studioglobal
الأكثر رواجًا في الاكتشاف
التقاريرمنشور9 المصادر

GPT-5.5 مقابل DeepSeek V4: كيف تختار بين الأداء والتكلفة؟

لا يوجد فائز مطلق: في BenchLM يتقدم DeepSeek V4 Flash High في متوسط البرمجة 72.2 مقابل 58.6، بينما تتقدم GPT 5.5 في مهام الوكلاء 81.8 مقابل 55.4 [13]. المقارنات لا تستخدم النسخة نفسها دائمًا: VentureBeat يقارن DeepSeek V4 Pro Max، وArtificial Analysis يقارن DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort مع GPT 5.5 xhigh، لذل...

ابحث وتحقق من الحقائق مع Studio Global AIتصفّح المزيد من الاكتشاف
18K0
GPT-5.5 與 DeepSeek V4 基準測試、coding、agent 任務與價格比較的抽象科技視覺
GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較AI 生成的示意圖，用於呈現 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 在基準測試與成本上的對照。
موجّه الذكاء الاصطناعي

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較. Article summary: 目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 以 72.2 對 58.6 領先，GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先；結論取決於版本與任務 [13]。. Topic tags: ai, openai, deepseek, benchmarks, coding. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "The image displays a comparison chart showing that GPT-5.5 outperforms DeepSeek V4 across various coding agentic benchmarks, with GPT-5.5 winning in most categories except for Deep" Reference image 2: visual subject "The image displays a comparison chart highlighting the capabilities and upcoming features of DeepSeek V4, Claude 4.5, and GPT-5.2 AI models, including benchmark scores, ability to" Style: premium digital editorial illustration, source-backed res

openai.com

السؤال بصيغته السريعة، أيهما أقوى: GPT-5.5 أم DeepSeek V4؟ قد يقود إلى جواب مضلل. السبب أن البيانات العلنية لا تقارن دائمًا الإعداد نفسه: BenchLM يقارن GPT-5.5 مع DeepSeek V4 Flash High، وVentureBeat يستخدم DeepSeek-V4-Pro-Max، بينما تقارن Artificial Analysis إعداد DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort مع GPT-5.5 xhigh [4][13][16].

لذلك فالقراءة الأصح ليست إعلان بطل واحد، بل ربط كل رقم بالنسخة، ونمط الاستدلال، ونوع المهمة، والسعر. هذا مهم خصوصًا لفرق الهندسة والمنتجات التي لا تشتري نموذجًا من أجل لوحة صدارة، بل من أجل سير عمل حقيقي.

الخلاصة السريعة: الاختيار حسب المهمة لا حسب الاسم

أوضح مقارنة مباشرة حاليًا تأتي من BenchLM: في فئة البرمجة، يسجل DeepSeek V4 Flash High متوسط 72.2 مقابل 58.6 لـ GPT-5.5؛ وفي المقارنة نفسها، تتقدم GPT-5.5 في مهام الوكلاء أو agentic tasks بمتوسط 81.8 مقابل 55.4 لـ DeepSeek V4 Flash High [13].

لكن VentureBeat يقدم زاوية أخرى لأنه يقارن نسخة مختلفة هي DeepSeek-V4-Pro-Max. في ذلك الجدول، تأتي GPT-5.5 أعلى من DeepSeek-V4-Pro-Max في GPQA Diamond وHumanity’s Last Exam وTerminal-Bench 2.0 وSWE-Bench Pro / SWE Pro [16].

النتيجة العملية: إذا كانت مهمتك أقرب إلى إنتاجية برمجة كثيفة ومنخفضة التكلفة، فـ DeepSeek V4 Flash High يستحق الاختبار أولًا. أما إذا كانت المهمة أقرب إلى وكلاء متعددين الخطوات، أو تشغيل طرفية، أو هندسة برمجيات كاملة ومعقدة، فالأدلة العلنية المتاحة تميل أكثر نحو اختبار GPT-5.5 مبكرًا [13][16].

لماذا اسم نسخة DeepSeek V4 يغيّر النتيجة؟

DeepSeek V4 ليس إعدادًا واحدًا. DataCamp يصفه على أنه يأتي في نموذجين تجريبيين هما V4-Pro وV4-Flash، ويذكر أن V4-Pro يملك نافذة سياق بحجم مليون توكن و1.6 تريليون معامل إجمالي [5]. لكن صفحات المقارنة الخارجية تستخدم أسماء وإعدادات أكثر تحديدًا، مثل DeepSeek V4 Flash High وDeepSeek-V4-Pro-Max وDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16].

هذا التفصيل ليس تجميليًا. تفوق DeepSeek V4 Flash High في متوسط البرمجة لدى BenchLM لا يعني تلقائيًا أن V4-Pro-Max سيتفوق في الاختبار نفسه. وبالمثل، نتيجة Terminal-Bench 2.0 في جدول VentureBeat لنسخة Pro-Max لا تكفي وحدها لنفي نتيجة BenchLM الخاصة بنسخة Flash High [13][16].

المصدرالنسخة أو الإعداد المقارنما الذي يفيدنا؟التحفظ الأساسي
BenchLMDeepSeek V4 Flash High مقابل GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High يتقدم في متوسط البرمجة، وGPT-5.5 يتقدم في مهام الوكلاء [13]لا يمكن تعميم النتيجة على V4-Pro-Max
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max مقابل GPT-5.5GPT-5.5 أعلى في GPQA Diamond وHumanity’s Last Exam وTerminal-Bench 2.0 وSWE-Bench Pro / SWE Pro [16]المقارنة ليست مع Flash High
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort مقابل GPT-5.5 xhighDeepSeek يملك 1000k توكن سياق مقابل 922k لـ GPT-5.5 xhigh، بينما يدعم GPT-5.5 xhigh إدخال الصور ولا يدعمه إعداد DeepSeek المذكور [4]مقارنة مزايا لا تعني فوزًا شاملًا في كل الاختبارات
DataCampV4-Pro وV4-Flashيذكر أن V4-Pro يملك نافذة سياق بمليون توكن و1.6 تريليون معامل إجمالي [5]ليست كل الاختبارات الخارجية تستخدم الاسم أو الإعداد نفسه

أرقام الاختبارات: كيف نقرأها دون خلط؟

الاختبار أو البعدGPT-5.5DeepSeek V4: النسخة والنتيجةالقراءة العملية
متوسط البرمجة58.6DeepSeek V4 Flash High: 72.2في مقارنة BenchLM البرمجية، يتقدم DeepSeek V4 Flash High [13]
متوسط مهام الوكلاء81.8DeepSeek V4 Flash High: 55.4في مقارنة BenchLM لمهام الوكلاء، تتقدم GPT-5.5 [13]
GPQA Diamond93.6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 90.1%في جدول VentureBeat، GPT-5.5 أعلى [16]
Humanity’s Last Exam، دون أدوات41.4%DeepSeek-V4-Pro-Max: 37.7%في جدول VentureBeat، GPT-5.5 أعلى [16]
Humanity’s Last Exam، مع أدوات52.2%DeepSeek-V4-Pro-Max: 48.2%في جدول VentureBeat، GPT-5.5 أعلى [16]
Terminal-Bench 2.082.7%DeepSeek-V4-Pro-Max: 67.9%VentureBeat يضع GPT-5.5 في المقدمة، لكن BenchLM يذكر أن Terminal-Bench 2.0 هو الاختبار الفرعي الذي صنع أكبر فارق لصالح DeepSeek V4 Flash High داخل فئة البرمجة، ما يوضح أثر اختلاف النسخة والمنهجية [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58.6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 55.4%في جدول VentureBeat، GPT-5.5 يتقدم بفارق محدود [16]
SWE-bench Verified88.7%DeepSeek V4-Pro: 80.6%دليل O-mega الخارجي يضع GPT-5.5 في المقدمة [14]

الأهم هنا ألا نحسب متوسطًا عامًا من جداول مختلفة. BenchLM يميل لصالح DeepSeek V4 Flash High في البرمجة، ويميل لصالح GPT-5.5 في مهام الوكلاء؛ أما جدول VentureBeat لنسخة DeepSeek-V4-Pro-Max فيميل لصالح GPT-5.5 في عدة اختبارات تفكير وهندسة برمجيات [13][16].

البرمجة: DeepSeek V4 Flash High قوي، لكن الصورة ليست موحدة

أقوى نقطة علنية لصالح DeepSeek V4 تأتي من فئة البرمجة في BenchLM. هناك يسجل DeepSeek V4 Flash High متوسط 72.2 مقابل 58.6 لـ GPT-5.5، مع الإشارة إلى أن Terminal-Bench 2.0 هو الاختبار الفرعي الذي صنع أكبر مسافة بينهما داخل هذه الفئة [13].

لكن مصادر أخرى تعرض زاوية مختلفة. في جدول VentureBeat الخاص بـ DeepSeek-V4-Pro-Max، تتقدم GPT-5.5 في Terminal-Bench 2.0 بنتيجة 82.7% مقابل 67.9%، كما تتقدم في SWE-Bench Pro / SWE Pro بنتيجة 58.6% مقابل 55.4% [16]. ويعرض دليل O-mega الخارجي أيضًا تقدم GPT-5.5 في SWE-bench Verified بنتيجة 88.7% مقابل 80.6% لـ DeepSeek V4-Pro [14].

لذلك لا يكفي أن تقول إن نموذجًا أفضل في البرمجة عمومًا. إذا كانت اختباراتك الداخلية تشبه فئة البرمجة لدى BenchLM، فضع DeepSeek V4 Flash High في القائمة القصيرة. أما إذا كان وكيل البرمجة لديك يحتاج إلى تشغيل أوامر طرفية، أو إصلاح مستودعات، أو المرور بسير عمل هندسة برمجيات أكثر اكتمالًا، فهناك دعم علني أكبر لاختبار GPT-5.5 بجدية [13][14][16].

مهام الوكلاء: أدلة GPT-5.5 أكثر تركيزًا

في مقارنة BenchLM نفسها، تتقدم GPT-5.5 بوضوح في مهام الوكلاء: 81.8 مقابل 55.4 لـ DeepSeek V4 Flash High، مع ذكر BrowseComp كأحد الاختبارات الفرعية التي صنعت أكبر فارق [13].

تتوافق هذه الصورة مع تموضع OpenAI الرسمي. وثائق واجهة برمجة التطبيقات لدى OpenAI تنصح بالبدء بـ gpt-5.5 في مهام التفكير المعقد والبرمجة، مع اختيار gpt-5.4-mini أو gpt-5.4-nano عندما تكون الأولوية لزمن استجابة أقل وتكلفة أقل [24]. كما تصف بطاقة نظام GPT-5.5 النموذج بأنه مصمم لأعمال واقعية معقدة، تشمل كتابة الشيفرة والبحث عبر الإنترنت وتحليل المعلومات [30].

هذا لا يجعل التموضع الرسمي بديلًا عن اختبار مستقل. لكنه ينسجم مع نتيجة BenchLM: إذا كان منتجك يعتمد على سير عمل متعدد الخطوات، بحث على الويب، استخدام أدوات، أو تقييمات أقرب إلى agentic benchmarks، فمن المنطقي أن تدخل GPT-5.5 مرحلة الاختبار الداخلي مبكرًا [13][24][30].

السياق الطويل وتعدد الوسائط: لا تنظر إلى النتيجة العامة فقط

إذا كان عنق الزجاجة في منتجك هو طول السياق، فـ DeepSeek V4 Pro يستحق تقييمًا منفصلًا. DataCamp يذكر أن V4-Pro يملك نافذة سياق بمليون توكن، بينما تعرض Artificial Analysis إعداد DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort بنافذة 1000k توكن مقابل 922k توكن لـ GPT-5.5 xhigh [4][5].

لكن طول السياق ليس المعيار الوحيد. الصفحة نفسها في Artificial Analysis تذكر أن GPT-5.5 xhigh يدعم إدخال الصور، بينما إعداد DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort لا يدعم ذلك [4]. إذا كان تطبيقك يجمع بين قراءة مستندات طويلة وتحليل صور أو لقطات شاشة أو مخططات، فيجب اختبار هذين البعدين منفصلين بدل الاكتفاء بمتوسط برمجة أو متوسط مهام وكلاء.

السعر: DeepSeek V4 Flash رخيص جدًا في التقارير، مع تحفظ على V4 Pro

السعر هو أكثر نقاط DeepSeek V4 لفتًا للانتباه. TechCrunch وYahoo/Decrypt يذكران أن DeepSeek V4 Flash يكلف $0.14 لكل مليون توكن إدخال و$0.28 لكل مليون توكن إخراج [1][2]. ويذكر تقرير Yahoo/Decrypt أن GPT-5.5 يكلف $5 لكل مليون توكن إدخال و$30 لكل مليون توكن إخراج، وأن GPT-5.5 Pro يكلف $30 للإدخال و$180 للإخراج لكل مليون توكن [2].

النموذج أو النسخةسعر الإدخال المنشورسعر الإخراج المنشورملاحظة
DeepSeek V4 Flash$0.14 لكل مليون توكن$0.28 لكل مليون توكنTechCrunch وYahoo/Decrypt يذكران الرقم نفسه [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch: $0.145 لكل مليون توكن؛ Yahoo/Decrypt: $1.74 لكل مليون توكن$3.48 لكل مليون توكنيوجد اختلاف في سعر الإدخال بين المصدرين، بينما يتطابق سعر الإخراج [1][2]
GPT-5.5$5 لكل مليون توكن$30 لكل مليون توكنسعر منشور في Yahoo/Decrypt [2]
GPT-5.5 Pro$30 لكل مليون توكن$180 لكل مليون توكنسعر منشور في Yahoo/Decrypt [2]

إذا كان منتجك يستهلك ملايين أو مليارات التوكنات يوميًا، فالفارق في DeepSeek V4 Flash قد يغير نموذج التكلفة بالكامل [1][2]. لكن قبل أي اعتماد إنتاجي، راجع نقطتين: أولًا، سعر إدخال DeepSeek V4 Pro مختلف بين TechCrunch وYahoo/Decrypt؛ وثانيًا، سعر GPT-5.5 المستخدم هنا مصدره تقرير إعلامي، وليس المقتطف المتاح من وثائق OpenAI API [1][2][24].

كيف تختار عمليًا؟

اختبر GPT-5.5 أولًا إذا كانت الأولوية لسير عمل وكلاء معقد. نتيجة BenchLM في مهام الوكلاء تميل بوضوح إلى GPT-5.5، ووثائق OpenAI تضع gpt-5.5 كنقطة بداية للتفكير المعقد والبرمجة [13][24].

اختبر GPT-5.5 أولًا إذا كان العمل قريبًا من الطرفية أو هندسة البرمجيات الكاملة. VentureBeat يعرض تقدم GPT-5.5 على DeepSeek-V4-Pro-Max في Terminal-Bench 2.0 وSWE-Bench Pro / SWE Pro، كما يعرض O-mega تقدمها على DeepSeek V4-Pro في SWE-bench Verified [14][16].

اختبر DeepSeek V4 Flash High أولًا إذا كان هدفك إنتاجية برمجة منخفضة التكلفة. متوسط البرمجة في BenchLM يدعم DeepSeek V4 Flash High، وأسعار DeepSeek V4 Flash المنشورة أقل بكثير من أسعار GPT-5.5 الواردة في التقرير الإعلامي المتاح [1][2][13].

ضع DeepSeek V4 Pro في تقييم مستقل إذا كان السياق الطويل هو المشكلة. DataCamp يذكر نافذة سياق بمليون توكن لـ V4-Pro، وArtificial Analysis يعرض DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort بنافذة 1000k توكن، أعلى قليلًا من 922k توكن لـ GPT-5.5 xhigh [4][5].

حدود الأدلة الحالية

هناك ثلاثة تحفظات أساسية يجب إبقاؤها أمامك.

أولًا، أسماء نسخ DeepSeek V4 تختلف بين المصادر: V4-Flash وV4 Flash High وV4-Pro وV4-Pro-Max وV4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16].

ثانيًا، لا يمكن دمج نتائج Terminal-Bench 2.0 من المصادر كما لو أنها الاختبار نفسه على الإعداد نفسه. BenchLM يذكره كاختبار فرعي صنع أكبر فارق لصالح DeepSeek V4 Flash High داخل فئة البرمجة، بينما VentureBeat يعرض GPT-5.5 متقدمة على DeepSeek-V4-Pro-Max في Terminal-Bench 2.0 [13][16].

ثالثًا، الأسعار تحتاج مراجعة قبل الشراء، خصوصًا أن سعر إدخال DeepSeek V4 Pro يختلف بين TechCrunch وYahoo/Decrypt [1][2].

أفضل قرار إنتاجي ليس اختيار اسم من جدول عام، بل تشغيل تقييم A/B على مطالباتك، وبياناتك، وأدواتك، ومتطلبات التأخير لديك، وتكلفة التوكنات الفعلية. الاختبارات العامة تساعدك على تقليص القائمة، لكنها لا تغني عن تقييم داخلي.

الحكم النهائي

بحسب هذه المجموعة من الأدلة، لا توجد قاعدة تقول إن GPT-5.5 أو DeepSeek V4 يفوز في كل شيء. DeepSeek V4 Flash High يتقدم في متوسط البرمجة لدى BenchLM، وGPT-5.5 يتقدم في مهام الوكلاء لدى المصدر نفسه. أما مقارنة VentureBeat مع DeepSeek-V4-Pro-Max فتميل لصالح GPT-5.5 في عدة اختبارات تفكير وطرفية وهندسة برمجيات [13][16].

للاختيار العملي: ابدأ بـ GPT-5.5 إذا كان المنتج يعتمد على agentic workflows أو بحث عبر الإنترنت أو مهام طرفية. وابدأ بـ DeepSeek V4 Flash High إذا كانت الأولوية إنتاجية برمجة عالية بتكلفة منخفضة. أما في مشاريع السياق الطويل، فقارن DeepSeek V4 Pro مع GPT-5.5 xhigh مباشرة داخل بيئتك قبل الالتزام بأي منهما [1][2][4][13][16][24][30].

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

ابحث وتحقق من الحقائق مع Studio Global AI

الوجبات السريعة الرئيسية

  • لا يوجد فائز مطلق: في BenchLM يتقدم DeepSeek V4 Flash High في متوسط البرمجة 72.2 مقابل 58.6، بينما تتقدم GPT 5.5 في مهام الوكلاء 81.8 مقابل 55.4 [13].
  • المقارنات لا تستخدم النسخة نفسها دائمًا: VentureBeat يقارن DeepSeek V4 Pro Max، وArtificial Analysis يقارن DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort مع GPT 5.5 xhigh، لذلك لا يصح جمع الأرقام في ترتيب واحد بسيط [4][16].
  • السعر يميل بقوة لصالح DeepSeek V4 Flash في التقارير المتاحة: $0.14 لكل مليون توكن إدخال و$0.28 لكل مليون توكن إخراج، مقابل سعر منشور لـ GPT 5.5 يبلغ $5 للإدخال و$30 للإخراج، مع ضرورة مراجعة الأسعار قبل الشراء [1][2].

يسأل الناس أيضا

ما هي الإجابة المختصرة على "GPT-5.5 مقابل DeepSeek V4: كيف تختار بين الأداء والتكلفة؟"؟

لا يوجد فائز مطلق: في BenchLM يتقدم DeepSeek V4 Flash High في متوسط البرمجة 72.2 مقابل 58.6، بينما تتقدم GPT 5.5 في مهام الوكلاء 81.8 مقابل 55.4 [13].

ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟

لا يوجد فائز مطلق: في BenchLM يتقدم DeepSeek V4 Flash High في متوسط البرمجة 72.2 مقابل 58.6، بينما تتقدم GPT 5.5 في مهام الوكلاء 81.8 مقابل 55.4 [13]. المقارنات لا تستخدم النسخة نفسها دائمًا: VentureBeat يقارن DeepSeek V4 Pro Max، وArtificial Analysis يقارن DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort مع GPT 5.5 xhigh، لذلك لا يصح جمع الأرقام في ترتيب واحد بسيط [4][16].

ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟

السعر يميل بقوة لصالح DeepSeek V4 Flash في التقارير المتاحة: $0.14 لكل مليون توكن إدخال و$0.28 لكل مليون توكن إخراج، مقابل سعر منشور لـ GPT 5.5 يبلغ $5 للإدخال و$30 للإخراج، مع ضرورة مراجعة الأسعار قبل الشراء [1][2].

ما هو الموضوع ذو الصلة الذي يجب أن أستكشفه بعد ذلك؟

تابع مع "Claude Opus 4.7 ضد GPT-5.5 وDeepSeek V4 وKimi K2.6: من يتصدر اختبارات أداء 2026؟" لزاوية أخرى واستشهادات إضافية.

فتح الصفحة ذات الصلة

ما الذي يجب أن أقارنه بهذا؟

تحقق من هذه الإجابة مقابل "DeepSeek V4: ما وراء مليون توكن وMoE وترحيل الـAPI".

فتح الصفحة ذات الصلة

مواصلة البحث الخاص بك

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7 ضد GPT-5.5 وDeepSeek V4 وKimi K2.6: من يتصدر اختبارات أداء 2026؟

Claude Opus 4.7 مقابل GPT-5.5 وDeepSeek V4 وKimi K2.6: قراءة دقيقة لبنشماركات 2026

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4: ما وراء مليون توكن وMoE وترحيل الـAPI

DeepSeek V4: قراءة هندسية في سياق 1M وMoE وخطوات ترحيل API

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

أخشاب Northwest وSoutheast: لماذا تكون الإجابة larger; larger؟

أخشاب Northwest وSoutheast: لماذا تكون الإجابة larger; larger؟

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

هل يهزم DeepSeek عمالقة الذكاء الاصطناعي؟ الكلفة والثقة أهم من جدول الترتيب

هل يستطيع DeepSeek هزيمة OpenAI وClaude وGemini وGrok؟

محادثة بحثية

أنت

سؤال بحثي

研究並向我展示 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 的基準測試比較。

Studio Global AI39 المصادر

إجابة مستشهد بها

現有證據只足以做「有限比較」：GPT-5.5 是 OpenAI API 文件中列出的模型，官方建議用於複雜推理與程式設計工作負載 [1]；DeepSeek V4 的直接基準證據主要來自第三方比較頁，顯示 DeepSeek V4 Flash High 在程式設計類平均分領先 GPT-5.5，而 GPT-5.5 在 agentic tasks 類別領先 [5]。由於缺少 DeepSeek 官方基準、完整分項分數與一致版本定義，整體結論應視為初步比較；Insufficient evidence.

Key findings

  • 程式設計基準：DeepSeek V4 Flash High 領先 GPT-5.5。 可用證據顯示，DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分為 72.2，GPT-5.5 為 58.6；該比較指出 Terminal-Bench 2.0 是拉開差距最大的子測試 [5]。

  • Agentic tasks：GPT-5.5 領先 DeepSeek V4 Flash High。 同一第三方比較指出，GPT-5.5 在 agentic tasks 類別相對 DeepSeek V4 Flash High 佔優，但可用片段未提供具體分數 [5]。

  • 官方定位：GPT-5.5 被 OpenAI 推薦用於複雜推理與程式設計。 OpenAI API 模型文件寫明，複雜推理與 coding 可從 gpt-5.5 開始選用，而較低延遲、較低成本工作負載可選 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano [1]。

  • 價格比較：DeepSeek V4 系列被多個報導描述為顯著更便宜。 可用證據稱 DeepSeek V4 Flash 的價格為每百萬輸入 token $0.14、每百萬輸出 token $0.28，且低於 GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini 與 Claude Haiku 4.5 [4]。

  • GPT-5.5 價格資料來自媒體報導而非官方證據。 可用報導稱 GPT-5.5 價格為每百萬輸入 token $5、每百萬輸出 token $30，GPT-5.5 Pro 為每百萬輸入 token $30、每百萬輸出 token $180 [6]。

  • DeepSeek V4 Preview / Pro 的價格優勢說法不完全一致。 一項報導稱 DeepSeek V4 Preview 約比 GPT-5.5 便宜 85% [7]；另一項報導標題稱 DeepSeek V4 Pro 版本比 GPT-5.5 Pro 便宜 98% [6]。

Benchmark comparison

面向GPT-5.5DeepSeek V4目前可支持的結論
Coding 平均分58.672.2，版本為 DeepSeek V4 Flash HighDeepSeek V4 Flash High 在可用 coding 比較中領先 [5]
Terminal-Bench 2.0未提供具體分數未提供具體分數該子測試被描述為造成 coding 差距最大的 benchmark，但缺少分項分數 [5]
Agentic tasks領先落後於 GPT-5.5GPT-5.5 在 agentic tasks 類別佔優，但缺少具體分數 [5]
複雜推理 / coding 官方定位官方建議用於複雜推理與 coding缺少 DeepSeek 官方定位證據GPT-5.5 的官方定位較明確 [1]
價格 / 成本媒體報導稱 GPT-5.5 為 $5 input / $30 output 每百萬 token；Pro 為 $30 input / $180 output 每百萬 token報導稱 V4 Flash 為 $0.14 input / $0.28 output 每百萬 tokenDeepSeek V4 系列在可用報導中明顯更便宜，但價格證據不是完整官方對照 [4][6]

Evidence notes

  • 目前最直接的「基準測試」證據只有 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 的第三方比較片段，且只明確給出 coding 類別平均分 72.2 vs 58.6 [5]。

  • GPT-5.5 的存在與官方用途定位有 OpenAI API 文件支持，因此這部分證據較強 [1]。

  • DeepSeek V4 的價格與相對成本優勢主要來自媒體報導與第三方文章，而不是 DeepSeek 官方價格表或完整 benchmark paper；因此價格比較可信度低於官方文件 [4][6][7][8]。

  • 可用資料混用了 DeepSeek V4、V4 Flash High、V4 Preview、V4 Pro 等名稱，這些可能不是同一模型或同一推理設定；因此不能把 V4 Flash High 的 coding 分數直接等同於所有 DeepSeek V4 版本的表現 [4][5][6][7][8]。

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有提供完整 benchmark 套件、測試方法、樣本數、溫度設定、工具使用設定、上下文長度、成本歸一化方式或統計顯著性 [5]。

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有 DeepSeek 官方 benchmark、OpenAI 官方 GPT-5.5 benchmark 對照表，或獨立機構的完整可重現評測 [1][5]。

  • Insufficient evidence. 目前無法可靠比較數學、長上下文、知識問答、多模態、安全性、幻覺率、工具調用可靠性與延遲，因為可用證據未提供這些維度的完整數據 [1][5]。

Summary

  • 若只看目前可用的 coding benchmark 片段，DeepSeek V4 Flash High 以 72.2 對 58.6 領先 GPT-5.5 [5]。

  • 若看 agentic tasks，GPT-5.5 被第三方比較列為領先者，但缺少分數細節 [5]。

  • 若看官方用途定位，GPT-5.5 有較清楚的官方支持，OpenAI 建議其用於複雜推理與 coding [1]。

  • 若看價格，DeepSeek V4 系列在可用報導中顯著更便宜，但相關價格多來自媒體與第三方來源，不足以構成完整官方成本比較 [4][6][7]。

المصادر

  • [1] DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier ...techcrunch.com

    San Francisco, CA October 13-15, 2026 REGISTER NOW Notably, DeepSeek V4 is much more affordable than any frontier model available today. The smaller V4 Flash model costs $0.14 per million input tokens and $0.28 per million output tokens, undercutting GPT-5....

  • [2] DeepSeek V4 Is Here—Its Pro Version Costs 98% Less Than GPT 5.5 Protech.yahoo.com

    And this ended up with Deepseek being able to offer a much cheaper price per token than its competitors, while providing comparable results. To put that in dollar terms: GPT-5.5 launched yesterday at $5 input and $30 output per million tokens with GPT-5.5 P...

  • [4] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs GPT-5.5 (xhigh)artificialanalysis.ai

    Model Comparison Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) OpenAI logoGPT-5.5 (xhigh) Analysis --- --- Creator DeepSeek OpenAI Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 922k tokens ( 1383 A4 pages of size 12 Arial...

  • [5] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons - DataCampdatacamp.com

    DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons Discover DeepSeek V4 features, pricing, and 1M context efficiency. We compare V4 Pro and Flash benchmarks against frontier models like GPT-5.5 and Opus 4.7. Apr 23, 2026 · 7 min read After months of rumors...

  • [13] DeepSeek V4 Flash (High) vs GPT-5.5: AI Benchmark Comparison 2026 | BenchLM.aibenchlm.ai

    DeepSeek V4 Flash (High) has the edge for coding in this comparison, averaging 72.2 versus 58.6. Inside this category, Terminal-Bench 2.0 is the benchmark that creates the most daylight between them. Which is better for agentic tasks, DeepSeek V4 Flash (Hig...

  • [14] DeepSeek V4 Preview: The Complete 2026 Guide - o-mega | AIo-mega.ai

    6. Head-to-Head: DeepSeek V4 vs GPT-5.5 The comparison between DeepSeek V4-Pro and GPT-5.5 is the headline matchup, and the nuances matter more than the top-line numbers suggest. GPT-5.5 holds clear advantages in certain areas, DeepSeek V4-Pro leads in othe...

  • [16] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    On Terminal-Bench 2.0, DeepSeek scores 67.9%, close to Claude Opus 4.7’s 69.4%, but far behind GPT-5.5’s 82.7%. --- --- --- Benchmark DeepSeek-V4-Pro-Max GPT-5.5 GPT-5.5 Pro, where shown Claude Opus 4.7 Best result among these GPQA Diamond 90.1% 93.6% — 94....

  • [24] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Start with gpt-5.5 for complex reasoning and coding, or choose gpt-5.4-mini and gpt-5.4-nano for lower-latency, lower-cost workloads. View all. Compare models. 4 hours ago

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

    GPT‑5.5 is a new model designed for complex, real-world work, including writing code, researching online, analyzing information, ... 2 days ago