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

基准对比表

表中的破折号表示引用来源中没有找到该模型在这一项上的分数，不代表得分为零。GPT-5.5、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7 和 DeepSeek-V4-Pro-Max 的多数字段来自同一共同对比；Kimi K2.6 的数字来自单独的 Kimi 相关来源 。

你的场景应该先测谁？

分模型解读

GPT-5.5

OpenAI 将 GPT-5.5 描述为面向复杂任务构建，包括编码、研究和数据分析 。在 VentureBeat 的共同对比中，GPT-5.5 的 Terminal-Bench 2.0 为 82.7%，高于 Claude Opus 4.7 的 69.4% 和 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 67.9% 。同一表格还列出 GPT-5.5 在 GPQA Diamond 为 93.6%、SWE-Bench Pro 为 58.6%、BrowseComp 为 84.4% 。

这里最容易踩坑的是 GPT-5.5 Pro。共同表格中，GPT-5.5 Pro 在 BrowseComp 达到 90.1%，在 Humanity’s Last Exam 带工具行达到 57.2%；但这些数字不应与基础 GPT-5.5 混在一起比较成本、延迟或模型设置 。

从采购和预算角度看，BenchLM 将 GPT-5.5 列为 1M token 上下文窗口；另一个价格报道列出 GPT-5.5 为每百万输入 token $5、每百万输出 token $30 。这类价格更适合作为预算信号，真正采购前仍应核对服务商的实时价格。

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 在这组模型中给出了最强的软件修复信号。LLM Stats 将其 SWE-Bench Verified 列为 87.6%，共同对比中其 SWE-Bench Pro 为 64.3% 。它还在共同表格中领先 GPQA Diamond，得分 94.2%；领先 Humanity’s Last Exam 无工具行，得分 46.9%；并在 MCP Atlas 行达到 79.1% 。

LLM Stats 还报告 Claude Opus 4.7 具有 1M token 上下文窗口，价格为每百万 token $5/$25 。不过，可比性仍要谨慎看待：Anthropic 说明部分基准结果使用了内部实现或更新后的评测参数，有些分数不能直接与公开榜单分数比较 。

Kimi K2.6

Kimi K2.6 是引用材料中最突出的开放权重候选。发布报道将其描述为开放权重 1T 参数 MoE 模型，具有 32B 活跃参数、384 个专家、原生多模态、INT4 量化和 256K 上下文 。它的 Hugging Face 模型卡报告了 SWE-Bench Verified 80.2%、SWE-Bench Pro 58.6%、Terminal-Bench 2.0 66.7% 和 LiveCodeBench v6 89.6 。

同一发布报道还列出 Kimi K2.6 在 Humanity’s Last Exam 带工具项为 54.0，在 BrowseComp 为 83.2 。LLM Stats 将 Kimi K2.6 列为 262K 上下文，价格列为 $0.95/$4.00，并带有 Open Source 标签 。限制在于，Kimi 的这些数字不是来自与 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 和 DeepSeek-V4-Pro-Max 同一张共同表格；因此，接近的分差更应被看作测试线索，而不是最终胜负 。

DeepSeek-V4-Pro-Max

DeepSeek-V4-Pro-Max 更像是性价比候选，而不是公开数据里的全能冠军。LLM Stats 将其列为 1.6T 规模、1M 上下文、SWE-Bench Verified 80.6%，成本列为 $1.74/$3.48 。在共同对比中，它的 GPQA Diamond 为 90.1%、Humanity’s Last Exam 无工具为 37.7%、Humanity’s Last Exam 带工具为 48.2%、Terminal-Bench 2.0 为 67.9%、SWE-Bench Pro 为 55.4%、BrowseComp 为 83.4%、MCP Atlas 为 73.6% 。

这些数字让 DeepSeek-V4-Pro-Max 很适合进入成本敏感场景的验证名单。但同一共同表格显示，在多数已报告基准行中，GPT-5.5、GPT-5.5 Pro 或 Claude Opus 4.7 仍然领先；因此，在生产环境替换高价模型之前，应先用自己的任务做验证 。

上下文与价格：只能当信号，不能当报价

上下文窗口和价格并不总是由同一来源、同一服务商报告。下面这些信息更适合作为采购前筛选信号，而不是最终合同价格。

为什么榜单会互相打架？

原因并不神秘：不同基准测的是不同能力。GPQA Diamond 和 Humanity’s Last Exam 更偏困难推理；Terminal-Bench 2.0 和 SWE-Bench 系列更偏编码与代理式软件工程；BrowseComp 在共同对比中衡量浏览检索类表现 。一个模型在某一行领先、另一行落后，往往是因为任务、工具权限和评测框架不同。

即使是同名基准，也可能因为实现不同而出现差异。LLM Stats 将 Claude Opus 4.7 的 SWE-Bench Verified 列为 87.6%；LMCouncil 在其设置下列为 83.5% ± 1.7 。Anthropic 也说明，部分结果使用内部实现或更新后的评测参数，因此不一定能与公开榜单直接比较 。

所以，一两个百分点的差距不应直接决定生产选型。公开基准最适合用来缩短候选名单，最后的决定仍应来自你自己的评测。

真正上线前，建议这样测

在押注某个模型前，最好把排名靠前的两到三个候选放到你的真实任务里跑一轮。

1. **使用真实提示词、文件和代码仓库。**公开基准很难复现你的代码结构、文档、业务规则和用户行为。
2. **匹配真实工具环境。**编码代理的表现会受终端权限、浏览、检索、仓库上下文和内部 API 影响。
3. **用同一设置测成本和延迟。**Pro 模式、更高推理努力度等设置会改变质量、token 用量和响应时间。
4. **人工检查失败样本。**编码任务尤其要看测试结果、diff 质量、可维护性、安全回归和是否编造依赖。
5. **至少放入一个低成本挑战者。**如果开放权重或推理成本重要，Kimi K2.6 和 DeepSeek-V4-Pro-Max 都值得进入测试集 。

底线

如果你想从高端闭源模型开始缩小范围，最直接的组合是并排测试 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7：GPT-5.5 在引用数据中有最强的 Terminal-Bench 2.0 成绩，而 Claude Opus 4.7 在引用的 SWE-Bench Pro 和 SWE-Bench Verified 上最强 。

如果你需要开放权重，先看 Kimi K2.6 。如果预算是硬约束，把 DeepSeek-V4-Pro-Max 放进候选名单；但在把它视为高端模型的直接替代品之前，务必用自己的工作负载验证质量、成本和延迟 。