GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 怎麼選？

把 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4、Kimi K2.6 排成一張絕對總榜，很容易誤導。現有公開資料來自不同測試來源、不同推理強度與不同 harness；LLM Stats 也提醒，GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的部分分數屬於供應商在高推理 tier 下自報，形狀可比，但方法論不完全一致。 更可靠的讀法，是先按任務拆開：工具型代理看 GPT-5.5，推理與審查看 Claude Opus 4.7，成本敏感 API 看 DeepSeek V4，開源 coding-agent 探索再把 Kimi K2.6 放進實測清單。

快速選型：先測哪一款？

你的主要需求	優先測試	依據
Agentic web browsing、終端機自動化、跨工具工作流	GPT-5.5	GPT-5.5 在 BrowseComp 為 84.4%，Terminal-Bench 2.0 為 82.7%，兩者都高於 VentureBeat 摘要中列出的 Claude Opus 4.7 與 DeepSeek-V4-Pro-Max 對應數字。
高難度推理、審查、低容錯決策	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7 在 GPQA Diamond 為 94.2%，在 Humanity’s Last Exam no-tools 為 46.9%，均高於同表中的 GPT-5.5 與 DeepSeek-V4-Pro-Max。
高流量、成本敏感的 API 調用	DeepSeek V4	DeepSeek V4 的公開價格為每 100 萬輸入 token 1.74 美元、輸出 token 3.48 美元，低於 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的同口徑價格。
開源 coding-agent、長流程 coding 實驗	Kimi K2.6	DocsBot 將 Kimi K2.6 描述為 Moonshot AI 的 open-source native multimodal agentic model，具 256K context；但它缺少與另外三款完整同場的公開基準。

核心 benchmark 與價格對照

DeepSeek 的公開資料口徑不完全一致：價格來源多寫 DeepSeek V4 或 DeepSeek V4 Pro，部分 benchmark 則寫 DeepSeek-V4-Pro-Max。 下表保留來源中的名稱，避免把不同設定視為完全相同的模型配置。

指標	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	DeepSeek V4 / V4-Pro-Max	Kimi K2.6
Artificial Analysis Intelligence Index	xhigh 60；high 59。	Adaptive Reasoning, Max Effort 57。	提供摘要未列出同口徑分數。	提供摘要未列出同口徑分數。
BrowseComp	84.4%。	79.3%。	DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4%。	未見四方同場分數。
Terminal-Bench 2.0	82.7%。	69.4%。	67.9%。	66.70%，但來自 Kimi K2.6、Claude Opus 4.6、GPT-5.4 的另一組比較，不是四方同場。
SWE-Bench Pro	58.6%。	64.3%。	DeepSeek V4 Pro 55.4%。	58.60%，但 Verdent 註明使用 Moonshot in-house harness，且比較對象不是 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的完整同場。
GPQA Diamond	93.6%。	94.2%。	DeepSeek-V4-Pro-Max 90.1%。	未見四方同場分數。
Humanity’s Last Exam，no tools	41.4%；GPT-5.5 Pro 為 43.1%。	46.9%。	37.7%。	未見四方同場分數。
API 價格，輸入 / 輸出，每 100 萬 token	5 / 30 美元；1M context window。	5 / 25 美元；1M context window。	1.74 / 3.48 美元；1M context window。	提供來源未給出同口徑價格；DocsBot 摘要稱 context 為 256K。

1. 綜合排名：GPT-5.5 在可見 Intelligence Index 領先

Artificial Analysis 的可見摘要列出 Intelligence Index 前五名：GPT-5.5 xhigh 為 60、GPT-5.5 high 為 59、Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning, Max Effort 為 57，後面還有 Gemini 3.1 Pro Preview 與 GPT-5.4 xhigh 同為 57。

這只能支持一個有限結論：在該摘要可見的 Intelligence Index 領先模型中，GPT-5.5 排在 Claude Opus 4.7 前面。 它不能直接推出四款模型的完整總排名，因為同一可見摘要沒有給出 DeepSeek V4 與 Kimi K2.6 的同口徑 Intelligence Index 分數。

2. Agentic browsing 與 terminal：GPT-5.5 最強，DeepSeek browsing 很接近

BrowseComp 偏向評估 agentic AI web browsing，尤其是高度容器化資訊查找；VentureBeat 摘要列出的結果是 GPT-5.5 84.4%、DeepSeek-V4-Pro-Max 83.4%、Claude Opus 4.7 79.3%。 這代表在 web browsing 代理任務上，DeepSeek-V4-Pro-Max 與 GPT-5.5 的差距很小，但 Claude Opus 4.7 在同表中落後一些。

Terminal-Bench 2.0 的差距更明顯。VentureBeat 摘要列出 GPT-5.5 82.7%、Claude Opus 4.7 69.4%、DeepSeek 67.9%；Yahoo / Investing.com 也描述 Terminal-Bench 2.0 測試 command-line workflows，並列出 GPT-5.5 82.7%。

Kimi K2.6 的 Terminal-Bench 2.0 可見數字為 66.70%，但來源比較的是 Kimi K2.6、Claude Opus 4.6 與 GPT-5.4，不是 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的同場表。

3. Coding / SWE：Claude 的 SWE-Bench Pro 數字較高，但工具流程要另看

DataCamp 的 DeepSeek V4 對比表列出 SWE-Bench Pro：DeepSeek V4 Pro 55.4%、GPT-5.5 58.6%、Claude Opus 4.7 64.3%。 Yahoo / Investing.com 也稱 GPT-5.5 在 SWE-Bench Pro 為 58.6%，而該測試評估 GitHub issue resolution。

Kimi K2.6 的 coding 數字值得單獨看。Verdent 摘要列出 Kimi K2.6 在 SWE-Bench Pro 為 58.60%、SWE-Bench Verified 為 80.20%、LiveCodeBench v6 為 89.60%；但同一摘要註明，Kimi K2.6 數字來源為 Moonshot AI official model card，且 SWE-Bench Pro 使用 Moonshot in-house harness。 因此，Kimi K2.6 可以列入 coding-agent 候選，但不適合直接拿這些數字硬排進四方總榜。

實務上，若任務是大型 repo 修復、code review 或長時間 coding agent，不應只看單一 SWE 分數。Claude Opus 4.7 在可見 SWE-Bench Pro 對比中最高；GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 這類長流程工具任務上領先；Kimi K2.6 則需要用自己的 repo 與工作流補測。

4. 高難度推理：Claude Opus 4.7 的可見優勢更明確

VentureBeat 摘要列出 GPQA Diamond：Claude Opus 4.7 94.2%、GPT-5.5 93.6%、DeepSeek-V4-Pro-Max 90.1%。同一摘要列出 Humanity’s Last Exam no-tools：Claude Opus 4.7 46.9%、GPT-5.5 41.4%、GPT-5.5 Pro 43.1%、DeepSeek-V4-Pro-Max 37.7%。

LLM Stats 對 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的結論也指向同一方向：在雙方都報告的 10 個 benchmark 中，Claude Opus 4.7 領先 6 個，GPT-5.5 領先 4 個；Claude 的優勢集中在 reasoning-heavy 與 review-grade tests，而 GPT-5.5 的優勢集中在 long-running tool-use tests。

5. 價格與 context：DeepSeek V4 的成本優勢最清楚

Mashable 摘要列出三款模型的 API 價格：DeepSeek V4 為每 100 萬輸入 token 1.74 美元、每 100 萬輸出 token 3.48 美元，並標示 1M context window；GPT-5.5 為每 100 萬輸入 5 美元、輸出 30 美元，並標示 1M context window；Claude Opus 4.7 為每 100 萬輸入 5 美元、輸出 25 美元，並標示 1M context window。

DataCamp 的 DeepSeek V4 對比摘要也使用相同價格口徑，並列出 DeepSeek V4 Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.7 的 context window 約為 1M tokens。 在這些可見價格中，DeepSeek V4 明顯低於 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7；再加上 DeepSeek-V4-Pro-Max 在 BrowseComp 為 83.4%、接近 GPT-5.5 的 84.4%，它很適合作為成本敏感 API 路由的第一批測試對象。

Kimi K2.6 的同口徑 API 價格沒有出現在提供來源中；DocsBot 摘要則稱 Kimi K2.6 具 256K context，並將其描述為面向 long-horizon coding、coding-driven design、autonomous execution 與 swarm-based orchestration 的 open-source agentic model。

建議的實務架構：不要選單一模型，先做路由

對多數產品團隊來說，最務實的答案不是「只買哪一個模型」，而是先建立分層路由與回歸測試：

1. 用 GPT-5.5 當高端 agentic 基準。 它在 BrowseComp、Terminal-Bench 2.0，以及 OpenAI 官方列出的 GDPval 84.9%、OSWorld-Verified 78.7%、Tau2-bench Telecom 98.0% 等工具與知識工作相關 benchmark 上都有強勢公開數字。
2. 用 Claude Opus 4.7 測推理、審查與低容錯任務。 它在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam no-tools，以及 LLM Stats 歸類的 reasoning-heavy / review-grade tests 中更突出。
3. 用 DeepSeek V4 壓低高流量 API 成本。 它的公開 token 價格低於 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7，同時在 BrowseComp 上接近 GPT-5.5。
4. 把 Kimi K2.6 放進開源 coding-agent 實驗池。 它有可見 coding 與 agentic 指標，但目前缺少與 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的完整同場基準，因此更適合用自家 repo、工具鏈與部署條件實測。

這次比較的限制

• 不是所有模型都有同場、同設定 benchmark。 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4-Pro-Max 在 VentureBeat 摘要中有部分同表數字；Kimi K2.6 主要來自另一組與 Claude Opus 4.6、GPT-5.4 的比較。
• 模型配置可能不同。 Artificial Analysis 摘要中的 GPT-5.5 分為 xhigh / high，Claude Opus 4.7 是 Adaptive Reasoning, Max Effort；VentureBeat 使用 DeepSeek-V4-Pro-Max，這些不一定等同於一般 API 預設模式。
• 自報與第三方分數不能完全等同。 LLM Stats 明確提醒，GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的部分分數是供應商在高推理 tier 下自報，方法論不完全一致。
• 公開 benchmark 只能決定測試優先順序。 BrowseComp 偏 web browsing 代理，Terminal-Bench 2.0 偏 command-line workflows，SWE-Bench Pro 偏 GitHub issue resolution；它們不能替代你自己的真實任務評估。

最終判斷

若只用可見公開資料初篩，GPT-5.5 是 agentic tool-use 與可見綜合排名的最強候選；Claude Opus 4.7 是推理與 review-grade 任務的最強候選之一；DeepSeek V4 是價格最有吸引力的高性價比候選；Kimi K2.6 則應放進開源 / coding-agent 實驗池，但目前證據不足以公平排入完整四方總榜。

採購或上線前，建議用同一批真實任務做回歸測試：同一 prompt、同一工具權限、同一上下文長度、同一成功判準。公開 benchmark 的價值，是幫你決定先測誰；最終選型，仍應由你的產品場景、錯誤成本與 token 成本共同決定。