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Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6基准测试对比

没有单一总冠军：同源数据中，Claude Opus 4.7在GPQA Diamond 94.2%和SWE Bench Pro／SWE Pro 64.3%领先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro在Terminal Bench 2.0 82.7%和BrowseComp 90.1%领先。[4] DeepSeek V4 Pro Max在这张同源表中没有拿到单项第一，但BrowseComp 83.4%接近GPT 5.5的84.4%；另有报道称DeepSeek约为美国最新模型成本的六分之一，适合成本敏感场景优先测试。[4][20] Kimi K2.6值得进入短名单，但目前缺少完整同场对照；它在LLM Stats的SWE Bench P...

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Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 在 AI benchmark 儀表板上比較的概念圖
Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？AI 生成概念圖：四個前沿模型按 benchmark、成本同場景拆解比較。
AI 提示

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 Benchmark：邊個場景最強？. Article summary: 冇單一總冠軍：Claude Opus 4.7 喺 GPQA Diamond 94.2% 同 SWE Bench Pro 64.3% 領先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro 喺 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 BrowseComp 90.1% 領先。Kimi K2.6 缺少完整同場表，所以只能按分散數據放入 shortlist。[4][10][24]. Topic tags: ai, llm, benchmarks, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "* 编码与代理任务并非单一结论：VentureBeat 汇总显示 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，高于 DeepSeek V4 的 67.9% 和 Claude Opus 4.7 的 69.4%。[6]. * 推理评测存在分裂：Humanity’s Last Exam 无工具设置下，Claude Opus 4.7 为" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准测试研究报告 | Deep Research | Studio Global" Reference image 2: visual subject "A comparison chart highlights the coding benchmark performances and costs of Kimi-K2.

openai.com

把四个模型放进一张总榜里，很容易得到一个看似爽快、但未必可靠的结论。按目前可核对资料，更稳妥的做法是按任务选模型：最完整的同源数据主要覆盖DeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro和Claude Opus 4.7；Kimi K2.6的数据则分散在上下文窗口、BrowseComp、SWE-Bench Pro、Hugging Face model card和单个代码实测中，因此更适合作为补充比较，而不是硬塞进同一张总榜。[4][6][10][16][22][24]

先看结论：不同场景，优先测试不同模型

场景建议先测主要理由
高难度推理、无工具问答Claude Opus 4.7同源表中，Claude Opus 4.7在GPQA Diamond为94.2%，在Humanity’s Last Exam no-tools为46.9%，都是表内最高。[4]
终端、浏览器、工具调用型AgentGPT-5.5／GPT-5.5 ProGPT-5.5在Terminal-Bench 2.0为82.7%；GPT-5.5 Pro在BrowseComp为90.1%，均为表内最高。[4]
软件工程Claude Opus 4.7先测；GPT-5.5、Kimi K2.6跟进实测同源表中Claude Opus 4.7在SWE-Bench Pro／SWE Pro为64.3%；LLM Stats也列Claude Opus 4.7为0.64，高于GPT-5.5和Kimi K2.6的0.59。[4][24]
成本敏感、大量API调用DeepSeek V4DeepSeek V4-Pro-Max在同源benchmark中不是单项第一，但有报道称DeepSeek约为美国最新模型成本的六分之一。[4][20]
Kimi生态、替代代码Agent路线Kimi K2.6Kimi K2.6在DocsBot的BrowseComp为83.2%，在LLM Stats的SWE-Bench Pro为0.59；但缺少覆盖四个模型的完整同场表。[10][24]
超长上下文工作流Claude Opus 4.7／GPT-5.5更占优Yahoo/Tech报道列GPT-5.5和Claude Opus 4.7为1M上下文窗口；Artificial Analysis比较页列Kimi K2.6为256k tokens、Claude Opus 4.7为1000k tokens。[6][20]

最值得先看的同源benchmark：Claude、GPT-5.5、DeepSeek V4-Pro-Max

下面这组数字来自同一张对照表，适合比较DeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro和Claude Opus 4.7。需要注意的是，GPT-5.5 Pro只在部分项目出现；空白不代表0分，而是该表没有列出。[4]

BenchmarkDeepSeek V4-Pro-MaxGPT-5.5GPT-5.5 ProClaude Opus 4.7表内最高
GPQA Diamond90.1%93.6%—94.2%Claude Opus 4.7 [4]
Humanity’s Last Exam，no tools37.7%41.4%43.1%46.9%Claude Opus 4.7 [4]
Humanity’s Last Exam，with tools48.2%52.2%57.2%54.7%GPT-5.5 Pro [4]
Terminal-Bench 2.067.9%82.7%—69.4%GPT-5.5 [4]
SWE-Bench Pro／SWE Pro55.4%58.6%—64.3%Claude Opus 4.7 [4]
BrowseComp83.4%84.4%90.1%79.3%GPT-5.5 Pro [4]
MCP Atlas／MCPAtlas Public73.6%75.3%—79.1%Claude Opus 4.7 [4]

这张表的读法很清楚：Claude Opus 4.7在高难度推理、无工具解题、软件工程和MCP Atlas上更强；GPT-5.5系列在终端、浏览器和带工具任务上更突出。[4] DeepSeek V4-Pro-Max在这组同源数据里没有拿到单项第一，但BrowseComp为83.4%，接近GPT-5.5的84.4%，也高于Claude Opus 4.7的79.3%。[4]

Kimi K2.6：有亮点，但不要硬排总榜

Kimi K2.6不是没有数据，而是数据来源、测试模式和对照组不一致。下面这些数字可以帮助判断它是否值得进入短名单，但不应直接与上表做绝对排名。[6][10][16][22][24]

指标Kimi K2.6可见资料对照资料更稳妥的解读
上下文窗口256k tokensClaude Opus 4.7在同一比较页列为1000k tokensClaude的可用上下文长度明显更大。[6]
BrowseComp83.2%，Thinking modeDeepSeek-V4 Pro为83.4%，Pass@1／Think Max在这个来源里，Kimi与DeepSeek-V4 Pro非常接近；但该页没有同时列GPT-5.5或Claude Opus 4.7。[10]
AIME 2026／APEX AgentsAIME 2026为96.4%；APEX Agents为27.9%DeepSeek-V4 Pro在同页显示not available说明Kimi有数学与Agent类指标，但仍缺少四模型同场对照。[10]
SWE-Bench Pro0.59Claude Opus 4.7为0.64、GPT-5.5为0.59、DeepSeek V4-Pro-Max为0.55在LLM Stats这个榜上，Kimi与GPT-5.5同分，低于Claude，高于DeepSeek。[24]
MMLU-Pro／SimpleQA-VerifiedMMLU-Pro为87.1；SimpleQA-Verified为36.9DS-V4-Pro Max分别为87.5和57.9可辅助比较Kimi与DeepSeek；但同表里的Opus／GPT是Opus-4.6 Max和GPT-5.4 xHigh，不是本文指定版本。[22]
单个实务代码测试87分Claude Opus 4.7为97、GPT-5.5 xHigh为96、DeepSeek V4 Flash为78、DeepSeek V4 Pro为69有参考价值，但这是单一代码测试，不能替代标准化benchmark或自己的仓库评测。[16]

因此，Kimi K2.6的合理定位是：值得进入短名单，尤其适合想测试Kimi生态、替代模型路线或代码Agent成本的人；但现有资料还不足以支持它在四个模型中成为可证明的总冠军。[10][16][24]

价格、上下文窗口和部署成本

Benchmark回答的是能力问题，不能单独回答生产选型。API价格、输出token成本、上下文窗口和模型体量，都会直接影响真实使用成本。

模型可确认资料选型含义
GPT-5.5每100万input tokens为$5；每100万output tokens为$30；1M上下文窗口与Claude Opus 4.7的输入价相同，但同一报道列出的输出价更高。[20]
Claude Opus 4.7每100万input tokens为$5；每100万output tokens为$25；1M上下文窗口同一报道中，输出token价格低于GPT-5.5；Artificial Analysis也在Kimi对照页列Claude为1000k上下文。[6][20]
Kimi K2.6256k上下文窗口上下文窗口短于Claude Opus 4.7的1000k tokens；本文来源没有提供足够完整、可核对的token pricing。[6]
DeepSeek V4报道称DeepSeek约为美国最新模型成本的六分之一；DataCamp列DeepSeek V4 Pro为MoE架构、1.6T总参数、49B激活参数、865GB下载量，Flash为284B总参数、13B激活参数、160GB下载量如果只走API，DeepSeek的吸引力主要在成本；如果考虑自部署或私有化，模型体量、硬件成本和运维能力也要一起算。[13][20]

这里最关键的成本信号是：GPT-5.5和Claude Opus 4.7在报道中同为$5／100万input tokens，但GPT-5.5的output价格为$30／100万，Claude Opus 4.7为$25／100万；DeepSeek则以约六分之一成本切入竞争。[20]

按任务深入选型

1. 高难度推理：Claude Opus 4.7先测

如果任务是学术推理、复杂分析、无工具解题或高可靠度问答，Claude Opus 4.7是目前同源benchmark中最有力的第一候选。它在GPQA Diamond得94.2%，高于GPT-5.5的93.6%和DeepSeek V4-Pro-Max的90.1%；Humanity’s Last Exam no-tools也以46.9%领先表内模型。[4]

2. 终端、浏览器、工具调用Agent：GPT-5.5／GPT-5.5 Pro先测

如果任务重点是终端操作、浏览器Agent、工具链控制或带工具解题，GPT-5.5系列更突出。GPT-5.5在Terminal-Bench 2.0得82.7%，高于Claude Opus 4.7的69.4%和DeepSeek V4-Pro-Max的67.9%；GPT-5.5 Pro在BrowseComp得90.1%，也是同表最高。[4]

3. 软件工程：Claude领先，但仍要跑自己的仓库

同源表中，Claude Opus 4.7在SWE-Bench Pro／SWE Pro得64.3%，高于GPT-5.5的58.6%和DeepSeek V4-Pro-Max的55.4%。[4] LLM Stats的SWE-Bench Pro方向也相近：Claude Opus 4.7为0.64，GPT-5.5和Kimi K2.6同为0.59，DeepSeek V4-Pro-Max为0.55。[24]

不过，代码类benchmark很容易受到仓库类型、编程语言、测试框架、Agent设置和提示词方式影响。单个实务代码测试列出Claude Opus 4.7为97、GPT-5.5 xHigh为96、Kimi K2.6为87、DeepSeek V4 Flash为78、DeepSeek V4 Pro为69；这些数字有参考价值，但不应单独决定生产选型。[16]

4. 成本敏感、大量调用：DeepSeek V4值得优先测

如果瓶颈是token成本，而任务不要求每个benchmark都拿第一，DeepSeek V4是合理候选。同源资料显示，DeepSeek V4-Pro-Max在多项benchmark中接近前沿模型但没有单项第一；同时，报道称DeepSeek约为美国最新模型成本的六分之一。[4][20]

需要注意的是，DeepSeek V4 Pro的模型规格很大：DataCamp列Pro版为1.6T总参数、49B激活参数、865GB下载量。[13] 如果不是只使用第三方API，而是要评估私有化或自部署，硬件、推理成本、下载和运维能力都要纳入预算。

5. Kimi K2.6：放进短名单，用自己的任务重跑eval

Kimi K2.6有几个值得关注的信号：DocsBot列Kimi K2.6的BrowseComp为83.2%，几乎贴近同页DeepSeek-V4 Pro的83.4%；LLM Stats列Kimi K2.6在SWE-Bench Pro为0.59，与GPT-5.5同分；实务代码测试也列出Kimi K2.6为87分。[10][16][24]

但由于缺少与Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4-Pro-Max完整同源、同设置、同场覆盖的benchmark，Kimi K2.6目前最好视为高潜力候选，而不是可以直接宣布的四模型总冠军。[10][24]

为什么不要过度解读排名

  1. Kimi K2.6缺少完整同场表。 最完整的同源资料覆盖DeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro和Claude Opus 4.7，但不包括Kimi K2.6；Kimi需要依靠DocsBot、Artificial Analysis、LLM Stats、Hugging Face model card和单个代码benchmark补充判断。[4][6][10][16][22][24]
  2. 版本和模式名称不完全一致。 资料中同时出现GPT-5.5 Pro、GPT-5.5 xHigh、DeepSeek-V4 Pro、DeepSeek V4-Pro-Max、Kimi Thinking、Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning／Max Effort等标记，不应简单视为完全相同的测试设置。[4][6][10][16][22]
  3. 不同平台的分数格式不宜直接相加。 例如同源表用百分比列SWE-Bench Pro／SWE Pro，而LLM Stats用0.xx格式列SWE-Bench Pro；更稳妥的做法是先看同一来源内部的相对排名，再用自己的任务重跑eval。[4][24]
  4. 价格资料并不均衡。 GPT-5.5和Claude Opus 4.7有较清晰的input／output token报道价；DeepSeek主要有约六分之一成本的说法；Kimi K2.6在本文可见来源中没有足够完整、可核对的token pricing。[6][20]

最终判断

如果只用一句话概括：Claude Opus 4.7更适合优先测试高难度推理和软件工程；GPT-5.5／GPT-5.5 Pro更适合工具调用、终端和浏览器类任务；DeepSeek V4-Pro-Max是成本与能力之间的折中选择；Kimi K2.6有潜力，但还需要更多完整同场证据。[4][10][20][24]

真正落地时，不要只看总分。把自己的代码仓库、bug ticket、研究流程、工具权限、上下文长度、延迟要求、错误容忍度和token预算列出来，让四个模型跑同一批任务；到那一步，benchmark才会变成真正有用的产品选型答案。

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要点

  • 没有单一总冠军：同源数据中，Claude Opus 4.7在GPQA Diamond 94.2%和SWE Bench Pro／SWE Pro 64.3%领先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro在Terminal Bench 2.0 82.7%和BrowseComp 90.1%领先。[4]
  • DeepSeek V4 Pro Max在这张同源表中没有拿到单项第一，但BrowseComp 83.4%接近GPT 5.5的84.4%；另有报道称DeepSeek约为美国最新模型成本的六分之一，适合成本敏感场景优先测试。[4][20]
  • Kimi K2.6值得进入短名单，但目前缺少完整同场对照；它在LLM Stats的SWE Bench Pro为0.59，与GPT 5.5同分，低于Claude Opus 4.7的0.64。[24]

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“Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6基准测试对比”的简短答案是什么？

没有单一总冠军：同源数据中，Claude Opus 4.7在GPQA Diamond 94.2%和SWE Bench Pro／SWE Pro 64.3%领先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro在Terminal Bench 2.0 82.7%和BrowseComp 90.1%领先。[4]

首先要验证的关键点是什么？

没有单一总冠军：同源数据中，Claude Opus 4.7在GPQA Diamond 94.2%和SWE Bench Pro／SWE Pro 64.3%领先；GPT 5.5／GPT 5.5 Pro在Terminal Bench 2.0 82.7%和BrowseComp 90.1%领先。[4] DeepSeek V4 Pro Max在这张同源表中没有拿到单项第一，但BrowseComp 83.4%接近GPT 5.5的84.4%；另有报道称DeepSeek约为美国最新模型成本的六分之一，适合成本敏感场景优先测试。[4][20]

接下来在实践中我应该做什么？

Kimi K2.6值得进入短名单，但目前缺少完整同场对照；它在LLM Stats的SWE Bench Pro为0.59，与GPT 5.5同分，低于Claude Opus 4.7的0.64。[24]

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研究 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 嘅基準測試，並盡可能全面咁作出比較。

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引用的答案

用你提供嘅證據，未能嚴格完成 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6「同版本、同設定、同基準」嘅全面 benchmark 對比。現有資料對 DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 有少量量化分數，但 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 主要只有定價、上下文長度或定性描述；所以整體結論係：Insufficient evidence.

Key findings

  • Claude Opus 4.7 被描述為 Anthropic 最新 Opus 系列模型，重點係提升進階軟件工程、複雜問題解決、困難 coding challenge 同長流程工作表現，但提供證據入面冇可核實 benchmark 分數。[1]

  • GPT-5.5 喺現有證據入面主要有價格同上下文資料：每 100 萬 input tokens $5、每 100 萬 output tokens $30、1 million context window；但冇提供可用嚟同 DeepSeek V4、Kimi K2.6、Claude Opus 4.7 直接比較嘅 benchmark 分數。[4]

  • Claude Opus 4.7 嘅價格資料為每 100 萬 input tokens $5、每 100 萬 output tokens $25、1 million context window；但證據入面冇同場 benchmark 數字。[4]

  • DeepSeek V4-Pro 有最具體嘅模型規格資料：Pro 版係 MoE 架構，總參數 1.6 trillion、active parameters 49 billion、下載大小 865GB；Flash 版總參數 284 billion、active parameters 13 billion、下載大小 160GB。[7]

  • DeepSeek Hugging Face model card 提供咗部分 knowledge / reasoning benchmark：喺 MMLU-Pro，DS-V4-Pro Max 得 87.5，K2.6 Thinking 得 87.1；但同一表格比較嘅係 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，唔係 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，DS-V4-Pro Max 得 57.9，K2.6 Thinking 得 36.9；同一表格入面 Opus-4.6 Max 係 46.2、GPT-5.4 xHigh 係 45.3、Gemini-3.1-Pro High 係 75.6，但呢啲唔等於 Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 嘅成績。[8]

  • 一個次級報道聲稱 DeepSeek V4-Pro 喺 Codeforces 得分 3,206，約等於人類參賽者第 23 名左右；同一來源亦聲稱 DeepSeek V4-Pro 喺 Apex Shortlist 達 90.2%，高過 Opus 4.6 嘅 85.9%。[2]

  • Artificial Analysis 有一個 DeepSeek V4 Pro Reasoning Max Effort vs GPT-5.5 low 嘅比較頁，並列出 Intelligence Index v4.0 包含 GDPval-AA、Terminal-Bench Hard、SciCode、Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond 等項目；但你提供嘅證據片段冇實際分數，所以不能用嚟判斷 GPT-5.5 贏定 DeepSeek V4-Pro 贏。[5]

Benchmark comparison from available evidence

項目Claude Opus 4.7GPT-5.5DeepSeek V4 / V4-ProKimi K2.6
MMLU-Pro無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 Max 89.1無 GPT-5.5 分數；只見 GPT-5.4 xHigh 87.5DS-V4-Pro Max 87.5K2.6 Thinking 87.1
SimpleQA-Verified無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 Max 46.2無 GPT-5.5 分數；只見 GPT-5.4 xHigh 45.3DS-V4-Pro Max 57.9K2.6 Thinking 36.9
Codeforces無資料無資料V4-Pro 3,206；約人類參賽者第 23 名無資料
Apex Shortlist無 Opus 4.7 分數；只見 Opus 4.6 85.9片段不足，不能確認V4-Pro 90.2%無資料
價格$5 / 1M input，$25 / 1M output$5 / 1M input，$30 / 1M output證據不足證據不足
Context window1 million1 million證據不足證據不足

以上表格中，MMLU-Pro 同 SimpleQA-Verified 只可以嚴格比較 DeepSeek V4-Pro Max 同 Kimi K2.6 Thinking；Opus 同 GPT 欄位因為係 Opus 4.6 / GPT-5.4，而唔係用戶指定嘅 Opus 4.7 / GPT-5.5，所以只可作參考，不可當成正式同版本比較。[8]

Model-by-model assessment

Claude Opus 4.7

  • 現有證據將 Claude Opus 4.7 描述為面向高階 software engineering、complex problem-solving、difficult coding challenges 同 long-running workflows 嘅升級模型。[1]

  • 但提供資料冇 SWE-bench、Aider、Terminal-Bench、GPQA、MMLU-Pro、Humanity’s Last Exam 或其他可核實數字，所以無法判定佢相對 GPT-5.5、DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 嘅實際 benchmark 排名。[1]

  • 價格方面，Claude Opus 4.7 係 $5 / 1M input tokens、$25 / 1M output tokens，並列出 1 million context window。[4]

GPT-5.5

  • 現有證據顯示 GPT-5.5 價格係 $5 / 1M input tokens、$30 / 1M output tokens，並列出 1 million context window。[4]

  • 另一個來源描述 GPT-5.5 係 natively omnimodal model，並具備 computer use capabilities；但呢個來源冇提供可直接比較嘅 benchmark 分數。[6]

  • Artificial Analysis 比較頁涵蓋 DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.5 low，並列出多個 benchmark 組件，但提供證據片段冇實際成績，所以不能得出 GPT-5.5 喺該比較中嘅勝負。[5]

DeepSeek V4 / V4-Pro

  • DeepSeek V4-Pro 係現有證據入面量化資料最多嘅模型：Pro 版採用 MoE，總參數 1.6T、active 49B、下載大小 865GB；Flash 版總參數 284B、active 13B、下載大小 160GB。[7]

  • 喺 Hugging Face model card 表格，DS-V4-Pro Max 喺 MMLU-Pro 得 87.5，略高於 K2.6 Thinking 嘅 87.1，但低於 Opus-4.6 Max 嘅 89.1 同 Gemini-3.1-Pro High 嘅 91.0。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，DS-V4-Pro Max 得 57.9，高過 K2.6 Thinking 36.9、Opus-4.6 Max 46.2 同 GPT-5.4 xHigh 45.3，但低過 Gemini-3.1-Pro High 75.6。[8]

  • 一個次級報道聲稱 V4-Pro 喺 Codeforces 得 3,206，約等於人類參賽者第 23 名左右；呢個係有用但需要獨立驗證嘅 competitive programming 指標。[2]

  • 同一報道稱 V4-Pro 喺 Apex Shortlist 得 90.2%，高過 Opus 4.6 嘅 85.9%；但該證據唔係官方 benchmark 報告，而且片段未完整列出 GPT 或 Kimi 對應值。[2]

Kimi K2.6

  • Kimi K2.6 喺現有證據入面主要出現喺 DeepSeek Hugging Face benchmark 表格，版本標示為 K2.6 Thinking。[8]

  • 喺 MMLU-Pro，K2.6 Thinking 得 87.1，略低於 DS-V4-Pro Max 87.5。[8]

  • 喺 SimpleQA-Verified，K2.6 Thinking 得 36.9，低於 DS-V4-Pro Max 57.9、Opus-4.6 Max 46.2 同 GPT-5.4 xHigh 45.3。[8]

  • 現有證據冇提供 Kimi K2.6 嘅價格、context window、coding benchmark、agent benchmark 或數學 benchmark，因此不能全面評估佢相對另外三個模型嘅整體能力。

Evidence notes

  • 最有量化價值嘅證據係 DeepSeek Hugging Face model card，因為佢提供咗 MMLU-Pro 同 SimpleQA-Verified 分數；但佢比較嘅係 DS-V4-Pro Max、K2.6 Thinking、Opus-4.6 Max、GPT-5.4 xHigh 等，唔係完整覆蓋 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • Artificial Analysis 來源有潛在價值，因為佢列出一組較全面嘅 Intelligence Index v4.0 benchmarks；但現有片段只見 benchmark 名稱，冇分數，所以不能用嚟作量化結論。[5]

  • SourceForge 對 Claude Opus 4.7 只提供產品描述式資訊，說明其針對 software engineering、complex problem-solving、long-running workflows 有提升，但缺少 benchmark 數字。[1]

  • Yahoo / Mashable 片段提供 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 價格及 context window，但唔提供 benchmark 結果。[4]

  • Cryptonews 來源提供 DeepSeek V4-Pro 嘅 Codeforces 同 Apex Shortlist 數字，但屬次級報道，可靠性弱過官方 model card 或獨立 benchmark 平台。[2]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence：現有資料不足以對 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 做嚴格、全面、同版本、同設定嘅 benchmark 排名。

  • 最大問題係版本唔一致：可見量化表格比較咗 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，而用戶問題要求嘅係 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5。[8]

  • 第二個問題係 benchmark 覆蓋唔平均：DeepSeek V4-Pro 同 Kimi K2.6 有少量 knowledge / QA 分數，但 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 缺少同場分數。[8]

  • 第三個問題係來源可靠性參差：Hugging Face model card 有分數但可能屬模型發布方資料；Artificial Analysis 片段有方法但冇分數；新聞 / blog 類來源提供部分資訊但需要更高權威來源驗證。[2][5][8]

Summary

  • 如果只睇現有量化證據，DeepSeek V4-Pro Max 喺 SimpleQA-Verified 明顯高過 Kimi K2.6 Thinking，喺 MMLU-Pro 亦略高過 Kimi K2.6 Thinking。[8]

  • 但 DeepSeek V4-Pro Max 對 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 嘅直接勝負無法判定，因為可見表格只列 Opus-4.6 Max 同 GPT-5.4 xHigh，而唔係指定版本。[8]

  • Claude Opus 4.7 目前只可確認其定位係強化 software engineering、complex problem-solving 同 long-running workflows；GPT-5.5 目前只可確認價格、1 million context window，以及一個來源聲稱佢係 natively omnimodal model with computer use capabilities。[1][4][6]

  • 最穩妥結論係：DeepSeek V4-Pro 喺你提供嘅證據中有最多可比較數據；Kimi K2.6 有少量可比較數據；Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 缺少足夠 benchmark 數字，所以不能公平排名。

来源

  • [4] 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...

  • [6] Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort): Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric Kimi logoKimi K2.6 Anthropic logoClaude Opus 4.7 (Adaptive Reasoning, Max Effort) Analysis --- --- Creator Kimi Anthropic Context Window 256k tokens ( 384 A4 pages of size 12 Arial font) 1000k tokens ( 1500 A4 pages of siz...

  • [10] Kimi K2.6 vs DeepSeek-V4 Pro - DocsBot AIdocsbot.ai

    Benchmark Kimi K2.6 DeepSeek-V4 Pro --- AIME 2026 American Invitational Mathematics Examination 2026 - Evaluates advanced mathematical problem-solving abilities (contest-level math) 96.4% Thinking mode Source Not available APEX Agents Evaluates long-horizon...

  • [13] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisonsdatacamp.com

    How large are the DeepSeek V4 models? DeepSeek uses a Mixture of Experts (MoE) architecture. The Pro model contains 1.6 trillion total parameters (49 billion active) and requires an 865GB download. The Flash model contains 284 billion parameters (13 billion...

  • [16] LLM Coding Benchmark (April 2026): GPT 5.5, DeepSeek v4, Kimi ...akitaonrails.com

    Rank Model Score Tier RubyLLM OK Time Cost --- --- --- 1 Claude Opus 4.7 97 A ✅ 18m $1.10 1 GPT 5.4 xHigh (Codex) 97 A ✅ 22m $16 3 GPT 5.5 xHigh (Codex) 96 A ✅ 18m $10 4 Kimi K2.6 87 A ✅ 20m $0.30 5 Claude Opus 4.6 83 A ✅ 16m $1.10 6 Gemini 3.1 Pro 82 A ✅ 1...

  • [20] DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Geminitech.yahoo.com

    DeepSeek V4 is here: How it compares to ChatGPT, Claude, Gemini GPT-5.5 costs at $5 per 1 million input tokens and $30 per 1 million output tokens (1 million context window) Claude Opus 4.7costs at $5 per 1 million input tokens and $25 per 1 million output...

  • [22] deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Facehuggingface.co

    Opus-4.6 Max GPT-5.4 xHigh Gemini-3.1-Pro High K2.6 Thinking GLM-5.1 Thinking DS-V4-Pro Max :---: :---: :---: Knowledge & Reasoning MMLU-Pro (EM) 89.1 87.5 91.0 87.1 86.0 87.5 SimpleQA-Verified (Pass@1) 46.2 45.3 75.6 36.9 38.1 57.9 Chinese-SimpleQA (Pass@1...

  • [24] DeepSeek-V4-Pro-Max: Pricing, Benchmarks & Performancellm-stats.com

    SWE-Bench ProView → 11 of 11 Image 35: LLM Stats Logo SWE-Bench Pro is an advanced version of SWE-Bench that evaluates language models on complex, real-world software engineering tasks requiring extended reasoning and multi-step problem solving. More 1Image...