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

冇一個模型有乾淨證明可以通殺：GPT 5.5 官方有 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 SWE Bench Pro 58.6%；DeepSeek V4 官方主要證明 API 可用 [24][25]。 Coding fix 睇引用數據較似 Claude Opus 4.7 佔優；Terminal agent、Computer Use 則 GPT 5.5 較有根據 [4][24]。

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Illustration eines Benchmark-Dashboards für DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
DeepSeek V4 vsBenchmark-Vergleiche zwischen Frontier-Modellen sind nur sinnvoll, wenn offizielle Werte, Sekundärdaten und eigene Evals getrennt betrachtet werden.
AI 提示

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 vs. Kimi K2.6 vs. Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: Benchmark-Vergleich. Article summary: Es gibt keinen sauber belegten Gesamtsieger: GPT 5.5 ist offiziell mit 82,7% auf Terminal Bench 2.0 und 58,6% auf SWE Bench Pro belegt, während Claude Opus 4.7 in Sekundärdaten bei SWE bench stärker wirkt; für Kimi K2.... Topic tags: ai, llm, ai benchmarks, coding agents, developer tools. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). ![Image 4](https://www.youtube.com/watch?v=M90iB4hpenI). [](https://www.youtube.com" source context "Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison - YouTube" Reference image 2: visual subject "[Kimi K2 vs Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5 Comparison](https://www.yo

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比較呢四個模型，第一步唔係問「邊個最高分」，而係問「邊啲數係官方，邊啲係第三方」。GPT-5.5 方面，OpenAI 自己公布咗 Terminal-Bench 2.0 同 SWE-Bench Pro 數字；DeepSeek V4 方面，官方 changelog 主要證明 V4-Pro、V4-Flash 已可透過 API 使用 [24][25]。至於 Claude Opus 4.7 同 Kimi K2.6，今次可用嘅直接比較，多數來自第三方分析，要打個折扣睇 [4][6]。

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 [4]。
  • **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% [24]。
  • **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 [6]。
  • **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 [25]。

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% [24]。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% [24]。

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 [25]。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 [4][6]。

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。

Benchmark／指標DeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-Bench Pro未有足夠資料CodeRouter 指與 GPT-5.5 同級 [6]64.3% [4]58.6% [24]
SWE-Bench Verified未有足夠資料未有足夠資料87.6% [4]約 85% [4]
Terminal-Bench 2.0未有足夠資料未有足夠資料約 72% [4]82.7% [24]
GDPval／Knowledge Work未有足夠資料未有足夠資料約 78% [4]84.9% [4]
OSWorld-Verified／Computer Use未有足夠資料未有足夠資料約 65% [4]78.7% [4]
GPQA Diamond未有足夠資料未有足夠資料94.2% [4]約 93% [4]
CursorBench未有足夠資料未有足夠資料70% [4]約 65% [4]
Tau2-bench Telecom未有足夠資料未有足夠資料約 90% [4]98.0% [4]
Vision & Document Arena未有足夠資料未有足夠資料Arena 報告指第 1 位 [1]未有足夠資料
價格／contextV4 Flash：輸入 US$0.14／輸出 US$0.28（每 100 萬 tokens），1M context [6]輸入 US$0.60／輸出 US$4.00（每 100 萬 tokens）[6]未有足夠資料未有足夠資料

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 [4][24]。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 [4]。

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 [6]。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 [25]。

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 [24]。LushBinary 則將 Claude Opus 4.7 喺同一 benchmark 估於約 72% [4]。

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% [4]。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 [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）[5]。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 [6]。

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 [6]。DeepSeek 官方文檔亦確認 V4-Pro 同 V4-Flash 已可透過現有 API interface 使用 [25]。

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 [24]；DeepSeek V4 有官方 API 可用性證明 [25]；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 [4][6]。

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 [4][24][6][25]。

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重點

  • 冇一個模型有乾淨證明可以通殺：GPT 5.5 官方有 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 SWE Bench Pro 58.6%；DeepSeek V4 官方主要證明 API 可用 [24][25]。
  • Coding fix 睇引用數據較似 Claude Opus 4.7 佔優；Terminal agent、Computer Use 則 GPT 5.5 較有根據 [4][24]。
  • Kimi K2.6 被第三方形容為成本／質素候選，價錢為每 100 萬 tokens 輸入 US$0.60、輸出 US$4.00；DeepSeek V4 Flash 更平，但仍然要自己 eval [6]。

人們還問

「DeepSeek V4 vs Kimi K2.6 vs Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：Benchmark 比較」的簡短答案是什麼？

冇一個模型有乾淨證明可以通殺：GPT 5.5 官方有 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 SWE Bench Pro 58.6%；DeepSeek V4 官方主要證明 API 可用 [24][25]。

首先要驗證的關鍵點是什麼？

冇一個模型有乾淨證明可以通殺：GPT 5.5 官方有 Terminal Bench 2.0 82.7% 同 SWE Bench Pro 58.6%；DeepSeek V4 官方主要證明 API 可用 [24][25]。 Coding fix 睇引用數據較似 Claude Opus 4.7 佔優；Terminal agent、Computer Use 則 GPT 5.5 較有根據 [4][24]。

接下來在實務上我該做什麼？

Kimi K2.6 被第三方形容為成本／質素候選，價錢為每 100 萬 tokens 輸入 US$0.60、輸出 US$4.00；DeepSeek V4 Flash 更平，但仍然要自己 eval [6]。

接下來我應該探索哪個相關主題？

繼續“Claude Security 公測版：Anthropic 點樣用 AI 幫企業掃 code 漏洞”以獲得另一個角度和額外的引用。

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我應該將其與什麼進行比較？

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研究問題

Vergleiche die Benchmarks von DeepSeek V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.7 und GPT-5.5.

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引用的答案

Ein sauberer Benchmark-Vergleich ist derzeit nur eingeschränkt möglich: Für Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 kursieren konkrete Vergleichswerte, aber für DeepSeek V4 und Kimi K2.6 finde ich keine gleichwertig belastbaren offiziellen Benchmark-Tabellen in den verfügbaren Quellen. Daher: Claude Opus 4.7 wirkt bei SWE-bench stärker, GPT-5.5 bei Terminal-/Agent-/Computer-Use-Benchmarks; Kimi K2.6 wird vor allem als Preis-Leistungs-Modell beschrieben; DeepSeek V4 ist laut DeepSeek-API-Changelog verfügbar, aber ohne robuste öffentliche Benchmark-Abdeckung in den gefundenen Quellen [4][6].

Benchmark / KriteriumDeepSeek V4Kimi K2.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
SWE-bench ProInsufficient evidencelaut Sekundärquelle etwa auf GPT-5.5-Niveau bzw. starkes Preis-Leistungs-Profil [6]64.3% [4]58.6% [4]
SWE-bench VerifiedInsufficient evidenceInsufficient evidence87.6% [4]ca. 85% [4]
Terminal-Bench 2.0Insufficient evidenceInsufficient evidenceca. 72% [4]82.7% [4]
GDPval / Knowledge WorkInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 78% [4]84.9% [4]
OSWorld-Verified / Computer UseInsufficient evidenceInsufficient evidenceca. 65% [4]78.7% [4]
Vision / Document ArenaInsufficient evidenceInsufficient evidencelaut Arena-Bericht Platz 1 in Vision & Document Arena [1]Insufficient evidence
Preis-LeistungInsufficient evidenceals starker Kosten-/Qualitäts-Kandidat beschrieben [6]teuer/stark, aber nicht als Kostenführer beschrieben [6]stark, aber nicht Kostenführer laut Vergleich [6]

  • Coding: Claude Opus 4.7 liegt in den gefundenen Zahlen bei SWE-bench Pro und SWE-bench Verified vor GPT-5.5 [4].

  • Agentic / Terminal / Computer Use: GPT-5.5 liegt in den gefundenen Vergleichswerten bei Terminal-Bench 2.0, GDPval und OSWorld-Verified vor Claude Opus 4.7 [4].

  • Multimodal/Vision: Claude Opus 4.7 wird in den gefundenen Arena-Berichten als führend in Vision & Document Arena beschrieben [1].

  • Kimi K2.6: Die verfügbaren Quellen beschreiben Kimi K2.6 eher als Preis-Leistungs- bzw. Open-Model-Kandidat; belastbare direkte Zahlen für alle Benchmarks neben den anderen drei Modellen fehlen in den gefundenen Quellen [6][8].

  • DeepSeek V4: DeepSeek V4-Pro und V4-Flash werden im DeepSeek-API-Changelog als verfügbar genannt, aber ich finde in den verfügbaren Quellen keine ausreichend belastbare offizielle Benchmark-Tabelle für einen fairen direkten Vergleich [6].

  • Wichtig: Die beste belastbare Aussage ist nicht “ein Modell gewinnt alles”, sondern: Claude Opus 4.7 ist nach den gefundenen Zahlen stärker bei SWE-bench, GPT-5.5 stärker bei Terminal-/Agent-/Computer-Use, Kimi K2.6 wahrscheinlich attraktiver bei Kosten pro Leistung, und DeepSeek V4 bleibt mangels öffentlicher Benchmark-Daten schwer einzuordnen [4][6].

來源

  • [1] [AINews] Moonshot Kimi K2.6: the world's leading Open Model ...latent.space

    Arena results continued to matter for multimodal models. @arena reported Claude Opus 4.7 taking 1 in Vision & Document Arena, with +4 points over Opus 4.6 in Document Arena and a large margin over the next non-Anthropic models. Subcategory wins included dia...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing & Coding ...lushbinary.com

    Benchmark GPT-5.5 Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- SWE-bench Pro 58.6% 64.3% 54.2% SWE-bench Verified 85% 87.6% 80% Terminal-Bench 2.0 82.7% 72% 68% GDPval (Knowledge Work) 84.9% 78% 75% OSWorld-Verified (Computer Use) 78.7% 65% 60% GPQA Diamond 93% 94.2% 91...

  • [5] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Vision: 3.75 MP vs Standard Opus 4.7 reads images at roughly 3.3× the resolution of any comparable model. Up to 2,576 pixels on the long edge ( 3.75 megapixels), versus 1,568 px ( 1.15 MP) on prior Claude models. Scores align: Opus 4.7 reports 91.0% on Char...

  • [6] GPT-5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 at a Glance - CodeRoutercoderouter.io

    TL;DR — In one week (April 20–23, 2026), four frontier coding models shipped: Kimi K2.6 (Moonshot, Apr 20), GPT-5.5 (OpenAI, Apr 23), DeepSeek V4 Pro + V4 Flash (preview, April). Claude Opus 4.7 is still the SWE-Bench Pro champion. Kimi K2.6 is the new cost...

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

    Agentic coding GPT‑5.5 is our strongest agentic coding model to date. On Terminal-Bench 2.0, which tests complex command-line workflows requiring planning, iteration, and tool coordination, it achieves a state-of-the-art accuracy of 82.7%. On SWE-Bench Pro,...

  • [25] Change Log | DeepSeek API Docsapi-docs.deepseek.com

    DeepSeek API Docs Logo DeepSeek API Docs Logo Change Log Date: 2026-04-24​ DeepSeek-V4​ The DeepSeek API now supports V4-Pro and V4-Flash, available via both the OpenAI ChatCompletions interface and the Anthropic interface. To access the new models, the bas...