GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs DeepSeek-V4 跑分对比：谁真的更强？

先说结论：跑分上不是一个赢家通吃

如果只看“新模型谁最强”，答案会很误导。更准确的结论是：

维度	当前更强信号	依据
通用 agent / 终端任务	GPT-5.5	Terminal-Bench 2.0：82.7%，明显高于 Opus 4.7 的 69.4%
真实软件工程 issue	Claude Opus 4.7	SWE-Bench Pro：64.3%，高于 GPT-5.5 的 58.6%
专业知识工作	GPT-5.5	GDPval wins/ties：84.9%，高于 Opus 4.7 的 80.3%
学术难题 / HLE	Claude Opus 4.7	HLE no tools：46.9%，高于 GPT-5.5 的 41.4%
开源模型推理与竞赛代码	DeepSeek-V4-Pro-Max	LiveCodeBench 93.5%、Codeforces 3206，开源模型里非常强
中文写作和中文办公	DeepSeek-V4-Pro-Max	DeepSeek 技术报告中对 Gemini-3.1-Pro、Opus 4.6 有明显中文任务胜率

所以，GPT-5.5 是综合 agent 和生产任务最稳的旗舰；Opus 4.7 是软件工程和高难知识任务的强竞争者；DeepSeek-V4 是开源和中文场景里最值得认真测的新变量。

但有一个前提要讲清楚：GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 有不少来自 OpenAI 同一张公开评测表的可比数据；DeepSeek-V4 的数字主要来自 DeepSeek 自己的技术报告，且多数对比对象是 GPT-5.4、Opus 4.6、Gemini-3.1-Pro，不应简单写成“DeepSeek-V4 已经超过 GPT-5.5”。

1. 编码跑分：Opus 4.7 赢 SWE，GPT-5.5 赢终端

Benchmark	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	谁领先
SWE-Bench Pro (Public)	58.6%	64.3%	Claude Opus 4.7
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4%	GPT-5.5
Expert-SWE (OpenAI internal)	73.1%	-	GPT-5.5 自家内部领先

这组数据很有意思：Opus 4.7 更像“真实 GitHub issue 修复高手”，GPT-5.5 更像“终端环境里的全流程执行高手”。

如果你的任务是：

• 修复杂 bug
• 改已有代码库
• 读 PR、找边界条件
• 在一个 issue 上反复验证

Opus 4.7 的 SWE-Bench Pro 信号很强。

但如果你的任务是：

• 命令行环境里完成多步骤任务
• 需要规划、执行、观察、修正
• 大量调用工具、跑脚本、处理失败状态

GPT-5.5 的 Terminal-Bench 2.0 分数更值得关注。

2. DeepSeek-V4 的编码分数：开源很强，但别直接碰瓷 GPT-5.5

DeepSeek 技术报告里，DeepSeek-V4-Pro-Max 的关键分数如下：

Benchmark	DeepSeek-V4-Pro-Max
LiveCodeBench	93.5%
Codeforces Rating	3206
SWE Verified	80.6%
SWE Pro	55.4%
Terminal Bench 2.0	67.9%
SWE Multilingual	76.2%

这说明 DeepSeek-V4-Pro-Max 在竞赛型代码、数学化代码题、开源模型对比里非常强，尤其是 Codeforces 3206 这个数很亮眼。

但它的 Agentic Coding 分数还没有全面超过闭源前沿模型：

• SWE Pro：55.4%，低于 OpenAI 表中 GPT-5.5 的 58.6%，也低于 Opus 4.7 的 64.3%。
• Terminal Bench 2.0：67.9%，接近 Opus 4.7 的 69.4%，但低于 GPT-5.5 的 82.7%。

所以更准确的说法是：DeepSeek-V4-Pro-Max 是当前最值得测的开源 coding / reasoning 模型之一，但复杂 agent 工程任务上仍要看真实项目回归。

3. 推理与知识：Claude 在 HLE 强，GPT-5.5 更均衡，DeepSeek 追得很近

GPT-5.5 vs Opus 4.7

Benchmark	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	领先
GPQA Diamond	93.6%	94.2%	Claude Opus 4.7 微领先
Humanity's Last Exam (no tools)	41.4%	46.9%	Claude Opus 4.7
Humanity's Last Exam (with tools)	52.2%	54.7%	Claude Opus 4.7
FrontierMath Tier 1-3	51.7%	43.8%	GPT-5.5
FrontierMath Tier 4	35.4%	22.9%	GPT-5.5

这组数据说明：Opus 4.7 在高难知识问答上很强，GPT-5.5 在数学类 FrontierMath 上优势明显。

DeepSeek-V4-Pro-Max

DeepSeek 技术报告给出的 DeepSeek-V4-Pro-Max 分数：

Benchmark	DeepSeek-V4-Pro-Max
MMLU-Pro	87.5%
GPQA Diamond	90.1%
HLE	37.7%
HMMT 2026 Feb	95.2%
IMOAnswerBench	89.8%

DeepSeek-V4 的学术/推理表现已经非常接近前沿闭源模型，但从公开表格看，GPQA、HLE 这类知识难题上还没有超过 GPT-5.5 / Opus 4.7。

它真正突出的地方是：在开源模型里，把数学、竞赛代码、长上下文效率一起推到了很高的位置。

4. 专业工作流：GPT-5.5 的综合商业任务更强

OpenAI 的公开评测里，GPT-5.5 在专业任务上有一组很直接的分数：

Benchmark	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
GDPval wins/ties	84.9%	80.3%	67.3%
FinanceAgent v1.1	60.0%	64.4%	59.7%
OfficeQA Pro	54.1%	43.6%	18.1%

这里的判断是：

• 如果是整体专业工作流，GPT-5.5 更均衡。
• 如果是金融 agent 单项，Opus 4.7 分数更高。
• 如果是 Office 文档问答，GPT-5.5 明显领先。

这类分数对中文网站很重要，因为多数用户不是拿模型去刷题，而是问：能不能帮我做报告、查资料、分析表格、写方案、处理办公文档？

5. 长上下文：三家都喊 1M，但质量差异很大

上下文长度现在已经不稀奇，关键是 1M 里面还能不能稳定找回信息。

长上下文指标	GPT-5.5	Claude Opus 4.7 / 4.6 参考	DeepSeek-V4-Pro-Max
Graphwalks BFS 256k f1	73.7%	76.9%	-
Graphwalks BFS 1M f1	45.4%	41.2%（Opus 4.6）	-
MRCR 512K-1M	74.0%	32.2%	DeepSeek 报告称 1M 场景保持强表现
CorpusQA 1M	-	-	62.0%
LongMRCR 1M	-	-	83.5%

这部分最不能只看“支持 1M”。因为：

• GPT-5.5 在 OpenAI MRCR 512K-1M 上有强信号。
• Claude Opus 4.7 官方强调高分辨率视觉和长任务，但公开文字页里长上下文表格主要是图片，需要结合系统卡/评测表看。
• DeepSeek-V4 的核心卖点是效率：技术报告称在 1M token 设置下，V4-Pro 只需要 DeepSeek-V3.2 的 27% 单 token FLOPs 和 10% KV cache；V4-Flash 进一步降到 10% FLOPs 和 7% KV cache。

换句话说：GPT/Claude 在长上下文质量上仍是闭源强者，DeepSeek-V4 的突破更偏“把 1M 上下文做便宜、做常态”。

6. 工具调用和 Agent：GPT-5.5 与 Opus 4.7 分工明显

Benchmark	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
BrowseComp	84.4%	79.3%	85.9%
MCP Atlas	75.3%	79.1%	78.2%
Toolathlon	55.6%	-	48.8%
Tau2-bench Telecom	98.0%	-	-

这里的结论不是谁绝对更强，而是：

• GPT-5.5 的工具调用覆盖更广，Tau2、Toolathlon 信号强。
• Opus 4.7 在 MCP Atlas 上更高，说明多工具编排和上下文保持很强。
• DeepSeek-V4-Pro-Max 在 MCPAtlas 73.6%、Toolathlon 51.8%，已经接近闭源模型区间，但在公开数据里仍不算全面领先。

7. 中文用户该怎么看这些跑分？

如果你是中文用户，最容易被误导的是只看英文 benchmark。真正选模型要分三层：

第一层：纯能力

• GPT-5.5：综合最稳，终端任务、专业工作、数学、工具调用都强。
• Opus 4.7：SWE-Bench Pro、HLE、金融 agent、代码审查信号强。
• DeepSeek-V4-Pro-Max：开源推理、中文写作、竞赛代码、长上下文效率强。

第二层：成本

• GPT-5.5 和 Opus 4.7 都是旗舰价格，不适合所有任务默认调用。
• DeepSeek-V4-Flash 是成本敏感场景里最值得测的版本。
• DeepSeek-V4-Pro 更适合中文 agent、私有化和高难中文任务。

第三层：可落地性

场景	更推荐
公司内部 coding agent	GPT-5.5 / Opus 4.7 做高难任务，DeepSeek-V4 做成本优化
中文办公、写作、资料整理	DeepSeek-V4-Pro 重点测试
复杂 GitHub issue 修复	Opus 4.7 优先测试
终端自动化、工具调用、长链路执行	GPT-5.5 优先测试
私有化部署 / 本地模型	DeepSeek-V4

最终判断

如果你关心跑分，不应该只问“谁第一”，而应该看三句话：

1. GPT-5.5 是综合生产力最强候选：Terminal-Bench、GDPval、OfficeQA、FrontierMath 都有强信号。
2. Claude Opus 4.7 是软件工程和高难知识任务的强敌：SWE-Bench Pro、GPQA、HLE、MCP Atlas 都值得看。
3. DeepSeek-V4 是开源与中文场景里最值得追的新模型：不是所有跑分都压过闭源，但它把性能、1M 上下文和成本结构放到了一个很有竞争力的位置。

我的建议是：网站后续不要只写“模型发布新闻”，而要建立一张持续更新的 benchmark 追踪表。 每次新模型发布，都按编码、推理、知识、长上下文、工具调用、中文任务六类更新，这样用户才会反复回来查。

参考来源

• OpenAI: Introducing GPT-5.5
• OpenAI GPT-5.5 System Card
• Anthropic: Introducing Claude Opus 4.7
• Anthropic: Claude Opus
• DeepSeek-V4 预览版发布
• DeepSeek-V4 Technical Report