一眼比較

Claude Opus 4.7：官方文件最完整

Claude Opus 4.7 喺呢四個模型入面，第一手證據最齊。Anthropic 形容佢係一個 hybrid reasoning model，主打 coding 同 AI agents，並具備 1M context window 。Anthropic 產品頁亦指 Opus 4.7 喺 coding、vision、複雜多步任務同專業知識工作方面有更強表現 。

最有實際採購價值嘅位係長上下文。Anthropic 文件寫明 Claude Opus 4.7 提供 1M context window，而且用標準 API pricing，無 long-context premium 。同一份文件亦指模型喺知識工作任務有明顯進步，特別係需要視覺檢查自己輸出嘅場景，例如 .docx redlining、.pptx editing、圖表同 figure analysis 。

不過，benchmark 仍要小心。Vellum 文章片段列出 coding、agentic capabilities、finance、reasoning、multimodal / vision、search、安全等類別，但可見片段未提供足夠分數，不能直接話 Claude 一定贏 GPT-5.5、DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 。

GPT-5.5：存在同 API 狀態已確認，但規格未夠透明

GPT-5.5 係可以放入候選清單嘅模型。OpenAI API 文件列出 gpt-5.5 同日期版本 gpt-5.5-2026-04-23，標示 long context，並顯示分級 rate limit 資料 。OpenAI 發布頁日期為 2026 年 4 月 23 日，並指 4 月 24 日更新後 GPT-5.5 同 GPT-5.5 Pro 已可經 API 使用 。

問題係：呢啲資料只足以確認「有呢個模型」同「API 路徑存在」，未足以完整比較。可見官方片段未列明精確 context size、output limit、價格、benchmark 分數、模態能力、coding 表現或 latency 。

第三方資料有補充，但唔應該當成 OpenAI 官方規格。DesignForOnline 報稱 GPT-5.5 價格為每百萬 input token $5、output token $30 ；LLM Stats 報稱 API context 為 1M input / 128K output，並支援 text + image input、text output 。呢啲可作供應商查證清單，但唔應該單靠佢哋落採購結論。

DeepSeek V4：價錢同輸出上限最易核對

DeepSeek 最大優勢係價目表夠具體。DeepSeek API 價格頁列出 1M context length、384K maximum output、JSON output、tool calls、beta chat-prefix completion 同 beta FIM completion 。同頁亦列出 cache-hit input、cache-miss input 同 output token 價格，包括 cache-hit input $0.028 / $0.03625、cache-miss input $0.14 / $0.435、output $0.28 / $0.87；片段亦見 limited-time discount 同劃線原價 。

V4 具體版本方面，EvoLink 指截至 2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 官方 API docs 已列 deepseek-v4-flash 同 deepseek-v4-pro，並發布官方價格、1M context 同 384K max output 。Hugging Face 則指 DeepSeek 發布 V4，包含兩個 MoE checkpoints：DeepSeek-V4-Pro 為 1.6T total parameters、49B active；DeepSeek-V4-Flash 為 284B total、13B active；兩者均有 1M-token context window 。但同一段亦講明 benchmark 係 competitive，但唔係 state of the art 。

實務上，如果你第一關係成本、長上下文、大輸出、JSON output 或 tool-call support，DeepSeek V4 應該早測。不過，平同長 context 唔等於自動最穩；質素、可靠度、安全、latency、tool-use 成功率，仍然要用自己 workload 測。

Kimi K2.6：定位吸引，但好多數字要再核實

Kimi K2.6 嘅方向同市場定位幾清楚，但可核實規格相對薄弱。Moonshot 網站指 K2.6 係 natively multimodal model，並突出 coding capabilities 同 Agent performance 。Kimi 技術 blog 片段亦指，如要重現官方 Kimi-K2.6 benchmark results，建議使用官方 API，第三方 provider 則參考 Kimi Vendor Verifier 。

較精確嘅 Kimi 數字多數來自第三方。LLM Stats 指 Kimi K2.6 input context 為 262,144 tokens，並可輸出最多 262,144 tokens 。DesignForOnline 指 Kimi K2.6 有 262K context、vision、tool use、function calling，價格由每百萬 token $0.7500 起 。Atlas Cloud 則列 Kimi K2.6 API pricing 由每百萬 token $0.95 起 。另有 LinkedIn 文章稱 Kimi K2.6 為 open-weight model，但呢類用戶生成證據置信度較低，最好等 Moonshot 直接確認 license terms 。

所以，Kimi K2.6 值得用於多模態 coding 同 agent workflow 測試；但如要上 production，應先向 Moonshot 或官方 API 來源核實 license、context length、output limits、pricing、benchmark methodology 同 provider compatibility 。

點解而家唔應該封「benchmark 冠軍」？

因為資料唔係同一把尺。Claude Opus 4.7 可見第三方摘要列出好多 benchmark 類別，但無足夠分數 。OpenAI GPT-5.5 發布頁有 evaluations 區段，但片段未顯示數字 。Hugging Face 指 DeepSeek V4 benchmark competitive，但非 SOTA 。Kimi 官方 blog 只提到可用官方 API 重現 Kimi-K2.6 benchmark，片段未直接列出結果 。

而模型排名好視乎工作類型：coding、長上下文檢索、多模態文件分析、工具調用可靠度、agent planning、latency、cache hit / cache miss 後嘅實際成本，全部都係唔同考試。無同一套 benchmark、同一組 prompt、同一成本假設，就話某一個「全面最好」，更似 marketing 多過工程判斷。

如果要測，邊個先？

• 先測 Claude Opus 4.7：如果你最重視官方清楚列明嘅 1M context、coding、AI agents、vision、複雜多步任務同知識工作改善 。
• 先測 GPT-5.5：如果你產品已深度用 OpenAI infrastructure，而你主要想驗證 gpt-5.5 API 路徑同現有系統整合 。
• 先測 DeepSeek V4：如果你第一輪篩選係成本、長 context、最大輸出、JSON output 或 tool-call support；DeepSeek 價格頁係今次最具體嘅成本來源 。
• 先測 Kimi K2.6：如果你想追 Moonshot 喺多模態、coding 同 agent 方向嘅新模型，但要另外核實 context、pricing、output、license 同 provider 細節 。

實用評估方法

唔好淨係睇 leaderboard。最好用你自己嘅任務做 bake-off：同一批 prompts、同一批工具、同一個 context size、同一批文件輸入、同一套評分 rubrics。至少記錄五件事：任務成功率、tool-call 可靠度、長上下文準確度、latency、以及連 cache hit / cache miss 一齊計嘅完整 token 成本。

對 DeepSeek，要分開 cache-hit 同 cache-miss 成本，因為官方價格頁清楚拆開呢幾行 。對 GPT-5.5，要分清 OpenAI 已確認資料同第三方 context / pricing claims，等官方文件補齊先作最終比較 。對 Kimi K2.6，就要將 provider listing 同用戶生成 open-weight 講法當成線索，而唔係採購結論 。

最後判斷

按「證據」而唔係「聲量」計，Claude Opus 4.7 係今次最清楚有官方文件支持嘅旗艦模型，尤其係 1M context、coding、AI agents 同知識工作相關主張 。DeepSeek V4 有最強價格證據，長上下文同大輸出資料亦具體，但部分 V4 Flash / Pro 架構同命名細節仍較依賴第三方整理 。GPT-5.5 已由 OpenAI API 文件同發布頁確認，但可見官方片段不足以支持完整 performance 排名 。Kimi K2.6 喺多模態、coding 同 agent 用例上定位可信，但精確技術同商業條款仍需要更強第一手確認 。

一眼比較

Claude Opus 4.7：官方文件最完整

Claude Opus 4.7 喺呢四個模型入面，第一手證據最齊。Anthropic 形容佢係一個 hybrid reasoning model，主打 coding 同 AI agents，並具備 1M context window 。Anthropic 產品頁亦指 Opus 4.7 喺 coding、vision、複雜多步任務同專業知識工作方面有更強表現 。

最有實際採購價值嘅位係長上下文。Anthropic 文件寫明 Claude Opus 4.7 提供 1M context window，而且用標準 API pricing，無 long-context premium 。同一份文件亦指模型喺知識工作任務有明顯進步，特別係需要視覺檢查自己輸出嘅場景，例如 .docx redlining、.pptx editing、圖表同 figure analysis 。

不過，benchmark 仍要小心。Vellum 文章片段列出 coding、agentic capabilities、finance、reasoning、multimodal / vision、search、安全等類別，但可見片段未提供足夠分數，不能直接話 Claude 一定贏 GPT-5.5、DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 。

GPT-5.5：存在同 API 狀態已確認，但規格未夠透明

GPT-5.5 係可以放入候選清單嘅模型。OpenAI API 文件列出 gpt-5.5 同日期版本 gpt-5.5-2026-04-23，標示 long context，並顯示分級 rate limit 資料 。OpenAI 發布頁日期為 2026 年 4 月 23 日，並指 4 月 24 日更新後 GPT-5.5 同 GPT-5.5 Pro 已可經 API 使用 。

問題係：呢啲資料只足以確認「有呢個模型」同「API 路徑存在」，未足以完整比較。可見官方片段未列明精確 context size、output limit、價格、benchmark 分數、模態能力、coding 表現或 latency 。

第三方資料有補充，但唔應該當成 OpenAI 官方規格。DesignForOnline 報稱 GPT-5.5 價格為每百萬 input token $5、output token $30 ；LLM Stats 報稱 API context 為 1M input / 128K output，並支援 text + image input、text output 。呢啲可作供應商查證清單，但唔應該單靠佢哋落採購結論。

DeepSeek V4：價錢同輸出上限最易核對

DeepSeek 最大優勢係價目表夠具體。DeepSeek API 價格頁列出 1M context length、384K maximum output、JSON output、tool calls、beta chat-prefix completion 同 beta FIM completion 。同頁亦列出 cache-hit input、cache-miss input 同 output token 價格，包括 cache-hit input $0.028 / $0.03625、cache-miss input $0.14 / $0.435、output $0.28 / $0.87；片段亦見 limited-time discount 同劃線原價 。

V4 具體版本方面，EvoLink 指截至 2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 官方 API docs 已列 deepseek-v4-flash 同 deepseek-v4-pro，並發布官方價格、1M context 同 384K max output 。Hugging Face 則指 DeepSeek 發布 V4，包含兩個 MoE checkpoints：DeepSeek-V4-Pro 為 1.6T total parameters、49B active；DeepSeek-V4-Flash 為 284B total、13B active；兩者均有 1M-token context window 。但同一段亦講明 benchmark 係 competitive，但唔係 state of the art 。

實務上，如果你第一關係成本、長上下文、大輸出、JSON output 或 tool-call support，DeepSeek V4 應該早測。不過，平同長 context 唔等於自動最穩；質素、可靠度、安全、latency、tool-use 成功率，仍然要用自己 workload 測。

Kimi K2.6：定位吸引，但好多數字要再核實

Kimi K2.6 嘅方向同市場定位幾清楚，但可核實規格相對薄弱。Moonshot 網站指 K2.6 係 natively multimodal model，並突出 coding capabilities 同 Agent performance 。Kimi 技術 blog 片段亦指，如要重現官方 Kimi-K2.6 benchmark results，建議使用官方 API，第三方 provider 則參考 Kimi Vendor Verifier 。

較精確嘅 Kimi 數字多數來自第三方。LLM Stats 指 Kimi K2.6 input context 為 262,144 tokens，並可輸出最多 262,144 tokens 。DesignForOnline 指 Kimi K2.6 有 262K context、vision、tool use、function calling，價格由每百萬 token $0.7500 起 。Atlas Cloud 則列 Kimi K2.6 API pricing 由每百萬 token $0.95 起 。另有 LinkedIn 文章稱 Kimi K2.6 為 open-weight model，但呢類用戶生成證據置信度較低，最好等 Moonshot 直接確認 license terms 。

所以，Kimi K2.6 值得用於多模態 coding 同 agent workflow 測試；但如要上 production，應先向 Moonshot 或官方 API 來源核實 license、context length、output limits、pricing、benchmark methodology 同 provider compatibility 。

點解而家唔應該封「benchmark 冠軍」？

因為資料唔係同一把尺。Claude Opus 4.7 可見第三方摘要列出好多 benchmark 類別，但無足夠分數 。OpenAI GPT-5.5 發布頁有 evaluations 區段，但片段未顯示數字 。Hugging Face 指 DeepSeek V4 benchmark competitive，但非 SOTA 。Kimi 官方 blog 只提到可用官方 API 重現 Kimi-K2.6 benchmark，片段未直接列出結果 。

而模型排名好視乎工作類型：coding、長上下文檢索、多模態文件分析、工具調用可靠度、agent planning、latency、cache hit / cache miss 後嘅實際成本，全部都係唔同考試。無同一套 benchmark、同一組 prompt、同一成本假設，就話某一個「全面最好」，更似 marketing 多過工程判斷。

如果要測，邊個先？

• 先測 Claude Opus 4.7：如果你最重視官方清楚列明嘅 1M context、coding、AI agents、vision、複雜多步任務同知識工作改善 。
• 先測 GPT-5.5：如果你產品已深度用 OpenAI infrastructure，而你主要想驗證 gpt-5.5 API 路徑同現有系統整合 。
• 先測 DeepSeek V4：如果你第一輪篩選係成本、長 context、最大輸出、JSON output 或 tool-call support；DeepSeek 價格頁係今次最具體嘅成本來源 。
• 先測 Kimi K2.6：如果你想追 Moonshot 喺多模態、coding 同 agent 方向嘅新模型，但要另外核實 context、pricing、output、license 同 provider 細節 。

實用評估方法

唔好淨係睇 leaderboard。最好用你自己嘅任務做 bake-off：同一批 prompts、同一批工具、同一個 context size、同一批文件輸入、同一套評分 rubrics。至少記錄五件事：任務成功率、tool-call 可靠度、長上下文準確度、latency、以及連 cache hit / cache miss 一齊計嘅完整 token 成本。

對 DeepSeek，要分開 cache-hit 同 cache-miss 成本，因為官方價格頁清楚拆開呢幾行 。對 GPT-5.5，要分清 OpenAI 已確認資料同第三方 context / pricing claims，等官方文件補齊先作最終比較 。對 Kimi K2.6，就要將 provider listing 同用戶生成 open-weight 講法當成線索，而唔係採購結論 。

最後判斷

按「證據」而唔係「聲量」計，Claude Opus 4.7 係今次最清楚有官方文件支持嘅旗艦模型，尤其係 1M context、coding、AI agents 同知識工作相關主張 。DeepSeek V4 有最強價格證據，長上下文同大輸出資料亦具體，但部分 V4 Flash / Pro 架構同命名細節仍較依賴第三方整理 。GPT-5.5 已由 OpenAI API 文件同發布頁確認，但可見官方片段不足以支持完整 performance 排名 。Kimi K2.6 喺多模態、coding 同 agent 用例上定位可信，但精確技術同商業條款仍需要更強第一手確認 。