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Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：benchmark、價錢同揀法

現有 benchmark 唔係選出一個總冠軍：Claude Opus 4.7 在 VentureBeat HLE 46.9%／54.7% 及 CodeRouter SWE Bench Pro 64.3% 有最強質素訊號 [3][16]。 GPT 5.5 的 Terminal Bench 2.0 報告成績為 82.7%，高過 Claude Opus 4.7 的 69.4% 和 DeepSeek V4 的 67.9%；Kimi K2.6 則在 SWE Bench Pro 以 58.6% 跟 GPT 5.5 打和 [3][16]。

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研究答案

重點

現有 benchmark 唔係選出一個總冠軍：Claude Opus 4.7 在 VentureBeat HLE 46.9%／54.7% 及 CodeRouter SWE Bench Pro 64.3% 有最強質素訊號 [3][16]。
GPT 5.5 的 Terminal Bench 2.0 報告成績為 82.7%，高過 Claude Opus 4.7 的 69.4% 和 DeepSeek V4 的 67.9%；Kimi K2.6 則在 SWE Bench Pro 以 58.6% 跟 GPT 5.5 打和 [3][16]。
價錢會改變決策：Kimi K2.6 報告為每 100萬 tokens US$0.60／US$4.00；DeepSeek V4 Pro 為 US$1.74／US$3.48 加 1M context，V4 Flash 更平但係另一變體 [4][16]。

Panel comparativo de modelos de IA generativa con Kimi K2.6, DeepSeek V4, GPT-5.5 y Claude Opus 4.7 — Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: benchmarks, precio y mejor usoIlustración editorial generada para representar una comparativa de modelos de IA; no contiene resultados reales de benchmark.
AI 提示
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: benchmarks, precio y mejor uso. Article summary: Claude Opus 4.7 es la apuesta de máxima calidad en las cifras comparables: 46,9%/54,7% en HLE y 64,3% en SWE Bench Pro, pero los benchmarks mezclan modos y conviene validarlo con tus propios prompts [3][16].. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40cognidownunder%2Fclaude-opus-4-7-leads-on-code-gpt-5-5-wins-intelligence-and-kimi-k2-6-" source context "Claude Opus 4.7 Leads on Code, GPT 5.5 Wins Intelligence, and ..." Reference image 2: visual subject "[Sign in](https://medium.com/m/signin?operation=login&redirect=https%3
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淨睇 benchmark，好容易以為要搵一個總冠軍；但現有資料反而話俾你知：呢四個模型係四種取向。質素最緊要、錯一次代價可以好高，先試 Claude Opus 4.7；工作流靠 Terminal、agent 或 OpenAI／ChatGPT／Codex，GPT-5.5 較值得排前；想用較低成本做 coding agent，Kimi K2.6 好有吸引力；要大量 API call 加長 context，DeepSeek V4-Pro 或 V4 Flash 先值得測。

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「Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：benchmark、價錢同揀法」的簡短答案是什麼？

現有 benchmark 唔係選出一個總冠軍：Claude Opus 4.7 在 VentureBeat HLE 46.9%／54.7% 及 CodeRouter SWE Bench Pro 64.3% 有最強質素訊號 [3][16]。

首先要驗證的關鍵點是什麼？

現有 benchmark 唔係選出一個總冠軍：Claude Opus 4.7 在 VentureBeat HLE 46.9%／54.7% 及 CodeRouter SWE Bench Pro 64.3% 有最強質素訊號 [3][16]。 GPT 5.5 的 Terminal Bench 2.0 報告成績為 82.7%，高過 Claude Opus 4.7 的 69.4% 和 DeepSeek V4 的 67.9%；Kimi K2.6 則在 SWE Bench Pro 以 58.6% 跟 GPT 5.5 打和 [3][16]。

接下來在實務上我該做什麼？

價錢會改變決策：Kimi K2.6 報告為每 100萬 tokens US$0.60／US$4.00；DeepSeek V4 Pro 為 US$1.74／US$3.48 加 1M context，V4 Flash 更平但係另一變體 [4][16]。

來源

你最在意	先試邊個	關鍵訊號
高難度任務、錯誤代價高	Claude Opus 4.7	在可比的 HLE 數字中領先 GPT-5.5 和 DeepSeek；CodeRouter 亦列它在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 排第一。
Terminal、agent、OpenAI 生態	GPT-5.5	VentureBeat 報告 Terminal-Bench 2.0 為 82.7%，高過 Claude Opus 4.7 和 DeepSeek V4；實務指南亦把它連到 ChatGPT／Codex 工作流。
平價但仍要有競爭力的 coding	Kimi K2.6	CodeRouter 列 Kimi K2.6 在 SWE-Bench Pro 以 58.6% 跟 GPT-5.5 打和，價格為每 100萬 tokens 輸入 US$0.60、輸出 US$4.00 。
大量呼叫、長 context、成本敏感	DeepSeek V4-Pro 或 V4 Flash	V4-Pro 報告價為 US$1.74／US$3.48 並有 1M context；V4 Flash 報告價更低至 US$0.14／US$0.28，同樣列 1M context，但它係另一個變體。
想有 self-hosting 路線	Kimi K2.6	Verdent 指 K2.6 weights 在 Hugging Face，可用 vLLM、SGLang 或 KTransformers 跑。

Benchmark	主要讀法	現有數字
HLE，冇工具	Claude Opus 4.7 在 VentureBeat 同一組可比數字入面領先。	Claude Opus 4.7：46.9%；GPT-5.5：41.4%；DeepSeek V4：37.7%。Kimi K2.6 冇出現在同一段可比摘錄入面。
HLE，有工具	Claude 仍然高過 GPT-5.5 和 DeepSeek；Kimi 有一個接近數字，但來自另一張表。	VentureBeat：Claude Opus 4.7 54.7%、GPT-5.5 52.2%、DeepSeek V4 48.2%。CodeRouter 另列 Kimi K2.6 在 HLE with tools 為 54.0，但唔係同一張可比表。
SWE-Bench Pro	Claude 領先；GPT-5.5 同 Kimi 係第二梯隊；DeepSeek 接近但較低。	CodeRouter 報 Claude Opus 4.7 64.3%，GPT-5.5 與 Kimi K2.6 同為 58.6%，DeepSeek V4-Pro 約 55%；VentureBeat 則引 DeepSeek 55.4% 。
Terminal-Bench 2.0	這是 GPT-5.5 最硬淨的可比優勢。	GPT-5.5：82.7%；Claude Opus 4.7：69.4%；DeepSeek V4：67.9%。現有摘錄冇 Kimi K2.6 對應數字。

模型或變體	報告價格	報告 context	備註
Claude Opus 4.7	Artificial Analysis：每 100萬 tokens 輸入 US$5／輸出 US$25	1M tokens；最高輸出 128K tokens	Artificial Analysis 亦形容它係智能表現領先的模型之一，但成本高、速度較慢、輸出較冗長。
GPT-5.5	CodeRouter：每 100萬 tokens 輸入 US$5／輸出 US$30	1M tokens	如果你已經用 ChatGPT／Codex，或者特別需要 Terminal-Bench 2.0 的強訊號，會較自然。
Kimi K2.6	CodeRouter：每 100萬 tokens 輸入 US$0.60／輸出 US$4.00	256K tokens	Artificial Analysis 的直接比較亦顯示 Kimi 為 256K context，而 Claude Opus 4.7 為 1000K 。
DeepSeek V4-Pro	CodeRouter：每 100萬 tokens 輸入 US$1.74／輸出 US$3.48	1M tokens	適合要長 context 同大量 call 的平價路線，但在現有 HLE／SWE-Bench Pro 數字中唔係領先者。
DeepSeek V4 Flash	CodeRouter：每 100萬 tokens 輸入 US$0.14／輸出 US$0.28	1M tokens	這是另一個變體，唔好自動把 V4-Pro 或 V4-Pro-Max 的 benchmark 搬過去 Flash 。