Pero conviene leer los datos con cuidado. En SWE-Bench Pro, una prueba relacionada con la resolución de incidencias de GitHub, Claude Opus 4.7 queda por delante de GPT-5.5. En BrowseComp, que mide tareas de navegación e investigación web, Gemini 3.1 Pro y Mythos Preview superan a GPT-5.5. En otras palabras: es un modelo que merece estar entre los primeros candidatos, pero no debería elegirse a ciegas para cualquier uso.
| Prueba | Resultado de GPT-5.5 | Cómo leerlo |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 82,7 | Evalúa flujos de trabajo en terminal. GPT-5.5 supera a Claude Opus 4.7, con 69,4; a Gemini 3.1 Pro, con 68,5; y queda por encima de Mythos Preview, con 82,0. |
| FrontierMath Tier 1–3 / Tier 4 | 51,7 / 35,4 | En la misma comparativa, supera a Claude Opus 4.7, con 43,8 / 22,9, y a Gemini 3.1 Pro, con 36,9 / 16,7. |
| OfficeQA Pro | 54,1 | Queda por encima de Claude Opus 4.7, con 43,6, y de Gemini 3.1 Pro, con 18,1. |
| GDPval | 84,9 | En una evaluación asociada a trabajo de conocimiento, supera a Claude Opus 4.7, con 80,3, y a Gemini 3.1 Pro, con 67,3. |
| SWE-Bench Pro | 58,6 | En esta prueba de resolución de issues de GitHub, queda por debajo de Claude Opus 4.7, con 64,3, y por encima de Gemini 3.1 Pro, con 54,2. |
| BrowseComp | 84,4 | Queda por debajo de Gemini 3.1 Pro, con 85,9, y de Mythos Preview, con 86,9. |
| OSWorld-Verified | 78,7 | En una evaluación de uso del ordenador, supera ligeramente a Claude Opus 4.7, con 78,0, pero no alcanza a Mythos Preview, con 79,6. |
La lectura general es clara: GPT-5.5 se ve especialmente fuerte en terminal, razonamiento matemático, tareas de oficina y trabajo de conocimiento. En cambio, para resolver issues en repositorios reales, navegar por la web o controlar entornos de ordenador, la competencia sigue muy viva.
Uno de los puntos más sólidos de GPT-5.5 está en el desarrollo de software. OpenAI afirma que el modelo destaca escribiendo y depurando código, y Terminal-Bench 2.0 le da una puntuación de 82,7, por delante de varios competidores directos.
Eso no significa que sea la mejor opción para cualquier tarea de programación. SWE-Bench Pro cuenta otra parte de la historia: GPT-5.5 obtiene 58,6, mientras que Claude Opus 4.7 llega a 64,3. Si el trabajo principal consiste en resolver incidencias complejas dentro de repositorios ya existentes, merece la pena comparar ambos modelos con ejemplos reales antes de decidir.
OpenAI describe GPT-5.5 como un modelo capaz de investigar en línea, analizar datos y moverse entre herramientas hasta terminar una tarea. La compañía también sostiene que puede encargarse de tareas desordenadas y con varias partes: planificar, usar herramientas, comprobar su trabajo y seguir avanzando incluso con ambigüedad.
Aun así, investigación no siempre significa lo mismo. Si la tarea depende mucho de buscar, navegar y contrastar información en la web, BrowseComp es una señal importante: GPT-5.5 marca 84,4, por debajo de Gemini 3.1 Pro, con 85,9, y de Mythos Preview, con 86,9. Para flujos centrados en navegación, no conviene descartar esos rivales.
En tareas más cercanas al día a día de muchas empresas —preparar documentos, trabajar con hojas de cálculo, operar software o generar informes— GPT-5.5 tiene argumentos fuertes. OpenAI menciona explícitamente documentos, hojas de cálculo y operación de software entre sus áreas destacadas, y The New York Times informó que la nueva tecnología de OpenAI mejoraba en escritura de código y otras tareas relacionadas con el trabajo de oficina.
OfficeQA Pro refuerza esa impresión: GPT-5.5 obtiene 54,1, frente a 43,6 de Claude Opus 4.7 y 18,1 de Gemini 3.1 Pro. Para equipos que lo quieran usar en informes, procedimientos, documentación interna o análisis en hojas de cálculo, es uno de los modelos que más sentido tiene probar primero.
En FrontierMath, GPT-5.5 alcanza 51,7 en Tier 1–3 y 35,4 en Tier 4. En la misma tabla, esos resultados quedan por encima de Claude Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro. Eso lo convierte en un candidato fuerte para tareas que mezclan razonamiento matemático, análisis técnico y pasos lógicos encadenados.
GPT-5.4 ya se describía como un modelo que reunía avances en razonamiento, programación y flujos de trabajo de tipo agente, con mejoras en herramientas, entornos de software y tareas profesionales con hojas de cálculo, presentaciones y documentos.
GPT-5.5 parece llevar esa misma línea hacia una ejecución más autónoma. OpenAI afirma que GPT-5.5 entiende antes lo que el usuario intenta hacer y puede cargar con más parte del trabajo por sí mismo. La compañía también señala una mejora clara frente a GPT-5.4 en GeneBench, una evaluación centrada en tareas científicas de varias etapas.
Depende de la tarea. En las comparativas públicas citadas, GPT-5.5 supera a Claude Opus 4.7 y Gemini 3.1 Pro en Terminal-Bench 2.0, FrontierMath, OfficeQA Pro y GDPval.
Pero la ventaja cambia de lado en otros apartados. Claude Opus 4.7 supera a GPT-5.5 en SWE-Bench Pro, mientras que Gemini 3.1 Pro y Mythos Preview lo superan en BrowseComp. Si el flujo de trabajo se parece más a terminal, documentos, hojas de cálculo o razonamiento técnico, GPT-5.5 parte muy bien. Si se parece más a resolver issues de GitHub o a investigación web intensiva, la comparación debería incluir también a Claude, Gemini y Mythos Preview.
El error habitual con los benchmarks es convertir una tabla en una decisión definitiva. Lo más prudente es probar cada modelo con tareas parecidas a las reales: mismos tipos de archivos, repositorios, herramientas, permisos, instrucciones y criterios de calidad.
Una comparación útil podría mirar estos puntos:
GPT-5.5 es un modelo muy potente. Los benchmarks públicos lo colocan en la parte alta en terminal, matemáticas, razonamiento, tareas de oficina y trabajo de conocimiento. Pero no es imbatible: en BrowseComp, SWE-Bench Pro y OSWorld-Verified aparecen rivales que lo igualan o lo superan según la prueba.
La conclusión práctica es sencilla: GPT-5.5 es uno de los mejores candidatos generales, pero no la respuesta automática para todo. Si se va a usar en un entorno profesional, la pregunta clave no es “qué modelo ganó más tablas”, sino cuál produce mejores resultados con los datos, herramientas y tareas concretas de cada equipo.