GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 怎么选？

把 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 简单排成一张“谁第一、谁第二”的榜单，看起来省事，但很容易误导。

原因很现实：公开数据来自不同来源、不同推理强度和不同测试框架（harness）。LLM Stats 也提醒，GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的部分分数是供应商在高推理 tier 下自报，趋势可以参考，但方法论并不完全一致。

所以，更可靠的读法不是问“哪个模型最强”，而是先问：你要解决什么任务？工具型代理看 GPT-5.5，推理与审查看 Claude Opus 4.7，成本敏感 API 看 DeepSeek V4，开源 coding-agent 探索则把 Kimi K2.6 放进实测清单。

先给结论：按任务选，而不是按总榜选

你的主要需求	优先测试	为什么
Agentic web browsing、终端自动化、跨工具工作流	GPT-5.5	GPT-5.5 在 BrowseComp 为 84.4%，Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，两项都高于 VentureBeat 摘要中列出的 Claude Opus 4.7 与 DeepSeek-V4-Pro-Max 对应数字。
高难度推理、审查、低容错决策	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7 在 GPQA Diamond 为 94.2%，在 Humanity’s Last Exam no-tools 为 46.9%，均高于同表中的 GPT-5.5 与 DeepSeek-V4-Pro-Max。
高流量、成本敏感的 API 调用	DeepSeek V4	DeepSeek V4 的公开价格为每 100 万输入 token 1.74 美元、输出 token 3.48 美元，低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的同口径价格。
开源 coding-agent、长流程 coding 实验	Kimi K2.6	DocsBot 将 Kimi K2.6 描述为 Moonshot AI 的 open-source native multimodal agentic model，具 256K context；但它缺少与另外三款完整同场的公开基准。

核心 benchmark 与价格对照

DeepSeek 的公开资料口径并不完全统一：价格来源多写 DeepSeek V4 或 DeepSeek V4 Pro，部分 benchmark 则写 DeepSeek-V4-Pro-Max。 下表保留来源中的名称，避免把不同设置误读为完全相同的模型配置。

指标	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	DeepSeek V4 / V4-Pro-Max	Kimi K2.6
Artificial Analysis Intelligence Index	xhigh 60；high 59。	Adaptive Reasoning, Max Effort 57。	提供摘要未列出同口径分数。	提供摘要未列出同口径分数。
BrowseComp	84.4%。	79.3%。	DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4%。	未见四方同场分数。
Terminal-Bench 2.0	82.7%。	69.4%。	67.9%。	66.70%，但来自 Kimi K2.6、Claude Opus 4.6、GPT-5.4 的另一组比较，不是四方同场。
SWE-Bench Pro	58.6%。	64.3%。	DeepSeek V4 Pro 55.4%。	58.60%，但 Verdent 注明使用 Moonshot in-house harness，且比较对象不是 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的完整同场。
GPQA Diamond	93.6%。	94.2%。	DeepSeek-V4-Pro-Max 90.1%。	未见四方同场分数。
Humanity’s Last Exam，no tools	41.4%；GPT-5.5 Pro 为 43.1%。	46.9%。	37.7%。	未见四方同场分数。
API 价格，输入 / 输出，每 100 万 token	5 / 30 美元；1M context window。	5 / 25 美元；1M context window。	1.74 / 3.48 美元；1M context window。	提供来源未给出同口径价格；DocsBot 摘要称 context 为 256K。

1. 综合指标：GPT-5.5 在可见 Intelligence Index 更靠前

Artificial Analysis 的可见摘要列出 Intelligence Index 前五名：GPT-5.5 xhigh 为 60、GPT-5.5 high 为 59、Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort 为 57，后面还有 Gemini 3.1 Pro Preview 与 GPT-5.4 xhigh，同为 57。

这能支持一个有限结论：在该摘要可见的 Intelligence Index 领先模型中，GPT-5.5 排在 Claude Opus 4.7 前面。 但它不能直接推出四款模型的完整总排名，因为同一可见摘要没有给出 DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 的同口径 Intelligence Index 分数。

2. 工具型代理：GPT-5.5 最强，DeepSeek 的浏览表现很接近

BrowseComp 偏向评估 agentic AI web browsing，尤其是高度容器化的信息查找任务。VentureBeat 摘要列出的结果是：GPT-5.5 84.4%、DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4%、Claude Opus 4.7 79.3%。

这意味着，在 web browsing 代理任务上，DeepSeek-V4-Pro-Max 与 GPT-5.5 的差距很小；但 Claude Opus 4.7 在同表中落后一些。

Terminal-Bench 2.0 的差距更明显。VentureBeat 摘要列出 GPT-5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek 67.9%；Yahoo / Investing.com 也描述 Terminal-Bench 2.0 测试 command-line workflows，并列出 GPT-5.5 82.7%。

Kimi K2.6 的 Terminal-Bench 2.0 可见数字为 66.70%，但来源比较的是 Kimi K2.6、Claude Opus 4.6 与 GPT-5.4，不是 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的同场表。

3. 高难度推理与审查：Claude Opus 4.7 的优势更明确

VentureBeat 摘要列出 GPQA Diamond：Claude Opus 4.7 94.2%、GPT-5.5 93.6%、DeepSeek-V4-Pro-Max 90.1%。同一摘要列出 Humanity’s Last Exam no-tools：Claude Opus 4.7 46.9%、GPT-5.5 41.4%、GPT-5.5 Pro 43.1%、DeepSeek-V4-Pro-Max 37.7%。

LLM Stats 对 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的结论也指向同一方向：在双方都报告的 10 个 benchmark 中，Claude Opus 4.7 领先 6 个，GPT-5.5 领先 4 个；Claude 的优势集中在 reasoning-heavy 与 review-grade tests，而 GPT-5.5 的优势集中在 long-running tool-use tests。

如果你的任务是复杂推理、合规审查、财务分析复核、代码审查或低容错决策，Claude Opus 4.7 值得优先进入测试队列。

4. Coding / SWE：Claude 的 SWE-Bench Pro 数字更高，但不能只看一个分数

DataCamp 的 DeepSeek V4 对比表列出 SWE-Bench Pro：DeepSeek V4 Pro 55.4%、GPT-5.5 58.6%、Claude Opus 4.7 64.3%。 Yahoo / Investing.com 也称 GPT-5.5 在 SWE-Bench Pro 为 58.6%，并说明该测试评估 GitHub issue resolution。

Kimi K2.6 的 coding 数字值得单独看。Verdent 摘要列出 Kimi K2.6 在 SWE-Bench Pro 为 58.60%、SWE-Bench Verified 为 80.20%、LiveCodeBench v6 为 89.60%；但同一摘要注明，Kimi K2.6 数字来源为 Moonshot AI official model card，且 SWE-Bench Pro 使用 Moonshot in-house harness。

因此，Kimi K2.6 可以列入 coding-agent 候选，但不适合直接拿这些数字硬排进四方总榜。

更实际的做法是：如果任务是大型 repo 修复、code review 或长时间 coding agent，不要只看单一 SWE 分数。Claude Opus 4.7 在可见 SWE-Bench Pro 对比中最高；GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 这类长流程工具任务上领先；Kimi K2.6 则需要用自己的 repo、CI 流程和工具链补测。

5. 价格与 context：DeepSeek V4 的成本优势最清楚

Mashable 摘要列出三款模型的 API 价格：DeepSeek V4 为每 100 万输入 token 1.74 美元、每 100 万输出 token 3.48 美元，并标示 1M context window；GPT-5.5 为每 100 万输入 5 美元、输出 30 美元，并标示 1M context window；Claude Opus 4.7 为每 100 万输入 5 美元、输出 25 美元，并标示 1M context window。

DataCamp 的 DeepSeek V4 对比摘要也使用相同价格口径，并列出 DeepSeek V4 Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.7 的 context window 约为 1M tokens。

在这些可见价格中，DeepSeek V4 明显低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7；再加上 DeepSeek-V4-Pro-Max 在 BrowseComp 为 83.4%、接近 GPT-5.5 的 84.4%，它很适合作为成本敏感 API 路由的第一批测试对象。

Kimi K2.6 的同口径 API 价格没有出现在提供来源中；DocsBot 摘要则称 Kimi K2.6 具 256K context，并将其描述为面向 long-horizon coding、coding-driven design、autonomous execution 与 swarm-based orchestration 的 open-source agentic model。

建议架构：不要押单一模型，先做路由和回归测试

对多数产品团队来说，最务实的答案不是“只买哪一个模型”，而是先建立分层路由与回归测试：

1. 用 GPT-5.5 当高端 agentic 基准。 它在 BrowseComp、Terminal-Bench 2.0，以及 OpenAI 官方列出的 GDPval 84.9%、OSWorld-Verified 78.7%、Tau2-bench Telecom 98.0% 等工具与知识工作相关 benchmark 上都有强势公开数字。
2. 用 Claude Opus 4.7 测推理、审查与低容错任务。 它在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam no-tools，以及 LLM Stats 归类的 reasoning-heavy / review-grade tests 中更突出。
3. 用 DeepSeek V4 压低高流量 API 成本。 它的公开 token 价格低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7，同时在 BrowseComp 上接近 GPT-5.5。
4. 把 Kimi K2.6 放进开源 coding-agent 实验池。 它有可见 coding 与 agentic 指标，但目前缺少与 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的完整同场基准，因此更适合用自家 repo、工具链与部署条件实测。

这次比较的限制

• 不是所有模型都有同场、同设置 benchmark。 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4-Pro-Max 在 VentureBeat 摘要中有部分同表数字；Kimi K2.6 主要来自另一组与 Claude Opus 4.6、GPT-5.4 的比较。
• 模型配置可能不同。 Artificial Analysis 摘要中的 GPT-5.5 分为 xhigh / high，Claude Opus 4.7 是 Adaptive Reasoning, Max Effort；VentureBeat 使用 DeepSeek-V4-Pro-Max，这些不一定等同于一般 API 默认模式。
• 自报与第三方分数不能完全等同。 LLM Stats 明确提醒，GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的部分分数是供应商在高推理 tier 下自报，方法论不完全一致。
• 公开 benchmark 只能决定测试优先级。 BrowseComp 偏 web browsing 代理，Terminal-Bench 2.0 偏 command-line workflows，SWE-Bench Pro 偏 GitHub issue resolution；它们不能替代你自己的真实任务评估。

最终判断

如果只用可见公开资料初筛，GPT-5.5 是 agentic tool-use 与可见综合排名的最强候选；Claude Opus 4.7 是推理与 review-grade 任务的最强候选之一；DeepSeek V4 是价格最有吸引力的高性价比候选；Kimi K2.6 则应放进开源 / coding-agent 实验池，但目前证据不足以公平排入完整四方总榜。

上线或采购前，建议用同一批真实任务做回归测试：同一 prompt、同一工具权限、同一上下文长度、同一成功判准。公开 benchmark 的价值，是帮你决定先测谁；最终选型，仍应由你的产品场景、错误成本与 token 成本共同决定。