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GPT‑5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4：2026 年該按什麼任務選模型？

截至 2026 年 4 月的公開資料，四者沒有單一總冠軍：GPT‑5.5 在 agentic computer use 與工具流程訊號最強，Claude Opus 4.7 在 repo level coding 表現突出，Kimi K2.6 是開放權重 coding 強選，DeepSeek V4 則值得放進長上下文與開源部署評估清單。[5][17][29][37][42] 幾個關鍵數字：GPT‑5.5 在 Terminal‑Bench 2.0 為 82.7%、BrowseComp 為 84.4%；Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench Verified 為 87.6%、SWE‑Bench Pro 為 64.3%...

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GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 की benchmark comparison दिखाती AI-generated editorial illustration
GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे हैचारों AI models की ताकतें workload के हिसाब से बदलती हैं: agents, coding, open weights और long context में अलग-अलग leaders दिखते हैं।
AI संकेत

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT‑5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Kimi K2.6 vs DeepSeek V4: कौन सा मॉडल किस काम में आगे है?. Article summary: अप्रैल 2026 के data में कोई universal winner नहीं है: GPT‑5.5 Terminal‑Bench 2.0 82.7% और BrowseComp 84.4% के साथ agentic tool/computer use में आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE‑Bench Verified 87.6% और SWE‑Bench Pro 64.... Topic tags: ai, ai benchmarks, llm, openai, anthropic. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5. Claude Opus 4.6 is no longer Anthropic's flagship — Opus 4.7 shipped on April 16, 2026, at the same $5/$25 price. If you're evaluating "best Ant" source context "DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.5 - Verdent AI" Reference image 2: visual subject "# Kimi K2.6 vs DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which Should You Test Fi

openai.com

如果你只問「哪個模型最強」，答案很容易失真。以 2026 年 4 月前後可取得的公開資料來看，GPT‑5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6 與 DeepSeek V4 更像是四種不同的工作負載地圖：有人擅長瀏覽器與終端機代理，有人更適合修大型程式碼庫，有人主打開放權重部署，也有人值得放進長上下文實驗清單。

最重要的前提是：這些分數不是完全同場競賽。不同來源可能使用不同工具權限、推論 effort、測試框架與重試策略；LM Council 也提醒，獨立跑出的 benchmark 可能不會與 AI 廠商自報分數一致。[12]

先看結論：依任務選，不要只看總分

  • 終端機操作、瀏覽器流程、工具編排與 autonomous agent： GPT‑5.5 的公開訊號最強。OpenAI 發布資料列出 Terminal‑Bench 2.0 82.7%、OSWorld‑Verified 78.7%、BrowseComp 84.4%、Toolathlon 55.6%。[5]
  • 真實程式碼庫修復與 SWE‑Bench 類任務： Claude Opus 4.7 是最應優先測的候選。公開數字包含 SWE‑Bench Verified 87.6% 與 SWE‑Bench Pro 64.3%。[17]
  • 開放權重 coding stack： Kimi K2.6 很有競爭力。Kimi 官方資料列出 Terminal‑Bench 2.0 66.7%、SWE‑Bench Pro 58.6%、SWE‑Bench Verified 80.2%、LiveCodeBench v6 89.6。[29]
  • 長上下文與開源／開放權重實驗： DeepSeek V4 應納入評估，但務必看清楚是 Preview、Pro 還是 Pro-Max 等變體。DeepSeek 表示 V4 Preview 已於 2026 年 4 月 24 日上線並開源。[42]
  • 科學推理： Claude Opus 4.7 在 GPQA Diamond 上有 94.2% 的公開數字；Kimi K2.6 的 GPQA-Diamond 為 90.5%、AIME 2026 為 96.4%；DeepSeek V4-Pro / Pro-Max 表列 GPQA Diamond 為 90.1。[19][27][29][37]

讀 benchmark 前，先釐清三件事

  1. 不同 benchmark 測的是不同能力。 Terminal‑Bench、SWE‑Bench、BrowseComp、OSWorld、GPQA、HLE 各自對應終端機代理、程式碼修復、網頁搜尋、電腦操作、科學推理與高難度推理等不同技能；coding 強不代表瀏覽器代理或長上下文檢索也一定最強。[5][17][29]
  2. 工具權限與推論 effort 會影響結果。 OpenAI system card 說明，GPT‑5.5 Pro 是同一底層模型搭配 parallel test-time compute 的設定；因此 GPT‑5.5 Pro 的分數不應直接視為一般 GPT‑5.5 在同一推論預算下的結果。[3]
  3. 公開分數適合 shortlist，不適合直接下採購決策。 若要導入產品或企業流程，應用相同 prompt、相同工具預算、相同 timeout、相同評分規則，在自己的工作負載上重測。[12]

四個模型快速定位

模型公開定位最強訊號主要讀法
GPT‑5.5OpenAI 發布資料強調 computer-use、tool-use 與 agentic workflows。[5]Terminal‑Bench 2.0 82.7%、OSWorld‑Verified 78.7%、BrowseComp 84.4%；GPT‑5.5 Pro 的 BrowseComp 為 90.1%。[5]Pro 分數不可直接拿來與一般 GPT‑5.5 當成相同 compute budget 比較，因為 Pro 使用 parallel test-time compute 設定。[3]
Claude Opus 4.7Anthropic 稱其為面向 coding 與 AI agents 的 hybrid reasoning model，並具備 1M context window。[14]SWE‑Bench Verified 87.6%、SWE‑Bench Pro 64.3%。[17]1M context window 很有吸引力，但視窗大小不等於長上下文 recall 品質；StationX 摘要也指出極端 1M-token recall 有 caveat。[17]
Kimi K2.6Moonshot/Kimi 的開放權重、偏 coding 的模型。[29][34]Terminal‑Bench 2.0 66.7%、SWE‑Bench Pro 58.6%、SWE‑Bench Verified 80.2%、LiveCodeBench v6 89.6。[29]Artificial Analysis 指出 Kimi K2.6 原生支援 image/video input，最大 context length 為 256k；實際表現仍會受部署方式影響。[32]
DeepSeek V4-Pro / Pro-MaxDeepSeek V4 Preview 官方文件稱其已上線並開源；Hugging Face card 將 V4 系列描述為 MoE language models。[37][42]表列 SWE Verified 80.6、SWE Pro 55.4、Terminal Bench 2.0 67.9、GPQA Diamond 90.1。[37]DeepSeek V4 命名下有不同變體，Flash、Pro、Pro-Max 等結果不應混成單一分數。[37][42]

Head-to-head：公開 benchmark 對照

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro / Pro-Max怎麼解讀
Terminal‑Bench 2.082.7% [5]69.4% reported [16]66.7% [29]67.9% [37]在 command-line 與 autonomous coding 類任務，GPT‑5.5 的領先最明顯。
SWE‑Bench Pro58.6% [5]64.3% [17]58.6% [29]55.4% [37]較難的軟體工程 benchmark 上，Claude Opus 4.7 領先。
SWE‑Bench Verified此來源組未見清楚可比數值87.6% [17]80.2% [29]80.6% [37]在 repo issue resolution 類任務，Claude 的公開訊號最強。
OSWorld‑Verified78.7% [5]78.0% [17]73.1% [29]未見可比數值GPT‑5.5 與 Claude Opus 4.7 在 computer-use tasks 非常接近。
BrowseComp84.4%；GPT‑5.5 Pro 90.1% [5]79.3% [5]83.2%；Agent Swarm 86.3% [34]未見可比數值瀏覽器代理與 web research 類任務中，GPT‑5.5 Pro 與 Kimi Agent Swarm 都有強訊號。
GPQA Diamond此來源組未見清楚官方可比數值94.2% [19]90.5% [27]90.1% [37]研究所等級科學推理上，Claude 的公開分數最高。
HLE / 高難度推理未見直接可比數值HLE no-tools 46.9%、with-tools 54.7% [16]HLE-Full 34.7%；with-tools 54.0% [29][34]HLE 37.7% [37]加工具的 HLE 中 Claude 與 Kimi 接近；DeepSeek 表列 HLE 較低。
長上下文此發布摘錄未見清楚公開 context spec1M context window [14]256k max context length [32]V4 材料主打長上下文定位 [37][42]長上下文部署可優先看 Claude 與 DeepSeek，但仍要另外測 recall 與指令遵循。

依使用場景怎麼選？

1. 終端機與工具密集型 agent：優先測 GPT‑5.5

如果你的產品要讓模型操作終端機、瀏覽器、工具 API，或在多步驟 agent loop 中完成任務，GPT‑5.5 是這組資料中最有說服力的起點。OpenAI 公開數字包含 Terminal‑Bench 2.0 82.7%、OSWorld‑Verified 78.7%、BrowseComp 84.4%、Toolathlon 55.6%。[5]

但 GPT‑5.5 Pro 要分開看。它在 BrowseComp 上為 90.1%，不過 OpenAI system card 說明 Pro 是同一底層模型搭配 parallel test-time compute 的設定，所以不宜把它當作一般 GPT‑5.5 的同條件分數。[3][5]

適合先測： coding agents、browser research agents、computer-use automation、工具密集型企業助理。

2. 真實程式碼庫維護與修 bug：優先測 Claude Opus 4.7

如果你的 KPI 是修 GitHub issue、改真實 repo、產出 pull request、讓 tests 通過，Claude Opus 4.7 是最強 shortlist candidate。SWE‑Bench Verified 87.6% 與 SWE‑Bench Pro 64.3% 讓它在這組軟體工程 benchmark 中站到前排。[17]

Anthropic 也將 Claude Opus 4.7 定位為面向 coding 與 AI agents 的 hybrid reasoning model，並提供 1M context window，因此大型程式碼庫工作流很自然會把它列入測試。[14]

適合先測： repo maintenance、code review、複雜 refactor、developer copilots、工程團隊 agent。

3. 需要開放權重 coding stack：優先測 Kimi K2.6

如果你的條件包含開放權重、較高部署控制權，或希望在自有基礎設施上做 coding agent，Kimi K2.6 是很強的選項。Kimi 官方表格列出 Terminal‑Bench 2.0 66.7%、SWE‑Bench Pro 58.6%、SWE‑Bench Verified 80.2%、SciCode 52.2%、LiveCodeBench v6 89.6。[29]

Kimi K2.6 在 agentic/search 類工作負載也有不錯訊號，包括 BrowseComp 83.2% 與 Agent Swarm BrowseComp 86.3%。[34] Artificial Analysis 則指出它原生支援 image/video input，最大 context length 為 256k。[32]

適合先測： 開放模型部署、coding agents、research agents、需要更高 hosting control 的團隊。

4. 長上下文與開源實驗：把 DeepSeek V4 放進評估清單

DeepSeek 表示 DeepSeek V4 Preview 已於 2026 年 4 月 24 日正式上線並開源。[42] DeepSeek-V4-Pro model card 將 V4 系列呈現為 MoE language models。[37]

DeepSeek V4-Pro / Pro-Max 的公開表列 benchmark 包含 Terminal Bench 2.0 67.9、SWE Verified 80.6、SWE Pro 55.4、GPQA Diamond 90.1。[37] 這讓它成為長上下文、開源／開放權重實驗與可部署替代方案評估中的重要候選；但分數一定要綁定具體變體來讀。[37][42]

適合先測： 長文件應用、開源／開放權重實驗、想比較 hosted frontier models 與可部署模型的團隊。

5. 科學與數學推理：Claude 領先 GPQA，但別只看單一榜

目前可見數字中，Claude Opus 4.7 在 GPQA Diamond 上達 94.2%。[19] Kimi K2.6 的 GPQA-Diamond 為 90.5%，AIME 2026 為 96.4%。[27][29] DeepSeek V4-Pro / Pro-Max 則表列 GPQA Diamond 90.1。[37]

因此，若任務偏科學推理，Claude 是很強的 shortlist；但數學與科學工作負載通常受工具、解題時間、推論 effort 與評分方式影響很大，不能只靠單一 benchmark 定生死。[12]

實務評估 checklist

  • 不要用單一公開分數做決策。 先用公開 benchmark 篩候選，再用自己的資料、prompt、工具預算、timeout 與評分規則重測。[12]
  • 把 GPT‑5.5 與 GPT‑5.5 Pro 分開追蹤。 Pro 使用 parallel test-time compute 設定，不能視為一般 GPT‑5.5 的同預算版本。[3]
  • 先定義是否真的需要開放權重。 若資料控制、自架、模型客製或部署彈性是硬性條件，Kimi K2.6 與 DeepSeek V4 應放在獨立評估軌道。[29][34][37][42]
  • 長上下文不要只看 window size。 Claude Opus 4.7 有 1M context window，Kimi K2.6 的 max context length 為 256k，DeepSeek V4 材料也主打長上下文；但實際 recall、指令遵循與成本仍要用自己的文件測。[14][17][32][37][42]
  • coding agent 要同時跑公開題與內部 repo。 SWE‑Bench 類分數很有參考價值，但真實 repo 還會遇到依賴安裝、flaky tests、團隊風格與 code review 規範等差異。[17]

主要限制

  • 目前此來源組未見一個完整公開比較，能把四個模型放在同一獨立實驗室、同一 harness、同一工具權限與同一 effort setting 下測試；LM Council 也提醒獨立 benchmark 可能與廠商自報分數不同。[12]
  • GPT‑5.5 Pro 與 GPT‑5.5 不能混為一談，因為 Pro 是同一底層模型搭配 parallel test-time compute 的設定。[3]
  • DeepSeek V4 的成績具有變體差異；V4 Preview、V4-Pro、Pro-Max 等命名不應被壓成單一 DeepSeek V4 分數。[37][42]
  • Kimi K2.6 與 DeepSeek V4 這類開放權重部署，實際效果可能受 serving stack、硬體與上下文設定影響，因此 published benchmark 之外仍要做部署環境內測。[29][34][37]

Bottom line

GPT‑5.5：如果重點是 agentic computer-use、瀏覽器流程、工具編排與終端機密集型 coding，最值得優先測。[5]

Claude Opus 4.7：如果產品核心是 repo-level bug fixing、程式碼庫修復與 SWE‑Bench 類軟體工程，應放在優先清單前段。[14][17]

Kimi K2.6：如果你需要開放權重 coding model，同時看重 SWE‑Bench、Terminal‑Bench 與 agentic search 訊號，它是很強的候選。[29][34]

DeepSeek V4-Pro / Pro-Max：如果長上下文、開源／開放權重實驗與可部署性是關鍵條件，應納入 shortlist，但要嚴格核對具體變體與測試設定。[37][42]

最穩妥的決策方式是：先用公開 benchmark 做 shortlist，再用真實任務、延遲、成本、隱私限制與 failure-mode tests 決定最後上線模型。[12]

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मुख्य निष्कर्ष

  • 截至 2026 年 4 月的公開資料，四者沒有單一總冠軍：GPT‑5.5 在 agentic computer use 與工具流程訊號最強，Claude Opus 4.7 在 repo level coding 表現突出，Kimi K2.6 是開放權重 coding 強選，DeepSeek V4 則值得放進長上下文與開源部署評估清單。[5][17][29][37][42]
  • 幾個關鍵數字：GPT‑5.5 在 Terminal‑Bench 2.0 為 82.7%、BrowseComp 為 84.4%；Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench Verified 為 87.6%、SWE‑Bench Pro 為 64.3%；Kimi K2.6 在 SWE‑Bench Verified 為 80.2%；DeepSeek V4 Pro / Pro Max 表列 SWE Verified 為 80.6...
  • 公開排行榜適合做初步篩選，不適合直接當採購答案；不同實驗室、工具權限、推論 effort 與 evaluation harness 都會改變結果，最後仍要用自己的任務、成本、延遲與失敗案例測一輪。[12]

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"GPT‑5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4：2026 年該按什麼任務選模型？" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

截至 2026 年 4 月的公開資料，四者沒有單一總冠軍：GPT‑5.5 在 agentic computer use 與工具流程訊號最強，Claude Opus 4.7 在 repo level coding 表現突出，Kimi K2.6 是開放權重 coding 強選，DeepSeek V4 則值得放進長上下文與開源部署評估清單。[5][17][29][37][42]

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

截至 2026 年 4 月的公開資料，四者沒有單一總冠軍：GPT‑5.5 在 agentic computer use 與工具流程訊號最強，Claude Opus 4.7 在 repo level coding 表現突出，Kimi K2.6 是開放權重 coding 強選，DeepSeek V4 則值得放進長上下文與開源部署評估清單。[5][17][29][37][42] 幾個關鍵數字：GPT‑5.5 在 Terminal‑Bench 2.0 為 82.7%、BrowseComp 為 84.4%；Claude Opus 4.7 在 SWE‑Bench Verified 為 87.6%、SWE‑Bench Pro 為 64.3%；Kimi K2.6 在 SWE‑Bench Verified 為 80.2%；DeepSeek V4 Pro / Pro Max 表列 SWE Verified 為 80.6...

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

公開排行榜適合做初步篩選，不適合直接當採購答案；不同實驗室、工具權限、推論 effort 與 evaluation harness 都會改變結果，最後仍要用自己的任務、成本、延遲與失敗案例測一輪。[12]

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26 अप्रैल 2026 तक उपलब्ध आधिकारिक/प्रमुख स्रोतों के आधार पर, इन चारों मॉडलों में कोई एक “सभी बेंचमार्क में विजेता” नहीं है। GPT‑5.5 agentic coding/computer-use में बहुत मजबूत दिखता है, Claude Opus 4.7 SWE-Bench शैली के real-world coding benchmarks में आगे है, Kimi K2.6 open-weights coding/agent मॉडल के रूप में बहुत प्रतिस्पर्धी है, और DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights विकल्प के रूप में मजबूत reasoning/coding प्रदर्शन देता है। DeepSeek V4 के लिए मैंने Pro/Pro-Max को मुख्य comparison माना है, क्योंकि official materials में V4-Flash को speed/cost variant बताया गया है। [1][8][9]

Key findings

  • GPT‑5.5 ने OpenAI के launch benchmarks में Terminal-Bench 2.0 पर 82.7%, OSWorld-Verified पर 78.7%, BrowseComp पर 84.4%, FrontierMath Tier 1–3 पर 51.7%, और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% स्कोर किया; GPT‑5.5 Pro ने BrowseComp पर 90.1% और FrontierMath Tier 4 पर 39.6% दिखाया। [1]

  • Claude Opus 4.7 coding benchmarks में विशेष रूप से मजबूत है: Vellum के Anthropic-reported benchmark breakdown में SWE-Bench Verified 87.6%, SWE-Bench Pro 64.3%, MCP-Atlas 77.3%, OSWorld-Verified 78.0%, और GPQA Diamond 94.2% दिए गए हैं। [5]

  • Kimi K2.6 सबसे मजबूत open-weights coding contenders में है: उसके official Hugging Face model card में SWE-Bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 2.0 66.7%, SWE-Bench Verified 80.2%, BrowseComp 83.2%, BrowseComp Agent Swarm 86.3%, और GPQA-Diamond 90.5% दिए गए हैं। [6]

  • DeepSeek V4-Pro official release में 1.6T total / 49B active parameters और 1M context बताता है; DeepSeek-V4-Flash 284B total / 13B active parameters वाला faster/economical variant है। [8][9]

  • DeepSeek-V4-Pro-Max ने Hugging Face model card पर LiveCodeBench 93.5, Codeforces rating 3206, GPQA Diamond 90.1, Terminal Bench 2.0 67.9, SWE Verified 80.6, और SWE Pro 55.4 रिपोर्ट किया। [9]

  • उपलब्ध evidence में cross-model comparisons पूरी तरह apples-to-apples नहीं हैं, क्योंकि कई results vendor-reported हैं, effort settings अलग हैं, tools/harness अलग हो सकते हैं, और कुछ competitor scores re-evaluated या self-reported हैं। [5][6][9]

मॉडल प्रोफाइल

मॉडलस्थिति / रिलीजमुख्य स्पेक्सप्राथमिक ताकत
GPT‑5.5OpenAI ने 23 अप्रैल 2026 को GPT‑5.5 release किया और 24 अप्रैल 2026 update में API availability जोड़ी। [1]Public page में parameter count disclosed नहीं है; GPT‑5.5 Pro same underlying model का parallel test-time compute setting बताया गया है। [2]Agentic coding, computer use, tool use, long-horizon work। [1]
Claude Opus 4.7Anthropic page पर Claude Opus 4.7 announcement 16 अप्रैल 2026 दिखता है। [3]1M context window, 128k max output tokens, adaptive thinking, high-resolution image support। [4]Real-world coding, tool-calling agents, professional knowledge work। [3][5]
Kimi K2.6Moonshot AI का open-source native multimodal agentic model। [6]MoE architecture, 1T total parameters, 32B active parameters, 256K context, Modified MIT license। [6]Open-weights coding, agent swarm, multimodal coding-driven design। [6]
DeepSeek V4-Pro / FlashDeepSeek-V4 Preview 24 अप्रैल 2026 को live और open-sourced बताया गया। [8]V4-Pro: 1.6T total / 49B active; V4-Flash: 284B total / 13B active; दोनों 1M context support करते हैं। [8][9]Long-context open-weights reasoning, coding, cost-efficient deployment। [8][9]

Benchmark तुलना

BenchmarkGPT‑5.5Claude Opus 4.7Kimi K2.6DeepSeek V4-Pro/Pro-Maxपढ़ने का तरीका
Terminal-Bench 2.082.7% [1]69.4% [1][5]66.7% [6]67.9% [9]GPT‑5.5 इस command-line/agentic coding benchmark में स्पष्ट रूप से आगे दिखता है। [1]
SWE-Bench Pro58.6% [1]64.3% [5]58.6% [6]55.4% [9]Claude Opus 4.7 इस hard software-engineering benchmark पर आगे है। [5]
SWE-Bench Verifiedउपलब्ध स्रोत में GPT‑5.5 का comparable score नहीं मिला। [1]87.6% [5]80.2% [6]80.6% [9]Claude Opus 4.7 reported results में strongest है। [5]
OSWorld-Verified78.7% [1]78.0% [1][5]73.1% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 computer-use tasks में बहुत करीब हैं। [1][5]
BrowseComp84.4%; Pro 90.1% [1]79.3% [5]83.2%; Agent Swarm 86.3% [6]Insufficient evidenceGPT‑5.5 Pro और Kimi Agent Swarm web-research/agentic search में मजबूत दिखते हैं। [1][6]
GPQA Diamondउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable score नहीं मिला। [1]94.2% [5]90.5% [6]90.1% [9]Claude Opus 4.7 science reasoning में reported scores के आधार पर आगे है। [5]
HLE / hard reasoningउपलब्ध OpenAI launch excerpt में comparable HLE score नहीं मिला। [1]HLE no-tools 46.9%, with-tools 54.7% [5]HLE-Full 34.7%, with-tools 54.0% [6]HLE 37.7% [9]Tool-augmented HLE में Claude और Kimi करीब हैं; DeepSeek का listed HLE score lower है। [5][6][9]
Long contextpublic specs not disclosed in retrieved source1M context [4]256K context [6]1M context [8][9]Long-context deployment में Claude Opus 4.7 और DeepSeek V4 अधिक स्पष्ट रूप से positioned हैं। [4][8][9]

उपयोग-केस के अनुसार निष्कर्ष

  • अगर आपका workload terminal-heavy autonomous coding, computer-use, tool-driven workflows और general frontier-agent work है, तो GPT‑5.5 सबसे मजबूत candidate दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0 82.7%, OSWorld-Verified 78.7%, Toolathlon 55.6%, और BrowseComp 84.4% के आधार पर। [1]

  • अगर आपका लक्ष्य GitHub issue resolution, production codebase repair, और SWE-Bench-style software engineering है, तो Claude Opus 4.7 सबसे मजबूत दिखता है, क्योंकि इसका SWE-Bench Verified 87.6% और SWE-Bench Pro 64.3% है। [5]

  • अगर आपको open-weights/self-hostable मॉडल चाहिए और coding + agentic research दोनों महत्वपूर्ण हैं, तो Kimi K2.6 बहुत मजबूत विकल्प है, क्योंकि यह 1T/32B-active MoE model है और SWE-Bench Pro 58.6%, BrowseComp 83.2%, तथा Agent Swarm BrowseComp 86.3% रिपोर्ट करता है। [6]

  • अगर आपको 1M context, open-weights, और cost-efficient deployment चाहिए, तो DeepSeek V4-Pro/Flash रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है; V4-Pro 1.6T/49B-active है और V4-Flash 284B/13B-active faster/economical variant है। [8][9]

  • अगर pure reasoning/math frontier आपका मुख्य लक्ष्य है, तो इस dataset में picture mixed है: Claude Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% है, Kimi K2.6 GPQA-Diamond 90.5% और AIME 2026 96.4% देता है, और DeepSeek-V4-Pro-Max GPQA Diamond 90.1%, HMMT 2026 Feb 95.2%, तथा IMOAnswerBench 89.8% दिखाता है। [5][6][9]

Evidence notes

  • GPT‑5.5 के लिए strongest evidence OpenAI का official launch post और system card है, लेकिन यह vendor-reported data है। [1][2]

  • Claude Opus 4.7 के लिए Anthropic official product/docs pages capabilities और specs देते हैं, जबकि benchmark values के लिए Vellum ने Anthropic-reported tables का readable breakdown दिया है। [3][4][5]

  • Kimi K2.6 के लिए official Hugging Face model card सबसे उपयोगी benchmark source है, क्योंकि उसमें architecture, evaluation settings, और footnotes शामिल हैं। [6]

  • DeepSeek V4 के लिए DeepSeek API Docs release page availability/specs बताता है, और DeepSeek Hugging Face model card detailed evaluation table देता है। [8][9]

  • कई benchmarks में “thinking effort,” tools, max generation length, और harness अलग हैं; Kimi K2.6 card खुद बताता है कि कुछ competitor scores publicly available न होने पर re-evaluated और asterisk-marked हैं। [6]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence: सभी चार मॉडलों को एक ही स्वतंत्र lab, एक ही harness, एक ही tool budget, और एक ही inference-effort setting में evaluate करने वाला complete public benchmark अभी उपलब्ध नहीं मिला। [5][6][9]

  • GPT‑5.5 और Claude Opus 4.7 closed models हैं, इसलिए parameter count, training data, और exact inference configuration public comparison में सीमित हैं। [1][3]

  • DeepSeek V4 नाम के अंदर Flash, Pro, और Pro-Max/effort-mode जैसे variants हैं, इसलिए “DeepSeek V4” का benchmark score variant-specific है। [8][9]

  • कुछ official benchmark charts images में हैं या extracted text में partial हैं, इसलिए मैंने केवल उन numbers को शामिल किया है जो source text में स्पष्ट रूप से उपलब्ध थे। [1][8][9]

Summary

कुल मिलाकर, GPT‑5.5 सबसे मजबूत all-around frontier agent model जैसा दिखता है, खासकर Terminal-Bench 2.0, OSWorld और BrowseComp में। [1] Claude Opus 4.7 coding agents के लिए सबसे भरोसेमंद दिखता है, विशेषकर SWE-Bench Verified और SWE-Bench Pro पर। [5] Kimi K2.6 open-weights ecosystem में coding और agentic workflows के लिए सबसे मजबूत contenders में है। [6] DeepSeek V4-Pro/Pro-Max 1M-context open-weights model के रूप में खास है और coding/reasoning में competitive है, लेकिन direct cross-model comparison अभी भी सीमित evidence पर निर्भर है। [8][9]

स्रोत मैप

[1] OpenAI — “Introducing GPT‑5.5”
[2] OpenAI — “GPT‑5.5 System Card”
[3] Anthropic — “Claude Opus 4.7”
[4] Anthropic Docs — “What’s new in Claude Opus 4.7”
[5] Vellum — “Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained”
[6] Moonshot AI — “Kimi K2.6” Hugging Face model card
[7] GMI Cloud — “Kimi K2.6: Architecture, Benchmarks, and What It Means for Production AI”
[8] DeepSeek API Docs — “DeepSeek-V4 Preview Release”
[9] DeepSeek AI — “DeepSeek-V4-Pro” Hugging Face model card

सूत्र

  • [3] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    We generally treat GPT‑5.5’s safety results as strong proxies for GPT‑5.5 Pro, which is the same underlying model using a setting that makes use of parallel test time compute. As noted below, we separately evaluate GPT‑5.5 Pro in certain cases because we ju...

  • [5] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Computer use and vision EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro OSWorld-Verified 78.7%75.0%--78.0%- MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%---80.5% MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%---- Tool use EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaud...

  • [12] AI Model Benchmarks Apr 2026 | Compare GPT-5, Claude 4.5 ...lmcouncil.ai

    AI Model Benchmarks Apr 2026 18 benchmarks - the world's most-followed benchmarks, curated by AI Explained, author of SimpleBench Independently-run benchmarks by Epoch, Scale and others, so may not match self-reported scores by AI orgs. Compare Models Human...

  • [14] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer []( Research Economic Futures Commitments Learn News Try Claude Claude Opus 4.7 Image 1: Claude Opus 4.7 Image 2: Claude Opus 4.7 Hybrid reasoning model that pushes the frontier for coding and AI agents, featuring a 1M con...

  • [16] Claude Opus 4.7 Benchmarks Explained - Vellumvellum.ai

    Apr 16, 2026•16 min•ByNicolas Zeeb Guides CONTENTS Key observations of reported benchmarks Coding capabilities SWE-bench Verified SWE-bench Pro Terminal-Bench 2.0 Agentic capabilities MCP-Atlas (Scaled tool use) Finance Agent v1.1 OSWorld-Verified (Computer...

  • [17] Claude Opus 4.7 Review: Everything New in 2026app.stationx.net

    Sign In MEMBERSHIP 2100 Shares Benchmark Opus 4.6 Opus 4.7 Change --- --- SWE-Bench Pro 53.4% 64.3% +10.9 SWE-Bench Verified 80.8% 87.6% +6.8 Graphwalks (multi-hop reasoning) 38.7% 58.6% +19.9 OSWorld-Verified (computer use) 72.7% 78.0% +5.3 CharXiv (vision...

  • [19] Claude Opus 4.7 Benchmark Full Analysis: Empirical Data Leading ...help.apiyi.com

    Q1: What is Claude Opus 4.7? Claude Opus 4.7 is the flagship Large Language Model released by Anthropic on April 16, 2026. It leads in multiple benchmarks, including coding (SWE-bench Verified 87.6%), Agent tool invocation, and scientific reasoning (GPQA Di...

  • [27] Kimi K2.6 on GMI Cloud: Architecture, Benchmarks & API Accessgmicloud.ai

    ‍ K2.6 was equipped with search, code-interpreter, and web-browsing tools for HLE with tools, BrowseComp, DeepSearchQA, and WideSearch evaluations. Reasoning and Knowledge K2.6 is competitive with closed-source models on math and science, though GPT-5.4 and...

  • [29] Kimi K2.6 Tech Blog: Advancing Open-Source Codingkimi.com

    APEX-Agents 27.9 33.3 33.0 32.0 11.5 OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 — 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 — 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 — 80.8 80...

  • [32] Kimi K2.6: The new leading open weights model - Artificial Analysisartificialanalysis.ai

    ➤ Multimodality: Kimi K2.6 supports Image and Video input and text output natively. The model’s max context length remains 256k. Kimi K2.6 has significantly higher token usage than Kimi K2.5. Kimi K2.5 scores 6 on the AA-Omniscience Index, primarily driven...

  • [34] moonshotai/Kimi-K2.6 - Hugging Facehuggingface.co

    OSWorld-Verified 73.1 75.0 72.7 63.3 Coding Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2) 66.7 65.4 65.4 68.5 50.8 SWE-Bench Pro 58.6 57.7 53.4 54.2 50.7 SWE-Bench Multilingual 76.7 77.8 76.9 73.0 SWE-Bench Verified 80.2 80.8 80.6 76.8 SciCode 52.2 56.6 51.9 58.9 48.7 OJ...

  • [37] deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro - Hugging Facehuggingface.co

    We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models — DeepSeek-V4-Pro with 1.6T ... 2 days ago

  • [42] DeepSeek V4 Preview Releaseapi-docs.deepseek.com

    News; DeepSeek-V4 Preview Release 2026/04/24. On this page. DeepSeek V4 Preview Release. DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced!

GPT‑5.5、Claude Opus 4.7、Kimi K2.6、DeepSeek V4：2026 年該按什麼任務選模型？ | गहन शोध | Studio Global