現有公開資料入面，四個模型較穩可同場對齊嘅主要係 Terminal Bench 2.0：GPT 5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek V4 Pro Max 67.9%、Kimi K2.6 Thinking 66.7%。[29][30][6] OpenAI 表內 GPT 5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7；DeepSeek 模型卡內 DS V4 Pro Max 多數項目高於 Kimi K2.6 Thinking，但 Kimi 在 GPQA Diamond、SWE Pro 反超。[29][6] 唔建議把不同廠商表直接加總；採購或上線前應用同一提示、工具權限、context、推理預算、延遲與成本設定做業務復測。 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基准测试对比：哪些结论站得住 AI 生成插图：多模型基准测试对比场景。 AI 提示 Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基准测试对比：哪些结论站得住. Article summary: 最稳妥的读法是：目前四者能较清楚横向对齐的是 Terminal Bench 2.0，GPT 5.5 以 82.7% 领先；但公开分数来自不同厂商表，不能直接合成为绝对总排名。[29][30][6]. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Reference image 2: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail,
openai.com 人們還問 「公開 benchmark 點樣讀：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 同 Kimi K2.6」的簡短答案是什麼？ 現有公開資料入面，四個模型較穩可同場對齊嘅主要係 Terminal Bench 2.0：GPT 5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek V4 Pro Max 67.9%、Kimi K2.6 Thinking 66.7%。[29][30][6]
首先要驗證的關鍵點是什麼？ 現有公開資料入面，四個模型較穩可同場對齊嘅主要係 Terminal Bench 2.0：GPT 5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek V4 Pro Max 67.9%、Kimi K2.6 Thinking 66.7%。[29][30][6] OpenAI 表內 GPT 5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7；DeepSeek 模型卡內 DS V4 Pro Max 多數項目高於 Kimi K2.6 Thinking，但 Kimi 在 GPQA Diamond、SWE Pro 反超。[29][6]
接下來在實務上我該做什麼？ 唔建議把不同廠商表直接加總；採購或上線前應用同一提示、工具權限、context、推理預算、延遲與成本設定做業務復測。
現有公開資料入面，四個模型較穩可同場對齊嘅主要係 Terminal Bench 2.0：GPT 5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek V4 Pro Max 67.9%、Kimi K2.6 Thinking 66.7%。[29][30][6] OpenAI 表內 GPT 5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7；DeepSeek 模型卡內 DS V4 Pro Max 多數項目高於 Kimi K2.6 Thinking，但 Kimi 在 GPQA Diamond、SWE Pro 反超。[29][6] 唔建議把不同廠商表直接加總；採購或上線前應用同一提示、工具權限、context、推理預算、延遲與成本設定做業務復測。 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基准测试对比：哪些结论站得住 AI 生成插图：多模型基准测试对比场景。 AI 提示 Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基准测试对比：哪些结论站得住. Article summary: 最稳妥的读法是：目前四者能较清楚横向对齐的是 Terminal Bench 2.0，GPT 5.5 以 82.7% 领先；但公开分数来自不同厂商表，不能直接合成为绝对总排名。[29][30][6]. Topic tags: ai, llm benchmarks, openai, anthropic, deepseek. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Reference image 2: visual subject "核心结论：2026年5月的AI模型排行榜呈现"三足鼎立"格局：GPT-5.5领跑Agentic工作流（Terminal-Bench 82.7%），Claude Opus 4.7在复杂编程任务上" source context "2026年5月AI模型排行榜：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4三大阵营深度对比-CSDN博客" Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail,
openai.com 人們還問 「公開 benchmark 點樣讀：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 同 Kimi K2.6」的簡短答案是什麼？ 現有公開資料入面，四個模型較穩可同場對齊嘅主要係 Terminal Bench 2.0：GPT 5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek V4 Pro Max 67.9%、Kimi K2.6 Thinking 66.7%。[29][30][6]
首先要驗證的關鍵點是什麼？ 現有公開資料入面，四個模型較穩可同場對齊嘅主要係 Terminal Bench 2.0：GPT 5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek V4 Pro Max 67.9%、Kimi K2.6 Thinking 66.7%。[29][30][6] OpenAI 表內 GPT 5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7；DeepSeek 模型卡內 DS V4 Pro Max 多數項目高於 Kimi K2.6 Thinking，但 Kimi 在 GPQA Diamond、SWE Pro 反超。[29][6]
接下來在實務上我該做什麼？ 唔建議把不同廠商表直接加總；採購或上線前應用同一提示、工具權限、context、推理預算、延遲與成本設定做業務復測。
換句話講，公開分數有參考價值，但如果你係為產品、採購或者架構選型做決定，應該把它當成第一輪篩選，而唔係最後判決。
先講清楚：本文比較邊個版本 本文把 DeepSeek V4 限定為 DeepSeek 模型卡入面嘅 DS-V4-Pro Max ，把 Kimi K2.6 限定為 K2.6 Thinking ；呢兩個係 DeepSeek 表格可以直接引用嘅欄名。
呢點好重要：DeepSeek 模型卡入面嘅 GPT 同 Claude 欄，分別係 GPT-5.4 xHigh 同 Opus-4.6 Max ，唔係本文要比較嘅 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7。
Anthropic 公開嘅 Claude Opus 4.7 API 文件，重點係功能同調用方式，例如 task budgets beta；佢唔係一張可以同 OpenAI、DeepSeek、Kimi 直接合併嘅四方 benchmark 總表。
最硬淨嘅四方交集：Terminal-Bench 2.0 喺本文可引用資料入面，四個目標模型都有公開分數、而又比較容易擺埋一齊睇嘅項目，是 Terminal-Bench 2.0 。按現有公開表格，排序如下：
模型 Terminal-Bench 2.0 來源 GPT-5.5 82.7% OpenAI 發布頁及 MLQ.ai 摘要 Claude Opus 4.7 69.4% OpenAI 發布頁 DeepSeek V4-Pro Max 67.9% DeepSeek V4-Pro 模型卡 Kimi K2.6 Thinking 66.7% DeepSeek V4-Pro 模型卡
但呢個結論唔應該被放大成「GPT-5.5 在所有場景都贏」。Terminal-Bench 2.0 只係一項測試；真正上線時，工具權限、上下文長度、推理預算、提示詞、重試策略同成本限制，都可能改變結果。
OpenAI 表內：GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 OpenAI 發布頁列出 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 多項 benchmark 對比；喺表內列出嘅項目，GPT-5.5 分數都高過 Claude Opus 4.7。
Benchmark（OpenAI 表） GPT-5.5 Claude Opus 4.7 Terminal-Bench 2.0 82.7% 69.4% GDPval wins or ties 84.9% 80.3% BrowseComp 84.4% 79.3% FrontierMath Tier 1–3 51.7% 43.8% FrontierMath Tier 4 35.4% 22.9% CyberGym 81.8% 73.1%
穩陣講法係：喺 OpenAI 列出嘅呢幾項入面，GPT-5.5 高於 Claude Opus 4.7。
不過，呢組仍然係 OpenAI 發布頁中嘅對比表，唔等於獨立第三方用同一套 harness 對四個目標模型做嘅統一復測。
DeepSeek 表內：DS-V4-Pro Max 對 Kimi K2.6 Thinking DeepSeek V4-Pro 模型卡提供咗 DS-V4-Pro Max 同 K2.6 Thinking 多項表內對比。
Benchmark（DeepSeek 模型卡） DeepSeek V4-Pro Max Kimi K2.6 Thinking 表內領先 MMLU-Pro 87.5 87.1 DeepSeek SimpleQA-Verified 57.9 36.9 DeepSeek Chinese-SimpleQA 84.4 75.9 DeepSeek GPQA Diamond 90.1 90.5 Kimi HLE 37.7 36.4 DeepSeek LiveCodeBench 93.5 89.6 DeepSeek HMMT 2026 Feb 95.2 92.7 DeepSeek IMOAnswerBench 89.8 86.0 DeepSeek Apex Shortlist 90.2 75.5 DeepSeek SWE Pro 55.4 58.6 Kimi Terminal-Bench 2.0 67.9 66.7 DeepSeek
所以較安全嘅讀法係：在 DeepSeek 模型卡列出嘅多數項目上，DS-V4-Pro Max 高於 K2.6 Thinking；但 Kimi K2.6 Thinking 在 GPQA Diamond 同 SWE Pro 上領先。
點解唔可以直接排四方總榜 最常見嘅錯誤，是將 OpenAI 表、DeepSeek 表同 Anthropic 功能文件硬合併，然後計出一個「總冠軍」。目前公開資料唔支持咁做，主要有三個原因：
版本唔一致。 OpenAI 表比較 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7；DeepSeek 表入面嘅 GPT 同 Claude 欄卻係 GPT-5.4 xHigh 同 Opus-4.6 Max。來源唔一致。 現有資料來自廠商發布頁、系統卡、API 文件同模型卡，唔係同一個第三方評測框架下嘅完整四方復測。指標唔等價。 GDPval、BrowseComp、FrontierMath、CyberGym、MMLU-Pro、GPQA Diamond、SWE Pro 等項目量度嘅能力唔同；如果冇清楚權重，直接加總會掩蓋真實任務差異。 因此，公開 benchmark 最適合用來做第一層篩選，而唔係產品採購、模型路由或架構選型嘅唯一依據。
真正揀模型時，應該點用呢啲分數
共享 benchmark 層。 目前最清楚嘅四方交集係 Terminal-Bench 2.0；喺呢一項，GPT-5.5 領先。廠商表內比較層。 OpenAI 表支持 GPT-5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7；DeepSeek 模型卡支持 DS-V4-Pro Max 在多數列項高於 K2.6 Thinking。業務復測層。 將你真正要做嘅任務拆成 coding、agent、reasoning、retrieval、tool use、latency、cost 等維度，用同一提示詞、同一上下文、同一工具權限同同一評分規則重測。 如果你嘅產品依賴較長嘅 agent loop，Claude Opus 4.7 嘅 task budgets 值得單獨測試：Anthropic 文件指，呢個功能會為完整 agentic loop 提供粗略 token 目標，涵蓋 thinking、tool calls、tool results 同 final output，並讓模型看到預算倒數，方便分配工作同收尾。
如果你嘅場景更接近複雜 coding、網上 research、文件或試算表生成、跨工具工作，GPT-5.5 系統卡描述嘅定位同呢類任務較直接相關。
最穩妥嘅排名講法
Terminal-Bench 2.0 單項： GPT-5.5 第一，Claude Opus 4.7 第二，DeepSeek V4-Pro Max 第三，Kimi K2.6 Thinking 第四。OpenAI 表內： GPT-5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7。DeepSeek 表內： DS-V4-Pro Max 在多數列項高於 Kimi K2.6 Thinking，但 Kimi 在 GPQA Diamond 同 SWE Pro 領先。四方絕對總排名： 證據不足。公開資料未有提供同一第三方、同一版本、同一測試條件下嘅完整四方對測。 換句話講，公開分數有參考價值，但如果你係為產品、採購或者架構選型做決定，應該把它當成第一輪篩選，而唔係最後判決。
先講清楚：本文比較邊個版本 本文把 DeepSeek V4 限定為 DeepSeek 模型卡入面嘅 DS-V4-Pro Max ，把 Kimi K2.6 限定為 K2.6 Thinking ；呢兩個係 DeepSeek 表格可以直接引用嘅欄名。
呢點好重要：DeepSeek 模型卡入面嘅 GPT 同 Claude 欄，分別係 GPT-5.4 xHigh 同 Opus-4.6 Max ，唔係本文要比較嘅 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7。
Anthropic 公開嘅 Claude Opus 4.7 API 文件，重點係功能同調用方式，例如 task budgets beta；佢唔係一張可以同 OpenAI、DeepSeek、Kimi 直接合併嘅四方 benchmark 總表。
最硬淨嘅四方交集：Terminal-Bench 2.0 喺本文可引用資料入面，四個目標模型都有公開分數、而又比較容易擺埋一齊睇嘅項目，是 Terminal-Bench 2.0 。按現有公開表格，排序如下：
模型 Terminal-Bench 2.0 來源 GPT-5.5 82.7% OpenAI 發布頁及 MLQ.ai 摘要 Claude Opus 4.7 69.4% OpenAI 發布頁 DeepSeek V4-Pro Max 67.9% DeepSeek V4-Pro 模型卡 Kimi K2.6 Thinking 66.7% DeepSeek V4-Pro 模型卡
但呢個結論唔應該被放大成「GPT-5.5 在所有場景都贏」。Terminal-Bench 2.0 只係一項測試；真正上線時，工具權限、上下文長度、推理預算、提示詞、重試策略同成本限制，都可能改變結果。
OpenAI 表內：GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 OpenAI 發布頁列出 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 多項 benchmark 對比；喺表內列出嘅項目，GPT-5.5 分數都高過 Claude Opus 4.7。
Benchmark（OpenAI 表） GPT-5.5 Claude Opus 4.7 Terminal-Bench 2.0 82.7% 69.4% GDPval wins or ties 84.9% 80.3% BrowseComp 84.4% 79.3% FrontierMath Tier 1–3 51.7% 43.8% FrontierMath Tier 4 35.4% 22.9% CyberGym 81.8% 73.1%
穩陣講法係：喺 OpenAI 列出嘅呢幾項入面，GPT-5.5 高於 Claude Opus 4.7。
不過，呢組仍然係 OpenAI 發布頁中嘅對比表，唔等於獨立第三方用同一套 harness 對四個目標模型做嘅統一復測。
DeepSeek 表內：DS-V4-Pro Max 對 Kimi K2.6 Thinking DeepSeek V4-Pro 模型卡提供咗 DS-V4-Pro Max 同 K2.6 Thinking 多項表內對比。
Benchmark（DeepSeek 模型卡） DeepSeek V4-Pro Max Kimi K2.6 Thinking 表內領先 MMLU-Pro 87.5 87.1 DeepSeek SimpleQA-Verified 57.9 36.9 DeepSeek Chinese-SimpleQA 84.4 75.9 DeepSeek GPQA Diamond 90.1 90.5 Kimi HLE 37.7 36.4 DeepSeek LiveCodeBench 93.5 89.6 DeepSeek HMMT 2026 Feb 95.2 92.7 DeepSeek IMOAnswerBench 89.8 86.0 DeepSeek Apex Shortlist 90.2 75.5 DeepSeek SWE Pro 55.4 58.6 Kimi Terminal-Bench 2.0 67.9 66.7 DeepSeek
所以較安全嘅讀法係：在 DeepSeek 模型卡列出嘅多數項目上，DS-V4-Pro Max 高於 K2.6 Thinking；但 Kimi K2.6 Thinking 在 GPQA Diamond 同 SWE Pro 上領先。
點解唔可以直接排四方總榜 最常見嘅錯誤，是將 OpenAI 表、DeepSeek 表同 Anthropic 功能文件硬合併，然後計出一個「總冠軍」。目前公開資料唔支持咁做，主要有三個原因：
版本唔一致。 OpenAI 表比較 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7；DeepSeek 表入面嘅 GPT 同 Claude 欄卻係 GPT-5.4 xHigh 同 Opus-4.6 Max。來源唔一致。 現有資料來自廠商發布頁、系統卡、API 文件同模型卡，唔係同一個第三方評測框架下嘅完整四方復測。指標唔等價。 GDPval、BrowseComp、FrontierMath、CyberGym、MMLU-Pro、GPQA Diamond、SWE Pro 等項目量度嘅能力唔同；如果冇清楚權重，直接加總會掩蓋真實任務差異。 因此，公開 benchmark 最適合用來做第一層篩選，而唔係產品採購、模型路由或架構選型嘅唯一依據。
真正揀模型時，應該點用呢啲分數
共享 benchmark 層。 目前最清楚嘅四方交集係 Terminal-Bench 2.0；喺呢一項，GPT-5.5 領先。廠商表內比較層。 OpenAI 表支持 GPT-5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7；DeepSeek 模型卡支持 DS-V4-Pro Max 在多數列項高於 K2.6 Thinking。業務復測層。 將你真正要做嘅任務拆成 coding、agent、reasoning、retrieval、tool use、latency、cost 等維度，用同一提示詞、同一上下文、同一工具權限同同一評分規則重測。 如果你嘅產品依賴較長嘅 agent loop，Claude Opus 4.7 嘅 task budgets 值得單獨測試：Anthropic 文件指，呢個功能會為完整 agentic loop 提供粗略 token 目標，涵蓋 thinking、tool calls、tool results 同 final output，並讓模型看到預算倒數，方便分配工作同收尾。
如果你嘅場景更接近複雜 coding、網上 research、文件或試算表生成、跨工具工作，GPT-5.5 系統卡描述嘅定位同呢類任務較直接相關。
最穩妥嘅排名講法
Terminal-Bench 2.0 單項： GPT-5.5 第一，Claude Opus 4.7 第二，DeepSeek V4-Pro Max 第三，Kimi K2.6 Thinking 第四。OpenAI 表內： GPT-5.5 在列出項目高於 Claude Opus 4.7。DeepSeek 表內： DS-V4-Pro Max 在多數列項高於 Kimi K2.6 Thinking，但 Kimi 在 GPQA Diamond 同 SWE Pro 領先。四方絕對總排名： 證據不足。公開資料未有提供同一第三方、同一版本、同一測試條件下嘅完整四方對測。 