| 終端機操作、瀏覽、長時間工具使用 | GPT-5.5 | LLM Stats 指 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym 等長時間工具使用測試較強。 |
| 開放權重取向,重視速度同性價比 | Kimi K2.6 | Artificial Analysis 開放模型表列 Kimi K2.6 為 Intelligence 54、256k context、Price 欄 $1.7、112 tokens/s。 |
| 長上下文、大量處理、低 API 價 | DeepSeek V4 Pro/DeepSeek V4 系 | Artificial Analysis 列 DeepSeek V4 Pro 為 1M context;Mashable 報道 DeepSeek V4 API 價格低於 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7。 |
GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 的勝負,會隨 benchmark 類型轉。Mashable 報道的主要數字顯示,Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro 同 GPQA Diamond 較高;GPT-5.5 則在 Terminal-Bench 2.0、Humanity's Last Exam、BrowseComp、ARC-AGI-1 Verified 較高。
| Benchmark | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | Mashable 表中領先者 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58.6% | 64.3% | Claude Opus 4.7 |
| Terminal-Bench 2.0 | 82.7% | 69.4% | GPT-5.5 |
| Humanity's Last Exam | 40.6% | 31.2% | GPT-5.5 |
| Humanity's Last Exam with tools | 52.2% | 54.7% | Claude Opus 4.7 |
| BrowseComp | 84.4% | 79.3% | GPT-5.5 |
| GPQA Diamond | 93.6% | 94.2% | Claude Opus 4.7 |
| ARC-AGI-1 Verified | 94.5% | 92.0% | GPT-5.5 |
另一邊,LLM Stats 將兩者共通 10 個 benchmark 整理後,指 Claude Opus 4.7 領先 6 個、GPT-5.5 領先 4 個。它的解讀係:Opus 4.7 較強在推理同審閱類測試,GPT-5.5 較強在長時間工具使用類測試。
不過,呢度要留神。LLM Stats 亦提醒,相關分數來自各供應商高推理層級的自報結果,形式上可以比較,但方法論未必完全一致。 例如 Humanity's Last Exam 相關項目,在不同來源下睇到的領先方向亦可能有差異。
| 指標 | Kimi K2.6 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence | 54 | 52 |
| Context window | 256k | 1.00M |
| Price 欄 | $1.7 | $2.2 |
| Output speed | 112 tokens/s | 36 tokens/s |
單睇呢張表,Kimi K2.6 在 Intelligence 同輸出速度較着數;DeepSeek V4 Pro 則勝在 1M context。 The Decoder 亦引述 Moonshot AI 發表值,指 Kimi K2.6 在 HLE with Tools 為 54.0、SWE-Bench Pro 為 58.6、BrowseComp 為 83.2。
但 Kimi K2.6 的公開實驗唔等於同 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 做完全同條件對決。Hugging Face 模型卡列明,Kimi K2.6 以 thinking mode、temperature 1.0、top-p 1.0、262,144 tokens 上下文長度等條件評估;主要比較對象亦係 Claude Opus 4.6、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro。
DeepSeek V4 Pro 更似係用長上下文同成本去打市場,而唔係以絕對能力稱王。DataCamp 整理指,DeepSeek V4 在純能力上未能超越 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7,但定位係用較低成本提供 near-frontier 表現。
比較價格時,最少要分清三種數字。
第一種係 API token 單價。Mashable 報道,DeepSeek V4 為每 100 萬 input tokens $1.74、每 100 萬 output tokens $3.48;GPT-5.5 為 $5/$30;Claude Opus 4.7 為 $5/$25。
第二種係 Artificial Analysis 模型表的 Price 欄。Kimi K2.6 顯示為 $1.7,DeepSeek V4 Pro 為 $2.2;但呢個欄位唔應該直接當成 Mashable 的 API token 單價去比較。
第三種係跑 benchmark 的實際成本。Artificial Analysis 文章指,跑 Intelligence Index 時 DeepSeek V4 Pro 成本為 $1,071,Kimi K2.6 為 $948,Claude Opus 4.7 為 $4,811。
所以,話「DeepSeek 平」、「Kimi 抵」、「Claude 貴」之前,要先講清楚你講緊 API 單價、benchmark 成本,定係實際產品入面連同輸出 token 量、重試次數同 latency 一齊計的總成本。
Claude Opus 4.7 方面,Mashable 報道 Anthropic 的說法,指其 honesty rate 為 92%,並且較少 sycophancy,即較少過度迎合用戶。 Anthropic 自身發表亦指,Claude Opus 4.7 在內部 research-agent benchmark 六個模組合計 0.715,並列最高;在 General Finance 模組由 Opus 4.6 的 0.767 提升至 0.813。
但呢些同 SWE-Bench Pro、GPQA Diamond、BrowseComp 呢類能力 benchmark 唔係同一條軸。實際落地時,應該分開睇能力分數、成本、速度、幻覺風險、審計同追溯容易度。
如果係真實產品或工程流程,與其固定一個模型處理所有任務,更現實係做 routing:簡單、標準、成本敏感的任務交畀一個模型;高風險、高推理負荷的任務交畀另一個模型。
MindStudio 的編程比較指,GPT-5.5 在相同 coding tasks 上比 Claude Opus 4.7 少用 72% output tokens;但對於大型 codebase 入面複雜、推理要求高的任務,Opus 4.7 的詳盡程度可能足以抵消較高成本。
實務上,一個合理起步方法係:標準生成、修正、終端機或工具型任務先試 GPT-5.5;深度 review、專業判斷或高風險推理先試 Claude Opus 4.7;想做開放權重試驗同高速 agent pipeline 先試 Kimi K2.6;長上下文、大量文件或成本敏感 API 工作則先試 DeepSeek V4 Pro/DeepSeek V4 系。
以現有公開資料睇,GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6 無一個可以穩陣講成所有用途的單一勝者。GPT-5.5 強在總合同經濟價值任務,Claude Opus 4.7 強在推理同審閱,Kimi K2.6 強在開放權重取向的速度同性價比,DeepSeek V4 Pro 則強在長上下文同 DeepSeek V4 系低 API 價。