GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 點揀？

點解唔可以一張排行榜定生死

目前公開資料未有一個完整橫向評測，可以同時覆蓋四個模型、同一評測方、同一時間、同一推理預算、同一工具權限。可用證據分散喺廠商發布頁、第三方榜單、媒體匯總、API 文件、模型路由頁同個人實測；口徑唔完全一致。

呢點好重要。Artificial Analysis 會分開 GPT-5.5 xHigh、GPT-5.5 High 同 Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning Max Effort；OpenAI API 文件亦列明 GPT-5.5 支援 none、low、medium、high、xhigh 等 reasoning effort。 所以，一個模型喺某個公開榜領先，唔等於佢喺你公司嘅提示詞、工具鏈、延遲預算同覆核流程入面一定領先。

主要公開基準：邊啲數字值得參考

GPT-5.5：綜合能力同代理工作流嘅預設強選

OpenAI 發布頁顯示 GPT-5.5 同 GPT-5.5 Pro 已喺 2026 年 4 月 24 日更新為可用；OpenAI API 文件將 gpt-5.5 描述為面向編碼同專業工作嘅模型，並列出 1M 上下文、128K 最大輸出、函數調用、網頁搜尋、文件搜尋同電腦使用等能力。

從公開基準睇，GPT-5.5 最適合先拎嚟做高性能 baseline。Artificial Analysis 綜合榜單畀 GPT-5.5 xHigh 60、High 59；VentureBeat 匯總顯示 GPT-5.5 喺 Terminal-Bench 2.0 為 82.7%，高過 Claude Opus 4.7 嘅 69.4% 同 DeepSeek V4 嘅 67.9%。

代價係貴，尤其輸出貴。OpenAI API 文件列出 GPT-5.5 為每 100 萬輸入 token 5 美元、每 100 萬輸出 token 30 美元；如果你嘅任務會產生長報告、多輪代理循環或者大量輸出，輸出 token 成本會好快變成關鍵變數。

**適合優先測試：**複雜 coding agent、終端自動化、跨工具研究、需要函數調用加網頁或文件搜尋嘅專業工作流。

Claude Opus 4.7：長程任務、研究紀律同部分推理設定突出

Claude Opus 4.7 嘅公開定位更偏向長程、多步同嚴謹輸出。Anthropic 稱佢喺內部 research-agent benchmark 入面 tied for the top overall score，分數為 0.715，並指佢長上下文表現最一致；喺 General Finance 模組，Opus 4.7 為 0.813，高過 Opus 4.6 嘅 0.767。

喺 VentureBeat 匯總嘅 Humanity’s Last Exam 入面，Claude Opus 4.7 無工具分數為 46.9%，高過 GPT-5.5 嘅 41.4% 同 DeepSeek V4 嘅 37.7%；有工具時，Claude 為 54.7%，高過 GPT-5.5 base 嘅 52.2%，但低過 GPT-5.5 Pro 嘅 57.2%。

不過，Claude 唔係每個硬指標都壓過 GPT-5.5。至少喺 Terminal-Bench 2.0，GPT-5.5 嘅 82.7% 明顯高過 Claude Opus 4.7 嘅 69.4%。 另有第三方資料稱 Opus 4.7 喺 SWE-bench Verified 為 82.4%，但呢個唔係四模型同源橫評，唔應同 SWE-Bench Pro 或其他榜單直接混成一個總分。

**適合優先測試：**長文檔研究、金融資料處理、需要披露依據同數據紀律嘅分析任務、多步推理同覆核要求高嘅工作流。

DeepSeek V4：成本效益突出，但唔係全面第一

DeepSeek V4 最硬嘅賣點係價錢。Mashable 匯總指 DeepSeek V4 API 為每 100 萬輸入 token 1.74 美元、輸出 token 3.48 美元；同一匯總入面，GPT-5.5 為 5/30 美元，Claude Opus 4.7 為 5/25 美元。

性能方面，DeepSeek V4 接近前沿，但喺呢批公開匯總入面未見全面領先。VentureBeat 匯總顯示，DeepSeek V4 喺 HLE 無工具為 37.7%、有工具為 48.2%，低過 GPT-5.5、GPT-5.5 Pro 同 Claude Opus 4.7 對應分數；喺 Terminal-Bench 2.0，DeepSeek 嘅 67.9% 接近 Claude 嘅 69.4%，但低過 GPT-5.5 嘅 82.7%。

所以 DeepSeek V4 更適合作為成本敏感生產系統嘅第一輪候選，而唔係無條件替代所有閉源前沿模型。真正要問係：佢喺你嘅任務入面有冇達到可接受質量線？低單價又係咪足以抵消重試、人工覆核同延遲成本？

**適合優先測試：**批處理、高吞吐推理、低毛利應用、可以接受一定覆核但需要明顯降低 token 成本嘅系統。

Kimi K2.6：開權重陣營強候選，但直接橫評仍然不足

Kimi K2.6 嘅看點係開權重、多模態同長上下文。Artificial Analysis 稱佢係新嘅領先開權重模型，並指佢原生支援圖像同影片輸入、文字輸出，最大上下文長度為 256K。 OpenRouter 頁面則列出 Kimi K2.6 嘅 Artificial Analysis Intelligence 為 53.9、Coding 為 47.1、Agentic 為 66.0，並顯示最大 token 為 256K、最大輸出為 66K。

喺網頁研究類指標上，DocsBot 匯總顯示 Kimi K2.6 嘅 BrowseComp 為 83.2%，GPT-5.5 為 84.4%。 呢個數字說明 Kimi 喺該匯總入面貼近 GPT-5.5，但仍然要留意：部分 Kimi K2.6 資料主要將佢同 GPT-5.4、Claude Opus 4.6 比較，而唔係同 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 做完整同源橫評。

**適合優先測試：**開權重生態、需要更高部署自主性嘅團隊、長上下文處理、圖像或影片輸入、想喺成本同可控性之間搵平衡嘅工作流。

成本、上下文、部署：分數之外嘅硬約束

API 單價只係總成本一部分。OpenAI 嘅 GPT-5.5 API 指南建議，工具密集或者長時間工作流，應該按準確率、token 消耗同端到端延遲同其他模型做基準測試；OpenAI 模型文件亦顯示 GPT-5.5 嘅 reasoning effort 可由 none 調到 xhigh。

真實工作流應該點測

公開基準適合用嚟縮細候選名單，但唔可以取代私有評測。比較穩陣嘅採購或技術選型流程，最少要記錄四類指標：任務成功率、失敗類型、端到端延遲、token 同重試成本。OpenAI 文件亦明確建議，工具密集或長時間工作流要同其他模型比較準確率、token 消耗同端到端延遲。

個人實測可以做補充訊號，但唔應當成標準排行榜。AkitaOnRails 2026 年 4 月編碼測試入面，Claude Opus 4.7 得分 97，GPT-5.5 xHigh Codex 得分 96，Kimi K2.6 得分 87，DeepSeek V4 Pro 得分 69；同一表亦記錄估算成本，例如 Claude Opus 4.7 約 1.10 美元、GPT-5.5 xHigh Codex 約 10 美元、Kimi K2.6 約 0.30 美元、DeepSeek V4 Pro 約 0.50 美元。

呢類結果嘅價值，唔係話邊個一定贏，而係提醒團隊：模型選型最後取決於你自己嘅真實代碼庫、工具權限、提示流程、覆核標準同失敗重試成本，而唔係某個孤立分數。

最後點揀

如果只可以先揀一個模型入評測，先揀 GPT-5.5。佢喺 Artificial Analysis 綜合榜單同 VentureBeat 匯總嘅 Terminal-Bench 2.0 都顯示出明顯優勢。

如果任務更似長文檔研究、金融資料處理、複雜多步分析，或者需要更強數據紀律，Claude Opus 4.7 應該放入第一梯隊。Anthropic 嘅內部研究代理數據同 VentureBeat 匯總嘅 HLE 數據，都支持佢喺呢啲方向有競爭力。

如果最大限制係調用量同預算，DeepSeek V4 係最值得優先做成本—質量曲線測試嘅模型。公開價格匯總顯示，佢輸入同輸出單價明顯低過 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7。

如果你需要開權重生態、多模態輸入或 256K 上下文，Kimi K2.6 係目前公開資料入面值得重點評估嘅候選之一；但佢同 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 之間，完整同源橫評仍然不足。

最穩陣嘅做法係：用公開基準決定由邊度開始，用自己嘅真實任務決定生產環境最後用邊個。排行榜可以幫你收窄範圍，但唔會幫你承擔質量、成本同延遲之間嘅實際取捨。