GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4-Pro：基准测试怎么读、怎么选

把 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4-Pro 放进同一张表时，最容易产生误读的是：把来源不同、工具权限不同、推理强度（reasoning effort）不同的分数，当成一个绝对排行榜。现有资料更适合做任务导向选型：命令行/CLI 工作流优先看 GPT-5.5；SWE-Bench 与视觉、computer-use 任务优先看 Claude Opus 4.7；知识与数学、开放模型路线优先把 DeepSeek V4-Pro 放入短名单；Cloudflare Workers AI 上的多模态智能体工作流，则把 Kimi K2.6 放进候选池。

可引用基准快照：先看任务，不看总榜

下表只整理本次资料中可直接引用的数字。破折号表示没有同一栏位的可引用分数，不代表模型没有这项能力。更关键的是，这些结果并非全部来自同一个官方 harness，所以适合做第一轮筛选，不适合当作绝对 leaderboard。

测试或任务	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	Kimi K2.6	DeepSeek V4-Pro	选型信号
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4%	66.7	67.9	可引用资料中，GPT-5.5 对命令行工作流最突出。
SWE-Bench Pro	58.6%	64.3%	58.6	55.4	Claude 暂居可引用分数第一，但该数值来自次级整理引用 AWS。
SWE-Bench Verified / Resolved	—	87.6%	80.2	80.6	Claude 最高；但缺少 GPT-5.5 同列可比数字，且来源命名不完全一致。
Graphwalks 256k：BFS / parents	73.7 / 90.1	76.9 / 93.6	—	—	在 OpenAI 长上下文表的 256k 两列中，Claude Opus 4.7 高于 GPT-5.5。
Graphwalks 1M：BFS / parents	45.4 / 58.5	—	—	—	OpenAI 表可说明 GPT-5.5 的 1M 长上下文表现；同表 1M 对照栏位标为 Opus 4.6，不宜拿来判断 Opus 4.7。
知识与数学	—	—	—	GPQA Diamond 90.1、GSM8K 92.6、MMLU-Pro 87.5、HLE 37.7	DeepSeek V4-Pro 在本次资料中有最完整的公开模型卡数值。
视觉、截图、computer-use	—	vision-heavy workload gains；1:1 pixel coordinates；XBOW 视觉敏锐度 98.5%	Cloudflare 称其为原生多模态智能体模型，但没有同一视觉 benchmark 分数	—	Claude Opus 4.7 的视觉与 UI 操作证据最直接。

为什么不能直接排总榜？

**第一，来源层级不一致。**GPT-5.5 的 Terminal-Bench 2.0 与 SWE-Bench Pro 数字来自媒体转述 OpenAI 提供的 benchmark 结果；Claude Opus 4.7 的 SWE-Bench Pro、SWE-Bench Verified 与 Terminal-Bench 2.0 数字来自次级整理引用 AWS；Kimi K2.6 与 DeepSeek V4-Pro 的部分分数则来自 Hugging Face 模型卡。

**第二，工具权限会改变相对结果。**Mashable 报道的 HLE 数字显示，不允许工具时 Claude Opus 4.7 为 46.9%，GPT-5.4 Pro 为 42.7%；允许工具时，GPT-5.4 Pro 为 58.7%，Claude Opus 4.7 为 54.7%。这不是 GPT-5.5 的分数，但足以说明 with tools 与 without tools 不能混在一张榜单里比较。

**第三，版本和成本设置也会影响解读。**DeepSeek V4 分为 V4-Pro 与 V4-Flash，Yahoo Finance 报道称 V4-Flash 是更有效率、经济的版本；本文可引用的详细分数主要对应 DeepSeek-V4-Pro。 Artificial Analysis 也把 GPT-5.5 拆成不同 effort variants，并称 GPT-5.5 xhigh 跑其 Index 的成本约比前代高 20%、比 Claude Opus 4.7 max 低 30%。

GPT-5.5：命令行工作流和长上下文是主要亮点

GPT-5.5 在这组资料中最清晰的强项是 Terminal-Bench 2.0。Yahoo Finance / Investing.com 报道称，OpenAI 提供的 benchmark 结果显示，GPT-5.5 在用于衡量 command-line workflows 的 Terminal-Bench 2.0 达到 82.7%；同文还列出 GPT-5.5 在评估 GitHub issue resolution 的 SWE-Bench Pro 上为 58.6%。

长上下文方面，OpenAI 的表格显示，GPT-5.5 在 Graphwalks BFS 256k 与 1M 分别为 73.7 与 45.4，在 Graphwalks parents 256k 与 1M 分别为 90.1 与 58.5；同表中 GPT-5.4 在 Graphwalks BFS 1M 为 9.4，GPT-5.5 为 45.4。

第三方评测机构 Artificial Analysis 称 GPT-5.5 是新的 leading AI model，并表示 OpenAI 在其五项 headline evaluations 领先、三项次于 Gemini 3.1 Pro Preview；同文还称 GPT-5.5 xhigh 跑其 Index 时使用的 output tokens 约比前代少 40%。

**适合优先测试的场景：**CLI automation、terminal agents、长上下文检索，以及需要控制输出 token 成本的智能体式编程工作流。

Claude Opus 4.7：代码修复分数强，视觉与 computer-use 证据更硬

Claude Opus 4.7 的官方资料最明确强调视觉和 UI 操作。Anthropic API 文档称，这项变更应能释放 vision-heavy workloads 的性能增益，尤其对 computer use、screenshot、artifact 与 document understanding workflows 重要；文档还说明，模型坐标可 1:1 对应实际像素，不再需要 scale-factor 计算。

Anthropic 发布页引用 XBOW 的视觉敏锐度 benchmark，称 Claude Opus 4.7 为 98.5%，Opus 4.6 为 54.5%。 因此，在截图理解、文档版面解析、桌面 UI 操作和 computer-use agent 这类任务上，Claude Opus 4.7 拥有比其他三款模型更直接的官方证据。

在代码 benchmark 上，一篇整理称 AWS cites Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro 为 64.3%、SWE-Bench Verified 为 87.6%、Terminal-Bench 2.0 为 69.4%。 这些数字让 Claude 在本文可引用的 SWE-Bench Pro 与 Verified/Resolved 对照中暂时领先，但来源层级低于直接官方 benchmark 表，正式采用前仍应在自家仓库复测。

还有一个生产环境提醒：Anthropic 文档指出，高分辨率图片会使用更多 tokens；如果不需要额外图像细节，应在传给 Claude 前先降采样，以避免 token usage 增加。

**适合优先测试的场景：**GitHub issue repair、coding agent、截图/文档理解、computer-use agents，以及需要精确像素坐标的 UI 操作任务。

Kimi K2.6：Workers AI 上的多模态智能体候选

Cloudflare changelog 显示，Moonshot AI Kimi K2.6 已于 2026年4月20日在 Workers AI 上可用，模型 ID 为 @cf/moonshotai/kimi-k2.6，Cloudflare 称这是与 Moonshot AI 合作的 Day 0 support。

同一来源把 Kimi K2.6 描述为原生多模态智能体模型，能力重点包括 long-horizon coding、coding-driven design、proactive autonomous execution 与 swarm-based task orchestration；Cloudflare 还称其采用 Mixture-of-Experts 架构，总参数 1T、每 token active 参数 32B。

公开分数方面，Kimi K2.6 的 Hugging Face 模型卡列出 Terminal-Bench 2.0 为 66.7、SWE-Bench Pro 为 58.6、SWE-Bench Multilingual 为 76.7。 MarkTechPost 另报道 Kimi K2.6 在 SWE-Bench Verified 为 80.2。

**适合优先测试的场景：**已经使用 Cloudflare Workers AI、需要 long-horizon coding、coding-driven design、多模态智能体工作流或多 agent orchestration 的团队。

DeepSeek V4-Pro：知识与数学分数最完整，开放模型路线清晰

DeepSeek V4 在资料中分为 V4-Pro 与 V4-Flash。Yahoo Finance 报道称，DeepSeek 表示 V4-Pro 在 world knowledge benchmarks 上明显领先其他 open-source models，且只略逊于顶级闭源模型 Gemini-Pro-3.1；同一报道还称 V4-Flash 是更有效率、经济的选择。

DeepSeek-V4-Pro 的 Hugging Face 模型卡提供了本文最完整的一组知识、数学、代码与 terminal 评测数字：GPQA Diamond 90.1、GSM8K 92.6、HLE 37.7、MMLU-Pro 87.5、SWE-Bench Pro 55.4、SWE-Bench Verified/Resolved 80.6、TerminalBench 2.0 67.9。

CNBC 报道称，DeepSeek 表示 V4 已针对 Claude Code 与 OpenClaw 等 agent tools 做优化；Counterpoint 首席 AI 分析师 Wei Sun 认为，V4 的 benchmark profile 显示它可能以显著更低成本提供出色 agent 能力。

**适合优先测试的场景：**重视开放模型路线、知识与数学 benchmark、agent tooling 成本效益，或希望在本地/自管环境中评估可下载模型的团队。

按任务选模型：更实用的短名单

• **Terminal automation / command-line agents：先测 GPT-5.5。**可引用资料中，GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，高于 Claude Opus 4.7 的 69.4%、DeepSeek V4-Pro 的 67.9 与 Kimi K2.6 的 66.7。
• **Software engineering repair / SWE-Bench Pro 类任务：先测 Claude Opus 4.7，但一定要跑自家仓库。**可引用分数中，Claude Opus 4.7 为 64.3%，GPT-5.5 与 Kimi K2.6 同为 58.6，DeepSeek V4-Pro 为 55.4；但 Claude 数字来源层级较低。
• **截图、文档理解、computer-use：Claude Opus 4.7 优先。**Anthropic 文档直接提到 vision-heavy workflows、computer use 与 1:1 pixel coordinates，发布页也引用 XBOW 98.5% 视觉敏锐度结果。
• **知识/math 与开放模型路线：DeepSeek V4-Pro 优先纳入短名单。**它的 Hugging Face 模型卡同时列出 GPQA Diamond、GSM8K、HLE、MMLU-Pro、SWE-Bench 与 TerminalBench 2.0 等分数。
• **Workers AI 上的多模态智能体工作流：Kimi K2.6 值得测。**Cloudflare 已提供 Kimi K2.6 的 Workers AI Day 0 support，并将其定位为 long-horizon coding 与 swarm-based task orchestration 的原生多模态智能体模型。

上线前，请用同一套条件重跑

要得到能在团队内部站得住脚的结论，应使用同一模型版本或 API model ID、同一上下文长度、同一工具权限、同一 reasoning effort、同一 temperature、同一 token budget 与同一 scoring harness。工具权限尤其不能混用，因为 HLE 报道已经显示 with tools 与 without tools 会改变相对结果。

成本也要和能力一起测。Artificial Analysis 报道称 GPT-5.5 xhigh 跑其 Index 的成本约比前代高 20%、比 Claude Opus 4.7 max 低 30%，且 output tokens 比前代少约 40%；Anthropic 文档则提醒，高分辨率图片会使用更多 tokens。 对 production agent 来说，速度、token 使用量、工具调用成功率和错误修复率，往往和单一 benchmark 分数一样重要。

底线

目前最可信的比较方式不是排一个总榜，而是按任务选短名单：Terminal-Bench 看 GPT-5.5，SWE-Bench 与视觉/computer-use 看 Claude Opus 4.7，知识与数学模型卡看 DeepSeek V4-Pro，Workers AI 上的多模态智能体编程则把 Kimi K2.6 放进候选清单。 等到四款模型在同一 harness、同一工具设置和同一版本条件下都有完整共同分数，再谈真正的总排名。