giới hạn ngữ cảnh có thể thay đổi theo đúng biến thể được gọi.[1][15][25][31]

Vì vậy, cách đọc hợp lý là tách ba câu hỏi: mô hình nào có tín hiệu tổng hợp tốt nhất, mô hình nào hợp với tác vụ cụ thể, và mô hình nào đem lại chi phí chấp nhận được khi chạy thật.

Xếp hạng tổng hợp: GPT-5.5 đang có lợi thế rõ nhất

Tín hiệu tổng hợp sạch nhất trong các nguồn hiện có đến từ Artificial Analysis. Nguồn này liệt kê GPT-5.5 xhigh đứng đầu với Intelligence Index 60, GPT-5.5 high đứng thứ hai với 59, và Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ở mức 57.[2]

Kimi K2.6 nằm dưới nhóm GPT-5.5/Claude trong các đoạn tổng hợp hiện có. OpenRouter liệt kê Kimi K2.6 ở mức 53,9 Intelligence, 47,1 Coding và 66,0 Agentic; LLMBase cũng nêu Kimi K2.6 ở mức 53,9 Intelligence và 47,1 Coding trong so sánh với DeepSeek V4 Flash High.[3][1] Cùng bảng LLMBase đó ghi DeepSeek V4 Flash High đạt 44,9 Intelligence và 39,8 Coding, nhưng đây là biến thể Flash, không phải DeepSeek V4 Pro hay Pro-Max.[1]

Điểm cần nhớ: nguồn tổng hợp cho tín hiệu khá rõ khi so GPT-5.5 với Claude Opus 4.7, nhưng không có một hàng xếp hạng bốn chiều hoàn chỉnh cho GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro-Max và Kimi K2.6 cùng lúc.[2]

Cùng hàng benchmark: Claude và GPT-5.5 chia nhau vị trí đầu

Bảng benchmark chung của VentureBeat là nguồn hữu ích nhất để đặt DeepSeek-V4-Pro-Max, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro ở các hàng có nêu và Claude Opus 4.7 lên cùng mặt bằng so sánh.[16]

BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, nếu cóClaude Opus 4.7Kết quả cao nhất trong nguồn
GPQA Diamond90,1%93,6%—94,2%Claude Opus 4.7[16]
Humanity’s Last Exam, không dùng công cụ37,7%41,4%43,1%46,9%Claude Opus 4.7[16]
Humanity’s Last Exam, có công cụ48,2%52,2%57,2%54,7%GPT-5.5 Pro[16]
Terminal-Bench 2.067,9%82,7%—69,4%GPT-5.5[16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro55,4%58,6%—64,3%Claude Opus 4.7[16]
BrowseComp83,4%84,4%90,1%79,3%GPT-5.5 Pro[16]
MCP Atlas / MCPAtlas Public73,6%75,3%—79,1%Claude Opus 4.7[16]

Đọc bảng này như một kết quả chia điểm, không phải một cú quét sạch. Claude Opus 4.7 có lợi thế trong GPQA Diamond, HLE không dùng công cụ, SWE-Bench Pro và MCP Atlas.[16] GPT-5.5 lại mạnh hơn ở Terminal-Bench 2.0 và BrowseComp bản cơ sở; GPT-5.5 Pro cao hơn ở HLE có công cụ và BrowseComp trong các hàng VentureBeat có đưa biến thể này.[16]

DeepSeek-V4-Pro-Max cạnh tranh ở vài hàng nhưng không vượt kết quả tốt nhất của GPT-5.5 hoặc Claude Opus 4.7 trong bảng chung này. Hàng gần nhất là BrowseComp, nơi DeepSeek-V4-Pro-Max đạt 83,4% so với GPT-5.5 ở mức 84,4% và Claude Opus 4.7 ở mức 79,3%.[16]

Coding: tùy bài toán, không thể chỉ nhìn một con số

Với tác vụ kỹ thuật phần mềm kiểu sửa lỗi trong repository, Claude Opus 4.7 có kết quả SWE-Bench Pro mạnh nhất trong bảng chung của VentureBeat: 64,3%, so với GPT-5.5 ở mức 58,6% và DeepSeek-V4-Pro-Max ở mức 55,4%.[16]

DeepSeek V4 Pro lại có hồ sơ coding được công bố dày nhất trong các nguồn model listing hiện có. Together AI liệt kê DeepSeek V4 Pro đạt 93,5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6% SWE-Bench Verified và 76,2% SWE-Bench Multilingual.[25] Model card của NVIDIA cũng tách các biến thể DeepSeek V4 Flash và V4 Pro theo nhiều benchmark như GPQA Diamond, HLE, LiveCodeBench và Codeforces, trong đó V4-Pro Max được nêu ở mức 93,5 trên LiveCodeBench và 3206 trên Codeforces.[31]

Kimi K2.6 cũng có tín hiệu coding đáng chú ý, nhưng các bảng tập trung vào Kimi trong nguồn hiện có chủ yếu so với thế hệ trước. Lorka liệt kê Kimi K2.6 ở mức 58,6% trên SWE-Bench Pro, 54,0% trên HLE-Full có công cụ, 90,5% trên GPQA-Diamond và 79,4% trên MMMU-Pro trong bảng so với GPT-5.4, Claude Opus 4.6 và Gemini 3.1 Pro.[18] Verdent liệt kê Kimi K2.6 ở mức 80,2% trên SWE-Bench Verified, 66,7% trên Terminal-Bench 2.0, 54,0% trên HLE có công cụ và 89,6% trên LiveCodeBench v6, đồng thời ghi chú Opus 4.7 dẫn SWE-Bench Verified ở mức 87,6%.[19]

Kết luận thực tế: Kimi K2.6 đáng được đưa vào vòng thử nghiệm cho coding và workflow agent, nhưng bằng chứng hiện có chưa đủ để gọi đây là mô hình thắng chung cuộc trước GPT-5.5 hoặc Claude Opus 4.7.[18][19]

Giá API: DeepSeek V4 có lợi thế rõ nhất

Nếu chi phí API là yếu tố sống còn, DeepSeek V4 có lập luận mạnh nhất trong các nguồn được nêu. Mashable liệt kê DeepSeek V4 ở mức 1,74 USD / 1 triệu token đầu vào và 3,48 USD / 1 triệu token đầu ra, so với GPT-5.5 ở mức 5 USD / 30 USD và Claude Opus 4.7 ở mức 5 USD / 25 USD.[15]

Mô hình hoặc biến thểGiá đầu vào được liệt kêGiá đầu ra được liệt kêGhi chú
GPT-5.55 USD / 1 triệu token30 USD / 1 triệu tokenMashable liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token trong phép so sánh này.[15]
Claude Opus 4.75 USD / 1 triệu token25 USD / 1 triệu tokenMashable liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token trong phép so sánh này.[15]
DeepSeek V41,74 USD / 1 triệu token3,48 USD / 1 triệu tokenMashable liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token trong phép so sánh này.[15]
DeepSeek V4 Flash0,14 USD / 1 triệu token0,28 USD / 1 triệu tokenLLMBase liệt kê giá pha trộn 0,18 USD / 1 triệu token theo tỷ lệ 3:1.[1]
Kimi K2.60,95 USD / 1 triệu token4,00 USD / 1 triệu tokenLLMBase liệt kê giá pha trộn 1,71 USD / 1 triệu token trong cùng phép so sánh.[1]

Một lưu ý quan trọng: đừng mặc định mọi endpoint đều có cùng giới hạn ngữ cảnh. Mashable liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token cho DeepSeek V4, GPT-5.5 và Claude Opus 4.7 trong so sánh giá, trong khi một listing DeepSeek V4 Pro trên OpenRouter ghi 256K token tối đa và 66K token đầu ra tối đa.[15][3] Khi đưa vào sản phẩm, cần kiểm tra đúng nhà cung cấp, đúng biến thể và đúng chế độ suy luận.

Nên chọn mô hình nào?

GPT-5.5: lựa chọn mặc định khi cần tín hiệu tổng hợp mạnh

GPT-5.5 là lựa chọn an toàn nhất nếu tiêu chí chính là xếp hạng tổng hợp. Artificial Analysis liệt kê GPT-5.5 xhigh ở mức 60 và GPT-5.5 high ở mức 59, hai vị trí Intelligence Index cao nhất trong đoạn nguồn được cung cấp.[2]

GPT-5.5 cũng nổi bật ở hai hàng tác vụ chung trong bảng VentureBeat: 82,7% trên Terminal-Bench 2.0 và 84,4% trên BrowseComp ở bản GPT-5.5 cơ sở; GPT-5.5 Pro được nêu ở mức 90,1% trên BrowseComp khi biến thể này xuất hiện.[16]

Claude Opus 4.7: hợp với reasoning khó và kỹ thuật phần mềm phức tạp

Claude Opus 4.7 bám sát GPT-5.5 trong xếp hạng tổng hợp, với điểm Intelligence Index 57 cho thiết lập Adaptive Reasoning Max Effort của Artificial Analysis.[2] Trong bảng chung của VentureBeat, Claude dẫn GPT-5.5 và DeepSeek-V4-Pro-Max ở GPQA Diamond, HLE không dùng công cụ, SWE-Bench Pro và MCP Atlas.[16]

Tài liệu ra mắt của Anthropic cũng nêu kết quả benchmark research-agent nội bộ, gồm điểm tổng thể đồng hạng cao nhất 0,715 trên sáu module và điểm General Finance 0,813 so với 0,767 của Opus 4.6.[17] Vì đây là tuyên bố benchmark nội bộ, nên nên xem như bối cảnh bổ trợ hơn là một leaderboard trung lập.[17]

DeepSeek V4: đáng chú ý nhất khi bài toán là hiệu năng trên chi phí

Lợi thế dễ thấy nhất của DeepSeek V4 là giá. Trong so sánh của Mashable, giá đầu vào và đầu ra của DeepSeek V4 thấp hơn nhiều so với GPT-5.5 và Claude Opus 4.7: 1,74 USD đầu vào và 3,48 USD đầu ra / 1 triệu token, trong khi GPT-5.5 là 5 USD / 30 USD và Claude Opus 4.7 là 5 USD / 25 USD.[15]

DeepSeek V4 Pro cũng có số liệu coding được công bố mạnh, gồm 93,5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80,6% SWE-Bench Verified và 76,2% SWE-Bench Multilingual trong listing của Together AI.[25] Đổi lại, DeepSeek-V4-Pro-Max vẫn thua kết quả tốt nhất của GPT-5.5 hoặc Claude Opus 4.7 trên các hàng chung của VentureBeat, dù có hàng BrowseComp khá sát.[16]

Kimi K2.6: đáng thử cho coding và agent, nhưng bằng chứng đối đầu còn mỏng

Kimi K2.6 khó xếp hạng trực tiếp trong cuộc đua bốn mô hình này vì nhiều bảng benchmark tập trung vào Kimi lại so sánh với GPT-5.4 và Claude Opus 4.6, không phải GPT-5.5 và Claude Opus 4.7.[18][19] Dù vậy, tín hiệu không hề yếu: OpenRouter liệt kê Kimi K2.6 ở mức 53,9 Intelligence, 47,1 Coding và 66,0 Agentic, còn Verdent liệt kê 80,2% SWE-Bench Verified và 89,6% LiveCodeBench v6.[3][19]

Kết luận thực dụng không phải Kimi K2.6 yếu. Đúng hơn, bằng chứng trực tiếp còn ít hơn. Nếu giá, đường triển khai hoặc hành vi agentic của Kimi phù hợp với hệ thống của bạn, mô hình này đáng được benchmark nội bộ; nhưng các nguồn hiện có chưa đủ để gọi Kimi K2.6 là người thắng chung cuộc trước GPT-5.5 hoặc Claude Opus 4.7.[18][19]

Những điểm cần kiểm tra trước khi chọn

  • Tên biến thể rất quan trọng. DeepSeek V4 xuất hiện trong nguồn dưới dạng V4, V4 Flash, V4 Pro và DeepSeek-V4-Pro-Max; giá, giới hạn và điểm benchmark thay đổi theo biến thể và chế độ suy luận.[1][15][25][31]
  • So sánh của Kimi ít trực tiếp hơn. Các bảng Kimi K2.6 mạnh nhất trong nguồn hiện có thường so với GPT-5.4 và Claude Opus 4.6, không phải GPT-5.5 và Claude Opus 4.7.[18][19]
  • Số liệu HLE không dùng công cụ không đồng nhất giữa các nguồn. LLM Stats và VentureBeat nêu GPT-5.5 ở mức 41,4% và Claude Opus 4.7 ở mức 46,9%, trong khi đoạn so sánh GPT với Claude của Mashable nêu GPT-5.5 ở mức 40,6% và Opus 4.7 ở mức 31,2%.[7][16][9]
  • Benchmark nội bộ không giống leaderboard độc lập. Bài ra mắt Opus 4.7 của Anthropic nêu cải thiện trong benchmark research-agent nội bộ, nhưng kết quả đó nên được đọc khác với so sánh công khai giữa nhiều nhà cung cấp.[17]
  • Giá và giới hạn ngữ cảnh phụ thuộc nhà cung cấp. Cùng một họ mô hình có thể xuất hiện với cửa sổ ngữ cảnh, giới hạn token và trần đầu ra khác nhau tùy endpoint và listing.[3][15]

Chốt lại

Chọn GPT-5.5 nếu tiêu chí số một là tín hiệu trí tuệ tổng hợp trong các bảng hiện có.[2] Chọn Claude Opus 4.7 nếu công việc giống các hàng reasoning khó và kỹ thuật phần mềm nơi Claude đang dẫn, như GPQA Diamond, HLE không dùng công cụ, SWE-Bench Pro và MCP Atlas.[16] Chọn DeepSeek V4 nếu giá trên hiệu năng là trọng tâm và bạn có thể xác thực đúng biến thể V4 cần dùng; giá API được liệt kê thấp hơn nhiều so với GPT-5.5 và Claude Opus 4.7, còn DeepSeek V4 Pro có hồ sơ coding mạnh.[15][25] Xem Kimi K2.6 là ứng viên đáng thử cho coding và agent, nhưng chưa phải người thắng tổng thể đã được chứng minh trước GPT-5.5 hoặc Claude Opus 4.7 theo bằng chứng trực tiếp hiện có.[18][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.

Tìm kiếm và kiểm chứng sự thật với Studio Global AI

Bài học chính

  • GPT 5.5 có tín hiệu tổng hợp mạnh nhất: Artificial Analysis xếp GPT 5.5 xhigh ở mức 60 và GPT 5.5 high ở mức 59, cao hơn Claude Opus 4.7 Max Effort ở mức 57.[2]
  • Claude Opus 4.7 dẫn nhiều hàng benchmark khó trong bảng VentureBeat, gồm GPQA Diamond, HLE không dùng công cụ, SWE Bench Pro và MCP Atlas; GPT 5.5/GPT 5.5 Pro thắng Terminal Bench 2.0, HLE có công cụ và BrowseComp.[16]
  • DeepSeek V4 có lợi thế giá API rõ nhất, còn Kimi K2.6 đáng thử cho coding và tác vụ agent nhưng bằng chứng đối đầu trực tiếp với GPT 5.5 và Opus 4.7 vẫn mỏng hơn.[15][18][19]

Người ta cũng hỏi

Câu trả lời ngắn gọn cho "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: mô hình AI nào thắng?" là gì?

GPT 5.5 có tín hiệu tổng hợp mạnh nhất: Artificial Analysis xếp GPT 5.5 xhigh ở mức 60 và GPT 5.5 high ở mức 59, cao hơn Claude Opus 4.7 Max Effort ở mức 57.[2]

Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?

GPT 5.5 có tín hiệu tổng hợp mạnh nhất: Artificial Analysis xếp GPT 5.5 xhigh ở mức 60 và GPT 5.5 high ở mức 59, cao hơn Claude Opus 4.7 Max Effort ở mức 57.[2] Claude Opus 4.7 dẫn nhiều hàng benchmark khó trong bảng VentureBeat, gồm GPQA Diamond, HLE không dùng công cụ, SWE Bench Pro và MCP Atlas; GPT 5.5/GPT 5.5 Pro thắng Terminal Bench 2.0, HLE có công cụ và BrowseComp.[16]

Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?

DeepSeek V4 có lợi thế giá API rõ nhất, còn Kimi K2.6 đáng thử cho coding và tác vụ agent nhưng bằng chứng đối đầu trực tiếp với GPT 5.5 và Opus 4.7 vẫn mỏng hơn.[15][18][19]

Tôi nên khám phá chủ đề liên quan nào tiếp theo?

Tiếp tục với "Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 và Kimi K2.6: benchmark 2026 nói gì?" để có góc nhìn khác và trích dẫn bổ sung.

Mở trang liên quan

Tôi nên so sánh điều này với cái gì?

Kiểm tra chéo câu trả lời này với "DeepSeek V4: không chỉ là 1M token, mà là bài toán MoE và API".

Mở trang liên quan

Tiếp tục nghiên cứu của bạn

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 và Kimi K2.6: benchmark 2026 nói gì?

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: so sánh benchmark 2026

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4: không chỉ là 1M token, mà là bài toán MoE và API

DeepSeek V4: 1M token, MoE và những việc developer cần làm khi chuyển API

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Northwest vs. Southeast Timber: vì sao đáp án là larger; larger?

Bài elasticity Northwest vs. Southeast Timber: vì sao là larger; larger?

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek có thể đánh bại OpenAI, Claude, Gemini, Grok? Câu trả lời nằm ở chi phí và niềm tin

DeepSeek có thể đánh bại OpenAI, Claude, Gemini, Grok?

Trao đổi nghiên cứu

Bạn

Câu hỏi nghiên cứu

Research benchmarks of Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 and compare as comprehensively as possible

Studio Global AI32 nguồn

Câu trả lời được trích dẫn

Using only the supplied evidence, the strongest benchmark signal is that GPT-5.5 leads the available aggregate Intelligence Index, with GPT-5.5 xhigh at 60 and GPT-5.5 high at 59, while Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort scores 57.[5] DeepSeek V4 Pro has the richest disclosed task-level benchmark data in the evidence, including 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6] For Kimi K2.6, the supplied evidence contains positioning and pricing but no comparable numeric benchmark scores, so a full apples-to-apples benchmark ranking is not supported.[1][3]

Key findings

  • GPT-5.5 is the best-supported leader on the only cross-model aggregate benchmark available here: GPT-5.5 xhigh ranks first with an Intelligence Index of 60, and GPT-5.5 high ranks second with 59.[5]

  • Claude Opus 4.7 is close behind on that same aggregate measure: Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort ranks third with an Intelligence Index of 57.[5]

  • DeepSeek V4 Pro has the clearest disclosed coding/SWE benchmark profile in the supplied evidence: 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]

  • Kimi K2.6 is described as an “open-source flagship” agent-coding model in the launch/news evidence, but the supplied evidence does not provide numeric benchmark scores for Kimi K2.6.[1]

  • DeepSeek V4 is materially cheaper than GPT-5.5 in the pricing evidence: DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens, while GPT-5.5 is listed at $5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens, with both shown as 1M-context models.[4]

  • DeepSeek V4 Flash is far cheaper than Kimi K2.6 in the direct pricing comparison: DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 per 1M input tokens, $0.28 per 1M output tokens, and $0.18 blended, while Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]

  • The supplied evidence treats DeepSeek V4 as a family with multiple variants, including V4 Flash and V4 Pro, so comparisons depend on which variant is meant.[2][3][6]

Benchmark and capability comparison

AreaGPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4Kimi K2.6
Aggregate Intelligence Index60 for GPT-5.5 xhigh; 59 for GPT-5.5 high.[5]57 for Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort.[5]No numeric Intelligence Index for DeepSeek V4 is provided in the supplied evidence.No numeric Intelligence Index for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Coding / SWE benchmarksNo exact coding benchmark scores are provided in the supplied evidence.The launch evidence says Claude Opus 4.7 has improved programming and a threefold vision upgrade, but no exact benchmark numbers are provided.[1]DeepSeek V4 Pro is listed with 93.5% LiveCodeBench, Codeforces 3206, 80.6% SWE-Bench Verified, and 76.2% SWE-Bench Multilingual.[6]Kimi K2.6 is positioned as an open-source flagship agent-coding model, but no exact benchmark numbers are provided.[1]
Context window evidenceGPT-5.5 is listed with a 1M context window in the pricing comparison.[4]The supplied pricing snippet does not clearly provide Claude Opus 4.7’s context window.DeepSeek V4 is listed with a 1M context window in one comparison, and DeepSeek V4 Flash / Pro are also described as 1M-context options in enterprise guidance.[2][4]No context-window figure for Kimi K2.6 is provided in the supplied evidence.
Pricing evidence$5 per 1M input tokens and $30 per 1M output tokens.[4]$5 per 1M input tokens is visible in the supplied snippet, but the output price is truncated.[4]DeepSeek V4 is listed at $1.74 per 1M input tokens and $3.48 per 1M output tokens; DeepSeek V4 Flash is listed at $0.14 input, $0.28 output, and $0.18 blended.[3][4]Kimi K2.6 is listed at $0.95 per 1M input tokens, $4.00 per 1M output tokens, and $1.71 blended.[3]
Best-supported use case from evidenceHighest aggregate intelligence among the four where evidence is available.[5]High-end reasoning close to GPT-5.5 on the available Intelligence Index.[5]Strongest supplied coding/SWE evidence and strong cost positioning, especially for Flash and Pro variants.[2][3][6]Potentially strong open-source agent-coding positioning, but benchmark evidence is insufficient.[1]

Pricing and value takeaways

  • On the available aggregate benchmark, GPT-5.5 leads Claude Opus 4.7 by 3 points at the xhigh setting and by 2 points at the high setting.[5]

  • On the available API pricing comparison, GPT-5.5 costs about 2.9x DeepSeek V4 for input tokens and about 8.6x DeepSeek V4 for output tokens.[4]

  • In the DeepSeek V4 Flash vs Kimi K2.6 pricing comparison, Kimi K2.6’s blended price of $1.71 per 1M tokens is about 9.5x DeepSeek V4 Flash’s $0.18 blended price.[3]

  • One enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Flash for high-volume text summarization, customer-service classification, and internal knowledge-base Q&A because of low cost and 1M context.[2]

  • The same enterprise-oriented comparison recommends DeepSeek V4 Pro for complex document analysis, cross-department workflows, and automated agents because it is described as lower-cost than closed flagship models while offering high-end open-weight capability and 1M context.[2]

Evidence notes

  • The strongest single benchmark source in the supplied evidence is the Intelligence Index listing, which ranks GPT-5.5 xhigh first at 60, GPT-5.5 high second at 59, and Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort third at 57.[5]

  • The strongest task-level benchmark evidence is for DeepSeek V4 Pro, because it includes exact coding and software-engineering metrics rather than only positioning language.[6]

  • The Kimi K2.6 evidence is mostly launch positioning and pricing, not benchmark results.[1][3]

  • A user post describes four one-shot head-to-head experiments comparing Codex on GPT-5.5 with Claude Code on Opus 4.7, but the supplied snippet does not provide the outcomes or benchmark scores.[31]

  • There is conflicting or variant-specific DeepSeek context/pricing evidence: one comparison lists DeepSeek V4 with a 1M context window, while another provider listing for DeepSeek V4 Pro shows 256K max tokens and 66K max output tokens.[4][7]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence for a full, comprehensive benchmark comparison across Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4, and Kimi K2.6.

  • Insufficient evidence to rank DeepSeek V4 or Kimi K2.6 against GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 on the same aggregate Intelligence Index, because the supplied excerpt only provides numeric Intelligence Index scores for GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 among the requested models.[5]

  • Insufficient evidence to compare all four models on the same coding benchmarks, because only DeepSeek V4 Pro has detailed numeric coding/SWE benchmark scores in the supplied evidence.[6]

  • Insufficient evidence to compare multimodal performance across all four models, because the supplied evidence only includes a launch-positioning claim that Claude Opus 4.7 has a threefold vision upgrade and does not provide comparable multimodal benchmark numbers for the others.[1]

Summary

GPT-5.5 has the strongest supplied aggregate benchmark result, with Intelligence Index scores of 60 and 59 depending on reasoning setting.[5] Claude Opus 4.7 is close behind at 57 and is the only other requested model with a numeric aggregate score in the supplied evidence.[5] DeepSeek V4 Pro has the best-supported coding/SWE benchmark profile, while DeepSeek V4 Flash and V4 Pro appear especially strong on cost and long-context enterprise use cases.[2][3][6] Kimi K2.6 may be competitively positioned as an open-source agent-coding model, but the supplied evidence does not include enough numeric benchmark data to verify how it compares against GPT-5.5, Claude Opus 4.7, or DeepSeek V4.[1][3]

Nguồn

  • [1] Compare DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6 | AI Model Comparisonllmbase.ai

    Metric DeepSeek logo De DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) DeepSeek Kimi logo Ki Kimi K2.6 Kimi --- Pricing per 1M tokens Input Cost $0.14/1M $0.95/1M Output Cost $0.28/1M $4.00/1M Blended (3:1) $0.18/1M $1.71/1M Specifications Organization DeepSeek...

  • [2] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs Kimi K2.6: Model Comparisonartificialanalysis.ai

    What are the top AI models? The top AI models by Intelligence Index are: 1. GPT-5.5 (xhigh) (60), 2. GPT-5.5 (high) (59), 3. Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (57), 4. Gemini 3.1 Pro Preview (57), 5. GPT-5.4 (xhigh) (57). Which is the fastest...

  • [3] DeepSeek V4 Pro vs Kimi K2.6 - AI Model Comparison | OpenRouteropenrouter.ai

    Ready Output will appear here... Pricing Input$0.7448 / M tokens Output$4.655 / M tokens Images– – Features Input Modalities text, image Output Modalities text Quantization int4 Max Tokens (input + output)256K Max Output Tokens 66K Stream cancellation Suppo...

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

    Reasoning & knowledge Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Lead --- --- GPQA Diamond 93.6% 94.2% Opus +0.6 HLE (no tools) 41.4% 46.9% Opus +5.5 HLE (with tools) 52.2% 54.7% Opus +2.5 The HLE no-tools margin (+5.5pp) is the most informative entry in the table because...

  • [9] OpenAI's GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? | Mashablemashable.com

    Thanks for signing up! SWE-Bench Pro: GPT-5.5 scored 58.6; Opus 4.7 scored 64.3 percent Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 scored 82.7 percent; Opus 4.7 scored 69.4 percent Humanity's Last Exam: GPT-5.5 scored 40.6 percent; Opus 4.7 scored 31.2 percent\ Humanity's...

  • [15] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminimashable.com

    Here's how the API pricing compares: DeepSeek V4 costs $1.74 per 1 million input tokens and $3.48 per 1 million output tokens (1 million context window) GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context wi...

  • [16] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    BenchmarkDeepSeek-V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 Pro, where shownClaude Opus 4.7Best result among these GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools48.2%52.2%57.2%54...

  • [17] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [18] Kimi K2.6 Tested: Does It Beat Claude and GPT-5? | Lorka AIlorka.ai

    Benchmark What it tests Kimi K2.6 GPT-5.4 Opus 4.6 Gemini 3.1 Pro --- --- --- HLE-Full (with tools) Agentic reasoning with tool use 54.0% 52.1% 53.0% 51.4% DeepSearchQA (F1) Research retrieval and synthesis 92.5% 78.6% 91.3% 81.9% SWE-Bench Pro Multi-file c...

  • [19] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.4 - Verdent AIverdent.ai

    Benchmark K2.6 Claude Opus 4.6 GPT-5.4 Notes --- --- SWE-Bench Pro 58.60% 53.40% 57.70% Moonshot in-house harness; SEAL mini-swe-agent puts GPT-5.4 at 59.1%, Opus 4.6 at 51.9% SWE-Bench Verified 80.20% 80.80% 80% Tight cluster; Opus 4.7 now leads at 87.6% T...

  • [25] DeepSeek V4 Pro API - Together AItogether.ai

    Coding & Software Engineering: • 93.5% LiveCodeBench and Codeforces 3206 for competitive and production code generation • 80.6% SWE-Bench Verified for autonomous software engineering across repositories • 76.2% SWE-Bench Multilingual for cross-language soft...

  • [31] deepseek-v4-pro Model by Deepseek-ai | NVIDIA NIM - NVIDIA Buildbuild.nvidia.com

    Benchmark (Metric) V4-Flash Non-Think V4-Flash High V4-Flash Max V4-Pro Non-Think V4-Pro High V4-Pro Max --- --- --- Knowledge & Reasoning MMLU-Pro (EM) 83.0 86.4 86.2 82.9 87.1 87.5 SimpleQA-Verified (Pass@1) 23.1 28.9 34.1 45.0 46.2 57.9 Chinese-SimpleQA...