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

综合默认先测 GPT 5.5；长文档研究和金融资料分析优先看 Claude Opus 4.7；预算敏感高吞吐看 DeepSeek V4；需要开权重、多模态和 256K 上下文看 Kimi K2.6。[4][6][7][9] 成本差距足以改变采购结论：OpenAI 文档列 GPT 5.5 为每百万输入 token 5 美元、输出 30 美元；Mashable 汇总 DeepSeek V4 为 1.74/3.48 美元，Claude Opus 4.7 为 5/25 美元。[35][3] 不要把不同榜单硬拼成一个总分。推理强度、工具权限、路由价格和真实工作流都会改写结论，应按准确率、token 消耗和端到端延迟做私有评测。[34][35]

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GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 的 AI 模型基准和成本对比示意图
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准、成本与选型结论四个前沿 AI 模型的选型，关键不只是基准分数，还包括成本、上下文、工具能力和部署约束。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：2026 基准、成本与选型结论. Article summary: 截至 2026 年 4 月的公开资料，GPT 5.5 是最稳妥的综合默认项：Artificial Analysis 给 GPT 5.5 xHigh 60、High 59，高于 Claude Opus 4.7 的 57；但 Claude 在 HLE 无工具 46.9% 领先，DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 分别更适合低成本与开权重场景。[4][6][9][25]. Topic tags: ai, ai benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus vs GLM: Cost and Benchmark Comparison for AI Agent Fleets. DeepSeek V4, GPT-5.5, Claude Opus, and GLM compared on cost, benchmarks, and self" source context "DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus vs GLM - Flowtivity" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). ![Image 4](https

openai.com

先说结论：别问谁最强，先问谁适合你的任务

如果只能把一个模型放进第一轮评测，GPT-5.5 是最稳妥的综合默认项：Artificial Analysis 将 GPT-5.5 xHigh 记为 60、GPT-5.5 High 记为 59，高于 Claude Opus 4.7 的 57；VentureBeat 汇总的 Terminal-Bench 2.0 中，GPT-5.5 为 82.7%。[4][6]

但这不等于它在所有场景都该胜出。Claude Opus 4.7 更值得放进长文档、多步研究和金融资料处理的评测池；DeepSeek V4 的看点是显著更低的 API 单价；Kimi K2.6 则是开权重、多模态输入和 256K 长上下文场景的重要候选。[3][7][9]

你的优先级先测谁选型理由
综合能力、复杂代理、终端式编码任务GPT-5.5综合榜单和 Terminal-Bench 2.0 的公开数据最强。[4][6]
长文档研究、多步推理、金融/资料纪律Claude Opus 4.7Anthropic 称其内部研究代理基准总分 0.715，General Finance 为 0.813，高于 Opus 4.6 的 0.767。[7]
高吞吐、低毛利、预算敏感DeepSeek V4Mashable 汇总其价格为每百万输入 token 1.74 美元、输出 token 3.48 美元，明显低于同表的 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7。[3]
开权重生态、图像/视频输入、256K 上下文Kimi K2.6Artificial Analysis 称其为新的领先开权重模型，并称其支持图像、视频输入和 256K 最大上下文。[9]

为什么不能只看排行榜

现在的问题不是没有榜单，而是榜单太多、口径不一。公开资料没有提供一个同时覆盖这四个模型、并且在同一评测方、同一时间、同一推理预算、同一工具权限下完成的完整横向评测。可用证据来自厂商发布页、第三方榜单、媒体汇总、API 文档、模型路由页和个人实测，比较时必须拆开看。[4][5][6][7][8][9][16][34][35]

尤其要注意「推理强度」。Artificial Analysis 区分 GPT-5.5 xHigh、GPT-5.5 High 和 Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort；OpenAI API 文档也列出 GPT-5.5 支持 none、low、medium、high、xhigh 等 reasoning effort。[4][35] 换句话说，一个模型在某个设置下领先，不代表它在你的提示词、工具权限、延迟预算和复核流程里也一定领先。

关键公开基准：这些数字最值得先看

指标GPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6怎么读
Artificial Analysis Intelligence IndexxHigh 60；High 59 [4]57 [4]本轮资料未给出同表精确分数OpenRouter 汇总 AA Intelligence 为 53.9 [5]综合榜单上 GPT-5.5 领先；Kimi K2.6 是开权重高位候选。
Terminal-Bench 2.082.7% [6]69.4% [6]67.9% [6]未见同源公开分数终端代理式任务上，GPT-5.5 的优势最清楚。
SWE-Bench Pro58.6% [6]可见资料未给出可复核同源数值55.4% [6]部分 Kimi 资料主要对比 GPT-5.4 或 Opus 4.6，不能直接等同于本四模型横评 [14][15]GPT-5.5 与 DeepSeek V4 可在同一媒体汇总中比较；Kimi 需要谨慎跨源解读。
Humanity’s Last Exam，无工具41.4%；GPT-5.5 Pro 为 43.1% [6]46.9% [6]37.7% [6]未见同源公开分数Claude Opus 4.7 在该设置下领先。
Humanity’s Last Exam，有工具52.2%；GPT-5.5 Pro 为 57.2% [6]54.7% [6]48.2% [6]未见同源公开分数Claude 高于 GPT-5.5 base，但低于 GPT-5.5 Pro。
BrowseComp84.4% [8]未见同源公开分数V4 Pro-Max 83.4% [6]83.2% [8]浏览理解任务上，GPT-5.5、DeepSeek V4 Pro-Max、Kimi K2.6 的公开汇总分数很接近。
Kimi K2.6 AA 子项不适用不适用不适用Intelligence 53.9；Coding 47.1；Agentic 66.0 [5]Kimi 的代理能力值得关注，但仍应放进真实工具链复测。

GPT-5.5：高性能默认项，尤其适合复杂代理工作流

OpenAI 发布页显示，GPT-5.5 与 GPT-5.5 Pro 已在 2026 年 4 月 24 日更新为可用；OpenAI API 文档将 gpt-5.5 描述为面向编码和专业工作的模型，并列出 1M 上下文、128K 最大输出、函数调用、网页搜索、文件搜索和计算机使用等能力。[25][35]

从公开基准看，GPT-5.5 最适合先作为「高性能基线」来测。Artificial Analysis 的综合榜单给 GPT-5.5 xHigh 60、High 59；VentureBeat 汇总显示 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，高于 Claude Opus 4.7 的 69.4% 和 DeepSeek V4 的 67.9%。[4][6]

它的主要代价是价格。OpenAI API 文档列出 GPT-5.5 为每百万输入 token 5 美元、每百万输出 token 30 美元；如果任务包含长报告、多轮代理循环或大量输出，输出 token 会很快成为成本大头。[35]

**优先测试场景：**复杂编码代理、终端自动化、跨工具研究、需要把函数调用、网页搜索和文件搜索组合起来的专业工作流。[35]

Claude Opus 4.7：长程、多步、文档纪律要求高时更值得重视

Claude Opus 4.7 的公开定位更偏向长程、多步和严谨输出。Anthropic 称它在内部研究代理基准中并列总体最高分，分数为 0.715，并称其长上下文表现最一致；在 General Finance 模块中，Opus 4.7 为 0.813，高于 Opus 4.6 的 0.767。[7]

VentureBeat 汇总的 Humanity’s Last Exam 数据也体现了这种优势：在无工具设置下，Claude Opus 4.7 为 46.9%，高于 GPT-5.5 的 41.4% 和 DeepSeek V4 的 37.7%；有工具时，Claude 为 54.7%，高于 GPT-5.5 base 的 52.2%，但低于 GPT-5.5 Pro 的 57.2%。[6]

不过，Claude 并不是每个硬指标都压过 GPT-5.5。至少在 Terminal-Bench 2.0 中，GPT-5.5 的 82.7% 明显高于 Claude Opus 4.7 的 69.4%。[6] 另有第三方资料称 Opus 4.7 在 SWE-bench Verified 为 82.4%，但这不是四模型同源横评，不能与 SWE-Bench Pro 或其他榜单直接合成一个总分。[1][6]

**优先测试场景：**长文档研究、金融资料处理、需要清楚披露依据和数据纪律的分析任务、多步推理与复核要求高的工作流。[7]

DeepSeek V4：成本优势最明显，但不能简单当作全能替代

DeepSeek V4 的核心卖点是价格。Mashable 汇总称 DeepSeek V4 API 为每百万输入 token 1.74 美元、输出 token 3.48 美元；同一汇总中，GPT-5.5 为 5/30 美元，Claude Opus 4.7 为 5/25 美元。[3]

性能上，DeepSeek V4 接近前沿，但在这些公开汇总里没有全面领先。VentureBeat 汇总显示，DeepSeek V4 在 HLE 无工具为 37.7%、有工具为 48.2%，低于 GPT-5.5、GPT-5.5 Pro 和 Claude Opus 4.7 的对应分数；在 Terminal-Bench 2.0 中，DeepSeek 的 67.9% 接近 Claude 的 69.4%，但低于 GPT-5.5 的 82.7%。[6]

因此，DeepSeek V4 更像成本敏感生产系统的第一轮候选，而不是所有前沿闭源模型的无条件替代。选它前要回答两个实际问题：它在你的任务里能否达到质量线？低单价能否抵消重试、人工复核和延迟带来的隐性成本？[3][6]

**优先测试场景：**批处理、高吞吐推理、低毛利应用、可以接受一定复核但需要显著压低 token 成本的系统。[3]

Kimi K2.6：开权重、多模态和长上下文的强候选

Kimi K2.6 的看点是开权重、多模态和长上下文。Artificial Analysis 称其为新的领先开权重模型，并称它原生支持图像和视频输入、文本输出，最大上下文长度为 256K。[9] OpenRouter 页面列出 Kimi K2.6 的 Artificial Analysis Intelligence 为 53.9、Coding 为 47.1、Agentic 为 66.0，并显示最大 token 为 256K、最大输出为 66K。[5]

在网页研究类指标上，DocsBot 汇总显示 Kimi K2.6 的 BrowseComp 为 83.2%，GPT-5.5 为 84.4%。[8] 这说明 Kimi 在该汇总中接近 GPT-5.5。但要谨慎：一些 Kimi K2.6 资料主要把它与 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 比较，而不是与 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 做完整同源横评。[14][15]

**优先测试场景：**开权重生态、希望更强部署自主性的团队、长上下文处理、图像或视频输入、想在成本和可控性之间寻找平衡的工作流。[5][9]

成本、上下文、工具能力：这些往往比单项分数更影响采购

模型公开价格与容量信息选型影响
GPT-5.5每百万输入 token 5 美元、输出 token 30 美元；1M 上下文；128K 最大输出；支持函数调用、网页搜索、文件搜索和计算机使用 [35]适合高价值复杂任务，但长输出和多轮代理会带来明显成本压力。
Claude Opus 4.7Mashable 汇总为每百万输入 token 5 美元、输出 token 25 美元，并称其为 1M 上下文 [3]输出单价低于 GPT-5.5；适合重视长程一致性和文档纪律的任务。[7]
DeepSeek V4Mashable 汇总为每百万输入 token 1.74 美元、输出 token 3.48 美元，并称其为 1M 上下文 [3]高吞吐、批处理、预算敏感应用最应优先测试。
Kimi K2.6OpenRouter 页面列出某路由为每百万输入 token 0.7448 美元、输出 token 4.655 美元；最大 token 为 256K、最大输出为 66K [5]适合开权重、长上下文和多模态输入评估；路由价格不应等同于所有供应商统一标价。[5][9]

API 单价只是总成本的一部分。OpenAI 的 GPT-5.5 API 指南建议，在工具密集或长时间工作流中，应按准确率、token 消耗和端到端延迟与其他模型做基准测试；OpenAI 模型文档也显示 GPT-5.5 的 reasoning effort 可在 none 到 xhigh 之间调整。[34][35]

建议这样做真实评测

公开基准适合缩小候选名单，但不能替代私有评测。采购或技术选型时，至少要记录四类指标：任务成功率、失败类型、端到端延迟、token 与重试成本。OpenAI 文档也明确建议，工具密集或长时间工作流要与其他模型比较准确率、token 消耗和端到端延迟。[34]

个人实测可以当作参考信号，但不应当作标准排行榜。AkitaOnRails 的 2026 年 4 月编码测试中，Claude Opus 4.7 得分 97，GPT-5.5 xHigh Codex 得分 96，Kimi K2.6 得分 87，DeepSeek V4 Pro 得分 69；同一表还记录了估算成本，例如 Claude Opus 4.7 约 1.10 美元、GPT-5.5 xHigh Codex 约 10 美元、Kimi K2.6 约 0.30 美元、DeepSeek V4 Pro 约 0.50 美元。[16]

这类结果的价值不在于一锤定音，而在于提醒团队：真实代码库、真实工具权限、提示流程、复核标准和失败重试成本，都会改变模型选型结论。[16][34]

最终建议

  • **如果你只能先测一个模型，先测 GPT-5.5。**它在 Artificial Analysis 综合榜单和 VentureBeat 汇总的 Terminal-Bench 2.0 中都显示出明显优势。[4][6]
  • **如果任务偏长文档研究、金融资料处理或复杂多步分析，把 Claude Opus 4.7 放进第一梯队。**Anthropic 的内部研究代理数据和 VentureBeat 汇总的 HLE 数据都支持它在这些方向上的竞争力。[6][7]
  • **如果最大约束是调用量和预算，优先测 DeepSeek V4 的成本质量曲线。**公开价格汇总显示，它的输入和输出单价显著低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7。[3]
  • **如果你需要开权重生态、多模态输入或 256K 上下文，重点评估 Kimi K2.6。**但它与 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的完整同源横评仍然不足。[5][8][9]

最稳妥的做法是：用公开基准决定从哪里开始，用自己的真实任务决定最终上线谁。排行榜能帮你缩小范围，但不能替你承担质量、成本和延迟的实际权衡。[34]

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Key takeaways

  • 综合默认先测 GPT 5.5；长文档研究和金融资料分析优先看 Claude Opus 4.7；预算敏感高吞吐看 DeepSeek V4；需要开权重、多模态和 256K 上下文看 Kimi K2.6。[4][6][7][9]
  • 成本差距足以改变采购结论：OpenAI 文档列 GPT 5.5 为每百万输入 token 5 美元、输出 30 美元；Mashable 汇总 DeepSeek V4 为 1.74/3.48 美元，Claude Opus 4.7 为 5/25 美元。[35][3]
  • 不要把不同榜单硬拼成一个总分。推理强度、工具权限、路由价格和真实工作流都会改写结论，应按准确率、token 消耗和端到端延迟做私有评测。[34][35]

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What is the short answer to "GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 怎么选？"?

综合默认先测 GPT 5.5；长文档研究和金融资料分析优先看 Claude Opus 4.7；预算敏感高吞吐看 DeepSeek V4；需要开权重、多模态和 256K 上下文看 Kimi K2.6。[4][6][7][9]

What are the key points to validate first?

综合默认先测 GPT 5.5；长文档研究和金融资料分析优先看 Claude Opus 4.7；预算敏感高吞吐看 DeepSeek V4；需要开权重、多模态和 256K 上下文看 Kimi K2.6。[4][6][7][9] 成本差距足以改变采购结论：OpenAI 文档列 GPT 5.5 为每百万输入 token 5 美元、输出 30 美元；Mashable 汇总 DeepSeek V4 为 1.74/3.48 美元，Claude Opus 4.7 为 5/25 美元。[35][3]

What should I do next in practice?

不要把不同榜单硬拼成一个总分。推理强度、工具权限、路由价格和真实工作流都会改写结论，应按准确率、token 消耗和端到端延迟做私有评测。[34][35]

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研究 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 的基准测试，并尽可能全面地进行比较。请以研究报告的格式呈现。

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截至 2026-04-26，可核查的公开资料显示：GPT-5.5 是四者中综合基准最强的闭源模型，Claude Opus 4.7 在长程编码、数据纪律和多步任务上紧随其后，Kimi K2.6 是目前证据中最强的开权重模型，DeepSeek V4 Pro 的主要优势是接近前沿模型的能力与显著更低的 API 成本。[1][3][4][5][6] 但四者并没有完整、同源、同设置的官方横向评测；尤其 DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 的逐项官方对比证据不足，因此部分结论应视为“公开资料下的最佳估计”。[4][5][6][7]

Key findings

  • 综合智能排名上，Artificial Analysis 的公开比较显示 GPT-5.5 xHigh 位列第一，GPT-5.5 High 第二，Claude Opus 4.7 与 Gemini 3.1 Pro Preview 同处 57 分档位，而 Kimi K2.6 在其 Intelligence Index 上为 54 分、位列开权重模型第一梯队。[5][6]

  • 编码与代理任务上，OpenAI 官方表格给出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，在 SWE-Bench Pro 为 58.6%，并称其是 OpenAI 当时最强的 agentic coding 模型。[1] Anthropic 官方没有在可抓取文本中给出完整统一表格，但称 Opus 4.7 相比 Opus 4.6 在高级软件工程、复杂长程任务和自我验证方面显著提升，并引用客户 93-task coding benchmark 中 resolution 提升 13%。[3]

  • 推理与数学上，OpenAI 官方表格显示 GPT-5.5 在 FrontierMath Tier 1–3 为 51.7%、Tier 4 为 35.4%，高于表中 Claude Opus 4.7 的 43.8% 与 22.9%。[1] 但 VentureBeat 汇总的 Humanity’s Last Exam 数据显示，在无工具设置下 Claude Opus 4.7 为 46.9%，高于 GPT-5.5 的 41.4% 与 DeepSeek V4 的 37.7%。[4]

  • 浏览与研究型任务上，GPT-5.5 在 OpenAI 表格中的 BrowseComp 为 84.4%，Claude Opus 4.7 为 79.3%。[1] VentureBeat 报道 DeepSeek V4 Pro-Max 在 BrowseComp 为 83.4%，DocsBot 汇总 Kimi K2.6 为 83.2%，因此该项上 GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 非常接近，Claude Opus 4.7 落后一些。[4][7]

  • 成本上，OpenAI API 文档列出 GPT-5.5 为 $5 / 百万输入 token、$30 / 百万输出 token，并支持 1M 上下文与 128K 最大输出。[2] Anthropic 官方称 Claude Opus 4.7 价格维持 $5 / 百万输入 token、$25 / 百万输出 token。[3] VentureBeat 引用 DeepSeek API 定价称 DeepSeek V4 Pro 为 $1.74 / 百万输入 token、$3.48 / 百万输出 token，显著低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7。[4]

  • 开权重生态上，Kimi K2.6 被 Artificial Analysis 称为“new leading open weights model”，其模型为 1T 总参数、32B 激活参数的 MoE，支持 256K 上下文、图像和视频输入、文本输出。[5] DeepSeek V4 被报道为 1.6T 参数 MoE、MIT License、可在 Hugging Face 与 DeepSeek API 获取，因此在可部署性和成本上更开放、更便宜。[4]

Benchmark comparison

维度 / 基准GPT-5.5Claude Opus 4.7DeepSeek V4 / V4 ProKimi K2.6解读
Artificial Analysis Intelligence IndexxHigh 60；High 59 [6]57 [6]V4 Pro 被列为领先开权重模型之一，但本次资料未给出同表精确分数 [6]54，开权重第一梯队 [5]GPT-5.5 综合领先，Claude 接近，Kimi 是开权重最强代表之一。
Terminal-Bench 2.082.7% [1]68.5% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 在命令行代理工作流上优势明显。
SWE-Bench Pro58.6% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidence第三方资料显示可与 GPT-5.4 / Opus 4.6 同档，但缺少同源 GPT-5.5 / Opus 4.7 对比 [5]GPT-5.5 有官方分数；其他模型缺少同设置数据。
GDPval / GDPval-AAGPT-5.5 wins-or-ties 84.9% [1]80.3% [1]Insufficient evidenceGDPval-AA Elo 1520，高于 Kimi K2.5 的 1309 [5]GPT 与 Claude 可在 OpenAI 表中横比；Kimi 的 AA Elo 不应与 OpenAI 的百分比分数直接相加比较。
BrowseComp84.4% [1]79.3% [1]83.4% [4]83.2% [7]GPT-5.5 略高，DeepSeek 与 Kimi 非常接近，Claude 稍弱。
FrontierMath Tier 1–351.7% [1]43.8% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 在该官方表格中领先 Claude。
FrontierMath Tier 435.4% [1]22.9% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidence难题数学上 GPT-5.5 与 Claude 差距扩大。
Humanity’s Last Exam，无工具41.4% [4]46.9% [4]37.7% [4]Insufficient evidenceClaude 在该报道的无工具 HLE 设置中最高。
Humanity’s Last Exam，有工具52.2%；GPT-5.5 Pro 为 57.2% [4]54.7% [4]48.2% [4]Insufficient evidence工具设置下 Claude 高于 GPT-5.5 base，但低于 GPT-5.5 Pro。
CyberGym81.8% [1]73.1% [1]Insufficient evidenceInsufficient evidenceGPT-5.5 在 OpenAI 表格中领先。
AA-Omniscience / 幻觉率Insufficient evidence幻觉率 36%，作为对照项出现 [5]Insufficient evidence幻觉率 39%，低于 Kimi K2.5 的 65% [5]Kimi K2.6 的低幻觉率是其明显亮点。
τ²-Bench TelecomInsufficient evidenceInsufficient evidenceInsufficient evidence96% [5]Kimi K2.6 在工具使用 / 电信任务中表现强。

Model-by-model assessment

GPT-5.5

GPT-5.5 的主要优势是综合能力、agentic coding、计算机使用、浏览研究与数学基准的均衡领先。[1][2][6] OpenAI 官方称 GPT-5.5 擅长写代码、调试、在线研究、数据分析、创建文档和表格、操作软件并跨工具完成任务。[1]

GPT-5.5 的主要短板是成本较高，API 文档列出的输出价格为 $30 / 百万 token，高于 Claude Opus 4.7 的 $25 / 百万 token，也远高于 DeepSeek V4 Pro 的 $3.48 / 百万 token。[2][3][4] 如果任务量极大且边际成本敏感，DeepSeek V4 Pro 或 Kimi K2.6 可能在成本效益上更有吸引力。[4][5]

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 的优势是长程编码、复杂任务执行、视觉增强、数据纪律和对不确定性的处理。[3] Anthropic 官方称 Opus 4.7 在高级软件工程上明显优于 Opus 4.6，并且在复杂长时间任务中更严谨、更一致、更会验证自己的输出。[3]

Claude Opus 4.7 在部分硬指标上不总是领先 GPT-5.5；例如 OpenAI 表格中 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、FrontierMath 和 CyberGym 均高于 Claude Opus 4.7。[1] 但在 VentureBeat 汇总的 HLE 无工具数据中，Claude Opus 4.7 为 46.9%，高于 GPT-5.5 的 41.4%。[4]

DeepSeek V4 / V4 Pro

DeepSeek V4 Pro 的核心竞争力是成本、开放可用性和接近前沿模型的能力。[4] VentureBeat 报道 DeepSeek V4 是 1.6T 参数 MoE、MIT License，并通过 Hugging Face 与 DeepSeek API 提供。[4]

DeepSeek V4 Pro 在已见共享基准中通常接近但不全面超过 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7。[4] VentureBeat 的数据称 DeepSeek 在 HLE 无工具为 37.7%、有工具为 48.2%，低于 GPT-5.5、GPT-5.5 Pro 与 Claude Opus 4.7 的对应分数。[4] 但它的 API 成本远低于 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7，因此适合高吞吐、成本敏感、可自托管或开源优先的场景。[4]

Kimi K2.6

Kimi K2.6 的定位是强开权重、多模态、长上下文和低幻觉率。[5] Artificial Analysis 称其为新的领先开权重模型，并给出 Intelligence Index 54、GDPval-AA Elo 1520、τ²-Bench Telecom 96%、幻觉率 39%、256K 上下文、图像和视频输入支持等结果。[5]

Kimi K2.6 与 GPT-5.5 的直接可比官方数据较少，因此不能简单声称它全面超过 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7。[5][7] 在 BrowseComp 上，DocsBot 汇总 Kimi K2.6 为 83.2%，接近 GPT-5.5 的 84.4%，但该数据来自不同汇总源，需谨慎比较。[1][7]

Practical recommendations

  • 如果目标是最高综合智能、agentic coding、浏览研究和工具任务，优先选择 GPT-5.5。[1][2][6]

  • 如果目标是长程工程任务、复杂文档/视觉理解、较强自我校验和比 GPT-5.5 略低的输出价格，优先选择 Claude Opus 4.7。[3]

  • 如果目标是大规模推理、低成本 API、开源许可证或部署灵活性，优先评估 DeepSeek V4 Pro。[4]

  • 如果目标是开权重、多模态输入、256K 长上下文、低幻觉率和强工具使用，优先评估 Kimi K2.6。[5]

  • 如果目标是联网研究或网页检索类任务，GPT-5.5、DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 的公开 BrowseComp 分数非常接近，建议用自己的真实工作流做小样本 A/B 测试。[1][4][7]

Evidence notes

本报告主要使用以下编号来源：OpenAI 官方 GPT-5.5 发布页 [1]、OpenAI API 模型文档 [2]、Anthropic 官方 Claude Opus 4.7 发布页 [3]、VentureBeat 对 DeepSeek V4 的报道与基准汇总 [4]、Artificial Analysis 对 Kimi K2.6 的评测 [5]、Artificial Analysis 的 GPT-5.5 / DeepSeek V4 比较页 [6]、DocsBot 的 Kimi K2.6 / GPT-5.5 对比页 [7]、OpenRouter 的 DeepSeek V4 Pro / Kimi K2.6 提供商对比页 [8]、AkitaOnRails 的 2026 年 4 月编码实测 [9]。

官方来源的证据权重最高，尤其是 OpenAI 与 Anthropic 自家发布页和 API 文档。[1][2][3] 第三方基准的优势是可横向比较，但常受提示词、工具链、推理强度、温度、样本集和服务商封装影响，因此本报告把 Artificial Analysis、VentureBeat、DocsBot、OpenRouter 和个人实测作为补充证据而非最终裁决。[4][5][6][7][8][9]

Limitations / uncertainty

Insufficient evidence：没有找到四个模型在同一组织、同一时间、同一推理预算、同一工具设置下覆盖所有关键基准的完整公开表格。[1][3][4][5][6][7]

Insufficient evidence：DeepSeek V4 与 Kimi K2.6 的官方逐项基准、尤其是与 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 的同源对比，在本次可核查材料中不完整。[4][5][6][7]

部分分数来自模型厂商自己的发布页，可能更偏向展示该模型强项。[1][3] 部分分数来自第三方聚合或媒体报道，可能存在模型版本、调用参数、工具权限或供应商路由差异。[4][5][6][7][8]

Summary

综合公开基准看，GPT-5.5 是默认的最高性能选择，Claude Opus 4.7 是最接近的闭源替代并在长程工程与数据纪律上很强，Kimi K2.6 是开权重阵营最强候选，DeepSeek V4 Pro 则是成本效益和开放部署最突出的候选。[1][3][4][5][6]

如果你要做采购或技术选型，不应只看排行榜；建议用自己的 30–100 个真实任务建立私有评测集，并同时记录准确率、失败模式、延迟、token 消耗、可控性、工具调用成功率和总成本。[1][2][4][5]

Sources

  • [1] Claude Opus 4.7 Benchmark Breakdown: Vision, Coding, ...mindstudio.ai

    Claude Opus 4.7 posted 82.4% on SWE-bench Verified, up roughly 11 points from Opus 4.6 — the most meaningful coding benchmark available. Vision improvements were the largest percentage gains: MathVista jumped 9.5 points, enabling reliable visual math reason...

  • [3] 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...

  • [4] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (medium)artificialanalysis.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...

  • [5] 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...

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

    On Humanity’s Last Exam without tools, DeepSeek scores 37.7%, behind GPT-5.5 at 41.4%, GPT-5.5 Pro at 43.1% and Claude Opus 4.7 at 46.9%. With tools enabled, DeepSeek rises to 48.2%, but still trails GPT-5.5 at 52.2%, GPT-5.5 Pro at 57.2% and Claude Opus 4....

  • [7] 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...

  • [8] Kimi K2.6 vs GPT-5.5 - Detailed Performance & Feature Comparisondocsbot.ai

    BrowseComp Evaluates browsing and web comprehension capabilities 83.2% Thinking mode; context management Source 84.4% Source CharXiv Reasoning Evaluates information synthesis from complex charts and scientific visualizations 80.4% RQ; 86.7 with Python Sourc...

  • [9] Kimi K2.6: The new leading open weights model - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    ➤ Multimodality: Kimi K2.6 supports Image and Video input and text output natively. The model’s max context length remains 256k. Kimi K2.6 has significantly higher token usage than Kimi K2.5. Kimi K2.5 scores 6 on the AA-Omniscience Index, primarily driven...

  • [14] 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...

  • [15] 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...

  • [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...

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

    Update on April 24, 2026: GPT‑5.5 and GPT‑5.5 Pro are now available ... GPT‑5.5 achieved leading performance among models with published scores. 3 days ago

  • [34] Using GPT-5.5 | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    For tool-heavy or long-running workflows, verify that your application handles phase , preambles, and assistant-item replay correctly. Benchmark against other models on accuracy, token consumption, and end-to-end latency. [...] More efficient reasoning: GPT...

  • [35] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    GPT-5.5 New A new class of intelligence for coding and professional work. Model ID gpt-5.5 [Reasoning none low medium high xhigh Input price $5 / Input MTok Output price $30 / Output MTok Latency Fast Max output 128K tokens Context window 1M Tools Functions...