GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 对比：基准、价格和怎么选

把四个前沿模型放在一起比较，最容易犯的错，是把某一个榜单当成最终裁判。更稳妥的结论是：GPT-5.5 的综合排名信号最强，Claude Opus 4.7 在若干高难推理和软件工程项目上更占优，DeepSeek V4 的 API 成本优势最明显，而 Kimi K2.6 在代码和智能体任务上有竞争力，但与 GPT-5.5、Opus 4.7 的直接同台证据较少。

先看结论

你最关心的是……	更有依据的选择	为什么
综合能力排名	GPT-5.5	Artificial Analysis 将 GPT-5.5 xhigh 列为 60、GPT-5.5 high 列为 59，均高于 Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort 的 57。
高难推理和软件工程	Claude Opus 4.7，GPT-5.5 紧随其后	在 VentureBeat 的同表比较中，Claude Opus 4.7 领先 GPQA Diamond、HLE 无工具、SWE-Bench Pro、MCP Atlas；GPT-5.5 领先 Terminal-Bench 2.0 和基础 BrowseComp，GPT-5.5 Pro 在列出的 HLE with tools 与 BrowseComp 上领先。
API 成本	DeepSeek V4 / DeepSeek V4 Flash	Mashable 列出的 DeepSeek V4 价格低于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7；LLMBase 对比中，DeepSeek V4 Flash 的输入、输出和混合价格也明显低于 Kimi K2.6。
公开代码指标丰富度	DeepSeek V4 Pro	Together AI 列出 DeepSeek V4 Pro 的 93.5% LiveCodeBench、Codeforces 3206、80.6% SWE-Bench Verified 和 76.2% SWE-Bench Multilingual。
Kimi K2.6 是否能赢	有潜力，但还不能盖棺定论	Kimi K2.6 有代码和智能体相关数据，但目前较多 Kimi 资料是拿它与 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 比，而不是直接对比 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7。

综合排名：GPT-5.5 的信号最强

在现有资料里，最清晰的综合排名来自 Artificial Analysis 的 Intelligence Index。该榜单把 GPT-5.5 xhigh 排在 60，GPT-5.5 high 排在 59；Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort 为 57。

Kimi K2.6 在可见的综合片段中低于这个 GPT-5.5 / Claude Opus 4.7 层级。OpenRouter 列出 Kimi K2.6 的 Intelligence 为 53.9、Coding 为 47.1、Agentic 为 66.0；LLMBase 的 DeepSeek V4 Flash High 与 Kimi K2.6 对比也列出 Kimi 的 Intelligence 为 53.9、Coding 为 47.1。

需要注意的是，LLMBase 同一对比中 DeepSeek V4 Flash High 的 Intelligence 为 44.9、Coding 为 39.8，但这是 Flash 变体，并不等同于 DeepSeek V4 Pro 或 Pro-Max。 换句话说，现有综合排名能较清楚地说明 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的相对位置，却没有给出一个同时覆盖 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 Pro-Max、Kimi K2.6 的完整四方榜单。

共同基准：Claude 和 GPT-5.5 各有胜场

VentureBeat 的表格是目前最适合做横向观察的一组资料，因为它把 DeepSeek-V4-Pro-Max、GPT-5.5、部分 GPT-5.5 Pro 结果和 Claude Opus 4.7 放在同一批项目里比较。

基准	DeepSeek-V4-Pro-Max	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro，如有列出	Claude Opus 4.7	该来源中的最好结果
GPQA Diamond	90.1%	93.6%	—	94.2%	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam，无工具	37.7%	41.4%	43.1%	46.9%	Claude Opus 4.7
Humanity’s Last Exam，带工具	48.2%	52.2%	57.2%	54.7%	GPT-5.5 Pro
Terminal-Bench 2.0	67.9%	82.7%	—	69.4%	GPT-5.5
SWE-Bench Pro / SWE Pro	55.4%	58.6%	—	64.3%	Claude Opus 4.7
BrowseComp	83.4%	84.4%	90.1%	79.3%	GPT-5.5 Pro
MCP Atlas / MCPAtlas Public	73.6%	75.3%	—	79.1%	Claude Opus 4.7

这张表的读法不是某一方横扫，而是分项目取舍。Claude Opus 4.7 在 GPQA Diamond、HLE 无工具、SWE-Bench Pro 和 MCP Atlas 上更强；GPT-5.5 基础模型在 Terminal-Bench 2.0 与 BrowseComp 上更强，而 GPT-5.5 Pro 在该来源列出的 HLE with tools 与 BrowseComp 上更高。

DeepSeek-V4-Pro-Max 在多项指标上接近前沿水平，但在这张共同表里没有超过 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7 的最佳成绩。它最接近的一项是 BrowseComp：DeepSeek-V4-Pro-Max 为 83.4%，GPT-5.5 为 84.4%，Claude Opus 4.7 为 79.3%。

代码能力：要分清竞赛编程、真实仓库修复和智能体流程

如果你的任务更像真实软件仓库里的多文件修复，Claude Opus 4.7 在 VentureBeat 的 SWE-Bench Pro 共同表格里最强：64.3%，高于 GPT-5.5 的 58.6% 和 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 55.4%。

但 DeepSeek V4 Pro 的公开代码画像最完整。Together AI 列出 DeepSeek V4 Pro 的 93.5% LiveCodeBench、Codeforces 3206、80.6% SWE-Bench Verified，以及 76.2% SWE-Bench Multilingual。 NVIDIA 的模型卡也按 V4 Flash 与 V4 Pro 的不同推理设置拆分了 GPQA Diamond、HLE、LiveCodeBench、Codeforces 等指标，并显示 V4-Pro Max 在 LiveCodeBench 为 93.5、Codeforces 为 3206。

Kimi K2.6 也有实质性的代码数据，只是很多资料并非直接拿它对比 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7。Lorka 的表格显示，Kimi K2.6 在 SWE-Bench Pro 为 58.6%、HLE-Full with tools 为 54.0%、GPQA-Diamond 为 90.5%、MMMU-Pro 为 79.4%，但对比对象是 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.1 Pro。 Verdent 列出 Kimi K2.6 在 SWE-Bench Verified 为 80.2%、Terminal-Bench 2.0 为 66.7%、HLE with tools 为 54.0%、LiveCodeBench v6 为 89.6%，同时也注明 Opus 4.7 在 SWE-Bench Verified 上以 87.6% 领先。

因此，Kimi K2.6 值得进入代码和智能体工作流的候选名单，但现有证据还不足以说它在四方对比中总体胜过 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7。

价格：DeepSeek V4 的优势最容易算清楚

如果你按 API 调用成本做决策，DeepSeek V4 的优势最明显。Mashable 列出的 DeepSeek V4 价格为每 100 万输入 token 1.74 美元、每 100 万输出 token 3.48 美元；GPT-5.5 为每 100 万输入 token 5 美元、每 100 万输出 token 30 美元；Claude Opus 4.7 为每 100 万输入 token 5 美元、每 100 万输出 token 25 美元。

模型或变体	输入价格	输出价格	备注
GPT-5.5	每 100 万 token 5 美元	每 100 万 token 30 美元	Mashable 在该比较中列出 100 万上下文窗口。
Claude Opus 4.7	每 100 万 token 5 美元	每 100 万 token 25 美元	Mashable 在该比较中列出 100 万上下文窗口。
DeepSeek V4	每 100 万 token 1.74 美元	每 100 万 token 3.48 美元	Mashable 在该比较中列出 100 万上下文窗口。
DeepSeek V4 Flash	每 100 万 token 0.14 美元	每 100 万 token 0.28 美元	LLMBase 在 DeepSeek V4 Flash High 与 Kimi K2.6 对比中列出 0.18 美元混合价格。
Kimi K2.6	每 100 万 token 0.95 美元	每 100 万 token 4.00 美元	LLMBase 在同一对比中列出 1.71 美元混合价格。

这里要特别留心：同一模型家族在不同服务商、不同变体、不同推理档位下，价格和上下文限制可能不同。Mashable 在其价格比较中列出 DeepSeek V4、GPT-5.5、Claude Opus 4.7 都是 100 万上下文窗口；但 OpenRouter 的 DeepSeek V4 Pro 页面显示最大 token 为 256K、最大输出为 66K。 真正上线前，应以你要调用的具体 endpoint、模型变体和推理模式为准。

按场景怎么选

GPT-5.5：需要综合排名时，最稳的默认项

如果你的采购或技术选型主要看综合智能排名，GPT-5.5 是当前证据里最稳的默认选择。Artificial Analysis 将 GPT-5.5 xhigh 列为 60、GPT-5.5 high 列为 59，是所给片段里的前两名。

GPT-5.5 在 VentureBeat 共同表格里的若干任务也很突出：基础 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%、BrowseComp 为 84.4%；在列出 GPT-5.5 Pro 的 BrowseComp 项目中，GPT-5.5 Pro 为 90.1%。

Claude Opus 4.7：适合高难推理和软件工程任务

Claude Opus 4.7 在综合排名上紧随 GPT-5.5：Artificial Analysis 给 Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort 的 Intelligence Index 为 57。 在 VentureBeat 的共同表格中，它领先 GPQA Diamond、HLE 无工具、SWE-Bench Pro 和 MCP Atlas。

Anthropic 自己的发布资料还给出了内部研究智能体结果：Claude Opus 4.7 在六个模块的总体分数中并列最高，为 0.715；在 General Finance 模块中为 0.813，高于 Opus 4.6 的 0.767。 但这是厂商内部基准，应作为补充信息，而不是等同于跨厂商公开榜单。

DeepSeek V4：预算敏感或大规模调用时最值得测

DeepSeek V4 最直接的优势是价格。按 Mashable 的对比，DeepSeek V4 每 100 万输入 token 1.74 美元、每 100 万输出 token 3.48 美元，明显低于 GPT-5.5 的 5/30 美元和 Claude Opus 4.7 的 5/25 美元。

DeepSeek V4 Pro 也有强代码指标：Together AI 列出的数据包括 93.5% LiveCodeBench、Codeforces 3206、80.6% SWE-Bench Verified 和 76.2% SWE-Bench Multilingual。 代价是，在 VentureBeat 的同表比较里，DeepSeek-V4-Pro-Max 虽然接近前沿，但没有在这些共享行里超过 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7 的最佳结果。

Kimi K2.6：代码和智能体方向可信，但四方直接证据较薄

Kimi K2.6 的定位更难一句话定论，因为现有 Kimi 资料很多是拿它与 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 比，而不是直接与 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 比。 不过它的信号并不弱：OpenRouter 列出 Kimi K2.6 的 Intelligence 为 53.9、Coding 为 47.1、Agentic 为 66.0；Verdent 列出它在 SWE-Bench Verified 为 80.2%、LiveCodeBench v6 为 89.6%。

实用层面的结论是：Kimi K2.6 不是被排除在外的选项。如果你的技术栈、成本结构或智能体行为更适合 Kimi，应该把它纳入实测；但仅凭现有直接证据，还不能说它是 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7 之上的总体赢家。

做决定前的几个坑

• 变体名称很关键。 DeepSeek V4 在资料中出现为 V4、V4 Flash、V4 Pro、DeepSeek-V4-Pro-Max，不同变体和推理档位的价格、限制与基准分数并不相同。
• Kimi 的对比不够直接。 许多 Kimi K2.6 表格主要对比 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6，而非 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7。
• HLE 无工具数据存在片段差异。 LLM Stats 与 VentureBeat 报告 GPT-5.5 为 41.4%、Claude Opus 4.7 为 46.9%；Mashable 的 GPT 与 Claude 片段则报告 GPT-5.5 为 40.6%、Opus 4.7 为 31.2%。
• 厂商内部基准要单独看待。 Anthropic 的 Opus 4.7 发布文给出了内部研究智能体提升，但这类结果不能直接等同于中立的跨平台排行榜。
• 价格和上下文限制取决于供应商。 同一模型家族在不同平台上可能有不同上下文窗口、输出上限、缓存策略和计费方式。

一句话结论

如果你要一个综合排名最强的默认选择，选 GPT-5.5。 如果你的任务像高难推理、复杂代码仓库修复或多步骤工具任务，Claude Opus 4.7 在多项共享基准上更有说服力。 如果你最关心大规模 API 成本，且能接受按具体变体做实测，DeepSeek V4 的价格优势最突出，DeepSeek V4 Pro 的代码指标也很强。 Kimi K2.6 则适合作为代码和智能体方向的候选模型，但目前还不能凭现有证据称其为四方总体赢家。