没有一个模型能在所有场景通吃：GPT‑5.5 在终端、浏览器和工具调用类智能体任务上信号最强，Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench 类真实代码库修复上更突出。[5][17] Kimi K2.6 是开放权重编码栈的强候选；DeepSeek V4 更适合作为长上下文、开放源码/开放权重实验对象，但必须看清 V4 Pro、Pro Max 等具体变体。[29][37][42] 公开榜单只适合初筛。不同实验室、工具权限、推理强度和评测框架会改变结果，最终仍要在自己的任务、成本、延迟和失败模式上复测。[3][12] GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है चारों AI models की ताकतें workload के हिसाब से बदलती हैं: agents, coding, open weights और long context में अलग-अलग leaders दिखते हैं। AI 提示 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: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है?. Article summary: अप्रैल 2026 के data में कोई universal winner नहीं है: GPT‑5.5 Terminal‑Bench 2.0 82.7% और BrowseComp 84.4% के साथ agentic tool/computer use में आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5. Claude Opus 4.6 is no longer Anthropic's flagship — Opus 4.7 shipped on April 16, 2026, at the same $5/$25 price. If you're evaluating "best Ant" source context "DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 - Verdent AI" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which Should You Test Fi
openai.com 截至 2026 年 4 月的公开资料，GPT‑5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 不适合被简单排成一张总榜。更实用的看法是：先问任务是什么，再看模型。你要的是能操作终端和浏览器的智能体，还是能修真实仓库 bug 的编码助手？你是否必须自托管、需要开放权重？长上下文只是窗口大，还是要真的能在超长材料里稳定找回信息？
最大的前提也要先说清：这些 benchmark 不是同一把尺子量出来的。不同实验室、工具权限、推理强度、评测框架和复现方式都会影响分数；LM Council 也提醒，独立运行的 benchmark 可能与 AI 机构自报分数不一致。
先给结论
代理式电脑操作、浏览器流程、终端密集型智能体：优先看 GPT‑5.5。 OpenAI 发布资料给出的信号很强：Terminal‑Bench 2.0 为 82.7%，OSWorld‑Verified 为 78.7%，BrowseComp 为 84.4%，Toolathlon 为 55.6%。真实代码库修复、SWE‑Bench 风格编码：Claude Opus 4.7 是最强候选之一。 公开报告中，Claude Opus 4.7 的 SWE‑Bench Verified 为 87.6%，SWE‑Bench Pro 为 64.3%。
人们还问 “GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4：2026 年谁更适合你的任务？”的简短答案是什么？ 没有一个模型能在所有场景通吃：GPT‑5.5 在终端、浏览器和工具调用类智能体任务上信号最强，Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench 类真实代码库修复上更突出。[5][17]
首先要验证的关键点是什么？ 没有一个模型能在所有场景通吃：GPT‑5.5 在终端、浏览器和工具调用类智能体任务上信号最强，Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench 类真实代码库修复上更突出。[5][17] Kimi K2.6 是开放权重编码栈的强候选；DeepSeek V4 更适合作为长上下文、开放源码/开放权重实验对象，但必须看清 V4 Pro、Pro Max 等具体变体。[29][37][42]
接下来在实践中我应该做什么？ 公开榜单只适合初筛。不同实验室、工具权限、推理强度和评测框架会改变结果，最终仍要在自己的任务、成本、延迟和失败模式上复测。[3][12]
没有一个模型能在所有场景通吃：GPT‑5.5 在终端、浏览器和工具调用类智能体任务上信号最强，Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench 类真实代码库修复上更突出。[5][17] Kimi K2.6 是开放权重编码栈的强候选；DeepSeek V4 更适合作为长上下文、开放源码/开放权重实验对象，但必须看清 V4 Pro、Pro Max 等具体变体。[29][37][42] 公开榜单只适合初筛。不同实验室、工具权限、推理强度和评测框架会改变结果，最终仍要在自己的任务、成本、延迟和失败模式上复测。[3][12] GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है चारों AI models की ताकतें workload के हिसाब से बदलती हैं: agents, coding, open weights और long context में अलग-अलग leaders दिखते हैं। AI 提示 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: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है?. Article summary: अप्रैल 2026 के data में कोई universal winner नहीं है: GPT‑5.5 Terminal‑Bench 2.0 82.7% और BrowseComp 84.4% के साथ agentic tool/computer use में आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5. Claude Opus 4.6 is no longer Anthropic's flagship — Opus 4.7 shipped on April 16, 2026, at the same $5/$25 price. If you're evaluating "best Ant" source context "DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 - Verdent AI" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which Should You Test Fi
openai.com 截至 2026 年 4 月的公开资料，GPT‑5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 不适合被简单排成一张总榜。更实用的看法是：先问任务是什么，再看模型。你要的是能操作终端和浏览器的智能体，还是能修真实仓库 bug 的编码助手？你是否必须自托管、需要开放权重？长上下文只是窗口大，还是要真的能在超长材料里稳定找回信息？
最大的前提也要先说清：这些 benchmark 不是同一把尺子量出来的。不同实验室、工具权限、推理强度、评测框架和复现方式都会影响分数；LM Council 也提醒，独立运行的 benchmark 可能与 AI 机构自报分数不一致。
先给结论
代理式电脑操作、浏览器流程、终端密集型智能体：优先看 GPT‑5.5。 OpenAI 发布资料给出的信号很强：Terminal‑Bench 2.0 为 82.7%，OSWorld‑Verified 为 78.7%，BrowseComp 为 84.4%，Toolathlon 为 55.6%。真实代码库修复、SWE‑Bench 风格编码：Claude Opus 4.7 是最强候选之一。 公开报告中，Claude Opus 4.7 的 SWE‑Bench Verified 为 87.6%，SWE‑Bench Pro 为 64.3%。
人们还问 “GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4：2026 年谁更适合你的任务？”的简短答案是什么？ 没有一个模型能在所有场景通吃：GPT‑5.5 在终端、浏览器和工具调用类智能体任务上信号最强，Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench 类真实代码库修复上更突出。[5][17]
首先要验证的关键点是什么？ 没有一个模型能在所有场景通吃：GPT‑5.5 在终端、浏览器和工具调用类智能体任务上信号最强，Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench 类真实代码库修复上更突出。[5][17] Kimi K2.6 是开放权重编码栈的强候选；DeepSeek V4 更适合作为长上下文、开放源码/开放权重实验对象，但必须看清 V4 Pro、Pro Max 等具体变体。[29][37][42]
接下来在实践中我应该做什么？ 公开榜单只适合初筛。不同实验室、工具权限、推理强度和评测框架会改变结果，最终仍要在自己的任务、成本、延迟和失败模式上复测。[3][12]
开放权重编码栈：Kimi K2.6 很有竞争力。 Kimi 官方资料列出 Terminal‑Bench 2.0 为 66.7%，SWE‑Bench Pro 为 58.6%，SWE‑Bench Verified 为 80.2%，LiveCodeBench v6 为 89.6。长上下文、开放源码/开放权重实验：DeepSeek V4 值得纳入评测，但一定要看具体变体。 DeepSeek 称 V4 Preview 已于 2026 年 4 月 24 日上线并开源；DeepSeek-V4-Pro 的 Hugging Face 卡片将 V4 系列呈现为 MoE 语言模型。科学推理：Claude 在 GPQA Diamond 上的公开分数最高，但不要只凭一个榜单定生死。 Claude Opus 4.7 的 GPQA Diamond 为 94.2%；Kimi K2.6 的 GPQA-Diamond 为 90.5%，AIME 2026 为 96.4%；DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 表中 GPQA Diamond 为 90.1。
读 benchmark 前，先分清三件事
benchmark 测的不是同一种能力。 Terminal‑Bench 更偏命令行和终端任务；SWE‑Bench 更像真实仓库 issue 修复；OSWorld 关注电脑/操作系统使用；BrowseComp 偏浏览器检索；GPQA Diamond 是研究生级科学问答；HLE 则是高难综合推理。工具权限和推理预算会改写结果。 OpenAI system card 说明，GPT‑5.5 Pro 是同一底层模型在使用并行 test-time compute 的设置下运行，因此不能把 GPT‑5.5 与 GPT‑5.5 Pro 当成同一推理预算下的结果来硬比。公开榜单适合做候选清单，不适合直接做采购结论。 LM Council 明确提示，独立 benchmark 与模型厂商自报分数可能不一致；上线前仍应跑自己的内部评测。
四个模型速览 模型 公开定位 最强信号 主要注意点 GPT‑5.5 OpenAI 发布资料强调 computer use、tool use 和 agentic workflows。 Terminal‑Bench 2.0 82.7%，OSWorld‑Verified 78.7%，BrowseComp 84.4%；GPT‑5.5 Pro 的 BrowseComp 为 90.1%。 Pro 不是普通 GPT‑5.5 的同预算版本；OpenAI system card 称 Pro 使用并行 test-time compute 设置。 Claude Opus 4.7 Anthropic 将其描述为面向 coding 和 AI agents 的 hybrid reasoning model，并提供 1M context window。 SWE‑Bench Verified 87.6%，SWE‑Bench Pro 64.3%。 1M 窗口有价值，但窗口大小不等于超长上下文末端召回一定强；StationX 摘要中提到极端 1M-token recall 的 caveat。 Kimi K2.6 Moonshot/Kimi 的开放源码/开放权重、偏编码的模型。 Terminal‑Bench 2.0 66.7%，SWE‑Bench Pro 58.6%，SWE‑Bench Verified 80.2%，LiveCodeBench v6 89.6。 DeepSeek V4-Pro / Pro-Max DeepSeek 称 V4 Preview 已上线并开源；Hugging Face 卡片将 V4 系列呈现为 MoE 语言模型。 公开表中包含 Terminal Bench 2.0 67.9、SWE Verified 80.6、SWE Pro 55.4、GPQA Diamond 90.1。 DeepSeek V4 命名下有不同变体，Flash、Pro、Pro-Max 风格结果不能混成一个 DeepSeek V4 分数。
关键 benchmark 横向表 Benchmark GPT‑5.5 Claude Opus 4.7 Kimi K2.6 DeepSeek V4-Pro / Pro-Max 怎么读 Terminal‑Bench 2.0 82.7% 69.4% reported 66.7% 67.9 命令行和自主编码类任务中，GPT‑5.5 的领先最清楚。 SWE‑Bench Pro 58.6% 64.3% 58.6% SWE‑Bench Verified 本组来源未见清晰可比值 87.6% 80.2% 80.6 真实仓库 issue 修复风格任务中，Claude 的公开信号最强。 OSWorld‑Verified 78.7% 78.0% 73.1% BrowseComp 84.4%；GPT‑5.5 Pro 90.1% 79.3% 83.2%；Agent Swarm 86.3% GPQA Diamond 本组来源未见清晰官方可比值 94.2% 90.5% 90.1 研究生级科学推理中，Claude 的公开分数最高。 HLE / 高难推理 未见直接可比值 no-tools 46.9%，with-tools 54.7% HLE-Full 34.7%；with-tools 54.0% 长上下文 提供的发布摘录中未见清晰公开规格 1M context window 256k max context length V4 材料给出长上下文定位
按场景怎么选？
1. 终端密集型自主编码智能体：GPT‑5.5 如果你的产品要让模型反复操作终端、调用工具、浏览网页、处理多步任务循环，GPT‑5.5 在这组公开资料里最亮眼。OpenAI 报告的数值包括 Terminal‑Bench 2.0 82.7%、OSWorld‑Verified 78.7%、BrowseComp 84.4% 和 Toolathlon 55.6%。
GPT‑5.5 Pro 的 BrowseComp 为 90.1%，但它不应被当作普通 GPT‑5.5 的同预算成绩。OpenAI system card 说明，Pro 是同一底层模型在并行 test-time compute 设置下运行，这会影响某些评测和风险判断。
更适合： 编码智能体、浏览器研究智能体、电脑操作自动化、工具调用密集的企业助手。
2. 真实代码库修复：Claude Opus 4.7 如果核心 KPI 是修复真实仓库中的 bug、生成 pull request、让测试通过、理解大型代码库，Claude Opus 4.7 是最值得优先测试的候选。公开报告中，SWE‑Bench Verified 87.6% 和 SWE‑Bench Pro 64.3% 让它在软件工程 benchmark 上占优。
Anthropic 将 Claude Opus 4.7 描述为面向 coding 和 AI agents 的 hybrid reasoning model，并提供 1M context window，因此它自然适合进入大型代码库工作流的评测池。
更适合： 仓库维护、代码审查、复杂重构、开发者 copilot、工程智能体。
3. 开放权重编码栈：Kimi K2.6 如果你有自托管、开放权重或更强部署控制的要求，Kimi K2.6 是这组模型里最值得重点看的选择之一。Kimi 官方表中列出 Terminal‑Bench 2.0 66.7%、SWE‑Bench Pro 58.6%、SWE‑Bench Verified 80.2%、SciCode 52.2% 和 LiveCodeBench v6 89.6。
Kimi K2.6 在代理式搜索/研究任务上也有不错信号，包括 BrowseComp 83.2% 和 Agent Swarm BrowseComp 86.3%。
更适合： 开放模型部署、编码智能体、研究智能体、需要更多托管控制权的团队。
4. 长上下文开放实验：DeepSeek V4 DeepSeek 称 V4 Preview 已于 2026 年 4 月 24 日正式上线并开源。
更适合： 长上下文应用、开放源码/开放权重实验、希望把托管前沿模型与可部署替代方案做对照的团队。
5. 科学与数学推理：Claude 领先 GPQA，但不是一锤定音 这说明 Claude 是科学推理场景的强候选，但数学/科学任务不应只看一个 benchmark。工具权限、推理强度和评测设置差异都可能改变结果。
实操评测清单
不要用一个公开分数做最终决策。 用同一批 prompts、同一套工具权限、同一 timeout、同一评分规则，在你的真实任务上复测；公开和自报分数可能与独立运行结果不同。把 GPT‑5.5 和 GPT‑5.5 Pro 分开记录。 Pro 使用并行 test-time compute 设置，因此不能把两者当成同等推理预算下的结果。先定义开放权重是不是硬要求。 如果数据控制、自托管或模型定制是必需项，Kimi K2.6 与 DeepSeek V4 应放在单独的评测通道里比较。长上下文不要只看窗口大小。 Claude Opus 4.7 的 1M context window 很明确，Kimi K2.6 的最大上下文为 256k，DeepSeek V4 材料也有长上下文定位；但真正要测的是你的文档里能否稳定召回、能否遵循复杂指令，以及成本是否可接受。编码智能体必须跑内部仓库。 SWE‑Bench 类分数是有用信号，但生产仓库里的依赖安装、flaky tests、代码风格和 review 约束会让结果不同。
主要限制
这组资料中没有看到一个由同一独立实验室、同一 harness、同一工具权限和同一 effort setting 对四个模型完整评测的公开对比；LM Council 也提醒，独立 benchmark 可能与自报分数不一致。
GPT‑5.5 Pro 与 GPT‑5.5 不能混为一谈，因为 OpenAI system card 将 Pro 描述为同一底层模型在并行 test-time compute 设置下运行。
DeepSeek V4 的分数具有变体属性。V4 Preview、V4-Pro、Pro-Max 风格命名不能合并成一个单一的 DeepSeek V4 分数。
对 Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 这类开放权重/开放源码候选，公开 benchmark 只能说明潜力；最终还要看你的部署方式、上下文设置和内部评测结果。
Bottom line 如果你要做电脑操作、浏览器研究、工具编排和终端密集型编码智能体，先测 GPT‑5.5。
如果产品核心是 repo 级 bug 修复、代码库维护和 SWE‑Bench 风格软件工程，优先测 Claude Opus 4.7。
如果必须使用开放权重编码模型，并且还需要较强的 SWE‑Bench、Terminal‑Bench 和代理式搜索信号，Kimi K2.6 应进入候选清单。
如果重点是长上下文开放实验、可部署性和与托管前沿模型做对照，DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 值得评测，但务必确认具体变体和评测设置。
最稳妥的选型路径是：先用公开 benchmark 做 shortlist，再用自己的真实任务、延迟、成本、隐私约束和失败模式测试来决定最终模型。
huggingface.co deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Face 开放权重编码栈：Kimi K2.6 很有竞争力。 Kimi 官方资料列出 Terminal‑Bench 2.0 为 66.7%，SWE‑Bench Pro 为 58.6%，SWE‑Bench Verified 为 80.2%，LiveCodeBench v6 为 89.6。长上下文、开放源码/开放权重实验：DeepSeek V4 值得纳入评测，但一定要看具体变体。 DeepSeek 称 V4 Preview 已于 2026 年 4 月 24 日上线并开源；DeepSeek-V4-Pro 的 Hugging Face 卡片将 V4 系列呈现为 MoE 语言模型。科学推理：Claude 在 GPQA Diamond 上的公开分数最高，但不要只凭一个榜单定生死。 Claude Opus 4.7 的 GPQA Diamond 为 94.2%；Kimi K2.6 的 GPQA-Diamond 为 90.5%，AIME 2026 为 96.4%；DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 表中 GPQA Diamond 为 90.1。
读 benchmark 前，先分清三件事
benchmark 测的不是同一种能力。 Terminal‑Bench 更偏命令行和终端任务；SWE‑Bench 更像真实仓库 issue 修复；OSWorld 关注电脑/操作系统使用；BrowseComp 偏浏览器检索；GPQA Diamond 是研究生级科学问答；HLE 则是高难综合推理。工具权限和推理预算会改写结果。 OpenAI system card 说明，GPT‑5.5 Pro 是同一底层模型在使用并行 test-time compute 的设置下运行，因此不能把 GPT‑5.5 与 GPT‑5.5 Pro 当成同一推理预算下的结果来硬比。公开榜单适合做候选清单，不适合直接做采购结论。 LM Council 明确提示，独立 benchmark 与模型厂商自报分数可能不一致；上线前仍应跑自己的内部评测。
四个模型速览 模型 公开定位 最强信号 主要注意点 GPT‑5.5 OpenAI 发布资料强调 computer use、tool use 和 agentic workflows。 Terminal‑Bench 2.0 82.7%，OSWorld‑Verified 78.7%，BrowseComp 84.4%；GPT‑5.5 Pro 的 BrowseComp 为 90.1%。 Pro 不是普通 GPT‑5.5 的同预算版本；OpenAI system card 称 Pro 使用并行 test-time compute 设置。 Claude Opus 4.7 Anthropic 将其描述为面向 coding 和 AI agents 的 hybrid reasoning model，并提供 1M context window。 SWE‑Bench Verified 87.6%，SWE‑Bench Pro 64.3%。 1M 窗口有价值，但窗口大小不等于超长上下文末端召回一定强；StationX 摘要中提到极端 1M-token recall 的 caveat。 Kimi K2.6 Moonshot/Kimi 的开放源码/开放权重、偏编码的模型。 Terminal‑Bench 2.0 66.7%，SWE‑Bench Pro 58.6%，SWE‑Bench Verified 80.2%，LiveCodeBench v6 89.6。 DeepSeek V4-Pro / Pro-Max DeepSeek 称 V4 Preview 已上线并开源；Hugging Face 卡片将 V4 系列呈现为 MoE 语言模型。 公开表中包含 Terminal Bench 2.0 67.9、SWE Verified 80.6、SWE Pro 55.4、GPQA Diamond 90.1。 DeepSeek V4 命名下有不同变体，Flash、Pro、Pro-Max 风格结果不能混成一个 DeepSeek V4 分数。
关键 benchmark 横向表 Benchmark GPT‑5.5 Claude Opus 4.7 Kimi K2.6 DeepSeek V4-Pro / Pro-Max 怎么读 Terminal‑Bench 2.0 82.7% 69.4% reported 66.7% 67.9 命令行和自主编码类任务中，GPT‑5.5 的领先最清楚。 SWE‑Bench Pro 58.6% 64.3% 58.6% SWE‑Bench Verified 本组来源未见清晰可比值 87.6% 80.2% 80.6 真实仓库 issue 修复风格任务中，Claude 的公开信号最强。 OSWorld‑Verified 78.7% 78.0% 73.1% BrowseComp 84.4%；GPT‑5.5 Pro 90.1% 79.3% 83.2%；Agent Swarm 86.3% GPQA Diamond 本组来源未见清晰官方可比值 94.2% 90.5% 90.1 研究生级科学推理中，Claude 的公开分数最高。 HLE / 高难推理 未见直接可比值 no-tools 46.9%，with-tools 54.7% HLE-Full 34.7%；with-tools 54.0% 长上下文 提供的发布摘录中未见清晰公开规格 1M context window 256k max context length V4 材料给出长上下文定位
按场景怎么选？
1. 终端密集型自主编码智能体：GPT‑5.5 如果你的产品要让模型反复操作终端、调用工具、浏览网页、处理多步任务循环，GPT‑5.5 在这组公开资料里最亮眼。OpenAI 报告的数值包括 Terminal‑Bench 2.0 82.7%、OSWorld‑Verified 78.7%、BrowseComp 84.4% 和 Toolathlon 55.6%。
GPT‑5.5 Pro 的 BrowseComp 为 90.1%，但它不应被当作普通 GPT‑5.5 的同预算成绩。OpenAI system card 说明，Pro 是同一底层模型在并行 test-time compute 设置下运行，这会影响某些评测和风险判断。
更适合： 编码智能体、浏览器研究智能体、电脑操作自动化、工具调用密集的企业助手。
2. 真实代码库修复：Claude Opus 4.7 如果核心 KPI 是修复真实仓库中的 bug、生成 pull request、让测试通过、理解大型代码库，Claude Opus 4.7 是最值得优先测试的候选。公开报告中，SWE‑Bench Verified 87.6% 和 SWE‑Bench Pro 64.3% 让它在软件工程 benchmark 上占优。
Anthropic 将 Claude Opus 4.7 描述为面向 coding 和 AI agents 的 hybrid reasoning model，并提供 1M context window，因此它自然适合进入大型代码库工作流的评测池。
更适合： 仓库维护、代码审查、复杂重构、开发者 copilot、工程智能体。
3. 开放权重编码栈：Kimi K2.6 如果你有自托管、开放权重或更强部署控制的要求，Kimi K2.6 是这组模型里最值得重点看的选择之一。Kimi 官方表中列出 Terminal‑Bench 2.0 66.7%、SWE‑Bench Pro 58.6%、SWE‑Bench Verified 80.2%、SciCode 52.2% 和 LiveCodeBench v6 89.6。
Kimi K2.6 在代理式搜索/研究任务上也有不错信号，包括 BrowseComp 83.2% 和 Agent Swarm BrowseComp 86.3%。
更适合： 开放模型部署、编码智能体、研究智能体、需要更多托管控制权的团队。
4. 长上下文开放实验：DeepSeek V4 DeepSeek 称 V4 Preview 已于 2026 年 4 月 24 日正式上线并开源。
更适合： 长上下文应用、开放源码/开放权重实验、希望把托管前沿模型与可部署替代方案做对照的团队。
5. 科学与数学推理：Claude 领先 GPQA，但不是一锤定音 这说明 Claude 是科学推理场景的强候选，但数学/科学任务不应只看一个 benchmark。工具权限、推理强度和评测设置差异都可能改变结果。
实操评测清单
不要用一个公开分数做最终决策。 用同一批 prompts、同一套工具权限、同一 timeout、同一评分规则，在你的真实任务上复测；公开和自报分数可能与独立运行结果不同。把 GPT‑5.5 和 GPT‑5.5 Pro 分开记录。 Pro 使用并行 test-time compute 设置，因此不能把两者当成同等推理预算下的结果。先定义开放权重是不是硬要求。 如果数据控制、自托管或模型定制是必需项，Kimi K2.6 与 DeepSeek V4 应放在单独的评测通道里比较。长上下文不要只看窗口大小。 Claude Opus 4.7 的 1M context window 很明确，Kimi K2.6 的最大上下文为 256k，DeepSeek V4 材料也有长上下文定位；但真正要测的是你的文档里能否稳定召回、能否遵循复杂指令，以及成本是否可接受。编码智能体必须跑内部仓库。 SWE‑Bench 类分数是有用信号，但生产仓库里的依赖安装、flaky tests、代码风格和 review 约束会让结果不同。
主要限制
这组资料中没有看到一个由同一独立实验室、同一 harness、同一工具权限和同一 effort setting 对四个模型完整评测的公开对比；LM Council 也提醒，独立 benchmark 可能与自报分数不一致。
GPT‑5.5 Pro 与 GPT‑5.5 不能混为一谈，因为 OpenAI system card 将 Pro 描述为同一底层模型在并行 test-time compute 设置下运行。
DeepSeek V4 的分数具有变体属性。V4 Preview、V4-Pro、Pro-Max 风格命名不能合并成一个单一的 DeepSeek V4 分数。
对 Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 这类开放权重/开放源码候选，公开 benchmark 只能说明潜力；最终还要看你的部署方式、上下文设置和内部评测结果。
Bottom line 如果你要做电脑操作、浏览器研究、工具编排和终端密集型编码智能体，先测 GPT‑5.5。
如果产品核心是 repo 级 bug 修复、代码库维护和 SWE‑Bench 风格软件工程，优先测 Claude Opus 4.7。
如果必须使用开放权重编码模型，并且还需要较强的 SWE‑Bench、Terminal‑Bench 和代理式搜索信号，Kimi K2.6 应进入候选清单。
如果重点是长上下文开放实验、可部署性和与托管前沿模型做对照，DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 值得评测，但务必确认具体变体和评测设置。
最稳妥的选型路径是：先用公开 benchmark 做 shortlist，再用自己的真实任务、延迟、成本、隐私约束和失败模式测试来决定最终模型。
huggingface.co deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Face Artificial Analysis 称 Kimi K2.6 原生支持图片/视频输入，最大上下文长度为 256k；实际部署效果仍应在自己的服务环境中验证。
55.4
更难的软件工程 benchmark 上，Claude Opus 4.7 更靠前。
电脑使用任务上，GPT‑5.5 与 Claude Opus 4.7 非常接近。
浏览器智能体和网络检索任务中，GPT‑5.5 Pro 与 Kimi Agent Swarm 都给出强信号。
HLE 37.7
工具增强的 HLE 上，Claude 与 Kimi 接近；DeepSeek 表中 HLE 更低。
长上下文选型不能只看窗口大小，还要单测召回、遵循指令和成本。
Artificial Analysis 称 Kimi K2.6 原生支持图片/视频输入，最大上下文长度为 256k；实际部署效果仍应在自己的服务环境中验证。
55.4
更难的软件工程 benchmark 上，Claude Opus 4.7 更靠前。
电脑使用任务上，GPT‑5.5 与 Claude Opus 4.7 非常接近。
浏览器智能体和网络检索任务中，GPT‑5.5 Pro 与 Kimi Agent Swarm 都给出强信号。
HLE 37.7
工具增强的 HLE 上，Claude 与 Kimi 接近；DeepSeek 表中 HLE 更低。
长上下文选型不能只看窗口大小，还要单测召回、遵循指令和成本。
