比較穩陣嘅讀法係按用途睇：抽象推理方面，GPT-5.5 喺已列出嘅 ARC-AGI 分數領先 Claude Opus 4.7；工具調度方面，Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 領先；coding agentic 方面，GPT-5.5 有最清楚嘅公開數字；至於 DeepSeek V4 同 Kimi K2.6，現有來源未足以喺同一批測試入面分出高下 。

先睇真正可比嘅分數

表入面有空格，唔代表 DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 弱。只係喺目前提供嘅來源入面，未見到同一套 benchmark、同一設定、同一披露程度嘅可比數字 。

抽象推理：GPT-5.5 喺 ARC-AGI 贏，但唔好過度解讀

OpenAI 發佈頁列出，GPT-5.5 喺 ARC-AGI-1 Verified 取得 95.0%，Claude Opus 4.7 係 93.5%；喺 ARC-AGI-2 Verified，GPT-5.5 係 85.0%，Claude Opus 4.7 係 75.8% 。如果只睇呢兩項抽象推理分數，GPT-5.5 係領先。

但呢個結論有邊界。OpenAI 同時註明，GPT 相關評估係用 xhigh reasoning effort，而且喺研究環境執行，結果可能同正式 ChatGPT 產品環境有少少不同 。所以，合理講法係：GPT-5.5 喺 OpenAI 列出嘅 ARC-AGI 測試中勝出；唔係話佢喺所有真實任務都必然贏。

工具代理：Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 佔優

如果你做嘅唔係單一問答，而係多工具、多步驟嘅 AI agent，MCP-Atlas 可能比純推理分更貼近你嘅痛點。二手分析報告指，Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 得 79.1%，高過 GPT-5.5 嘅 75.3%；該分析亦將呢個優勢連繫到 Model Context Protocol 場景下較複雜、鏈式工具呼叫嘅可靠性 。

換句話講，如果你個產品重點係外部工具、MCP orchestration、連鎖 workflow，而唔只係答題，Claude Opus 4.7 喺呢項 benchmark 上嘅訊號更靚 。

Coding agentic：GPT-5.5 有最硬數字，但未係全勝證明

GPT-5.5 被報告喺 Terminal-Bench 2.0 取得 82.7%，呢個 benchmark 關乎 terminal 任務同 coding agentic 能力 。喺目前來源入面，呢個係最清楚、最可用嘅 coding 相關數字。

限制同樣明顯：來源未提供 Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 喺 Terminal-Bench 2.0 嘅完整同場分數。因此，較準確嘅講法係 GPT-5.5 喺 coding agentic 有最明確嘅文件化強訊號，而唔係已經證明佢喺所有 coding agent 場景都打贏另外三個模型 。

DeepSeek V4 同 Kimi K2.6：開放權重候選值得試，但唔好硬排

DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 應該被認真看待，尤其係你重視 open-weights、部署控制，或者成本與性能取捨。不過，呢批來源未提供足夠資料，去將佢哋同 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 喺 ARC-AGI、MCP-Atlas 或 Terminal-Bench 2.0 上做嚴格對照 。

DeepSeek 方面，Artificial Analysis 指 DeepSeek V4 發佈令 DeepSeek 重新回到領先 open-weights 模型之列 。目前最具體嘅數字係 DeepSeek V4 Pro (Max) 喺 Artificial Analysis Intelligence Index 得 52，高過 DeepSeek V3.2 嘅 42 。

Kimi 方面，Artificial Analysis 有一篇題為 Kimi K2.6: The new leading open weights model 嘅分析 。呢個標題係強烈定位訊號，但目前提供資料未有足夠分數，去將 Kimi K2.6 同 DeepSeek V4、GPT-5.5、Claude Opus 4.7 喺同一套 benchmark 上排位 。

安全同 cyberscecurity：能力高，唔等於一定安全

GPT-5.5 system card 描述 CoT-Control 為一套超過 13,000 個任務嘅評估，任務建基於 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL、SWE-Bench Verified 等既有 benchmark 。呢件事有助理解 GPT-5.5 點樣評估推理可控性，但佢唔係 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 之間嘅安全排名 。

另一個來源指 GPT-5.5 喺 cyber range 有 93% 通過率，同時亦指出紅隊測試六小時內找到通用 jailbreak 。兩件事要一齊睇：cyber 任務做得好，唔代表整體安全就可以放心蓋章 。

外部批評亦提醒，GPT-5.5 安全評估好大程度仍依賴 OpenAI 自身披露，令外界單靠供應商資料可以下嘅結論有限 。

如果要揀模型，應該點落決定？

• 抽象推理：按目前 ARC-AGI 數字，GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 較有根據地領先；但要記住 xhigh reasoning effort 同研究環境呢個限制 。
• 多工具 agent / MCP workflow：Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 以 79.1% 對 75.3% 領先 GPT-5.5，對重度工具調度團隊值得優先測 。
• Terminal coding agent：GPT-5.5 喺 Terminal-Bench 2.0 有 82.7% 呢個最清楚數字，但缺少另外三個模型嘅同場完整分數 。
• Open-weights 部署：DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 都值得放入 shortlist，特別係你重視開放權重或部署控制；但目前資料未足以直接判定邊個全面勝出 。
• 高風險或安全敏感場景：能力 benchmark、cyber range、jailbreak、第三方安全審查要分開處理；唔好用一個高分代替風險評估 。

最唔應該得出嘅結論

第一，唔好因為 GPT-5.5 喺 ARC-AGI 領先，就話佢係所有用途嘅宇宙第一 。第二，亦唔好因為 Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 贏，就推論佢整體一定更強 。每個 benchmark 測嘅能力唔同，放錯場景就會讀錯結果。

第三，唔好喺缺少共同 benchmark 之下，硬將 DeepSeek V4、Kimi K2.6 同 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 排一張總表。Artificial Analysis 嘅訊號顯示 DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 喺 open-weights 生態有份量，但未足以建立跨四模型嘅完整排名 。

最後，唔好將能力分數當安全保證。GPT-5.5 相關資料本身已經顯示，高 cyber 表現可以同 jailbreak 風險、評估獨立性問題同時存在 。

總結

最老實嘅排名唔係一個冠軍，而係分場景：GPT-5.5 喺目前可見 ARC-AGI 分數中領先 Claude Opus 4.7，亦有最清楚嘅 coding agentic 數字；Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 領先；DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 則係重要 open-weights 候選，但目前資料唔足以同兩個封閉模型做嚴格同場總排名 。

真正落地時，最實際唔係追一個萬能第一，而係用你自己嘅任務集測：推理、工具呼叫、代碼修改、成本、延遲、部署限制，以及你可以接受嘅安全風險。

比較穩陣嘅讀法係按用途睇：抽象推理方面，GPT-5.5 喺已列出嘅 ARC-AGI 分數領先 Claude Opus 4.7；工具調度方面，Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 領先；coding agentic 方面，GPT-5.5 有最清楚嘅公開數字；至於 DeepSeek V4 同 Kimi K2.6，現有來源未足以喺同一批測試入面分出高下 。

先睇真正可比嘅分數

表入面有空格，唔代表 DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 弱。只係喺目前提供嘅來源入面，未見到同一套 benchmark、同一設定、同一披露程度嘅可比數字 。

抽象推理：GPT-5.5 喺 ARC-AGI 贏，但唔好過度解讀

OpenAI 發佈頁列出，GPT-5.5 喺 ARC-AGI-1 Verified 取得 95.0%，Claude Opus 4.7 係 93.5%；喺 ARC-AGI-2 Verified，GPT-5.5 係 85.0%，Claude Opus 4.7 係 75.8% 。如果只睇呢兩項抽象推理分數，GPT-5.5 係領先。

但呢個結論有邊界。OpenAI 同時註明，GPT 相關評估係用 xhigh reasoning effort，而且喺研究環境執行，結果可能同正式 ChatGPT 產品環境有少少不同 。所以，合理講法係：GPT-5.5 喺 OpenAI 列出嘅 ARC-AGI 測試中勝出；唔係話佢喺所有真實任務都必然贏。

工具代理：Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 佔優

如果你做嘅唔係單一問答，而係多工具、多步驟嘅 AI agent，MCP-Atlas 可能比純推理分更貼近你嘅痛點。二手分析報告指，Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 得 79.1%，高過 GPT-5.5 嘅 75.3%；該分析亦將呢個優勢連繫到 Model Context Protocol 場景下較複雜、鏈式工具呼叫嘅可靠性 。

換句話講，如果你個產品重點係外部工具、MCP orchestration、連鎖 workflow，而唔只係答題，Claude Opus 4.7 喺呢項 benchmark 上嘅訊號更靚 。

Coding agentic：GPT-5.5 有最硬數字，但未係全勝證明

GPT-5.5 被報告喺 Terminal-Bench 2.0 取得 82.7%，呢個 benchmark 關乎 terminal 任務同 coding agentic 能力 。喺目前來源入面，呢個係最清楚、最可用嘅 coding 相關數字。

限制同樣明顯：來源未提供 Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 喺 Terminal-Bench 2.0 嘅完整同場分數。因此，較準確嘅講法係 GPT-5.5 喺 coding agentic 有最明確嘅文件化強訊號，而唔係已經證明佢喺所有 coding agent 場景都打贏另外三個模型 。

DeepSeek V4 同 Kimi K2.6：開放權重候選值得試，但唔好硬排

DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 應該被認真看待，尤其係你重視 open-weights、部署控制，或者成本與性能取捨。不過，呢批來源未提供足夠資料，去將佢哋同 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 喺 ARC-AGI、MCP-Atlas 或 Terminal-Bench 2.0 上做嚴格對照 。

DeepSeek 方面，Artificial Analysis 指 DeepSeek V4 發佈令 DeepSeek 重新回到領先 open-weights 模型之列 。目前最具體嘅數字係 DeepSeek V4 Pro (Max) 喺 Artificial Analysis Intelligence Index 得 52，高過 DeepSeek V3.2 嘅 42 。

Kimi 方面，Artificial Analysis 有一篇題為 Kimi K2.6: The new leading open weights model 嘅分析 。呢個標題係強烈定位訊號，但目前提供資料未有足夠分數，去將 Kimi K2.6 同 DeepSeek V4、GPT-5.5、Claude Opus 4.7 喺同一套 benchmark 上排位 。

安全同 cyberscecurity：能力高，唔等於一定安全

GPT-5.5 system card 描述 CoT-Control 為一套超過 13,000 個任務嘅評估，任務建基於 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL、SWE-Bench Verified 等既有 benchmark 。呢件事有助理解 GPT-5.5 點樣評估推理可控性，但佢唔係 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 之間嘅安全排名 。

另一個來源指 GPT-5.5 喺 cyber range 有 93% 通過率，同時亦指出紅隊測試六小時內找到通用 jailbreak 。兩件事要一齊睇：cyber 任務做得好，唔代表整體安全就可以放心蓋章 。

外部批評亦提醒，GPT-5.5 安全評估好大程度仍依賴 OpenAI 自身披露，令外界單靠供應商資料可以下嘅結論有限 。

如果要揀模型，應該點落決定？

• 抽象推理：按目前 ARC-AGI 數字，GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 較有根據地領先；但要記住 xhigh reasoning effort 同研究環境呢個限制 。
• 多工具 agent / MCP workflow：Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 以 79.1% 對 75.3% 領先 GPT-5.5，對重度工具調度團隊值得優先測 。
• Terminal coding agent：GPT-5.5 喺 Terminal-Bench 2.0 有 82.7% 呢個最清楚數字，但缺少另外三個模型嘅同場完整分數 。
• Open-weights 部署：DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 都值得放入 shortlist，特別係你重視開放權重或部署控制；但目前資料未足以直接判定邊個全面勝出 。
• 高風險或安全敏感場景：能力 benchmark、cyber range、jailbreak、第三方安全審查要分開處理；唔好用一個高分代替風險評估 。

最唔應該得出嘅結論

第一，唔好因為 GPT-5.5 喺 ARC-AGI 領先，就話佢係所有用途嘅宇宙第一 。第二，亦唔好因為 Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 贏，就推論佢整體一定更強 。每個 benchmark 測嘅能力唔同，放錯場景就會讀錯結果。

第三，唔好喺缺少共同 benchmark 之下，硬將 DeepSeek V4、Kimi K2.6 同 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 排一張總表。Artificial Analysis 嘅訊號顯示 DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 喺 open-weights 生態有份量，但未足以建立跨四模型嘅完整排名 。

最後，唔好將能力分數當安全保證。GPT-5.5 相關資料本身已經顯示，高 cyber 表現可以同 jailbreak 風險、評估獨立性問題同時存在 。

總結

最老實嘅排名唔係一個冠軍，而係分場景：GPT-5.5 喺目前可見 ARC-AGI 分數中領先 Claude Opus 4.7，亦有最清楚嘅 coding agentic 數字；Claude Opus 4.7 喺 MCP-Atlas 領先；DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 則係重要 open-weights 候選，但目前資料唔足以同兩個封閉模型做嚴格同場總排名 。

真正落地時，最實際唔係追一個萬能第一，而係用你自己嘅任務集測：推理、工具呼叫、代碼修改、成本、延遲、部署限制，以及你可以接受嘅安全風險。