DeepSeek V4 vs Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：Benchmark 比較

先講結論：按用途揀，唔好搵「總冠軍」

• **Coding 同 GitHub issue 修復：**按已引用嘅 SWE-Bench、SWE-Bench Verified、CursorBench 數據，Claude Opus 4.7 較 GPT-5.5 有優勢 。
• **Terminal agent／computer use：**GPT-5.5 最有官方數據支持，包括 OpenAI 公布 Terminal-Bench 2.0 82.7% 。
• **想慳 token 成本嘅 coding agent：**CodeRouter 將 Kimi K2.6 形容為成本／質素勝出者，價錢係每 100 萬 tokens 輸入 US$0.60、輸出 US$4.00 。
• **DeepSeek V4：**DeepSeek 官方確認 V4-Pro、V4-Flash 已支援 API，但今次來源未見官方四方 benchmark 矩陣 。

呢批來源其實支持到啲咩？

OpenAI 將 Terminal-Bench 2.0 描述為測試複雜 command-line workflows，需要規劃、反覆嘗試同工具協調；GPT-5.5 喺呢個測試達到 82.7% 。SWE-Bench Pro 就係評估模型處理真實 GitHub issue 嘅能力，OpenAI 報 GPT-5.5 成績為 58.6% 。

DeepSeek 文檔就寫明，V4-Pro 同 V4-Flash 可經 OpenAI ChatCompletions interface 以及 Anthropic interface 使用；model 參數分別係 deepseek-v4-pro 同 deepseek-v4-flash 。呢點證明可用性，但唔等於證明 benchmark 贏咗邊個。

Claude Opus 4.7 同 Kimi K2.6 嘅直接比較要更小心：LushBinary 提供 Claude 對 GPT-5.5 嘅多項數字，CodeRouter 則提供 Kimi K2.6 同 DeepSeek V4 嘅價格及定位資料 。

有根據嘅比較表

「未有足夠資料」即係：今次提供嘅來源入面，未見到足夠可靠、可直接對照嘅同一 benchmark 數字。

Coding：Claude Opus 4.7 暫時睇落最強，Kimi K2.6 係性價比候選

如果你最關心係修 bug、改 repo、處理 GitHub issue，已引用數字最有利於 Claude Opus 4.7。LushBinary 指 Claude Opus 4.7 喺 SWE-Bench Pro 有 64.3%，高過 GPT-5.5 嘅 58.6%；而 GPT-5.5 呢個 58.6% 亦由 OpenAI 官方自己公布 。同一個第三方來源亦指 Claude Opus 4.7 喺 SWE-Bench Verified 同 CursorBench 領先 GPT-5.5 。

不過 Kimi K2.6 唔可以忽略。CodeRouter 將佢喺 SWE-Bench Pro 定位為同 GPT-5.5 同級，同時列出明顯較低嘅 token 價格 。呢個唔等於你可以唔做自家 eval，但如果你要跑大量 agent、draft 或 retry，成本訊號相當重要。

至於 DeepSeek V4，今次官方資料只足以確認 V4-Pro、V4-Flash 已經喺 API 可用，未能由官方資料推出 coding benchmark 勝負 。

Terminal agent 同 computer use：GPT-5.5 證據最硬

如果你做嘅係 shell command、工具協調、log 分析、反覆試錯呢類 agentic workflow，GPT-5.5 係今次最有公開硬數支持嘅起點。OpenAI 指 GPT-5.5 喺 Terminal-Bench 2.0 達到 82.7%，而該 benchmark 測試複雜 command-line workflows，包括規劃、迭代同工具協調 。LushBinary 則將 Claude Opus 4.7 喺同一 benchmark 估於約 72% 。

同一第三方來源亦較支持 GPT-5.5：GDPval／Knowledge Work 為 84.9% 對 Claude 約 78%，OSWorld-Verified／Computer Use 為 78.7% 對 Claude 約 65% 。所以，若任務接近 terminal、tool orchestration 或 GUI 操作，GPT-5.5 係較有根據嘅首選測試對象。

Vision 同文件：Claude Opus 4.7 有最清楚正面訊號

Vision／文件理解方面，今次來源未足夠砌出完整四方表。最明確嘅正面訊號係 Claude Opus 4.7：Latent Space／AINews 引用嘅 Arena 報告指，Claude Opus 4.7 喺 Vision & Document Arena 排第 1 。

LLM Stats 亦報道，Claude Opus 4.7 可處理長邊最高 2,576 pixels、約 3.75 megapixels 嘅圖片；GPT-5.5 支援 image input，並列出 MMMU-Pro 81.2%（無工具）同 83.2%（有工具）。呢啲資料有助比較 Claude 同 GPT-5.5，但仍然唔係 Kimi K2.6、DeepSeek V4、Claude、GPT-5.5 四者嘅直接完整對戰。

價格表現：Kimi K2.6 同 DeepSeek V4 Flash 值得放入自己測試

如果你要跑大量 coding agent，token bill 會好快放大。今次最清楚嘅價格論點係 Kimi K2.6：CodeRouter 將佢形容為成本／質素勝出者，並列出每 100 萬 tokens 輸入 US$0.60、輸出 US$4.00 。

DeepSeek V4 Flash 喺同一來源被列為非常便宜嘅 workhorse 選項：每 100 萬 tokens 輸入 US$0.14、輸出 US$0.28，並有 1M context 。DeepSeek 官方文檔亦確認 V4-Pro 同 V4-Flash 已可透過現有 API interface 使用 。

但平唔等於 benchmark 第一。真正要計嘅係：每個「可接受結果」成本幾多、錯誤要唔要人手補鑊、retry 幾多次、延遲係咪可接受。

點樣公平測試呢四個模型？

唔好淨係睇 leaderboard。最好由你自己嘅真實任務抽一小批 eval：例如公司 codebase 入面嘅 bug fix、實際文件問答、terminal agent workflow、或者需要工具協調嘅任務。每個模型用同一批 prompt、同一套工具、同一個時間限制，再量度以下幾樣：

• 第一次答案是否可用；
• retry 次數；
• 每個可接受結果成本；
• 錯誤嚴重程度；
• runtime／latency；
• 人手 review 或修正成本。

同時要分清楚數據級別。GPT-5.5 今次有 OpenAI 官方 Terminal-Bench 2.0 同 SWE-Bench Pro 數字 ；DeepSeek V4 有官方 API 可用性證明 ；Claude Opus 4.7 同 Kimi K2.6 嘅最強直接比較，今次主要來自第三方來源 。

總結

呢場比較冇一個放諸四海皆準嘅冠軍。Claude Opus 4.7 喺引用嘅 coding 相關數據較突出；GPT-5.5 喺 terminal、agentic workflow、computer use 方面有最硬證據；Kimi K2.6 有最清楚嘅性價比敘事；DeepSeek V4 則係已可用嘅 API 候選，應該放入你自己嘅 eval 跑一輪先決定 。