studioglobal
Khám phá xu hướng
Báo cáoĐã xuất bản12 nguồn

GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 và DeepSeek V4: nên thử mô hình nào trước?

GPT 5.5 nổi bật cho agent coding dùng terminal, Claude Opus 4.7 mạnh ở benchmark sửa lỗi phần mềm, Kimi K2.6 là lựa chọn mở trọng số, còn DeepSeek V4 Pro Max đáng đưa vào bài test chi phí [1][18][24]. Không nên gộp GPT 5.5 Pro với GPT 5.5 gốc: ở nơi được báo cáo riêng, bản Pro dẫn BrowseComp với 90,1% và Humanity’s...

Tìm kiếm và kiểm chứng sự thật với Studio Global AIDuyệt thêm từ Khám phá
17K0
Abstract benchmark dashboard comparing GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 and DeepSeek V4
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: Benchmarks ComparedAI-generated editorial illustration for a benchmark comparison of GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 and DeepSeek V4.
Prompt AI

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: Benchmarks Compared. Article summary: There is no single apples to apples leaderboard in the cited sources. The clearest signals are GPT 5.5 at 82.7% on Terminal Bench 2.0, Claude Opus 4.7 at 87.6% on SWE Bench Verified, Kimi K2.6 as the open weight pick,.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, 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" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hp

openai.com

Nhìn vào biểu đồ benchmark, rất dễ tưởng đây là một cuộc đua có một người thắng rõ ràng. Nhưng với bốn cái tên GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 và DeepSeek V4, cách đọc như vậy hơi nguy hiểm. So sánh chung gần nhất trong các nguồn được trích bao gồm GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 và DeepSeek-V4-Pro-Max [24]; còn Kimi K2.6 phải lấy thêm từ các nguồn riêng như bài phát hành, model card và leaderboard [1][6]. Vì thế, câu hỏi thực tế hơn không phải là mô hình nào thắng tất cả, mà là bạn nên kiểm thử mô hình nào trước cho đúng việc.

Một lưu ý về tên gọi: bài này dùng DeepSeek-V4-Pro-Max khi nói về DeepSeek V4, vì đây là biến thể có dòng benchmark và chi phí trong các nguồn được trích [18][24]. Bài cũng giữ GPT-5.5 Pro tách khỏi GPT-5.5 gốc ở những nơi nguồn báo cáo điểm riêng [24].

Kết luận nhanh theo nhu cầu

  • Agent coding chạy nhiều lệnh terminal: bắt đầu với GPT-5.5. Điểm Terminal-Bench 2.0 được trích là 82,7%, cao nhất trong nhóm so sánh chung [24].
  • Sửa lỗi phần mềm theo benchmark SWE: ưu tiên Claude Opus 4.7. Mô hình này dẫn SWE-Bench Pro với 64,3% và SWE-Bench Verified với 87,6% trong các nguồn được trích [18][24].
  • Suy luận khó không dùng công cụ: Claude Opus 4.7 dẫn các dòng GPQA Diamond và Humanity’s Last Exam không dùng công cụ trong bảng so sánh chung [24].
  • Suy luận có công cụ hoặc duyệt web: GPT-5.5 Pro dẫn Humanity’s Last Exam có công cụ với 57,2% và BrowseComp với 90,1% ở nơi bản Pro được báo cáo riêng [24].
  • Triển khai mở trọng số: Kimi K2.6 là ứng viên rõ nhất trong các nguồn được trích, được mô tả là mô hình MoE mở trọng số 1 nghìn tỷ tham số, 32 tỷ tham số hoạt động và cửa sổ ngữ cảnh 256K [1].
  • Suy luận qua API nhưng nhạy cảm chi phí: DeepSeek-V4-Pro-Max là lựa chọn đáng kiểm thử, khi LLM Stats liệt kê ngữ cảnh 1 triệu token, 80,6% trên SWE-Bench Verified và cột giá $1,74/$3,48 [18].

Bảng benchmark chính

Dấu — nghĩa là không tìm thấy điểm trong các nguồn được trích cho mô hình đó, không phải mô hình đạt 0 điểm. Các dòng GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7 và DeepSeek-V4-Pro-Max chủ yếu đến từ một bảng so sánh chung; số liệu của Kimi K2.6 đến từ các nguồn riêng về Kimi [1][6][24].

BenchmarkGPT-5.5GPT-5.5 ProClaude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek-V4-Pro-Max
GPQA Diamond93,6% [24]—94,2% [24]≈91% [28]90,1% [24]
Humanity’s Last Exam, không dùng công cụ41,4% [24]43,1% [24]46,9% [24]—37,7% [24]
Humanity’s Last Exam, có công cụ52,2% [24]57,2% [24]54,7% [24]54,0% [1]48,2% [24]
Terminal-Bench 2.082,7% [24]—69,4% [24]66,7% [6]67,9% [24]
SWE-Bench Pro58,6% [24]—64,3% [24]58,6% [6]55,4% [24]
BrowseComp84,4% [24]90,1% [24]79,3% [24]83,2% [1]83,4% [24]
MCP Atlas / MCPAtlas Public75,3% [24]—79,1% [24]—73,6% [24]
SWE-Bench Verified——87,6% [18]80,2% [6]80,6% [18]

Nên bắt đầu với mô hình nào?

Ưu tiênHãy thử trướcVì sao
Agent coding kiểu terminalGPT-5.5Có điểm Terminal-Bench 2.0 cao nhất trong bảng so sánh chung, 82,7% [24].
Sửa lỗi và bảo trì phần mềmClaude Opus 4.7Dẫn SWE-Bench Pro và SWE-Bench Verified trong các nguồn được trích [18][24].
Suy luận khó không dùng công cụClaude Opus 4.7Dẫn GPQA Diamond và Humanity’s Last Exam không dùng công cụ trong bảng so sánh chung [24].
Suy luận có công cụ hoặc duyệt webGPT-5.5 ProDẫn Humanity’s Last Exam có công cụ và BrowseComp ở nơi GPT-5.5 Pro được tách riêng [24].
Cần mở trọng số để tự triển khai hoặc tùy biếnKimi K2.6Được mô tả là mô hình MoE mở trọng số 1 nghìn tỷ tham số; model card trên Hugging Face cũng báo cáo các dòng benchmark coding mạnh [1][6].
Cần tối ưu chi phí APIDeepSeek-V4-Pro-MaxLLM Stats liệt kê ngữ cảnh 1 triệu token, 80,6% SWE-Bench Verified và cột giá thấp hơn dòng Claude Opus 4.7 trên cùng leaderboard [18].
Cần ngữ cảnh rất dàiGPT-5.5, Claude Opus 4.7 hoặc DeepSeek-V4-Pro-MaxCác nguồn được trích liệt kê ngữ cảnh 1 triệu token cho GPT-5.5, Claude Opus 4.7 và DeepSeek-V4-Pro-Max; Kimi K2.6 được báo cáo khoảng 256K đến 262K [1][11][16][18][27].

Ghi chú từng mô hình

GPT-5.5

OpenAI giới thiệu GPT-5.5 là mô hình dành cho các tác vụ phức tạp như lập trình, nghiên cứu và phân tích dữ liệu [38]. Trong bảng so sánh chung của VentureBeat, GPT-5.5 đạt 82,7% trên Terminal-Bench 2.0, cao hơn Claude Opus 4.7 ở 69,4% và DeepSeek-V4-Pro-Max ở 67,9% [24]. Cũng trong bảng đó, GPT-5.5 đạt 93,6% trên GPQA Diamond, 58,6% trên SWE-Bench Pro và 84,4% trên BrowseComp [24].

Điểm cần nhớ là GPT-5.5 Pro là một điểm so sánh riêng. Cùng bảng cho thấy GPT-5.5 Pro đạt 90,1% trên BrowseComp và 57,2% trên Humanity’s Last Exam có công cụ, nhưng không nên gộp các con số này với GPT-5.5 gốc khi so chi phí, độ trễ hoặc thiết lập vận hành [24].

Về triển khai, BenchLM liệt kê GPT-5.5 có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, còn một báo cáo giá nêu $5 cho mỗi triệu token đầu vào và $30 cho mỗi triệu token đầu ra [27][36]. Với các quyết định ngân sách, nên xem đây là tín hiệu ban đầu và kiểm tra lại bảng giá hiện hành từ nhà cung cấp.

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 có tín hiệu mạnh nhất về sửa lỗi phần mềm trong nhóm này. LLM Stats liệt kê mô hình đạt 87,6% trên SWE-Bench Verified, còn bảng so sánh chung báo cáo 64,3% trên SWE-Bench Pro [18][24]. Mô hình này cũng dẫn GPQA Diamond với 94,2%, Humanity’s Last Exam không dùng công cụ với 46,9% và MCP Atlas với 79,1% trong bảng so sánh chung [24].

LLM Stats báo cáo Claude Opus 4.7 có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và mức giá $5/$25 cho mỗi triệu token [16]. Tuy nhiên, cần đọc benchmark một cách thận trọng: Anthropic lưu ý rằng một số kết quả dùng triển khai nội bộ hoặc tham số harness đã cập nhật, nên không phải lúc nào cũng so sánh trực tiếp được với điểm trên leaderboard công khai [17].

Kimi K2.6

Kimi K2.6 là ứng viên mở trọng số đáng chú ý nhất trong các nguồn được trích. Bài phát hành mô tả mô hình này là MoE mở trọng số 1 nghìn tỷ tham số, 32 tỷ tham số hoạt động, 384 expert, hỗ trợ đa phương thức native, lượng tử hóa INT4 và cửa sổ ngữ cảnh 256K [1]. Model card trên Hugging Face báo cáo 80,2% trên SWE-Bench Verified, 58,6% trên SWE-Bench Pro, 66,7% trên Terminal-Bench 2.0 và 89,6 trên LiveCodeBench v6 [6].

Nguồn phát hành cũng báo cáo Kimi K2.6 đạt 54,0 trên Humanity’s Last Exam có công cụ và 83,2 trên BrowseComp [1]. LLM Stats liệt kê Kimi K2.6 với ngữ cảnh 262K, cột giá $0,95/$4,00 và nhãn Open Source [11]. Hạn chế lớn là số liệu của Kimi không nằm trong cùng bảng so sánh với GPT-5.5, Claude Opus 4.7 và DeepSeek-V4-Pro-Max, nên các chênh lệch nhỏ nên được xem là lý do để thử nghiệm thêm, không phải kết luận thắng thua tuyệt đối [1][6][24].

DeepSeek-V4-Pro-Max

DeepSeek-V4-Pro-Max giống một ứng viên giá trị hơn là mô hình dẫn đầu toàn diện về benchmark. LLM Stats liệt kê mô hình này có kích thước 1,6T, ngữ cảnh 1 triệu token, 80,6% trên SWE-Bench Verified và cột giá $1,74/$3,48 [18]. Trong bảng so sánh chung, DeepSeek-V4-Pro-Max đạt 90,1% trên GPQA Diamond, 37,7% trên Humanity’s Last Exam không dùng công cụ, 48,2% trên Humanity’s Last Exam có công cụ, 67,9% trên Terminal-Bench 2.0, 55,4% trên SWE-Bench Pro, 83,4% trên BrowseComp và 73,6% trên MCP Atlas [24].

Những con số này khiến DeepSeek-V4-Pro-Max đáng đưa vào danh sách kiểm thử nếu chi phí là ràng buộc lớn. Nhưng cùng bảng so sánh cho thấy GPT-5.5, GPT-5.5 Pro hoặc Claude Opus 4.7 dẫn phần lớn các dòng benchmark được báo cáo, vì vậy DeepSeek vẫn nên được kiểm chứng trên tác vụ thật trước khi thay thế một mô hình premium trong production [24].

Giá và ngữ cảnh: chỉ là tín hiệu mua sắm

Giá và cửa sổ ngữ cảnh không phải lúc nào cũng đến từ cùng một nguồn hay cùng thời điểm. Hãy dùng các số dưới đây như tín hiệu để lập danh sách kiểm tra, không phải báo giá cuối cùng.

Mô hìnhTín hiệu ngữ cảnh và giá được tríchCách hiểu thực tế
GPT-5.5BenchLM liệt kê ngữ cảnh 1 triệu token; một báo cáo giá nêu $5 đầu vào và $30 đầu ra cho mỗi triệu token [27][36].Lựa chọn hosted cao cấp; cần xác minh giá mới nhất.
Claude Opus 4.7LLM Stats báo cáo ngữ cảnh 1 triệu token và giá $5/$25 cho mỗi triệu token [16].Lựa chọn premium cho coding, suy luận và tác vụ ngữ cảnh dài.
Kimi K2.6Bài phát hành nêu ngữ cảnh 256K; LLM Stats liệt kê 262K và cột giá $0,95/$4,00 [1][11].Ứng viên mở trọng số mạnh; giá hosted có thể thay đổi theo nhà cung cấp.
DeepSeek-V4-Pro-MaxLLM Stats liệt kê ngữ cảnh 1 triệu token, kích thước 1,6T, 80,6% trên SWE-Bench Verified và cột giá $1,74/$3,48 [18].Ứng viên giá trị tốt nếu chất lượng giữ được trên tác vụ của bạn.

Vì sao các bảng xếp hạng không thống nhất?

Các dòng benchmark đo những kỹ năng khác nhau. GPQA Diamond và Humanity’s Last Exam thiên về suy luận khó; Terminal-Bench 2.0 và các biến thể SWE-Bench thiên về lập trình, sửa lỗi và tác vụ phần mềm kiểu agent; BrowseComp đo năng lực truy xuất kiểu duyệt web trong bảng so sánh chung [24]. Một mô hình có thể dẫn ở một dòng và tụt ở dòng khác vì bài toán, quyền dùng công cụ và harness đánh giá khác nhau.

Ngay cả cùng một benchmark cũng có thể cho kết quả khác khi cách chạy khác. LLM Stats liệt kê Claude Opus 4.7 đạt 87,6% trên SWE-Bench Verified, trong khi LMCouncil liệt kê Claude Opus 4.7 ở 83,5% ± 1,7 theo thiết lập của họ [18][30]. Anthropic cũng nói rằng một số kết quả của họ dùng triển khai nội bộ hoặc tham số harness cập nhật, làm hạn chế khả năng so sánh trực tiếp với leaderboard công khai [17].

Vì vậy, khoảng cách một hai điểm phần trăm không nên tự mình quyết định triển khai production. Benchmark công khai hữu ích nhất ở bước rút gọn danh sách; bài kiểm thử nội bộ mới nên là cơ sở chốt lựa chọn.

Cách tự đánh giá trước khi chọn

Trước khi cam kết với một mô hình, hãy thử hai hoặc ba ứng viên đầu bảng trên tác vụ giống môi trường thật của bạn.

  1. Dùng prompt, file và repository thật. Prompt benchmark hiếm khi phản ánh đủ codebase, tài liệu, quy trình và hành vi người dùng của bạn.
  2. Giữ môi trường công cụ giống nhau. Kết quả agent coding có thể đổi nhiều khi mô hình có terminal, duyệt web, truy xuất tài liệu, ngữ cảnh repo hoặc API nội bộ.
  3. Đo chi phí và độ trễ cùng thiết lập. Chế độ Pro, effort cao hoặc reasoning sâu có thể cải thiện chất lượng nhưng cũng tăng token, thời gian và chi phí.
  4. Kiểm tra lỗi bằng tay. Với code, đừng chỉ nhìn test pass; hãy xem diff, khả năng bảo trì, rủi ro bảo mật và dependency bị bịa.
  5. Luôn có ít nhất một đối thủ chi phí thấp. Nếu mở trọng số hoặc chi phí suy luận quan trọng, Kimi K2.6 và DeepSeek-V4-Pro-Max nên có mặt trong bộ thử nghiệm [1][18].

Chốt lại

Nếu cần danh sách thử nghiệm cao cấp, hãy đặt GPT-5.5 và Claude Opus 4.7 cạnh nhau: GPT-5.5 có điểm Terminal-Bench 2.0 được trích cao nhất, còn Claude Opus 4.7 có điểm SWE-Bench Pro và SWE-Bench Verified được trích mạnh nhất [18][24]. Nếu cần mở trọng số, bắt đầu với Kimi K2.6 [1][6]. Nếu chi phí là ràng buộc chính, thêm DeepSeek-V4-Pro-Max vào bài test, nhưng đừng coi nó là lựa chọn thay thế ngay cho các mô hình premium khi chưa kiểm chứng trên workload của chính bạn [18][24].

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 nổi bật cho agent coding dùng terminal, Claude Opus 4.7 mạnh ở benchmark sửa lỗi phần mềm, Kimi K2.6 là lựa chọn mở trọng số, còn DeepSeek V4 Pro Max đáng đưa vào bài test chi phí [1][18][24].
  • Không nên gộp GPT 5.5 Pro với GPT 5.5 gốc: ở nơi được báo cáo riêng, bản Pro dẫn BrowseComp với 90,1% và Humanity’s Last Exam có công cụ với 57,2% [24].
  • Kimi K2.6 được mô tả là mô hình MoE mở trọng số 1 nghìn tỷ tham số với 32 tỷ tham số hoạt động; LLM Stats liệt kê DeepSeek V4 Pro Max có ngữ cảnh 1 triệu token và cột giá $1,74/$3,48 [1][18].

Người ta cũng hỏi

Câu trả lời ngắn gọn cho "GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 và DeepSeek V4: nên thử mô hình nào trước?" là gì?

GPT 5.5 nổi bật cho agent coding dùng terminal, Claude Opus 4.7 mạnh ở benchmark sửa lỗi phần mềm, Kimi K2.6 là lựa chọn mở trọng số, còn DeepSeek V4 Pro Max đáng đưa vào bài test chi phí [1][18][24].

Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?

GPT 5.5 nổi bật cho agent coding dùng terminal, Claude Opus 4.7 mạnh ở benchmark sửa lỗi phần mềm, Kimi K2.6 là lựa chọn mở trọng số, còn DeepSeek V4 Pro Max đáng đưa vào bài test chi phí [1][18][24]. Không nên gộp GPT 5.5 Pro với GPT 5.5 gốc: ở nơi được báo cáo riêng, bản Pro dẫn BrowseComp với 90,1% và Humanity’s Last Exam có công cụ với 57,2% [24].

Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?

Kimi K2.6 được mô tả là mô hình MoE mở trọng số 1 nghìn tỷ tham số với 32 tỷ tham số hoạt động; LLM Stats liệt kê DeepSeek V4 Pro Max có ngữ cảnh 1 triệu token và cột giá $1,74/$3,48 [1][18].

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

Search for the benchmarks of GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6, DeepSeek V4. Compare them to help me understand more about them.

Studio Global AI40 nguồn

Câu trả lời được trích dẫn

I found public benchmark data for all four, but not one fully independent, apples-to-apples leaderboard covering GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6, and DeepSeek V4 under the same harness. The practical read is: GPT-5.5 looks strongest for broad agentic coding/computer-use tasks, Claude Opus 4.7 is extremely strong on coding and hard reasoning, Kimi K2.6 is the strongest open-weight option in this group, and DeepSeek V4 looks like the best price/performance play if its reported results hold up across independent testing [4][5][6][13].

Key findings

  • GPT-5.5’s official benchmarks emphasize agentic coding and computer-use: 82.7% on Terminal-Bench 2.0, 58.6% on SWE-Bench Pro, 78.7% on OSWorld-Verified, 84.4% on BrowseComp, and 81.8% on CyberGym [4].

  • GPT-5.5 Pro appears stronger on some harder research/search/math tasks, including 90.1% on BrowseComp, 52.4% on FrontierMath Tier 1–3, and 39.6% on FrontierMath Tier 4 [4].

  • Claude Opus 4.7 is positioned by Anthropic as a premium hybrid reasoning model for coding and agents, with a 1M-token context window and API pricing of $5 per million input tokens and $25 per million output tokens [2]. Third-party benchmark reporting lists Claude Opus 4.7 at 87.6% on SWE-bench Verified and 94.2% on GPQA Diamond [5].

  • Kimi K2.6 is an open-weight multimodal MoE model with 1T total parameters, 32B active parameters, and a 256K-token context window [13]. Its model card reports 80.2% on SWE-Bench Verified, 58.6% on SWE-Bench Pro, 66.7% on Terminal-Bench 2.0, 90.5% on GPQA Diamond, and 54.0% on HLE-Full with tools [13].

  • DeepSeek V4-Pro-Max is reported as a 1.6T-parameter open model with much lower API pricing than GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 [6]. Reported comparison data puts DeepSeek V4-Pro-Max at 90.1% on GPQA Diamond, 37.7% on HLE without tools, 48.2% on HLE with tools, and 67.9% on Terminal-Bench 2.0 [6].

Comparison

ModelBest fitNotable reported benchmarksMain caveat
GPT-5.5Best general pick for agentic coding, computer use, research workflows, and tool-heavy tasksTerminal-Bench 2.0: 82.7%; SWE-Bench Pro: 58.6%; OSWorld-Verified: 78.7%; BrowseComp: 84.4%; CyberGym: 81.8% [4]OpenAI’s strongest numbers include internal or vendor-run evals, so independent confirmation matters [4].
GPT-5.5 ProHarder reasoning/search/math where cost is less importantBrowseComp: 90.1%; FrontierMath Tier 1–3: 52.4%; FrontierMath Tier 4: 39.6% [4]Higher-tier “Pro” results are not directly comparable to base GPT-5.5 or open models unless the same effort/budget is used [4].
Claude Opus 4.7Premium coding, long-context enterprise workflows, careful reasoning, and high-reliability agentsSWE-bench Verified: 87.6%; GPQA Diamond: 94.2%; 1M context window [2][5]Some Anthropic benchmark results are presented in release materials or partner/internal evals, and not every benchmark is directly comparable to public leaderboard runs [8].
Kimi K2.6Best open-weight option if you want strong coding/agentic performance and self-hostabilitySWE-Bench Verified: 80.2%; SWE-Bench Pro: 58.6%; Terminal-Bench 2.0: 66.7%; GPQA Diamond: 90.5%; HLE-Full with tools: 54.0% [13]Kimi’s own model card notes different settings and re-evaluations for some comparison scores, so treat cross-model deltas cautiously [13].
DeepSeek V4-Pro-MaxBest value candidate; strong open-model performance with much lower reported API costGPQA Diamond: 90.1%; HLE no tools: 37.7%; HLE with tools: 48.2%; Terminal-Bench 2.0: 67.9% [6]Evidence is newer and less independently settled; I would wait for more third-party validation before treating it as equal to closed frontier models [6].

How to interpret the numbers

  • For software engineering, Claude Opus 4.7’s 87.6% SWE-bench Verified score is the standout among the reported figures I found, while GPT-5.5’s 82.7% Terminal-Bench 2.0 score is the strongest reported command-line/agentic coding number in this set [4][5].

  • For broad tool-using agent tasks, GPT-5.5 looks especially strong because its official release reports high scores across OSWorld-Verified, BrowseComp, Toolathlon, Terminal-Bench 2.0, and CyberGym rather than just one narrow benchmark [4].

  • For open-weight deployment, Kimi K2.6 and DeepSeek V4 are the two to watch: Kimi K2.6 has a strong official benchmark table across coding, reasoning, vision, and agentic tasks, while DeepSeek V4 emphasizes frontier-like performance at much lower cost [6][13].

  • For hard academic/scientific reasoning, Claude Opus 4.7’s reported 94.2% GPQA Diamond leads the figures I found, while GPT-5.5 and DeepSeek V4 are reported lower on GPQA Diamond in the comparison data I found [5][6].

  • For price/performance, DeepSeek V4 appears meaningfully cheaper than GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 in reported API pricing, but cheaper inference only matters if its quality is sufficient for your workload [6].

Evidence notes

  • The strongest source for GPT-5.5 is OpenAI’s official GPT-5.5 release page, which includes the benchmark table for Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench Pro, OSWorld-Verified, BrowseComp, FrontierMath, Toolathlon, and CyberGym [4].

  • The strongest source for Claude Opus 4.7 positioning, context window, availability, and pricing is Anthropic’s Opus 4.7 product/release material [2][8]. The cleanest text benchmark figures I found for Opus 4.7’s SWE-bench Verified and GPQA Diamond scores came from LLM Stats reporting [5].

  • The strongest source for Kimi K2.6 is Moonshot AI’s Hugging Face model card, which includes architecture details, context length, and the evaluation table [13].

  • The strongest text source I found for DeepSeek V4’s direct comparison against GPT-5.5 and Claude Opus 4.7 was VentureBeat’s launch/benchmark report [6].

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence for one single, independent, fully apples-to-apples benchmark suite that evaluates all four models with the same prompts, tools, budgets, reasoning effort, and scoring harness.

  • Some numbers are vendor-reported, some are third-party summaries, and some benchmarks use different tool access or reasoning-effort settings, so small score differences should not be overinterpreted [4][8][13].

  • For real buying/deployment decisions, I would run your own 20–50 task eval set with your actual prompts, files, tools, latency targets, and cost constraints.

Summary

If you want the safest high-end general choice, start with GPT-5.5. If your priority is top-tier coding reliability and long-context enterprise work, test Claude Opus 4.7. If you need open weights and strong frontier-adjacent performance, Kimi K2.6 is the most compelling open option. If cost is the constraint and you can tolerate some validation risk, DeepSeek V4 is the one to benchmark first.

Nguồn

  • [1] [AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model ...latent.space

    Moonshot’s Kimi K2.6 was the clear release of the day: an open-weight 1T-parameter MoE with 32B active, 384 experts (8 routed + 1 shared), MLA attention, 256K context, native multimodality, and INT4 quantization, with day-0 support in vLLM, OpenRouter, Clou...

  • [6] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co

    OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 80.8 80.6 76.8 SciCode 52.2 56.6 51.9 58.9 48.7 OJ...

  • [11] AI Leaderboard 2026 - Compare Top AI Models & Rankingsllm-stats.com

    19 Image 20: Moonshot AI Kimi K2.6NEW Moonshot AI 1,157 — 90.5% 80.2% 262K $0.95 $4.00 Open Source 20 Image 21: OpenAI GPT-5.2 Codex OpenAI 1,148 812 — — 400K $1.75 $14.00 Proprietary [...] 6 Image 7: Anthropic Claude Opus 4.5 Anthropic 1,614 1,342 87.0% 80...

  • [16] Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing, Context & What's Newllm-stats.com

    LLM Stats Logo Make AI phone calls with one API call Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing, Context & What's New Claude Opus 4.7 scores 87.6% on SWE-bench Verified, 94.2% on GPQA, 1M token context, 3.3x higher-resolution vision, new xhigh effort level. $5/$2...

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

    CyberGym: Opus 4.6’s score has been updated from the originally reported 66.6 to 73.8, as we updated our harness parameters to better elicit cyber capability. SWE-bench Multimodal: We used an internal implementation for both Opus 4.7 and Opus 4.6. Scores ar...

  • [18] SWE-Bench Verified Leaderboard - LLM Statsllm-stats.com

    Model Score Size Context Cost License --- --- --- 1 Anthropic Claude Mythos Preview Anthropic 0.939 — — $25.00 / $125.00 2 Anthropic Claude Opus 4.7 Anthropic 0.876 — 1.0M $5.00 / $25.00 3 Anthropic Claude Opus 4.5 Anthropic 0.809 — 200K $5.00 / $25.00 4 An...

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

    Benchmark DeepSeek-V4-Pro-Max GPT-5.5 GPT-5.5 Pro, where shown Claude Opus 4.7 Best result among these GPQA Diamond 90.1% 93.6% — 94.2% Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, no tools 37.7% 41.4% 43.1% 46.9% Claude Opus 4.7 Humanity’s Last Exam, with tools 4...

  • [27] GPT-5.5 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools GPT-5.5 According to BenchLM.ai, GPT-5.5 ranks 5 out of 112 models on the provisional leaderboard with an overall score of 89/100. It also ranks 2 out of 16 on the verified lead...

  • [28] GPT-5.5: Pricing, Benchmarks & Performance - LLM Statsllm-stats.com

    9Image 42GPT-5 mini 0.22 10Image 43o3 0.16 GPQAView → 4 of 10 Image 44: LLM Stats Logo A challenging dataset of 448 multiple-choice questions written by domain experts in biology, physics, and chemistry. Questions are Google-proof and extremely difficult, w...

  • [30] AI Model Benchmarks Apr 2026 | Compare GPT-5, Claude ...lmcouncil.ai

    METR Time Horizons Model Minutes --- 1 Claude Opus 4.6 (unknown thinking) 718.8 ±1815.2 2 GPT-5.2 (high) 352.2 ±335.5 3 GPT-5.3 Codex 349.5 ±333.1 4 Claude Opus 4.5 (no thinking) 293.0 ±239.0 5 Claude Opus 4.5 (16k thinking) 288.9 ±558.2 SWE-bench Verified...

  • [36] GPT-5.5 Doubles the Price, Google Goes Full Agent, DeepSeek V4 ...thecreatorsai.com

    GPT-5.5 is out — $5 per million input, $30 per million output. That's exactly double GPT-5.4 and 20% more than Claude Opus 4.7. OpenAI released ... 21 hours ago

  • [38] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Introducing GPT-5.5, our smartest model yet—faster, more capable, and built for complex tasks like coding, research, and data analysis ... 2 days ago