2026 AI 模型基準測試：GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6

如果你正在為開發團隊、研究流程或內部 AI 工具選模型，最容易踩到的坑，是把不同來源、不同測試方式的分數硬湊成一張總榜。就目前公開資料來看，GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 有多項可直接對照的分數；DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 則更常以長上下文、開放權重／多模態與可靠性指標出現在資料中。因此，這題的答案不是「誰絕對最強」，而是「哪個任務該用哪個模型」。

先講結論：沒有四方同場的確定冠軍

目前較安全的讀法，是把基準測試拆成不同工作類型來看。在 Vellum 的同表比較中，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 取得 82.7%，高於 Claude Opus 4.7 的 69.4%；在 GDPval 則是 84.9% 對 80.3%。但 Claude Opus 4.7 也不是全面落後，它在 SWE-Bench Pro 取得 64.3%，高於 GPT-5.5 的 58.6%；在 GPQA Diamond 則以 94.2% 小幅領先 GPT-5.5 的 93.6% 。

到了 computer use 與 tool use，OpenAI 公布的表格顯示，GPT-5.5 在 OSWorld-Verified 為 78.7%，略高於 Claude Opus 4.7 的 78.0%；BrowseComp 為 84.4%，高於 Claude 的 79.3%。但 MCP Atlas 則由 Claude Opus 4.7 以 79.1% 領先 GPT-5.5 的 75.3% 。

DeepSeek V4 與 Kimi K2.6 的問題在於：目前可見資料沒有把它們和 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 在同一組 benchmark、同一評測框架下完整列齊。因此，不能因為某個欄位沒有分數，就推論模型較弱；只能說本文使用的公開資料尚未提供可直接比較的同場數字 。

可直接或部分對照的重點數據

Benchmark／指標	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	DeepSeek V4	Kimi K2.6	怎麼讀
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4%	未見同場分數	未見同場分數	GPT-5.5 在 Vellum 表格中領先 Claude Opus 4.7
SWE-Bench Pro	58.6%	64.3%	未見同場分數	未見同場分數	Claude Opus 4.7 在軟體工程 issue-solving 類測試中領先
GDPval	84.9%	80.3%	未見同場分數	未見同場分數	GPT-5.5 在此組專業工作評估中領先
OSWorld-Verified	78.7%	78.0%	未見同場分數	未見同場分數	GPT-5.5 在 OpenAI 表格中小幅領先
BrowseComp	84.4%	79.3%	未見同場分數	未見同場分數	GPT-5.5 在瀏覽器／工具使用類任務較高
MCP Atlas	75.3%	79.1%	未見同場分數	未見同場分數	Claude Opus 4.7 在此工具協作指標領先
GPQA Diamond	93.6%	94.2%	未見同場分數	未見同場分數	Claude Opus 4.7 小幅領先 GPT-5.5
FrontierMath T1–3	51.7%	43.8%	未見同場分數	未見同場分數	GPT-5.5 在 Vellum 表格中領先
Context window	本文來源未列入同表	本文來源未列入同表	DeepSeek V4 Pro：1,000k tokens	256k tokens	在 Artificial Analysis 同表中，DeepSeek V4 Pro 的上下文視窗大於 Kimi K2.6
AA-Omniscience／hallucination	未見同場分數	未見同場分數	V4 Pro Max：-10；V4 Pro hallucination rate：94%	未見同場分數	DeepSeek V4 的長上下文很吸引人，但回答可靠性需要額外控管
Artificial Analysis Intelligence Index	本文來源未列入	本文來源未列入	本文來源未列入	54	這是 Kimi K2.6 的特定評估指標，不應與 Vellum／OpenAI 表格直接混成總排名

GPT-5.5：強項在終端機、自動化代理與工具流程

在本文採用的資料中，GPT-5.5 是與 Claude Opus 4.7 可直接對照分數最多的模型之一。Vellum 列出 Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、GDPval、GPQA Diamond、FrontierMath 等分數；OpenAI 也提供 OSWorld-Verified、BrowseComp、MCP Atlas 等 computer use 與 tool use 指標 。

它最明顯的優勢，是 terminal、agentic workflow 與部分 tool workflow。GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 以 82.7% 對 69.4% 領先 Claude Opus 4.7；BrowseComp 為 84.4% 對 79.3%；OSWorld-Verified 則是 78.7% 對 78.0% 。不過，GPT-5.5 不是每項都贏：Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro、MCP Atlas 與 GPQA Diamond 均有領先 。

安全與可控性方面，OpenAI 的 GPT-5.5 System Card 提到以 CoT-Control 評估模型遵循使用者對 chain-of-thought 相關指示的能力；該評估套件包含超過 13,000 個任務，來源包括 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL 與 SWE-Bench Verified 等既有 benchmark 。這有助於理解模型行為控制，但不應直接拿來當作一般性能分數。

Claude Opus 4.7：軟體工程訊號最突出

Anthropic 的 Claude API 文件列出 Claude Opus 4.7，日期為 2026 年 4 月 16 日 。在能與 GPT-5.5 直接對照的分數中，Claude Opus 4.7 最亮眼的是 SWE-Bench Pro：64.3% 對 GPT-5.5 的 58.6% 。如果你的主要任務是修 issue、理解大型程式碼庫、處理偏真實世界的軟體工程問題，這個訊號比單純聊天或短程式題更值得重視。

Claude Opus 4.7 也在 MCP Atlas 以 79.1% 領先 GPT-5.5 的 75.3% 。但同一批資料也顯示，GPT-5.5 在 OSWorld-Verified、BrowseComp、Terminal-Bench 2.0、GDPval 與 FrontierMath T1–3 等項目領先 。換句話說，Claude 的優勢更像是集中在某些工程與工具協作場景，而不是所有 benchmark 全面壓過。

安全評估方面，Anthropic 在 Petri 2.0 中報告，兩種干預方法合併使用後，Claude models 的 eval-awareness 出現 47.3% 的 median relative drop 。這應解讀為模型行為與安全研究資訊，而不是 Claude Opus 4.7 的一般性能分數。

DeepSeek V4：長上下文很強，但要嚴格控管幻覺風險

DeepSeek-V4 技術文件指出，V4 系列延續 DeepSeek-V3 的 DeepSeekMoE framework 與 Multi-Token Prediction strategy，並加入結合 Compressed Sparse Attention 與 Heavily Compressed Attention 的 hybrid attention 機制，以提升長上下文效率 。在 Artificial Analysis 的比較表中，DeepSeek V4 Pro 的 context window 為 1,000k tokens，高於 Kimi K2.6 的 256k tokens 。

這讓 DeepSeek V4 Pro 很適合進入「超長文件、龐大資料夾、長流程記憶」類任務的候選名單。但同時要看可靠性：Artificial Analysis 報告 DeepSeek V4 Pro Max 的 AA-Omniscience 為 -10，較 DeepSeek V3.2 Reasoning 的 -21 改善；但也指出 DeepSeek V4 Pro 的 hallucination rate 為 94%，DeepSeek V4 Flash 為 96% 。

因此，如果任務需要處理大量上下文，DeepSeek V4 Pro 有明顯吸引力；但在法務、醫療、金融、企業決策或任何錯誤成本高的 production 流程中，最好搭配檢索增強生成、來源引用檢查、規則驗證與人工覆核，而不是只因為 context window 大就直接信任輸出 。

Kimi K2.6：開放權重多模態候選，但還需要更多同場分數

Artificial Analysis 將 Kimi K2.6 標示為 2026 年 4 月釋出的 open weights model，並給出 Artificial Analysis Intelligence Index 54 。另一篇 Artificial Analysis 分析指出，Kimi K2.6 原生支援 image 與 video input，並輸出 text；其 max context length 維持在 256k 。

若只看上下文長度，Kimi K2.6 低於 DeepSeek V4 Pro 的 1,000k tokens 。但 Kimi 的定位不只在 context window，而是在 open weights 與多模態能力。對需要自行部署、調整基礎設施，或希望避免完全依賴封閉 API 的團隊，Kimi K2.6 值得放入 shortlist。

不過，就本文使用的來源而言，仍未看到 Kimi K2.6 在 Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro、GDPval、OSWorld-Verified 或 MCP Atlas 等項目上，與 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 完整同場比較的公開分數 。因此，現在還不適合直接宣稱它在這些類別中優於或弱於另外三者。

依任務選模型：比追總冠軍更實際

你的任務	優先考慮	理由
終端機自動化、agentic workflow	GPT-5.5	Terminal-Bench 2.0 以 82.7% 對 69.4% 領先 Claude Opus 4.7
軟體工程、issue solving、程式碼庫修復	Claude Opus 4.7	SWE-Bench Pro 以 64.3% 對 58.6% 領先 GPT-5.5
瀏覽器與工具流程	GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7，視工具鏈而定	GPT-5.5 在 BrowseComp 較高；Claude Opus 4.7 在 MCP Atlas 較高
computer-use workflow	GPT-5.5 小幅領先	OSWorld-Verified：GPT-5.5 為 78.7%，Claude Opus 4.7 為 78.0%
超長上下文文件處理	DeepSeek V4 Pro	context window 為 1,000k tokens；但需留意 hallucination rate 94%
開放權重多模態	Kimi K2.6	Artificial Analysis 標示其為 open weights model，且支援原生圖像／影片輸入與文字輸出
極度重視降低 hallucination	尚無法從這組資料判定總冠軍	DeepSeek V4 有明確風險訊號，但缺少 4 款模型同源可靠性對照

看 benchmark 前，先記住三件事

第一，不同來源的分數不應直接相加或硬排總名次。Vellum、OpenAI 與 Artificial Analysis 使用的測試集合、工具設定、推理模式與評分方式可能不同；把它們混成同一張排行榜，很容易得出過度簡化的結論 。

第二，coding benchmark 也有層次差異。學術研究指出，HumanEval 這類既有 benchmark 對真實軟體工程能力的覆蓋有限；更接近實務的評估，應把 SWE-Bench 或 issue-solving 類 benchmark 一起納入考量 。

第三，context window 不等於正確率。DeepSeek V4 Pro 在 Artificial Analysis 表格中的 context window 達 1,000k tokens，但同一來源也回報 DeepSeek V4 Pro 的 hallucination rate 為 94% 。對企業或研究場景來說，長上下文只是能力上限的一部分；真正能不能上 production，仍要靠內部測試集、資料來源約束、輸出驗證與風險分級。

總結

如果以現有公開證據來選，GPT-5.5 是終端機、自動化代理與部分工具流程的強候選，因為它在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp 與 OSWorld-Verified 等項目領先 Claude Opus 4.7 。Claude Opus 4.7 則特別適合放進軟體工程 shortlist，因為它在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 對 GPT-5.5 的 58.6% 領先 。

DeepSeek V4 Pro 的最大亮點是 1,000k tokens 的長上下文，但必須同時把 Artificial Analysis 回報的 94% hallucination rate 納入風險評估 。Kimi K2.6 則是值得注意的 open weights multimodal candidate：它有 256k context、原生 image／video input 與 Intelligence Index 54，但在多個主流 benchmark 上仍需要更多與 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 的同場比較，才能做出更有把握的 production 決策 。