GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：按任務睇 benchmark

呢張表反映一件事：如果只問「邊個最強」，答案會太粗疏。Claude Opus 4.7 喺多個 reasoning 同 software engineering 相關項目領先；GPT-5.5 Pro 喺有工具同 browsing 場景領先；GPT-5.5 喺 Terminal-Bench 2.0 領先；Kimi K2.6 則主要出現在 LLM Stats、DocsBot 等個別來源，未能同其他模型在同一完整表格逐項硬碰 。

難 reasoning：Claude Opus 4.7 暫時較有優勢

VentureBeat 的直接對照表顯示，Claude Opus 4.7 在 GPQA Diamond 達 94.2%，高過 GPT-5.5 的 93.6% 及 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 90.1% 。Claude 同 GPT-5.5 之間差距唔算大，但喺呢份數據入面，GPQA Diamond 的最高分仍然係 Claude Opus 4.7 。

另一個更能測試綜合難題能力嘅 Humanity’s Last Exam，若不使用工具，Claude Opus 4.7 得 46.9%，高過 GPT-5.5 Pro 的 43.1%、GPT-5.5 的 41.4%，以及 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 37.7% 。如果你嘅核心工作係高難度知識問答、科學 reasoning，或者唔容許模型靠外部工具查資料，現有數據較支持先試 Claude Opus 4.7 。

Kimi K2.6 在 GPQA 亦有參考訊號：LLM Stats 列出 Kimi K2.6 為 0.91，而 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 在同一 leaderboard 上經四捨五入後同為 0.94 。不過，呢個唔係 VentureBeat 嗰張 GPQA Diamond 直接對照表，所以比較時應該當成輔助資料，而唔係絕對排名 。

Tool use 同 web browsing：GPT-5.5 Pro 最突出

一開放工具，排名即刻變。Humanity’s Last Exam 有工具版本入面，GPT-5.5 Pro 達 57.2%，高過 Claude Opus 4.7 的 54.7%、GPT-5.5 的 52.2%，以及 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 48.2% 。

BrowseComp 亦偏向 GPT-5.5 Pro：VentureBeat 表內 GPT-5.5 Pro 達 90.1%，GPT-5.5 為 84.4%，DeepSeek-V4-Pro-Max 為 83.4%，Claude Opus 4.7 為 79.3% 。DocsBot 另列 Kimi K2.6 在 BrowseComp 為 83.2%，但該頁係 Kimi K2.6 同 DeepSeek-V4 Pro 的獨立比較，唔係 VentureBeat 同一張完整矩陣 。

所以，如果你要做嘅係 web research、browsing、資料搜尋、工具調度，或者多步驟 agent 工作，GPT-5.5 Pro 係呢批引用數據入面最值得優先測試嘅選擇 。

Terminal 同 CLI agent：GPT-5.5 優勢最清楚

Terminal-Bench 2.0 重要之處，在於佢唔係只叫模型答題，而係測試模型能否完成真實 CLI workflow，例如處理檔案、執行 script、debug，以及協調工具 。對需要模型進入 repo、跑 command、修 bug、做自動化流程嘅團隊嚟講，呢類 benchmark 比一般問答榜更貼近實際。

在 VentureBeat 表內，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 達 82.7%，明顯高過 Claude Opus 4.7 的 69.4% 同 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 67.9% 。如果你嘅主要 use case 係 agentic CLI、terminal automation、shell 內多步驟修復，GPT-5.5 喺現有數據入面優勢最明顯 。

Software engineering：Claude Opus 4.7 領先 SWE-Bench Pro

SWE-Bench Pro 可視為更難嘅軟件工程測試訊號。LLM Stats 形容佢係 SWE-Bench 的進階版本，用嚟評估真實、複雜、需要長 reasoning 同多步驟解題嘅 software engineering 任務 。

VentureBeat 表內，Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro / SWE Pro 達 64.3%，高過 GPT-5.5 的 58.6% 同 DeepSeek-V4-Pro-Max 的 55.4% 。LLM Stats 亦列出 Claude Opus 4.7 為 0.64、GPT-5.5 為 0.59、Kimi K2.6 為 0.59、DeepSeek-V4-Pro-Max 為 0.55 。

兩個來源分數格式唔同，但方向一致：Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro 暫時較強；GPT-5.5 同 Kimi K2.6 在 LLM Stats 表內同為 0.59；DeepSeek-V4-Pro-Max 則低一級 。

DeepSeek V4：成本吸引，但 hallucination 要額外把關

DeepSeek-V4-Pro-Max 在 VentureBeat 的直接對照表入面，未有任何一項成為最高分：GPQA Diamond 90.1%、HLE 無工具 37.7%、HLE 有工具 48.2%、Terminal-Bench 2.0 67.9%、SWE-Bench Pro 55.4%、BrowseComp 83.4%、MCP Atlas 73.6% 。

但 DeepSeek V4 的賣點唔係單項榜首，而係效能／成本。VentureBeat 形容 DeepSeek-V4 以約 Opus 4.7 與 GPT-5.5 六分之一成本，做到接近 state-of-the-art 的智能水平 。不過，Artificial Analysis 亦指出，DeepSeek V4 Pro Max 在 AA-Omniscience 得 -10，較 V3.2 Reasoning 的 -21 改善 11 分；同篇又指 V4 Pro 同 V4 Flash 的 hallucination rate 分別高達 94% 同 96%，即模型唔知道答案時仍然好大機會照答 。

要留意：呢啲來源冇提供 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6 在同一 hallucination 指標下嘅完整對照，所以唔應該直接推論 DeepSeek V4 一定係全組最唔可靠 。比較穩妥嘅講法係：如果成本係優先考慮，DeepSeek V4 值得納入測試；但上 production 前，必須用你自己嘅真實資料、真實流程，特別測 hallucination 同錯誤處理 。

Kimi K2.6：有亮點，但資料唔夠整齊

Kimi K2.6 係今次最難排位嘅模型，原因唔係完全冇分數，而係分數來自唔同平台、唔同上下文，未有同 GPT-5.5、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4-Pro-Max 放喺同一張完整 benchmark 矩陣入面 。

現有來源仍然有幾個值得睇嘅訊號。LLM Stats 列出 Kimi K2.6 在 GPQA 為 0.91，在 SWE-Bench Pro 為 0.59 。DocsBot 則列出 Kimi K2.6 在 AIME 2026 thinking mode 達 96.4%，APEX Agents thinking mode 為 27.9%，BrowseComp 為 83.2%；同一 DocsBot 頁亦列出 DeepSeek-V4 Pro 在 BrowseComp 為 83.4% 。

因此，合理結論唔係 Kimi K2.6 一定贏或者輸，而係：當你嘅任務同佢已有 benchmark 訊號吻合，Kimi K2.6 值得試；但最好自己跑內部 eval，唔好只靠幾個分散 leaderboard 決定 。

到底應該揀邊個？

• **高難度 reasoning、科學或知識題，且唔用工具：**先試 Claude Opus 4.7，因為佢在 GPQA Diamond 同 HLE 無工具版本都係 VentureBeat 直接對照表入面最高 。
• **需要工具、web browsing、資料搜尋：**優先試 GPT-5.5 Pro，因為佢在 HLE 有工具版本同 BrowseComp 都領先 。
• **terminal agent、CLI workflow、shell debug、自動化 repo：**GPT-5.5 訊號最強，在 Terminal-Bench 2.0 達 82.7% 。
• **複雜 software engineering：**Claude Opus 4.7 在 VentureBeat 同 LLM Stats 的 SWE-Bench Pro 相關數據均領先；GPT-5.5 同 Kimi K2.6 在 LLM Stats 同為 0.59 。
• **成本／效能優先：**DeepSeek V4 值得考慮，因為被形容為以約六分之一成本接近頂級模型表現；但要特別做 hallucination 測試 。
• **想評估 Kimi K2.6：**可把 GPQA、SWE-Bench Pro、AIME 2026、APEX Agents、BrowseComp 視作個別訊號，而唔係全面第一嘅證據 。

睇 benchmark 時要記住嘅限制

第一，GPT-5.5 Pro 只喺 VentureBeat 表內部分項目有分數，唔可以假設佢在冇報告嘅 benchmark 都一定領先或落後 。第二，Kimi K2.6 的資料主要來自 LLM Stats 同 DocsBot，並非與 GPT-5.5、GPT-5.5 Pro、Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4-Pro-Max 同場逐項比較 。

第三，OpenAI 有 GPT-5.5 system card，當中提到以 CoT-Control 評估 GPT-5.5 的 controllability；CoT-Control 包括超過 13,000 個任務，由 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL、SWE-Bench Verified 等既有 benchmark 建構而成 。呢個資料有助了解 GPT-5.5 的評估方法，但引用來源未提供 Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 的同等 CoT-Control 結果，所以唔適合用嚟作橫向排名 。

一句講晒：Claude Opus 4.7 暫時較適合難 reasoning 同 SWE-Bench Pro；GPT-5.5 Pro 適合工具同 browsing；GPT-5.5 適合 terminal；DeepSeek V4 適合成本敏感但要嚴控 hallucination；Kimi K2.6 有值得測試嘅訊號，但仍欠完整同場比較 。