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

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

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 。