一句話：按工作揀，唔好迷信總排名

如果你係要揀模型落真實 workflow，最好先問：你要佢做 terminal automation、software engineering、browser/tool workflow、長文件處理，定係開放權重多模態？

• Agent、terminal、tool workflow：GPT-5.5 嘅公開直比分數較有優勢，尤其 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp 同 OSWorld-Verified 。
• Software engineering / issue solving：Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 對 GPT-5.5 的 58.6% 領先 。
• 超長上下文：DeepSeek V4 Pro 的 context window 達 1,000k tokens，比 Kimi K2.6 的 256k 大，但要同時留意 hallucination rate 94% 這個風險訊號 。
• 開放權重多模態：Kimi K2.6 係值得留意嘅候選，Artificial Analysis 指它是 open weights model，並支援 image/video input 與 text output 。

可直接比較嘅分數：先睇同場數據

下表重點唔係要砌出一個總冠軍，而係話你知：邊啲數字可以直接睇，邊啲位仍然未有同場同規則資料。

「同一來源未見直比分數」唔等於該模型較差，只係代表喺本文採用嘅來源入面，暫時未見它在同一 benchmark、同一評測語境下嘅可比數字。

GPT-5.5：agent、terminal、tool workflow 資料最完整

在本文使用嘅資料入面，GPT-5.5 係同 Claude Opus 4.7 有最多直比分數嘅模型。Vellum 列出 Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、GDPval、GPQA Diamond 同 FrontierMath；OpenAI 則列出 OSWorld-Verified、BrowseComp 同 MCP Atlas 。

最清晰嘅強項係 terminal、agentic workflow 同 tool use。GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 以 82.7% 對 Claude Opus 4.7 的 69.4% 領先；在 BrowseComp 以 84.4% 對 79.3% 領先；在 OSWorld-Verified 亦以 78.7% 對 78.0% 略高 。

但 GPT-5.5 並唔係全項通殺。Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro、MCP Atlas 同 GPQA Diamond 分別領先 GPT-5.5，呢點對做 coding agent 或研究型工作嘅團隊尤其要留意 。

安全同可控性方面，OpenAI 的 GPT-5.5 System Card 提到以 CoT-Control 評估模型可控性，該評估套件包含超過 13,000 個 tasks，來自 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL 同 SWE-Bench Verified 等 benchmark 。呢類資料有助理解模型行為控制，但唔應直接當成 performance benchmark 分數。

Claude Opus 4.7：software engineering 訊號最突出

Anthropic 的 Claude API Docs 列出 Claude Opus 4.7，日期為 2026 年 4 月 16 日 。在現有可直比資料入面，Claude Opus 4.7 最突出嘅位係 SWE-Bench Pro：64.3%，高過 GPT-5.5 的 58.6% 。

Claude Opus 4.7 亦在 MCP Atlas 以 79.1% 對 GPT-5.5 的 75.3% 領先 。不過，同一批資料亦顯示 GPT-5.5 在 OSWorld-Verified、BrowseComp、Terminal-Bench 2.0、GDPval 同 FrontierMath T1–3 等項目表現更高 。

安全研究角度，Anthropic 在 Petri 2.0 指出，兩種介入方法合併使用時，令 Claude models 的 eval-awareness 出現 47.3% median relative drop 。呢個數字應理解為 Claude 系列行為與安全評估資料，而唔係 Claude Opus 4.7 的一般能力 benchmark。

DeepSeek V4：長上下文好大，但 reliability 要加防線

DeepSeek-V4 技術報告指出，V4 series 保留 DeepSeek-V3 的 DeepSeekMoE framework 同 Multi-Token Prediction strategy，並加入 hybrid attention mechanism，以改善 long-context 效率 。Artificial Analysis 的對照表顯示，DeepSeek V4 Pro 的 context window 為 1,000k tokens，而 Kimi K2.6 為 256k tokens 。

需要特別小心嘅係 reliability。Artificial Analysis 報告指 DeepSeek V4 Pro Max 在 AA-Omniscience 得分為 -10，較 DeepSeek V3.2 Reasoning 的 -21 有改善；但同一報告亦指 DeepSeek V4 Pro 的 hallucination rate 為 94%，DeepSeek V4 Flash 為 96% 。

所以，DeepSeek V4 Pro 較適合需要超長上下文嘅場景，例如處理大型文件、長流程記憶或需要一次帶入大量資料嘅 workflow。但如果答案錯誤成本高，就應配合 retrieval grounding、fact-checking 或人工覆核，唔好只因為 context window 大就當準確度自然更高 。

Kimi K2.6：開放權重多模態候選，但仍要等更多直比分數

Artificial Analysis 指 Kimi K2.6 是 2026 年 4 月發布的 open weights model，Artificial Analysis Intelligence Index 為 54 。另一篇 Artificial Analysis 分析指出，Kimi K2.6 原生支援 image 和 video input，輸出為 text，max context length 維持 256k 。

單看 context window，Kimi K2.6 的 256k 低於 DeepSeek V4 Pro 的 1,000k tokens 。而在本文採用嘅來源入面，仍未見 Kimi K2.6 在 Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、GDPval、OSWorld-Verified 或 MCP Atlas 等項目上，與 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 同場直比嘅完整分數 。

換句話講，Kimi K2.6 值得放入 open-weight multimodal shortlist，但暫時唔應該話它在缺乏直比分數嘅 benchmark 上一定高過或低過 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 或 DeepSeek V4 。

點揀模型：用場景代替排行榜

Benchmark 有幾個坑，揀之前要知道

第一，唔同來源嘅分數唔應該硬合併成一個排行榜。Vellum、OpenAI 同 Artificial Analysis 報告嘅測試集、測試語境、工具可用性同評分方式都可能唔同，所以最穩陣係只在同一來源、同一 benchmark 內比較 。

第二，coding benchmark 要分清楚係寫小題，定係解真實 issue。學術研究指出，HumanEval 這類 benchmark 有局限，而較貼近實務嘅評估應同時考慮 SWE-Bench 這類 issue-solving benchmark 。

第三，context window 大唔代表答案必然準。DeepSeek V4 Pro 的 context window 是 1,000k tokens，但 Artificial Analysis 同時報告 DeepSeek V4 Pro hallucination rate 為 94% 。如果要放入 production，最好用自己實際資料、實際 prompt、實際工具鏈再做內部測試。

總結

按目前證據，GPT-5.5 係 agentic、terminal 同部分 tool workflow 嘅強勢選擇，因為它在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp 同 OSWorld-Verified 對 Claude Opus 4.7 有領先 。Claude Opus 4.7 則更適合優先考慮 software engineering issue-solving 的團隊，因為它在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 對 GPT-5.5 的 58.6% 領先 。

DeepSeek V4 Pro 的最大賣點係 1,000k tokens 長上下文，但要同 94% hallucination rate 一齊評估，尤其係高風險或高成本錯誤場景 。Kimi K2.6 則係值得觀察嘅 open-weight multimodal 模型：它有 256k context、原生 image/video input，並在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 54；但要作 production 級結論，仍需要更多同場同規則 benchmark 。

一句話：按工作揀，唔好迷信總排名

如果你係要揀模型落真實 workflow，最好先問：你要佢做 terminal automation、software engineering、browser/tool workflow、長文件處理，定係開放權重多模態？

• Agent、terminal、tool workflow：GPT-5.5 嘅公開直比分數較有優勢，尤其 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp 同 OSWorld-Verified 。
• Software engineering / issue solving：Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 對 GPT-5.5 的 58.6% 領先 。
• 超長上下文：DeepSeek V4 Pro 的 context window 達 1,000k tokens，比 Kimi K2.6 的 256k 大，但要同時留意 hallucination rate 94% 這個風險訊號 。
• 開放權重多模態：Kimi K2.6 係值得留意嘅候選，Artificial Analysis 指它是 open weights model，並支援 image/video input 與 text output 。

可直接比較嘅分數：先睇同場數據

下表重點唔係要砌出一個總冠軍，而係話你知：邊啲數字可以直接睇，邊啲位仍然未有同場同規則資料。

「同一來源未見直比分數」唔等於該模型較差，只係代表喺本文採用嘅來源入面，暫時未見它在同一 benchmark、同一評測語境下嘅可比數字。

GPT-5.5：agent、terminal、tool workflow 資料最完整

在本文使用嘅資料入面，GPT-5.5 係同 Claude Opus 4.7 有最多直比分數嘅模型。Vellum 列出 Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、GDPval、GPQA Diamond 同 FrontierMath；OpenAI 則列出 OSWorld-Verified、BrowseComp 同 MCP Atlas 。

最清晰嘅強項係 terminal、agentic workflow 同 tool use。GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 以 82.7% 對 Claude Opus 4.7 的 69.4% 領先；在 BrowseComp 以 84.4% 對 79.3% 領先；在 OSWorld-Verified 亦以 78.7% 對 78.0% 略高 。

但 GPT-5.5 並唔係全項通殺。Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro、MCP Atlas 同 GPQA Diamond 分別領先 GPT-5.5，呢點對做 coding agent 或研究型工作嘅團隊尤其要留意 。

安全同可控性方面，OpenAI 的 GPT-5.5 System Card 提到以 CoT-Control 評估模型可控性，該評估套件包含超過 13,000 個 tasks，來自 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL 同 SWE-Bench Verified 等 benchmark 。呢類資料有助理解模型行為控制，但唔應直接當成 performance benchmark 分數。

Claude Opus 4.7：software engineering 訊號最突出

Anthropic 的 Claude API Docs 列出 Claude Opus 4.7，日期為 2026 年 4 月 16 日 。在現有可直比資料入面，Claude Opus 4.7 最突出嘅位係 SWE-Bench Pro：64.3%，高過 GPT-5.5 的 58.6% 。

Claude Opus 4.7 亦在 MCP Atlas 以 79.1% 對 GPT-5.5 的 75.3% 領先 。不過，同一批資料亦顯示 GPT-5.5 在 OSWorld-Verified、BrowseComp、Terminal-Bench 2.0、GDPval 同 FrontierMath T1–3 等項目表現更高 。

安全研究角度，Anthropic 在 Petri 2.0 指出，兩種介入方法合併使用時，令 Claude models 的 eval-awareness 出現 47.3% median relative drop 。呢個數字應理解為 Claude 系列行為與安全評估資料，而唔係 Claude Opus 4.7 的一般能力 benchmark。

DeepSeek V4：長上下文好大，但 reliability 要加防線

DeepSeek-V4 技術報告指出，V4 series 保留 DeepSeek-V3 的 DeepSeekMoE framework 同 Multi-Token Prediction strategy，並加入 hybrid attention mechanism，以改善 long-context 效率 。Artificial Analysis 的對照表顯示，DeepSeek V4 Pro 的 context window 為 1,000k tokens，而 Kimi K2.6 為 256k tokens 。

需要特別小心嘅係 reliability。Artificial Analysis 報告指 DeepSeek V4 Pro Max 在 AA-Omniscience 得分為 -10，較 DeepSeek V3.2 Reasoning 的 -21 有改善；但同一報告亦指 DeepSeek V4 Pro 的 hallucination rate 為 94%，DeepSeek V4 Flash 為 96% 。

所以，DeepSeek V4 Pro 較適合需要超長上下文嘅場景，例如處理大型文件、長流程記憶或需要一次帶入大量資料嘅 workflow。但如果答案錯誤成本高，就應配合 retrieval grounding、fact-checking 或人工覆核，唔好只因為 context window 大就當準確度自然更高 。

Kimi K2.6：開放權重多模態候選，但仍要等更多直比分數

Artificial Analysis 指 Kimi K2.6 是 2026 年 4 月發布的 open weights model，Artificial Analysis Intelligence Index 為 54 。另一篇 Artificial Analysis 分析指出，Kimi K2.6 原生支援 image 和 video input，輸出為 text，max context length 維持 256k 。

單看 context window，Kimi K2.6 的 256k 低於 DeepSeek V4 Pro 的 1,000k tokens 。而在本文採用嘅來源入面，仍未見 Kimi K2.6 在 Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、GDPval、OSWorld-Verified 或 MCP Atlas 等項目上，與 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 同場直比嘅完整分數 。

換句話講，Kimi K2.6 值得放入 open-weight multimodal shortlist，但暫時唔應該話它在缺乏直比分數嘅 benchmark 上一定高過或低過 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 或 DeepSeek V4 。

點揀模型：用場景代替排行榜

Benchmark 有幾個坑，揀之前要知道

第一，唔同來源嘅分數唔應該硬合併成一個排行榜。Vellum、OpenAI 同 Artificial Analysis 報告嘅測試集、測試語境、工具可用性同評分方式都可能唔同，所以最穩陣係只在同一來源、同一 benchmark 內比較 。

第二，coding benchmark 要分清楚係寫小題，定係解真實 issue。學術研究指出，HumanEval 這類 benchmark 有局限，而較貼近實務嘅評估應同時考慮 SWE-Bench 這類 issue-solving benchmark 。

第三，context window 大唔代表答案必然準。DeepSeek V4 Pro 的 context window 是 1,000k tokens，但 Artificial Analysis 同時報告 DeepSeek V4 Pro hallucination rate 為 94% 。如果要放入 production，最好用自己實際資料、實際 prompt、實際工具鏈再做內部測試。

總結

按目前證據，GPT-5.5 係 agentic、terminal 同部分 tool workflow 嘅強勢選擇，因為它在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp 同 OSWorld-Verified 對 Claude Opus 4.7 有領先 。Claude Opus 4.7 則更適合優先考慮 software engineering issue-solving 的團隊，因為它在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 對 GPT-5.5 的 58.6% 領先 。

DeepSeek V4 Pro 的最大賣點係 1,000k tokens 長上下文，但要同 94% hallucination rate 一齊評估，尤其係高風險或高成本錯誤場景 。Kimi K2.6 則係值得觀察嘅 open-weight multimodal 模型：它有 256k context、原生 image/video input，並在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 54；但要作 production 級結論，仍需要更多同場同規則 benchmark 。