Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6：證據導向比較

前沿模型比較很容易變成「誰第一」的排行榜。但對開發團隊、採購單位或產品負責人來說，更實際的問題是：哪些資訊已被可靠來源支持，哪些仍只是待查證線索？

以目前可檢視到的資料來看，四款模型的公開證據並不平均。Anthropic 對 Claude Opus 4.7 提供了最清楚的官方文件，包括 1M 上下文視窗，以及不收長上下文加價的說明 。DeepSeek 的 API 價格頁則提供最具體的規格與費率列，包括 1M 上下文、384K 最大輸出、JSON output、tool calls 與 token 價格 。OpenAI 已在 API 文件與發布頁確認 GPT-5.5，但目前可見官方片段不足以完整比較其價格、上下文、基準分數與模態能力 。Moonshot 則把 Kimi K2.6 定位在原生多模態、程式能力與 Agent 表現，但本文資料中不少精確規格與商業資訊仍來自第三方或使用者生成頁面 。

先講結論

• 沒有足夠證據支持「總體最佳模型」。 目前公開資料不是同一套評測、同一口徑：Vellum 的 Claude Opus 4.7 摘要列出評測類別但未顯示可直接比較的分數；OpenAI 的 GPT-5.5 發布頁有 evaluations 區塊但片段未列數字；Hugging Face 稱 DeepSeek V4 具競爭力但不是 SOTA；Kimi 官方部落格則建議用官方 API 重現 Kimi-K2.6 官方基準結果 。
• Claude Opus 4.7 的一手資料最扎實。 Anthropic 稱它是面向 coding 與 AI agents 的 hybrid reasoning model，並具備 1M context window；文件也說 1M 上下文以標準 API 價格提供，沒有長上下文加價 。
• DeepSeek V4 的成本證據最清楚。 DeepSeek 價格頁列出 cache-hit、cache-miss 與 output token 的具體價格，同頁也標示 1M 上下文與 384K 最大輸出 。
• GPT-5.5 已確認，但官方片段不足以完整排名。 OpenAI API 文件列出 gpt-5.5 與 gpt-5.5-2026-04-23，發布頁也說 2026 年 4 月 24 日更新後 GPT-5.5 與 GPT-5.5 Pro 已可在 API 使用；但目前片段沒有足夠資訊可比較所有維度 。
• Kimi K2.6 值得關注，但規格仍需更多直接驗證。 Moonshot 官網站強調 K2.6 的原生多模態、程式能力與 Agent 表現；Kimi 部落格也建議使用官方 API 重現官方 benchmark 結果 。

一張表看證據強弱

模型	目前最可靠的事實	主要注意事項
Claude Opus 4.7	Anthropic 稱其為面向 coding 與 AI agents 的 hybrid reasoning model，具 1M context window；文件說 1M context 以標準 API 價格提供，無長上下文加價 。	Vellum 摘要列出 benchmark 類別，但片段沒有可直接排名的分數；128K output 與每百萬 input/output token 為 5/25 美元的說法屬第三方資訊，應視為次級證據 。
GPT-5.5	OpenAI API 文件列出 gpt-5.5 與 gpt-5.5-2026-04-23，標示 long context 與分級 rate limit；OpenAI 發布頁稱 2026 年 4 月 24 日更新後 GPT-5.5 與 GPT-5.5 Pro 已可在 API 使用 。	目前官方片段未列出精確 context size、output limit、pricing、modality details 或 benchmark 數字；第三方有補充，但可信度低於 OpenAI 官方文件 。
DeepSeek V4	DeepSeek 價格頁顯示 1M context、384K maximum output、JSON output、tool calls、beta chat-prefix completion、beta FIM completion 與具體 token 價格 。Hugging Face 稱 DeepSeek 發布 V4 Pro 與 V4 Flash checkpoints，兩者皆為 1M-token context 。	V4 Flash/Pro 命名與架構細節在第三方摘要中更清楚；Hugging Face 同時形容其 benchmark 數字具競爭力但非 SOTA 。
Kimi K2.6	Moonshot 官網站稱 K2.6 為原生多模態模型，強調 coding capabilities 與 Agent performance；Kimi 部落格說官方 Kimi-K2.6 benchmark 應使用官方 API 重現 。	精確 context length、output length、pricing 與 open-weight 狀態，在本文資料中多由第三方或使用者生成片段支持，而非完整一手廠商文件 。

Claude Opus 4.7：官方文件最完整

Claude Opus 4.7 是這次比較中一手資料最完整的模型。Anthropic 將它描述為推進 coding 與 AI agents 前沿的 hybrid reasoning model，產品頁也列出 1M context window 。Anthropic 另稱，Opus 4.7 在 coding、vision 與複雜多步驟任務上有更強表現，並在專業知識工作中有更好結果 。

最明確的差異點是長上下文。Anthropic 文件說 Claude Opus 4.7 提供 1M context window，且以標準 API 價格供應，沒有 long-context premium 。同份文件也指出，它在知識工作任務有明顯提升，尤其是需要模型視覺檢查自身輸出的情境，例如 .docx 修訂、.pptx 編輯、圖表分析與圖像分析 。

第三方資料可作規劃參考，但不應與官方聲明混為一談。Caylent 稱 Opus 4.7 最高支援 128K output tokens，並沿用 Opus 標準價格：每百萬 input tokens 5 美元、每百萬 output tokens 25 美元 。這對成本試算有用，但本文中最強的一手價格證據，仍是 Anthropic 對「不收長上下文加價」的說明 。

GPT-5.5：已確認存在，但官方細節還不夠

GPT-5.5 已足以放進採購或技術評估清單。OpenAI API 文件列出 gpt-5.5 與日期版本 gpt-5.5-2026-04-23，並標示 long context 與 rate-limit tiers 。OpenAI 發布頁日期為 2026 年 4 月 23 日，並在 2026 年 4 月 24 日更新中表示 GPT-5.5 與 GPT-5.5 Pro 已可在 API 使用 。

但這只能確認 API 狀態，還不足以負責任地把 GPT-5.5 排在其他三款模型之前或之後。本文可見的 OpenAI 官方片段沒有列出精確 context size、output limit、pricing、benchmark scores、modality details、coding performance 或 latency 。

第三方頁面補上了一些線索，但它們不等同於 OpenAI 官方文件。DesignForOnline 稱 GPT-5.5 價格為每百萬 input tokens 5 美元、每百萬 output tokens 30 美元 。LLM Stats 稱其 API context window 為 1M input / 128K output，並支援 text 與 image input、text output 。這些資訊適合列入供應商確認清單，但不宜當成最終一手證據。

DeepSeek V4：價格與輸出規格最具體

DeepSeek 在這次比較中提供了最具體的成本表。其 API pricing 頁面列出 1M context length、384K maximum output、JSON output、tool calls、beta chat-prefix completion 與 beta FIM completion 。同頁也列出 token 價格：cache-hit input 為 0.028 與 0.03625 美元，cache-miss input 為 0.14 與 0.435 美元，output tokens 為 0.28 與 0.87 美元；片段同時顯示限時折扣說明與刪除線原價 。

V4 版本本身也有支持資料，但部分較間接。EvoLink 稱截至 2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 官方 API 文件列出 deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-pro，發布官方價格，並記載 1M context 與 384K max output 。Hugging Face 則稱 DeepSeek 發布了兩個 mixture-of-experts checkpoints：DeepSeek-V4-Pro 為 1.6T total parameters、49B active；DeepSeek-V4-Flash 為 284B total parameters、13B active 。Hugging Face 也說兩者都有 1M-token context window，benchmark 數字具競爭力但不是 SOTA 。

OpenRouter 的 V4 Pro 頁面另列 1,048,576-token context window，以及每百萬 input tokens 0.435 美元、每百萬 output tokens 0.87 美元 。這有助於交叉比對 V4 Pro 的商業資訊，但由於 DeepSeek 官方頁面含有限時折扣語句，團隊在上線前仍應直接確認最新價格 。

Kimi K2.6：定位清楚，精確規格仍需驗證

Kimi K2.6 的產品方向切中目前前沿模型需求，但本文資料中，其精確規格較少由一手文件完整支持。Moonshot 官網站稱 K2.6 是原生多模態模型，並強調 coding capabilities 與 Agent performance 。Kimi 技術部落格片段則表示，若要重現官方 Kimi-K2.6 benchmark results，建議使用官方 API；第三方 provider 則可參考 Kimi Vendor Verifier 。

較具體的 Kimi 數字，多數來自第三方。LLM Stats 稱 Kimi K2.6 的 input context window 為 262,144 tokens，且最高可產生 262,144 output tokens 。DesignForOnline 稱 Kimi K2.6 具 262K context、vision、tool use、function calling，價格從每百萬 tokens 0.7500 美元起 。Atlas Cloud 則列出 Kimi K2.6 API 價格從每百萬 tokens 0.95 美元起 。另有 LinkedIn 文章稱 Kimi K2.6 是 open-weight model，但這屬使用者生成證據，除非 Moonshot 直接確認授權條款，否則應以較低信心看待 。

為什麼目前不能直接封王？

因為缺少完整、同口徑、可交叉比較的公開分數。Vellum 的 Claude Opus 4.7 摘要列出 coding、agentic、finance、reasoning、multimodal/vision、search 與 safety 等評測領域，但片段沒有實際分數 。OpenAI 的 GPT-5.5 發布頁有 evaluations 結構，但片段未顯示數字 。Hugging Face 說 DeepSeek V4 的 benchmark 具競爭力但不是 SOTA 。Kimi 官方部落格片段則提到使用官方 API 重現 Kimi-K2.6 benchmark results，卻未在片段中列出結果 。

這點很重要。模型排名會隨任務改變：寫程式、長上下文檢索、多模態文件分析、tool-calling 穩定度、Agent 規劃、延遲，以及 cache hit 與 cache miss 下的實際成本，都是不同測試。若沒有同一套 benchmark 同時覆蓋四款模型，「最佳模型」更像行銷語，而不是證據結論。

你該先測哪一款？

• 先測 Claude Opus 4.7：如果你重視官方明確文件支持的 1M context、coding、AI agents、vision、複雜多步驟工作與知識工作提升 。
• 先測 GPT-5.5：如果你的產品已建在 OpenAI 基礎設施上，且主要需求是驗證已文件化的 gpt-5.5 API 路徑 。
• 先測 DeepSeek V4：如果第一道篩選條件是成本、長上下文、最大輸出、JSON output 或 tool-call support；DeepSeek 的價格頁是本文中最具體的成本來源 。
• 先測 Kimi K2.6：如果你看重 Moonshot 的多模態 coding 與 Agent 方向，但要另外確認 context、pricing、output、license 與 provider 細節 。

實務評估建議

上線前不要只看榜單。更可靠的做法，是用同一組 prompts、tools、context sizes、file inputs 與 scoring rubrics 做任務型 bake-off。至少追蹤五件事：任務成功率、tool-call reliability、long-context accuracy、latency，以及完全計入快取與輸出的 token cost。

對 DeepSeek，要把 cache-hit 與 cache-miss 成本分開算，因為官方價格頁明確拆成不同列 。對 GPT-5.5，要把 OpenAI 已確認的 API 資訊，與第三方 context/pricing 說法分開標示，直到官方文件補足細節 。對 Kimi K2.6，provider listings 與使用者生成的 open-weight 說法應視為待確認線索，不宜直接當成採購依據 。

最後判斷

若只看證據、暫時不看聲量，Claude Opus 4.7 是本文中官方文件最清楚的旗艦模型，尤其在 1M context、coding、AI agents 與 knowledge-work claims 上 。DeepSeek V4 擁有最強的價格證據，也有可信的長上下文資訊，但 V4 Flash/Pro 的架構與命名細節有一部分仍仰賴第三方摘要補足 。GPT-5.5 已由 OpenAI 的 API 與發布資料確認，但目前官方片段太少，不足以完整比較性能 。Kimi K2.6 在多模態、coding 與 Agent 用途中有可信官方定位，但許多精確技術與商業資訊仍需要更強的一手確認 。