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GPT-5.5 vs. DeepSeek V4: Wer liegt bei Coding, Agenten-Aufgaben und Kosten vorn?

Ein pauschaler Sieger lässt sich aus den verfügbaren Daten nicht ableiten: BenchLM sieht DeepSeek V4 Flash High beim Coding mit 72,2 zu 58,6 vorn, GPT 5.5 aber bei Agenten Tasks mit 81,8 zu 55,4 [13]. VentureBeat vergleicht dagegen DeepSeek V4 Pro Max; dort liegt GPT 5.5 bei GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Termi...

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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。
AI 提示詞

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

Wer GPT-5.5 und DeepSeek V4 einfach in eine einzige Rangliste zwingt, vergleicht schnell Äpfel mit Birnen. Die öffentlich verfügbaren Zahlen beziehen sich nicht auf dieselbe DeepSeek-Konfiguration: BenchLM testet DeepSeek V4 Flash High, VentureBeat DeepSeek-V4-Pro-Max, Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort gegen GPT-5.5 xhigh [4][13][16].

Für Teams, die ein Modell für Produktion, interne Developer-Tools oder Coding-Agenten auswählen, ist deshalb nicht die Frage: Welches Modell ist immer besser? Die nützlichere Frage lautet: Welche Variante passt zu welchem Workload, zu welchem Kostenrahmen und zu welcher Tool-Kette?

Kurzfazit: kein Gesamtsieger, aber klare Einsatzprofile

Die klarste direkte Gegenüberstellung kommt von BenchLM. Dort erreicht DeepSeek V4 Flash High in der Coding-Kategorie einen Durchschnitt von 72,2, GPT-5.5 kommt auf 58,6. In derselben Gegenüberstellung liegt GPT-5.5 bei Agenten-Tasks mit 81,8 vor DeepSeek V4 Flash High mit 55,4 [13].

VentureBeat zeichnet ein anderes Bild, vergleicht aber auch eine andere DeepSeek-Variante: DeepSeek-V4-Pro-Max. In dieser Tabelle liegt GPT-5.5 bei GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 und SWE-Bench Pro / SWE Pro jeweils über DeepSeek-V4-Pro-Max [16].

Die pragmatische Lesart: Für hohen Coding-Durchsatz bei engem Budget sollte DeepSeek V4 Flash High früh getestet werden. Für agentische Workflows, Terminal-Aufgaben und komplexere Software-Engineering-Benchmarks sprechen die öffentlich zitierten Zahlen derzeit stärker für GPT-5.5 [13][16].

Warum die Versionsnamen so wichtig sind

DeepSeek V4 ist in den Quellen keine einzige, sauber einheitliche Modellzeile. DataCamp beschreibt DeepSeek V4 als zwei Preview-Modelle, V4-Pro und V4-Flash, und nennt für V4-Pro ein Kontextfenster von 1 Mio. Tokens sowie insgesamt 1,6 Billionen Parameter [5]. Drittanbieter verwenden jedoch weitere Bezeichnungen, darunter DeepSeek V4 Flash High, DeepSeek-V4-Pro-Max und DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16].

Das ist nicht nur Namenskosmetik. Ein Coding-Wert für DeepSeek V4 Flash High lässt sich nicht automatisch auf V4-Pro-Max übertragen. Umgekehrt widerlegt ein Terminal-Bench-Wert für V4-Pro-Max nicht automatisch ein Coding-Ergebnis für Flash High [13][16].

QuelleVergleichte VarianteNützlichste AussageWichtigster Vorbehalt
BenchLMDeepSeek V4 Flash High vs. GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High liegt beim Coding vorn; GPT-5.5 liegt bei Agenten-Tasks vorn [13]Nicht direkt auf V4-Pro-Max übertragbar
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max vs. GPT-5.5GPT-5.5 liegt bei GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 und SWE-Bench Pro / SWE Pro höher [16]Vergleichsmodell ist nicht Flash High
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs. GPT-5.5 xhighDeepSeek wird mit 1000k Tokens Kontextfenster geführt, GPT-5.5 xhigh mit 922k; GPT-5.5 xhigh unterstützt Bildeingaben, diese DeepSeek-Konfiguration nicht [4]Feature-Vergleich ist kein vollständiger Benchmark-Sieg
DataCampDeepSeek V4-Pro und V4-FlashV4-Pro wird mit 1 Mio. Tokens Kontextfenster und 1,6 Billionen Gesamtparametern beschrieben [5]Drittanbieter testen nicht zwingend dieselbe Konfiguration

Benchmark-Zahlen im Überblick

TestbereichGPT-5.5DeepSeek-V4-Variante und WertEinordnung
Coding-Durchschnitt58,6DeepSeek V4 Flash High: 72,2In der BenchLM-Coding-Kategorie liegt DeepSeek V4 Flash High vorn [13]
Agenten-Tasks-Durchschnitt81,8DeepSeek V4 Flash High: 55,4In der BenchLM-Kategorie für Agenten-Tasks liegt GPT-5.5 vorn [13]
GPQA Diamond93,6 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 90,1 %In der VentureBeat-Tabelle liegt GPT-5.5 höher [16]
Humanity’s Last Exam, ohne Tools41,4 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 37,7 %In der VentureBeat-Tabelle liegt GPT-5.5 höher [16]
Humanity’s Last Exam, mit Tools52,2 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 48,2 %In der VentureBeat-Tabelle liegt GPT-5.5 höher [16]
Terminal-Bench 2.082,7 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 67,9 %VentureBeat sieht GPT-5.5 klar vorn; BenchLM nennt Terminal-Bench 2.0 zugleich als Teiltest, der in der Coding-Kategorie den Abstand zugunsten von DeepSeek V4 Flash High stark prägt. Das zeigt, wie wichtig Version und Methodik sind [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58,6 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 55,4 %In der VentureBeat-Tabelle liegt GPT-5.5 leicht vorn [16]
SWE-bench Verified88,7 %DeepSeek V4-Pro: 80,6 %Der Drittanbieter-Guide von O-mega führt GPT-5.5 hier vor DeepSeek V4-Pro [14]

Diese Werte sollte man nicht blind mitteln. BenchLM spricht beim Coding eher für DeepSeek V4 Flash High, bei Agenten-Tasks aber für GPT-5.5. VentureBeat vergleicht eine andere DeepSeek-Variante und sieht GPT-5.5 bei mehreren Reasoning-, Terminal- und Software-Engineering-Tests vorn [13][16].

Coding: DeepSeek V4 Flash High hat einen sichtbaren Vorteil – aber nicht überall

Das stärkste öffentlich zitierte Argument für DeepSeek V4 kommt aus der BenchLM-Coding-Kategorie. Dort erreicht DeepSeek V4 Flash High 72,2 Punkte im Durchschnitt, GPT-5.5 58,6; BenchLM nennt Terminal-Bench 2.0 als den Teiltest, der in dieser Kategorie den größten Abstand erzeugt [13].

Andere Quellen setzen den Schwerpunkt anders. VentureBeat führt für DeepSeek-V4-Pro-Max bei Terminal-Bench 2.0 67,9 % und für GPT-5.5 82,7 % auf. Auch bei SWE-Bench Pro / SWE Pro liegt GPT-5.5 dort mit 58,6 % vor 55,4 % [16]. O-mega nennt für SWE-bench Verified ebenfalls einen Vorsprung für GPT-5.5: 88,7 % gegenüber 80,6 % für DeepSeek V4-Pro [14].

Für die Praxis heißt das: Wenn Ihre internen Aufgaben eher dem BenchLM-Coding-Profil ähneln, gehört DeepSeek V4 Flash High auf die Shortlist. Wenn Ihr Coding-Agent jedoch zuverlässig im Terminal arbeiten, bestehende Repositories verändern oder komplexe Software-Engineering-Abläufe bewältigen soll, ist GPT-5.5 auf Basis der VentureBeat- und O-mega-Zahlen mindestens genauso naheliegend, eher sogar der erste Kandidat [13][14][16].

Agentische Workflows: Die öffentlichen Hinweise bündeln sich bei GPT-5.5

Mit agentischen Workflows sind hier Aufgaben gemeint, bei denen ein Modell nicht nur eine einzelne Antwort erzeugt, sondern über mehrere Schritte planen, recherchieren, Tools verwenden oder Aktionen koordinieren muss. Genau in dieser Kategorie zeigt BenchLM einen deutlichen Vorsprung für GPT-5.5: 81,8 gegenüber 55,4 für DeepSeek V4 Flash High. Als größten Abstand innerhalb dieser Kategorie nennt BenchLM BrowseComp [13].

Auch OpenAIs eigene API-Dokumentation positioniert gpt-5.5 als Startpunkt für komplexes Reasoning und Coding; für Workloads mit niedrigerer Latenz und geringeren Kosten verweist OpenAI auf gpt-5.4-mini oder gpt-5.4-nano [24]. Die GPT-5.5 System Card beschreibt das Modell zudem als für komplexe reale Arbeit ausgelegt, darunter Code schreiben, Online-Recherche und Informationsanalyse [30].

Eine offizielle Positionierung ersetzt keinen unabhängigen Benchmark. Sie passt aber zur Richtung der BenchLM-Agentenwerte: Für mehrstufige Recherche-, Tool- und Agenten-Workflows sollte GPT-5.5 früh in die interne Evaluation aufgenommen werden [13][24][30].

Langer Kontext und Multimodalität: Nicht nur auf den Score schauen

Wenn der Engpass vor allem die Kontextlänge ist, verdient DeepSeek V4 Pro eine gesonderte Prüfung. DataCamp beschreibt V4-Pro mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens; Artificial Analysis führt DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort mit 1000k Tokens und GPT-5.5 xhigh mit 922k Tokens [4][5].

Das heißt aber nicht automatisch, dass DeepSeek für jedes lange Dokument die bessere Wahl ist. Artificial Analysis weist zugleich aus, dass GPT-5.5 xhigh Bildeingaben unterstützt, während DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort dies in dieser Gegenüberstellung nicht tut [4]. Wer lange Dokumente, Screenshots, Diagramme oder gemischte Text-Bild-Workflows verarbeitet, sollte Kontextfenster und Multimodalität getrennt testen.

Preise: DeepSeek V4 Flash wirkt extrem günstig, bei V4 Pro gibt es eine Unstimmigkeit

Der auffälligste wirtschaftliche Punkt ist DeepSeek V4 Flash. TechCrunch und Yahoo/Decrypt berichten übereinstimmend 0,14 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens und 0,28 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens [1][2]. Yahoo/Decrypt nennt für GPT-5.5 dagegen 5 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens und 30 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens; GPT-5.5 Pro wird dort mit 30 US-Dollar Input und 180 US-Dollar Output pro 1 Mio. Tokens angegeben [2].

Modell / VarianteBerichteter Input-PreisBerichteter Output-PreisHinweis
DeepSeek V4 Flash0,14 US-Dollar / 1 Mio. Tokens0,28 US-Dollar / 1 Mio. TokensTechCrunch und Yahoo/Decrypt berichten denselben Preis [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch: 0,145 US-Dollar / 1 Mio. Tokens; Yahoo/Decrypt: 1,74 US-Dollar / 1 Mio. Tokens3,48 US-Dollar / 1 Mio. TokensDie Input-Angabe unterscheidet sich, der Output-Preis ist gleich [1][2]
GPT-5.55 US-Dollar / 1 Mio. Tokens30 US-Dollar / 1 Mio. TokensVon Yahoo/Decrypt berichteter Preis [2]
GPT-5.5 Pro30 US-Dollar / 1 Mio. Tokens180 US-Dollar / 1 Mio. TokensVon Yahoo/Decrypt berichteter Preis [2]

Für Produkte mit sehr hohem Token-Volumen kann DeepSeek V4 Flash dadurch den Business Case deutlich verändern [1][2]. Vor einer Beschaffung oder Migration sollten Teams aber mindestens zwei Punkte nachprüfen: Erstens weichen die Input-Preise für DeepSeek V4 Pro zwischen TechCrunch und Yahoo/Decrypt voneinander ab. Zweitens stammt der hier zitierbare GPT-5.5-Preis aus Medienberichten und nicht aus dem in diesem Kontext zitierten OpenAI-API-Dokument [1][2][24].

Entscheidungshilfe nach Workload

GPT-5.5 zuerst testen, wenn der Schwerpunkt auf Agenten-Workflows liegt. BenchLM sieht GPT-5.5 bei Agenten-Tasks deutlich vorn, und OpenAI empfiehlt gpt-5.5 als Startpunkt für komplexes Reasoning und Coding [13][24].

GPT-5.5 zuerst testen, wenn Terminal-Arbeit oder anspruchsvolles Software Engineering zentral ist. VentureBeat führt GPT-5.5 bei Terminal-Bench 2.0 und SWE-Bench Pro / SWE Pro vor DeepSeek-V4-Pro-Max; O-mega sieht GPT-5.5 auch bei SWE-bench Verified vor DeepSeek V4-Pro [14][16].

DeepSeek V4 Flash High zuerst testen, wenn es um günstigen Coding-Durchsatz geht. BenchLMs Coding-Durchschnitt spricht für DeepSeek V4 Flash High, und der berichtete Preis von DeepSeek V4 Flash liegt weit unter den hier zitierbaren Medienangaben zu GPT-5.5 [1][2][13].

DeepSeek V4 Pro in die Long-Context-Evaluation aufnehmen, wenn das Kontextfenster der Engpass ist. DataCamp beschreibt V4-Pro mit 1 Mio. Tokens Kontextfenster; Artificial Analysis führt DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort mit 1000k Tokens und GPT-5.5 xhigh mit 922k Tokens [4][5].

Grenzen der Datenlage

Die öffentlichen Benchmarks reichen aus, um eine Shortlist zu bauen. Sie reichen nicht aus, um ein universelles Produktionsurteil zu fällen.

Erstens verwenden die Quellen unterschiedliche DeepSeek-V4-Namen und -Konfigurationen, darunter V4-Flash, V4 Flash High, V4-Pro, V4-Pro-Max und V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16].

Zweitens lässt sich Terminal-Bench 2.0 nicht sauber über alle Quellen hinweg zusammenführen. BenchLM nennt Terminal-Bench 2.0 als den Teiltest, der in der Coding-Kategorie den Abstand zugunsten von DeepSeek V4 Flash High prägt; VentureBeat führt GPT-5.5 bei Terminal-Bench 2.0 klar vor DeepSeek-V4-Pro-Max [13][16].

Drittens sollten Preisangaben vor einem Produktionsvertrag erneut geprüft werden, insbesondere der Input-Preis von DeepSeek V4 Pro, der zwischen TechCrunch und Yahoo/Decrypt abweicht [1][2].

Die belastbarste Entscheidung entsteht daher nicht aus einer allgemeinen Bestenliste, sondern aus eigenen A/B-Evals: mit den eigenen Prompts, Repositories, Tool-Aufrufen, Latenzanforderungen, Fehlertoleranzen und realen Token-Kosten.

Endurteil

Nach der vorliegenden öffentlichen Datenlage gewinnt weder GPT-5.5 noch DeepSeek V4 pauschal. DeepSeek V4 Flash High liegt bei BenchLM im Coding-Durchschnitt vorn, GPT-5.5 in derselben Quelle bei Agenten-Tasks. VentureBeat sieht GPT-5.5 gegenüber DeepSeek-V4-Pro-Max in mehreren Reasoning-, Terminal- und Software-Engineering-Benchmarks vorn [13][16].

Für die Modellauswahl ist deshalb die beste Kurzformel: Agenten-Workflows, Online-Recherche und Terminal-nahe Aufgaben zuerst mit GPT-5.5 testen; günstige, großvolumige Coding-Pipelines zuerst mit DeepSeek V4 Flash High prüfen; Long-Context-Projekte separat mit DeepSeek V4 Pro und GPT-5.5 xhigh evaluieren [1][2][4][13][16][24][30].

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重點整理

  • Ein pauschaler Sieger lässt sich aus den verfügbaren Daten nicht ableiten: BenchLM sieht DeepSeek V4 Flash High beim Coding mit 72,2 zu 58,6 vorn, GPT 5.5 aber bei Agenten Tasks mit 81,8 zu 55,4 [13].
  • VentureBeat vergleicht dagegen DeepSeek V4 Pro Max; dort liegt GPT 5.5 bei GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 und SWE Bench Pro / SWE Pro vor DeepSeek V4 Pro Max [16].
  • Beim Preis wirkt DeepSeek V4 Flash sehr stark: berichtet werden 0,14 US Dollar pro 1 Mio.

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「GPT-5.5 vs. DeepSeek V4: Wer liegt bei Coding, Agenten-Aufgaben und Kosten vorn?」的簡短答案是什麼？

Ein pauschaler Sieger lässt sich aus den verfügbaren Daten nicht ableiten: BenchLM sieht DeepSeek V4 Flash High beim Coding mit 72,2 zu 58,6 vorn, GPT 5.5 aber bei Agenten Tasks mit 81,8 zu 55,4 [13].

最值得優先驗證的重點是什麼？

Ein pauschaler Sieger lässt sich aus den verfügbaren Daten nicht ableiten: BenchLM sieht DeepSeek V4 Flash High beim Coding mit 72,2 zu 58,6 vorn, GPT 5.5 aber bei Agenten Tasks mit 81,8 zu 55,4 [13]. VentureBeat vergleicht dagegen DeepSeek V4 Pro Max; dort liegt GPT 5.5 bei GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 und SWE Bench Pro / SWE Pro vor DeepSeek V4 Pro Max [16].

接下來在實務上該怎麼做？

Beim Preis wirkt DeepSeek V4 Flash sehr stark: berichtet werden 0,14 US Dollar pro 1 Mio.

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附引用的答案

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]。

來源

  • [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