Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：基準測試怎麼看？

先看結論：不同任務該先測哪個？

最可比較的一張表：Claude、GPT-5.5、DeepSeek V4-Pro-Max

以下數字來自同一比較表，適合用來橫向比較 DeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro 與 Claude Opus 4.7；其中 GPT-5.5 Pro 只在部分項目出現。

這張表的訊號相當明確：Claude Opus 4.7 較強的區域在高難度推理、無工具解題、軟體工程與 MCP Atlas；GPT-5.5 系列則在終端機、瀏覽器與工具使用類任務更突出。

DeepSeek V4-Pro-Max 在這組同場數據中沒有任何一項排名第一，但 BrowseComp 83.4% 接近 GPT-5.5 的 84.4%，也高於 Claude Opus 4.7 的 79.3%。 換句話說，它不是「能力最頂」的明確答案，但在成本與能力折衷上有討論空間。

Kimi K2.6：值得放進 shortlist，但不能硬塞進總榜

Kimi K2.6 的問題不是沒有數據，而是資料來源、測試模式與對照模型不完全一致。下列數字可用來判斷它值不值得測，但不宜直接拿來和上表做完全同場排名。

因此，Kimi K2.6 比較合理的定位是：值得進入候選清單，尤其當你想測 Kimi 生態、替代模型路線或 coding-agent 成本時；但現有資料不足以支持它成為四模型中可證明的總冠軍。

價格、上下文視窗與部署成本

Benchmark 只能回答「能力」問題，不能單獨回答 production 選型。API 價格、output token 成本、上下文長度、模型體量與部署方式，都會影響真實成本。

這裡最關鍵的成本訊號是：GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 在報導中同樣是 5 美元／1M input tokens，但 GPT-5.5 的 output 價為 30 美元／1M，Claude Opus 4.7 為 25 美元／1M；DeepSeek 則以約六分之一成本的敘事切入。

按任務拆解：怎麼選比較不會踩雷？

1. 高難度推理：Claude Opus 4.7 先試

如果任務是學術推理、無工具解題、複雜分析或高可靠度問答，Claude Opus 4.7 是目前同場 benchmark 中最有力的第一候選。它在 GPQA Diamond 得 94.2%，高於 GPT-5.5 的 93.6% 與 DeepSeek V4-Pro-Max 的 90.1%；Humanity’s Last Exam no-tools 也以 46.9% 領先同表模型。

2. 終端機、瀏覽器、工具代理：GPT-5.5／GPT-5.5 Pro 先試

如果工作重點是終端機操作、瀏覽器代理、工具鏈控制或有工具解題，GPT-5.5 系列更突出。GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 得 82.7%，高於 Claude Opus 4.7 的 69.4% 與 DeepSeek V4-Pro-Max 的 67.9%；GPT-5.5 Pro 在 BrowseComp 得 90.1%，也是同表最高。

3. 軟體工程：Claude 領先，但 GPT-5.5 與 Kimi 都應重跑自己的測試

同場表中，Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro／SWE Pro 得 64.3%，高於 GPT-5.5 的 58.6% 與 DeepSeek V4-Pro-Max 的 55.4%。 LLM Stats 的 SWE-Bench Pro 排名方向也相近：Claude Opus 4.7 為 0.64，GPT-5.5 與 Kimi K2.6 同為 0.59，DeepSeek V4-Pro-Max 為 0.55。

不過，coding benchmark 很容易受到 repo 類型、程式語言、測試框架、agent 設定與 prompt 方式影響。單一實務 coding 測試列出 Claude Opus 4.7 97、GPT-5.5 xHigh 96、Kimi K2.6 87、DeepSeek V4 Flash 78、DeepSeek V4 Pro 69；這些數字有參考價值，但不應單獨決定 production 選型。

4. 成本敏感、大量調用：DeepSeek V4 值得優先納入

如果瓶頸是 token 成本，而任務不要求每個 benchmark 都拿第一，DeepSeek V4 是合理候選。同場資料顯示 DeepSeek V4-Pro-Max 在多項 benchmark 接近前線模型但未居第一；同時，報導稱 DeepSeek 約為最新美國模型成本的六分之一。

需要注意的是，DeepSeek V4 Pro 的模型規格相當大：DataCamp 列 Pro 版為 1.6T total parameters、49B active parameters、865GB download。 如果不是只用第三方 API，而是要評估自部署或私有化，硬體、下載、推理成本與維運能力都要納入。

5. Kimi K2.6：放進候選清單，用自己的工作流驗證

Kimi K2.6 有幾個值得留意的訊號：DocsBot 列 Kimi K2.6 的 BrowseComp 為 83.2%，幾乎貼近同頁 DeepSeek-V4 Pro 的 83.4%；LLM Stats 列 Kimi K2.6 在 SWE-Bench Pro 為 0.59，與 GPT-5.5 同分；實務 coding benchmark 也列出 Kimi K2.6 為 87 分。

但由於缺少與 Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4-Pro-Max 完整同源、同設定、同場覆蓋的 benchmark，Kimi K2.6 目前最好視為高潛力候選，而不是可以直接宣布的四模型總冠軍。

為什麼不要過度解讀排名？

1. Kimi K2.6 缺少完整同場表。 最完整的同場資料涵蓋 DeepSeek V4-Pro-Max、GPT-5.5／GPT-5.5 Pro 與 Claude Opus 4.7，但不包括 Kimi K2.6；Kimi 需要靠 DocsBot、Artificial Analysis、LLM Stats、Hugging Face model card 與單一 coding benchmark 補充。
2. 版本與模式名稱不一致。 來源中同時出現 GPT-5.5 Pro、GPT-5.5 xHigh、DeepSeek-V4 Pro、DeepSeek V4-Pro-Max、Kimi Thinking、Claude Opus 4.7 Adaptive Reasoning／Max Effort 等標記，不應簡單視為完全相同設定。
3. 不同平台的分數格式未必能直接相加。 例如同場表用百分比列 SWE-Bench Pro／SWE Pro，而 LLM Stats 用 0.xx 格式列 SWE-Bench Pro；較穩妥的做法是先比較同一來源內的相對排名，再用自己的任務重跑 eval。
4. 價格資料不平均。 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 有較清楚的 input／output token 報導價；DeepSeek 主要有約六分之一成本的說法；Kimi K2.6 在本文可見來源中沒有足夠完整的 token pricing 可核對。

最後判斷

如果只用一句話總結：Claude Opus 4.7 贏在高難度推理與軟體工程 benchmark；GPT-5.5／GPT-5.5 Pro 贏在多個工具使用、終端機與瀏覽器類 benchmark；DeepSeek V4-Pro-Max 是成本與能力折衷；Kimi K2.6 有潛力，但仍需要更多完整同場證據。

真正導入時，不要只看總分。請用自己的 repo、bug ticket、研究流程、工具權限、上下文長度、latency、錯誤容忍度與 token 成本，對四個模型跑同一批 eval。到那一步，benchmark 才會從排行榜變成真正有用的產品選擇依據。