GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Claude Opus 4.7 vs Qwen 3.6 vs Kimi K2.6: 2026-ன் LLM போர்க்களம்

தமிழ்டெக் AI சுருக்கம்

ஏப்ரல் 2026-ல வெறும் ஐந்து நாட்களில் GPT-5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4-Pro, Qwen 3.6-Max, Kimi K2.6ன்னு ஐந்து frontier LLMs ஒரே சேர வெளியாகி, AI history-ல ஒரு பெரிய turning point ஆயிடுச்சு. முதல் தடவையா DeepSeek V4, Qwen 3.6, Kimi K2.6 மாதிரி மூணு models fully open-weight-ஆ இருந்து, closed-source giants-ஓட same benchmarks-ல competitively fight பண்றதுதான் இந்த story-ோட real importance. Coding-ல SWE-bench Verified-ல Claude Opus 4.7 முன்னிலை, Terminal-Bench-ல GPT-5.5 dominate பண்றது; ஆனா Indian developers-க்கு cost gap shocking-ஆ இருக்கு—Claude roughly 30x tevva, அதே வேளை DeepSeek அல்லது Kimi 90% quality-ஐ 3–4% cost-ல கொடுக்கும். Data-residency concern உள்ள banking, healthcare, government teams இப்போ GPT-5-class capability-ஐ own GPUs-ல self-host பண்ணலாம்; long context-உம் 1M tokens வரை economically viable ஆயிடுச்சு. நீங்க choose பண்றது “எது best?” இல்ல—coding agent-க்கு budget இருந்தா Opus, DevOps-க்கு GPT-5.5, cheap autonomous runs-க்கு Kimi, RAG/support-க்கு DeepSeek, on-prem-க்கு open weights; own eval set-ல test பண்ணி price-quality math பாத்து முடிவு எடுங்க.

• 2026-ல coding-க்கு எந்த LLM best?
• DeepSeek V4, Kimi K2.6 உண்மையா open-source-ஆ?
• India-ல இந்த models use பண்ண cost எவ்வளவு?
• India-ல own GPU-ல இந்த models run பண்ண முடியுமா?

AI உதவியுடன் தயாரான சுருக்கம் — தமிழ்டெக் எடிட்டர்ஸ் சரிபார்த்தது.