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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？

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]

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GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की benchmark comparison दिखाती AI-generated editorial illustration
GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे हैचारों AI models की ताकतें workload के हिसाब से बदलती हैं: agents, coding, open weights और long context में अलग-अलग leaders दिखते हैं।
AI संकेत

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。[12]

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%。[5]
  • 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%。[17]
  • 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。[29]
  • 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。[42][37]
  • 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。[19][27][29][37]

读 benchmark 前，先分清三件事

  1. 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。[5][17][29]
  2. 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。[3]
  3. 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。[12]

四个模型速览

模型公开定位最强信号主要注意点
GPT‑5.5OpenAI 发布资料强调 computer use、tool use 和 agentic workflows。[5]Terminal‑Bench 2.0 82.7%，OSWorld‑Verified 78.7%，BrowseComp 84.4%；GPT‑5.5 Pro 的 BrowseComp 为 90.1%。[5]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。[3]
Claude Opus 4.7Anthropic 将其描述为面向 coding 和 AI agents 的 hybrid reasoning model，并提供 1M context window。[14]SWE‑Bench Verified 87.6%，SWE‑Bench Pro 64.3%。[17]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。[17]
Kimi K2.6Moonshot/Kimi 的开放源码/开放权重、偏编码的模型。[29][34]Terminal‑Bench 2.0 66.7%，SWE‑Bench Pro 58.6%，SWE‑Bench Verified 80.2%，LiveCodeBench v6 89.6。[29]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。[32][12]
DeepSeek V4-Pro / Pro-MaxDeepSeek 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。[42][37]公开表中包含 Terminal Bench 2.0 67.9、SWE Verified 80.6、SWE Pro 55.4、GPQA Diamond 90.1。[37]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。[37][42]

关键 benchmark 横向表

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro / Pro-Max怎么读
Terminal‑Bench 2.082.7% [5]69.4% reported [16]66.7% [29]67.9 [37]命令行和自主编码类任务中，GPT‑5.5 的领先最清楚。
SWE‑Bench Pro58.6% [5]64.3% [17]58.6% [29]55.4 [37]更难的软件工程 benchmark 上，Claude Opus 4.7 更靠前。
SWE‑Bench Verified本组来源未见清晰可比值87.6% [17]80.2% [29]80.6 [37]真实仓库 issue 修复风格任务中，Claude 的公开信号最强。
OSWorld‑Verified78.7% [5]78.0% [17]73.1% [29]未见可比值电脑使用任务上，GPT‑5.5 与 Claude Opus 4.7 非常接近。
BrowseComp84.4%；GPT‑5.5 Pro 90.1% [5]79.3% [5]83.2%；Agent Swarm 86.3% [34]未见可比值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。
GPQA Diamond本组来源未见清晰官方可比值94.2% [19]90.5% [27]90.1 [37]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% [16]HLE-Full 34.7%；with-tools 54.0% [29][34]HLE 37.7 [37]工具增强的 HLE 上，Claude 与 Kimi 接近；DeepSeek 表中 HLE 更低。
长上下文提供的发布摘录中未见清晰公开规格1M context window [14]256k max context length [32]V4 材料给出长上下文定位 [37][42]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。

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%。[5]

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。[3][5]

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。[17]

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。[14]

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。[29]

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%。[34] Artificial Analysis 还称其原生支持图片和视频输入，最大上下文长度为 256k。[32]

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。[42] DeepSeek-V4-Pro 的 Hugging Face 卡片将 V4 系列呈现为 MoE 语言模型。[37]

DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 的公开 benchmark 集合中包括 Terminal Bench 2.0 67.9、SWE Verified 80.6、SWE Pro 55.4 和 GPQA Diamond 90.1。[37] 这让它适合进入开放源码/开放权重实验和长上下文工作负载的候选清单，但分数必须和具体变体一起阅读。[37][42]

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

公开数值中，Claude Opus 4.7 的 GPQA Diamond 达到 94.2%。[19] Kimi K2.6 的 GPQA-Diamond 为 90.5%，AIME 2026 为 96.4%。[27][29] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 的 GPQA Diamond 为 90.1。[37]

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。[12]

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。[12]
  • 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。[3]
  • 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。[29][34][37][42]
  • 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。[14][17][32][37][42]
  • 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。[17][12]

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。[12]
  • 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。[3]
  • 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。[37][42]
  • 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。[12][29][34][37]

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。[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。[14][17]

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。[29][34]

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。[37][42]

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。[12]

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मुख्य निष्कर्ष

  • 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]

लोग पूछते भी हैं

"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？" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

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]

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

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]

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

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]

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

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GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 के बेंचमार्क पर शोध करें और एक अच्छी शोध रिपोर्ट तैयार करें।

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उद्धृत उत्तर

26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer-use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE-Bench शैली के real-world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open-weights coding/agent मॉडल के रूप में बहुत प्रतिस्पर्धी है, और DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights विकल्प के रूप में मजबूत reasoning/coding प्रदर्शन देता है। DeepSeek V4 के लिए मैंने Pro/Pro-Max को मुख्य comparison माना है, क्योंकि official materials में V4-Flash को speed/cost variant बताया गया है। [1][8][9]

Key findings

  • GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया। [1]

  • Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं। [5]

  • Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं। [6]

  • DeepSeek V4-Pro official release में 1.6T total / 49B active parameters और 1M context बताता है; DeepSeek-V4-Flash 284B total / 13B active parameters वाला faster/economical variant है। [8][9]

  • DeepSeek-V4-Pro-Max ने Hugging Face model card पर LiveCodeBench 93.5, Codeforces rating 3206, GPQA Diamond 90.1, Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, और SWE Pro 55.4 रिपोर्ट किया। [9]

  • उपलब्ध evidence में cross-model comparisons पूरी तरह apples-to-apples नहीं हैं, क्योंकि कई results vendor-reported हैं, effort settings अलग हैं, tools/harness अलग हो सकते हैं, और कुछ competitor scores re-evaluated या self-reported हैं। [5][6][9]

मॉडल प्रोफाइल

मॉडलस्थिति / रिलीजमुख्य स्पेक्सप्राथमिक ताकत
GPT‑5.5OpenAI ने 23 अप्रैल 2026 को GPT‑5.5 release किया और 24 अप्रैल 2026 update में API availability जोड़ी। [1]Public page में parameter count disclosed नहीं है; GPT‑5.5 Pro same underlying model का parallel test-time compute setting बताया गया है। [2]Agentic coding, computer use, tool use, long-horizon work। [1]
Claude Opus 4.7Anthropic page पर Claude Opus 4.7 announcement 16 अप्रैल 2026 दिखता है। [3]1M context window, 128k max output tokens, adaptive thinking, high-resolution image support। [4]Real-world coding, tool-calling agents, professional knowledge work। [3][5]
Kimi K2.6Moonshot AI का open-source native multimodal agentic model। [6]MoE architecture, 1T total parameters, 32B active parameters, 256K context, Modified MIT license। [6]Open-weights coding, agent swarm, multimodal coding-driven design। [6]
DeepSeek V4-Pro / FlashDeepSeek-V4 Preview 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया गया। [8]V4-Pro: 1.6T total / 49B active; V4-Flash: 284B total / 13B active; दोनों 1M context support करते हैं। [8][9]Long-context open-weights reasoning, coding, cost-efficient deployment। [8][9]

Benchmark तुलना

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro/Pro-Maxपढ़ने का तरीका
Terminal-Bench 2.082.7% [1]69.4% [1][5]66.7% [6]67.9% [9]GPT‑5.5 इस command-line/agentic coding benchmark में स्पष्ट रूप से आगे दिखता है। [1]
SWE-Bench Pro58.6% [1]64.3% [5]58.6% [6]55.4% [9]Claude Opus 4.7 इस hard software-engineering benchmark पर आगे है। [5]
SWE-Bench Verifiedउपलब्ध स्रोत में GPT‑5.5 का comparable score नहीं मिला। [1]87.6% [5]80.2% [6]80.6% [9]Claude Opus 4.7 reported results में strongest है। [5]
OSWorld-Verified78.7% [1]78.0% [1][5]73.1% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 computer-use tasks में बहुत करीब हैं। [1][5]
BrowseComp84.4%; Pro 90.1% [1]79.3% [5]83.2%; Agent Swarm 86.3% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 Pro और Kimi Agent Swarm web-research/agentic search में मजबूत दिखते हैं। [1][6]
GPQA Diamondउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable score नहीं मिला। [1]94.2% [5]90.5% [6]90.1% [9]Claude Opus 4.7 science reasoning में reported scores के आधार पर आगे है। [5]
HLE / hard reasoningउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable HLE score नहीं मिला। [1]HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [5]HLE-Full 34.7%, with-tools 54.0% [6]HLE 37.7% [9]Tool-augmented HLE में Claude और Kimi करीब हैं; DeepSeek का listed HLE score lower है। [5][6][9]
Long contextpublic specs not disclosed in retrieved source1M context [4]256K context [6]1M context [8][9]Long-context deployment में Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 अधिक स्पष्ट रूप से positioned हैं। [4][8][9]

उपयोग-केस के अनुसार निष्कर्ष

  • अगर आपका workload terminal-heavy autonomous coding, computer-use, tool-driven workflows और general frontier-agent work है, तो GPT‑5.5 सबसे मजबूत candidate दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0 82.7%, OSWorld-Verified 78.7%, Toolathlon 55.6%, और BrowseComp 84.4% के आधार पर। [1]

  • अगर आपका लक्ष्य GitHub issue resolution, production codebase repair, और SWE-Bench-style software engineering है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है, क्योंकि इसका SWE-Bench Verified 87.6% और SWE-Bench Pro 64.3% है। [5]

  • अगर आपको open-weights/self-hostable मॉडल चाहिए और coding + agentic research दोनों महत्वपूर्ण हैं, तो Kimi K2.6 बहुत मजबूत विकल्प है, क्योंकि यह 1T/32B-active MoE model है और SWE-Bench Pro 58.6%, BrowseComp 83.2%, तथा Agent Swarm BrowseComp 86.3% रिपोर्ट करता है। [6]

  • अगर आपको 1M context, open-weights, और cost-efficient deployment चाहिए, तो DeepSeek V4-Pro/Flash रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है; V4-Pro 1.6T/49B-active है और V4-Flash 284B/13B-active faster/economical variant है। [8][9]

  • अगर pure reasoning/math frontier आपका मुख्य लक्ष्य है, तो इस dataset में picture mixed है: Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% है, Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% देता है, और DeepSeek-V4-Pro-Max GPQA Diamond 90.1%, HMMT 2026 Feb 95.2%, तथा IMOAnswerBench 89.8% दिखाता है। [5][6][9]

Evidence notes

  • GPT‑5.5 के लिए strongest evidence OpenAI का official launch post और system card है, लेकिन यह vendor-reported data है। [1][2]

  • Claude Opus 4.7 के लिए Anthropic official product/docs pages capabilities और specs देते हैं, जबकि benchmark values के लिए Vellum ने Anthropic-reported tables का readable breakdown दिया है। [3][4][5]

  • Kimi K2.6 के लिए official Hugging Face model card सबसे उपयोगी benchmark source है, क्योंकि उसमें architecture, evaluation settings, और footnotes शामिल हैं। [6]

  • DeepSeek V4 के लिए DeepSeek API Docs release page availability/specs बताता है, और DeepSeek Hugging Face model card detailed evaluation table देता है। [8][9]

  • कई benchmarks में “thinking effort,” tools, max generation length, और harness अलग हैं; Kimi K2.6 card खुद बताता है कि कुछ competitor scores publicly available न होने पर re-evaluated और asterisk-marked हैं। [6]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence: सभी चार मॉडलों को एक ही स्वतंत्र lab, एक ही harness, एक ही tool budget, और एक ही inference-effort setting में evaluate करने वाला complete public benchmark अभी उपलब्ध नहीं मिला। [5][6][9]

  • GPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 closed models हैं, इसलिए parameter count, training data, और exact inference configuration public comparison में सीमित हैं। [1][3]

  • DeepSeek V4 नाम के अंदर Flash, Pro, और Pro-Max/effort-mode जैसे variants हैं, इसलिए “DeepSeek V4” का benchmark score variant-specific है। [8][9]

  • कुछ official benchmark charts images में हैं या extracted text में partial हैं, इसलिए मैंने केवल उन numbers को शामिल किया है जो source text में स्पष्ट रूप से उपलब्ध थे। [1][8][9]

Summary

कुल मिलाकर, GPT‑5.5 सबसे मजबूत all-around frontier agent model जैसा दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0, OSWorld और BrowseComp में। [1] Claude Opus 4.7 coding agents के लिए सबसे भरोसेमंद दिखता है, विशेषकर SWE-Bench Verified और SWE-Bench Pro पर। [5] Kimi K2.6 open-weights ecosystem में coding और agentic workflows के लिए सबसे मजबूत contenders में है। [6] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights model के रूप में खास है और coding/reasoning में competitive है, लेकिन direct cross-model comparison अभी भी सीमित evidence पर निर्भर है। [8][9]

स्रोत मैप

[1] OpenAI — “Introducing GPT‑5.5”
[2] OpenAI — “GPT‑5.5 System Card”
[3] Anthropic — “Claude Opus 4.7”
[4] Anthropic Docs — “What’s new in Claude Opus 4.7”
[5] Vellum — “Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained”
[6] Moonshot AI — “Kimi K2.6” Hugging Face model card
[7] GMI Cloud — “Kimi K2.6: Architecture, Benchmarks, and What It Means for Production AI”
[8] DeepSeek API Docs — “DeepSeek-V4 Preview Release”
[9] DeepSeek AI — “DeepSeek-V4-Pro” Hugging Face model card

सूत्र

  • [3] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    We generally treat GPT‑5.5’s safety results as strong proxies for GPT‑5.5 Pro, which is the same underlying model using a setting that makes use of parallel test time compute. As noted below, we separately evaluate GPT‑5.5 Pro in certain cases because we ju...

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

    Computer use and vision EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro OSWorld-Verified 78.7%75.0%--78.0%- MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%---80.5% MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%---- Tool use EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaud...

  • [12] AI Model Benchmarks Apr 2026 | Compare GPT-5, Claude 4.5 ...lmcouncil.ai

    AI Model Benchmarks Apr 2026 18 benchmarks - the world's most-followed benchmarks, curated by AI Explained, author of SimpleBench Independently-run benchmarks by Epoch, Scale and others, so may not match self-reported scores by AI orgs. Compare Models Human...

  • [14] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer []( Research Economic Futures Commitments Learn News Try Claude Claude Opus 4.7 Image 1: Claude Opus 4.7 Image 2: Claude Opus 4.7 Hybrid reasoning model that pushes the frontier for coding and AI agents, featuring a 1M con...

  • [16] Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained - Vellumvellum.ai

    Apr 16, 2026•16 min•ByNicolas Zeeb Guides CONTENTS Key observations of reported benchmarks Coding capabilities SWE-bench Verified SWE-bench Pro Terminal-Bench 2.0 Agentic capabilities MCP-Atlas (Scaled tool use) Finance Agent v1.1 OSWorld-Verified (Computer...

  • [17] Claude Opus 4.7 Review: Everything New in 2026app.stationx.net

    Sign In MEMBERSHIP 2100 Shares Benchmark Opus 4.6 Opus 4.7 Change --- --- SWE-Bench Pro 53.4% 64.3% +10.9 SWE-Bench Verified 80.8% 87.6% +6.8 Graphwalks (multi-hop reasoning) 38.7% 58.6% +19.9 OSWorld-Verified (computer use) 72.7% 78.0% +5.3 CharXiv (vision...

  • [19] Claude Opus 4.7 Benchmark Full Analysis: Empirical Data Leading ...help.apiyi.com

    Q1: What is Claude Opus 4.7? Claude Opus 4.7 is the flagship Large Language Model released by Anthropic on April 16, 2026. It leads in multiple benchmarks, including coding (SWE-bench Verified 87.6%), Agent tool invocation, and scientific reasoning (GPQA Di...

  • [27] Kimi K2.6 on GMI Cloud: Architecture, Benchmarks & API Accessgmicloud.ai

    ‍ K2.6 was equipped with search, code-interpreter, and web-browsing tools for HLE with tools, BrowseComp, DeepSearchQA, and WideSearch evaluations. Reasoning and Knowledge K2.6 is competitive with closed-source models on math and science, though GPT-5.4 and...

  • [29] Kimi K2.6 Tech Blog: Advancing Open-Source Codingkimi.com

    APEX-Agents 27.9 33.3 33.0 32.0 11.5 OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 — 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 — 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 — 80.8 80...

  • [32] 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...

  • [34] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co

    OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 80.8 80.6 76.8 SciCode 52.2 56.6 51.9 58.9 48.7 OJ...

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

    We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T ... 2 days ago

  • [42] DeepSeek V4 Preview Releaseapi-docs.deepseek.com

    News; DeepSeek-V4 Preview Release 2026/04/24. On this page. DeepSeek V4 Preview Release. DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced!