studioglobal
인기 있는 발견
보고서게시됨13 소스

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: benchmarks por área y criterios para elegir

No hay un ganador absoluto: Claude Opus 4.7 supera a GPT 5.5 en SWE bench Pro con 64,3 % frente a 58,6 %, pero GPT 5.5 gana en Terminal Bench 2.0 con 82,7 % frente a 69,4 % [6][14][34]. En agentes y herramientas, GPT 5.5 va por delante en OSWorld Verified y BrowseComp, pero Claude Opus 4.7 obtiene mejor resultado en...

Studio Global AI로 검색 및 팩트체크Discover에서 더 많은 것을 찾아보세요
17K0
Claude Opus 4.7과 GPT-5.5의 코딩, 에이전트, 추론 벤치마크 비교를 표현한 디지털 일러스트
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 벤치마크: 코딩·에이전트·추론별 승자Claude Opus 4.7과 GPT-5.5의 분야별 벤치마크 경쟁을 표현한 AI 생성 에디토리얼 이미지.
AI 프롬프트

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 벤치마크: 코딩·에이전트·추론별 승자. Article summary: 공개 벤치마크 기준 단일 승자는 없습니다. Claude Opus 4.7은 SWE bench Pro 64.3% 대 58.6%로 앞서지만, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7% 대 69.4%로 앞섭니다 [6][34].. Topic tags: ai, llm, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Is GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 the New Hitler vs Stalin. ### Two Enemies Who Both Think They Won. History has a very specific category for two massive rival powers who absolutely" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Who Really Won — RichNerds" Reference image 2: visual subject "# OpenAI GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: The New AI Model Showdown in 2026. A colleague pinged me on a Tuesday morning with a message I’ve now gotten about a dozen times this year: “Ok" source context "GPT-5.5 vs

openai.com

Si se mira solo el marcador global, la comparación entre Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 engaña. La pregunta útil no es cuál es el mejor modelo en abstracto, sino cuál encaja mejor con el trabajo que se quiere automatizar. Claude Opus 4.7 aparece más fuerte en SWE-bench Pro, GPQA Diamond y MCP Atlas, mientras que GPT-5.5 destaca en Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, BrowseComp y FrontierMath [6][14][15][29][34].

Conviene además leer estos números con cuidado. Artificial Analysis compara GPT-5.5 en modo xhigh con Claude Opus 4.7 en configuración Non-reasoning, High Effort, así que no todos los resultados están en el mismo plano metodológico [3]. LLM Stats resume bien el punto: los benchmarks no eligen tanto un ganador universal como una carga de trabajo concreta [4].

La foto rápida de los benchmarks

ÁreaBenchmarkClaude Opus 4.7GPT-5.5Lectura práctica
CódigoSWE-bench Pro64,3 %58,6 %Claude obtiene mejor resultado en este tipo de resolución de incidencias de código vinculadas a GitHub [6][34].
Terminal y CLITerminal-Bench 2.069,4 %82,7 %GPT-5.5 gana con claridad en flujos de línea de comandos, archivos y scripts [6][14][23].
Uso de computadoraOSWorld-Verified78,0 %78,7 %Es casi un empate, aunque la cifra pública favorece levemente a GPT-5.5 [15].
Búsqueda y navegaciónBrowseComp79,3 %84,4 %GPT-5.5 va por delante; GPT-5.5 Pro aparece con 90,1 % [15].
Uso de herramientasMCP Atlas79,1 %75,3 %No todo lo relacionado con herramientas favorece a GPT-5.5: aquí gana Claude [15].
CienciaGPQA Diamond94,2-94,3 %93,6 %Diferencia pequeña, pero con ventaja para Claude Opus 4.7 [14][29].
MatemáticasFrontierMath T1-3 / T443,8 % / 22,9 %51,7 % / 35,4 %GPT-5.5 es más fuerte en esta familia de problemas matemáticos difíciles [14].
Razonamiento generalHLE sin herramientas31,2 % o 46,9 %40,6 % o 41,4 %Las fuentes no coinciden lo suficiente como para declarar un ganador sólido [6][14][23].
Razonamiento con herramientasHLE con herramientas54,7 %52,2 %Con herramientas, Claude aparece ligeramente por encima [6][23].

Código: no es lo mismo arreglar un repositorio que manejar una terminal

En tareas de código, Claude Opus 4.7 tiene una ventaja clara en SWE-bench Pro: 64,3 % frente al 58,6 % de GPT-5.5 [6][34]. Vellum interpreta esa diferencia como una señal favorable a Claude en resolución de incidencias reales de GitHub [34]. Si el trabajo se parece a corregir bugs, entender cambios en varios archivos o revisar una base de código grande, Claude merece estar primero en la lista de pruebas.

Pero la historia cambia cuando el trabajo se mueve a la terminal. Terminal-Bench 2.0 mide flujos reales de CLI, con manipulación de archivos, ejecución de scripts y tareas de varios pasos; ahí GPT-5.5 alcanza 82,7 % frente al 69,4 % de Claude Opus 4.7 [6][14][23]. Para automatizaciones de desarrollo que dependen de comandos de shell, exploración de carpetas y ejecución de scripts, GPT-5.5 parte con ventaja.

La comparación cualitativa va en la misma dirección. Mindstudio describe a GPT-5.5 como algo más fuerte en problemas que exigen uso preciso de herramientas y navegación de archivos, mientras que Claude Opus 4.7 rinde mejor cuando hace falta razonar sobre la arquitectura de grandes bases de código [5]. En otras palabras: no basta con preguntar cuál programa mejor; hay que distinguir entre modificar código, entender una arquitectura y operar un entorno de desarrollo.

También hay que evitar una trampa habitual: mezclar SWE-bench Pro con SWE-bench Verified como si fueran la misma medida. APIYI y LLM Stats publican para Claude Opus 4.7 una puntuación de 87,6 % en SWE-bench Verified, pero con la información disponible no queda fijada una cifra equivalente y comparable para GPT-5.5 bajo las mismas condiciones [8][30]. Además, el modo del modelo, el arnés de evaluación y las políticas de reintento pueden alterar bastante el resultado [3][23].

Agentes y herramientas: GPT-5.5 domina varias pruebas, pero no todas

En uso de computadora, OpenAI sitúa a GPT-5.5 en 78,7 % en OSWorld-Verified y a Claude Opus 4.7 en 78,0 % [15]. La diferencia es pequeña, pero si el producto depende de controlar interfaces, completar tareas en escritorio o seguir instrucciones visuales, GPT-5.5 tiene una ligera ventaja pública en ese benchmark [15].

La brecha es más visible en BrowseComp. En esa prueba de búsqueda y navegación, GPT-5.5 aparece con 84,4 %, GPT-5.5 Pro con 90,1 % y Claude Opus 4.7 con 79,3 % [15]. Para agentes que deben buscar información, comparar páginas, navegar por la web y sintetizar resultados, la familia GPT-5.5 debería entrar pronto en la evaluación.

La excepción importante es MCP Atlas. En esa prueba de uso de herramientas, Claude Opus 4.7 alcanza 79,1 % y GPT-5.5 se queda en 75,3 % [15]. Por eso no conviene hablar de agentes como una sola categoría. Un agente de navegador, uno de terminal, uno de interfaz gráfica y uno basado en llamadas a herramientas pueden fallar de formas muy distintas.

Razonamiento: Claude para GPQA, GPT-5.5 para FrontierMath

En GPQA Diamond, una prueba exigente de conocimiento científico, Claude Opus 4.7 aparece con 94,2-94,3 %, frente al 93,6 % de GPT-5.5 [14][29]. La diferencia no es enorme, pero en los datos disponibles Claude queda ligeramente por delante. Para consultas científicas difíciles o razonamiento experto, tiene sentido probarlo primero.

En matemáticas avanzadas, el resultado se invierte. En FrontierMath T1-3, GPT-5.5 obtiene 51,7 % y Claude Opus 4.7 43,8 %; en FrontierMath T4, GPT-5.5 llega a 35,4 % y Claude a 22,9 % [14]. Si el caso de uso exige resolución formal, verificación matemática o problemas de alta dificultad, GPT-5.5 parece el candidato más fuerte.

Por qué HLE no sirve todavía como desempate limpio

Humanity’s Last Exam, o HLE, es el benchmark más delicado de esta comparación. Mashable publica para la condición sin herramientas un 40,6 % de GPT-5.5 frente a 31,2 % de Claude Opus 4.7 [6]. En cambio, o-mega y RDWorld muestran otra lectura: 41,4 % para GPT-5.5 y 46,9 % para Claude Opus 4.7 [14][23].

Con herramientas, las cifras sí son más consistentes: GPT-5.5 aparece con 52,2 % y Claude Opus 4.7 con 54,7 %, una ventaja pequeña para Claude [6][23]. Aun así, por la discrepancia en el modo sin herramientas, HLE debería tratarse como señal secundaria, no como el criterio decisivo para elegir modelo.

Contexto, coste y rankings: útiles, pero no definitivos

La ventana de contexto también aparece descrita de forma distinta según la fuente. Artificial Analysis muestra GPT-5.5 con 922k tokens y Claude Opus 4.7 con 1.000k tokens [3]. LLM Stats, en cambio, presenta ambos como modelos con contexto de 1M tokens y el mismo precio de entrada [4]. En la práctica, lo prudente es tratarlos como modelos de contexto muy largo y verificar límites, precio y comportamiento en la API o producto concreto que se vaya a usar.

Los rankings agregados ayudan a ubicar a ambos modelos en la gama alta, pero tampoco resuelven la elección. BenchLM sitúa a Claude Opus 4.7 en el puesto 2 de 110 modelos en su ranking provisional y también en el puesto 2 de 14 en el ranking verificado [1]. Para GPT-5.5, la misma familia de fuentes lo coloca en el puesto 5 de 112 en el ranking provisional y en el puesto 2 de 16 en el verificado [17]. Es una señal clara de que ambos son modelos punteros, no una respuesta automática sobre cuál conviene desplegar.

Qué modelo probar primero

Claude Opus 4.7 debería ser el primer candidato si el trabajo se parece a esto:

  • Resolver incidencias de código tipo SWE-bench Pro o revisar cambios complejos en repositorios grandes [6][34].
  • Entender arquitectura, hacer refactorización o razonar sobre muchas partes de una base de código [5].
  • Responder preguntas científicas difíciles similares a GPQA Diamond [14][29].
  • Usar herramientas en escenarios parecidos a MCP Atlas [15].

GPT-5.5 debería ir primero si el trabajo se parece más a esto:

  • Automatización de terminal, CLI, scripts y operaciones sobre archivos [6][14][23].
  • Agentes que controlan computadora o interfaces, en línea con OSWorld-Verified [15].
  • Búsqueda, navegación web y recopilación de información tipo BrowseComp [15].
  • Problemas matemáticos difíciles como los de FrontierMath [14].

Conclusión

Claude Opus 4.7 es una opción especialmente fuerte en SWE-bench Pro, GPQA Diamond y MCP Atlas [6][14][15][29][34]. GPT-5.5 destaca más en Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, BrowseComp y FrontierMath [6][14][15][23].

La decisión práctica no debería formularse como Claude contra GPT, sino como tarea contra tarea. Si el núcleo del producto es corregir código complejo o responder consultas científicas, Claude Opus 4.7 merece la primera prueba. Si el flujo depende de terminal, navegación, uso de computadora o matemáticas avanzadas, GPT-5.5 parece el punto de partida más razonable.

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.

Studio Global AI로 검색 및 팩트체크

주요 시사점

  • No hay un ganador absoluto: Claude Opus 4.7 supera a GPT 5.5 en SWE bench Pro con 64,3 % frente a 58,6 %, pero GPT 5.5 gana en Terminal Bench 2.0 con 82,7 % frente a 69,4 % [6][14][34].
  • En agentes y herramientas, GPT 5.5 va por delante en OSWorld Verified y BrowseComp, pero Claude Opus 4.7 obtiene mejor resultado en MCP Atlas, con 79,1 % frente a 75,3 % [15].
  • En razonamiento, Claude aparece ligeramente mejor en GPQA Diamond, mientras GPT 5.5 lidera FrontierMath; HLE sigue siendo difícil de usar como desempate por diferencias entre fuentes [6][14][23][29].

사람들은 또한 묻습니다.

"Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: benchmarks por área y criterios para elegir"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?

No hay un ganador absoluto: Claude Opus 4.7 supera a GPT 5.5 en SWE bench Pro con 64,3 % frente a 58,6 %, pero GPT 5.5 gana en Terminal Bench 2.0 con 82,7 % frente a 69,4 % [6][14][34].

먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?

No hay un ganador absoluto: Claude Opus 4.7 supera a GPT 5.5 en SWE bench Pro con 64,3 % frente a 58,6 %, pero GPT 5.5 gana en Terminal Bench 2.0 con 82,7 % frente a 69,4 % [6][14][34]. En agentes y herramientas, GPT 5.5 va por delante en OSWorld Verified y BrowseComp, pero Claude Opus 4.7 obtiene mejor resultado en MCP Atlas, con 79,1 % frente a 75,3 % [15].

실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?

En razonamiento, Claude aparece ligeramente mejor en GPQA Diamond, mientras GPT 5.5 lidera FrontierMath; HLE sigue siendo difícil de usar como desempate por diferencias entre fuentes [6][14][23][29].

다음에는 어떤 관련 주제를 탐구해야 할까요?

다른 각도와 추가 인용을 보려면 "Claude Opus 4.7·GPT-5.5·DeepSeek V4·Kimi K2.6 벤치마크 비교: 2026년 판정"으로 계속하세요.

관련 페이지 열기

이것을 무엇과 비교해야 합니까?

"DeepSeek V4 엔지니어링 해설: 100만 토큰, MoE, API 이전 체크포인트"에 대해 이 답변을 대조 확인하세요.

관련 페이지 열기

연구를 계속하세요

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

Claude Opus 4.7·GPT-5.5·DeepSeek V4·Kimi K2.6 벤치마크 비교: 2026년 판정

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 벤치마크 비교

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 엔지니어링 해설: 100만 토큰, MoE, API 이전 체크포인트

DeepSeek V4 엔지니어링 해설: 100만 토큰, MoE, API 이전 체크포인트

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Northwest vs. Southeast Timber 탄력성 풀이: 왜 답은 larger; larger일까

Northwest vs. Southeast Timber: 대체성이 높을수록 왜 larger; larger인가

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

DeepSeek가 OpenAI·Claude·Gemini·Grok을 이길까: 답은 비용과 신뢰에 있다

DeepSeek가 OpenAI·Claude·Gemini·Grok을 이길까

연구 대화

당신

연구문제

Claude Opus 4.7과 GPT-5.5의 벤치마크를 조사하고 가능한 한 종합적으로 비교해 주세요.

Studio Global AI35 소스

인용 답변

공개 벤치마크 기준으로는 “단일 승자”보다 “분야별 우위”로 보는 것이 맞습니다. Claude Opus 4.7은 SWE-bench Pro와 일부 에이전트·과학 추론 집계에서 강하고, GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath, 일부 HLE 결과에서 더 강하게 보고됩니다 [4][10][12][9]. 다만 출처마다 모델 설정, 도구 사용 여부, Pro/xhigh/high-effort 모드가 달라 직접 비교에는 주의가 필요합니다 [5][10][12].

Key findings

  • 코딩에서는 Claude Opus 4.7이 SWE-bench Pro에서 64.3%로 GPT-5.5의 58.6%를 앞선다는 복수 출처가 있습니다 [4][12]. 반면 Terminal-Bench 2.0에서는 GPT-5.5가 82.7%, Opus 4.7이 69.4%로 GPT-5.5가 크게 앞섭니다 [12].

  • 컴퓨터 사용 벤치마크인 OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 거의 동률에 가까운 GPT-5.5 우위입니다 [10].

  • 과학·추론에서는 GPQA Diamond가 출처상 Claude Opus 4.7 94.3%, GPT-5.5 93.6%로 매우 근소한 Claude 우위로 보고됩니다 [9]. FrontierMath T1-3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 GPT-5.5 우위입니다 [9].

  • Humanity’s Last Exam 계열은 출처 간 해석이 충돌합니다. 한 비교 기사에서는 GPT-5.5가 HLE에서 40.6%, Claude Opus 4.7이 31.2%로 GPT-5.5 우위라고 보고하지만, LLM Stats 쪽 요약은 Claude Opus 4.7이 HLE를 포함한 5개 벤치마크에서 앞선다고 설명합니다 [12][7]. 이 항목은 방법론 확인 전까지 “불확실”로 보는 것이 안전합니다.

  • 컨텍스트 길이는 Claude Opus 4.7이 1,000k 토큰, GPT-5.5가 922k 토큰으로 비교된 자료가 있지만, 다른 비교 자료는 둘 다 1M 토큰급이라고 설명합니다 [5][7]. 따라서 실사용에서는 “둘 다 초장문 컨텍스트 모델”로 보되, 정확한 한도는 사용하는 API·제품 계층에서 확인해야 합니다 [5][7].

벤치마크 비교표

분야 / 벤치마크Claude Opus 4.7GPT-5.5해석
SWE-bench Pro64.3%58.6%Claude Opus 4.7이 약 5.7%p 앞서는 것으로 보고됩니다 [4][12].
SWE-bench Verified87.6%로 보고됨정확한 공개 수치 확인 부족Opus 4.7 수치는 확인되지만, 동일 조건의 GPT-5.5 수치는 검색 결과만으로는 Insufficient evidence입니다 [4][8].
Terminal-Bench 2.069.4%82.7%터미널·CLI 기반 작업에서는 GPT-5.5가 크게 앞섭니다 [12].
Anthropic 93-task coding benchmarkOpus 4.6 대비 해결률 13% 향상직접 비교 없음Anthropic 내부 벤치마크이므로 Opus 세대 간 개선 근거로는 유용하지만 GPT-5.5와의 직접 비교는 아닙니다 [2].
OSWorld-Verified78.0%78.7%컴퓨터 사용 능력은 거의 동률이나 GPT-5.5가 0.7%p 앞섭니다 [10].
BrowseComp비교 수치 확인 부족84.4%; GPT-5.5 Pro는 90.1%로 보고OpenAI 공식 발표에는 GPT-5.5 계열 수치가 있지만, 검색 결과상 Claude Opus 4.7의 동일 조건 수치는 확인되지 않습니다 [10].
GPQA Diamond94.3%93.6%고난도 과학 질의에서는 Claude가 근소 우위로 보고됩니다 [9].
FrontierMath T1-343.8%51.7%수학 난제 계열에서는 GPT-5.5가 뚜렷하게 앞서는 것으로 보고됩니다 [9].
Humanity’s Last Exam31.2%로 보고된 출처 있음40.6%로 보고된 출처 있음한 출처는 GPT-5.5 우위를 보고하지만, 다른 집계는 Claude 우위를 시사해 결론이 불안정합니다 [12][7].
컨텍스트 윈도우1,000k 토큰922k 또는 1M급Artificial Analysis 비교에서는 Opus가 더 길게 표시되지만, LLM Stats는 둘 다 1M 토큰급으로 설명합니다 [5][7].
비용 / 토큰 효율동일 입력가로 비교됨동일 입력가로 비교됨LLM Stats는 둘이 같은 입력 가격대라고 설명하며, Mindstudio는 GPT-5.5가 같은 작업에서 출력 토큰을 72% 적게 썼다고 보고합니다 [7][8].

분야별 해석

코딩

Claude Opus 4.7은 실제 GitHub 이슈 해결 계열인 SWE-bench Pro에서 GPT-5.5보다 강한 결과를 보입니다 [4][12]. 이 벤치마크를 중시한다면 대규모 코드베이스 수정, 리팩터링, 복잡한 버그 수정에서는 Opus 4.7을 우선 검토할 만합니다 [4][12].

GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0에서 Opus 4.7보다 높은 점수를 보여, 셸 명령 실행, 파일 탐색, 터미널 기반 에이전트 작업에는 더 유리할 가능성이 있습니다 [12]. Mindstudio의 비교도 GPT-5.5가 파일 탐색과 정확한 도구 사용이 필요한 코딩 작업에서 약간의 우위를 보인다고 설명합니다 [8].

에이전트·도구 사용

OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 거의 같은 수준입니다 [10]. 이 정도 차이는 벤치마크 설정과 실행 편차에 따라 체감상 동률에 가까울 수 있습니다 [10].

LLM Stats는 Claude Opus 4.7이 Finance Agent, MCP Atlas, GPQA, HLE, SWE-bench Pro 등 5개 벤치마크에서 앞선다고 요약합니다 [7]. 다만 이 요약은 HLE에서 GPT-5.5 우위를 보고한 다른 출처와 충돌하므로, MCP Atlas·Finance Agent 같은 내부적 또는 특화 벤치마크는 원자료 방법론 확인이 필요합니다 [7][12].

추론·과학·수학

GPQA Diamond에서는 Claude Opus 4.7이 94.3%, GPT-5.5가 93.6%로 보고되어 사실상 초근접 경쟁입니다 [9]. 이 차이는 작기 때문에 과학 질의에서는 벤치마크 점수보다 답변 검증성, 출처 사용, 도메인별 샘플 테스트가 더 중요할 수 있습니다 [9].

FrontierMath T1-3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 보고되어 GPT-5.5가 더 강하게 나타납니다 [9]. 고난도 수학·정형 추론을 우선한다면 GPT-5.5를 먼저 시험해볼 만합니다 [9].

멀티모달·컴퓨터 사용

OpenAI 공식 발표는 GPT-5.5가 MMMU Pro no-tools에서 81.2%, tools 사용 시 83.2%를 기록했다고 제시합니다 [10]. 검색 결과에서 Claude Opus 4.7의 동일 MMMU Pro 수치가 명확히 확인되지 않아 이 항목은 직접 비교가 어렵습니다 [10].

컴퓨터 사용 항목인 OSWorld-Verified는 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 78.0%로 GPT-5.5가 근소하게 앞섭니다 [10]. 실제 GUI 조작형 에이전트 워크플로에서는 두 모델 모두 후보에 올리고, 실패 복구율과 툴 호출 비용을 별도로 측정하는 것이 좋습니다 [10].

Evidence notes

  • Anthropic의 공식 발표는 Opus 4.7이 93개 코딩 태스크 벤치마크에서 Opus 4.6 대비 해결률을 13% 높였고, 이전 Opus 4.6과 Sonnet 4.6이 해결하지 못한 4개 태스크를 해결했다고 설명합니다 [2]. 이는 Opus 4.7의 세대 간 개선 근거이지만 GPT-5.5와의 직접 비교는 아닙니다 [2].

  • OpenAI의 공식 발표는 OSWorld-Verified에서 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 78.0%를 함께 제시합니다 [10]. 같은 발표는 BrowseComp와 MMMU Pro에서도 GPT-5.5 계열 수치를 제시하지만, 검색 결과상 Claude Opus 4.7의 동일 조건 비교값은 제한적으로만 확인됩니다 [10].

  • Artificial Analysis 비교는 GPT-5.5를 “xhigh”, Claude Opus 4.7을 “Non-reasoning, High Effort” 조건으로 비교하므로, 해당 결과는 완전히 같은 추론 모드의 정면 비교로 보기 어렵습니다 [5].

  • BenchLM은 Claude Opus 4.7을 provisional leaderboard 110개 모델 중 2위, verified leaderboard 14개 모델 중 2위, 종합 97/100점으로 제시합니다 [3]. 하지만 검색 결과상 같은 출처에서 GPT-5.5의 동등한 상세 점수를 충분히 확인하지 못했으므로, 이 항목은 Opus 4.7의 위치를 보여주는 참고자료로만 보는 것이 적절합니다 [3].

Limitations / uncertainty

  • HLE 결과는 출처 간 충돌이 있습니다. Mashable은 GPT-5.5가 HLE에서 40.6%, Claude Opus 4.7이 31.2%라고 보고하지만, LLM Stats는 Claude Opus 4.7이 HLE를 포함한 5개 벤치마크에서 앞선다고 요약합니다 [12][7]. 방법론, 도구 사용 여부, 모델 모드가 확인되기 전까지는 HLE 승자를 확정하기 어렵습니다 [12][7].

  • SWE-bench Verified의 GPT-5.5 정확 수치는 검색 결과에서 충분히 확인되지 않았습니다. Claude Opus 4.7의 87.6% 수치는 확인되지만, GPT-5.5의 동일 조건 수치가 없어 이 항목은 Insufficient evidence입니다 [4][8].

  • 공개 벤치마크는 공급자 내부 평가, 제3자 블로그, 독립 리더보드가 섞여 있습니다. 따라서 제품 의사결정에는 동일 프롬프트, 동일 툴, 동일 예산, 동일 재시도 횟수로 자체 평가를 수행하는 것이 필요합니다 [2][10][5].

Summary

Claude Opus 4.7은 SWE-bench Pro, GPQA Diamond, 장문 컨텍스트, 일부 에이전트·금융·도구 집계에서 강점이 보입니다 [4][9][5][7]. GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath, 출력 토큰 효율에서 강점이 보고됩니다 [12][10][9][8].

실무 선택 기준은 간단합니다. 복잡한 코드 수정·리뷰·과학 질의 중심이면 Claude Opus 4.7을 먼저 시험하고, 터미널 기반 자동화·컴퓨터 사용·수학 추론·토큰 효율이 중요하면 GPT-5.5를 먼저 시험하는 것이 합리적입니다 [4][12][10][9][8].

출처

  • [1] Claude Opus 4.7 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools Claude Opus 4.7 According to BenchLM.ai, Claude Opus 4.7 ranks 2 out of 110 models on the provisional leaderboard with an overall score of 97/100. It also ranks 2 out of 14 on t...

  • [3] GPT-5.5 (xhigh) vs Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, High Effort): Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric OpenAI logoGPT-5.5 (xhigh) Anthropic logoClaude Opus 4.7 (Non-reasoning, High Effort) Analysis --- --- Creator OpenAI Anthropic Context Window 922k tokens ( 1383 A4 pages of size 12 Arial font) 1000k tokens ( 1500 A4 pages...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Within seven days, I had two new frontier models to compare against the workloads I run for LLM Stats:Claude Opus 4.7shipped on April 16, 2026, andGPT-5.5 on April 23. Both land at the same input price. Both ship 1M-token context. Both pitch significantly b...

  • [5] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Real-World Coding Performance ...mindstudio.ai

    SWE-Bench and Coding Tasks On SWE-Bench Verified — the standard benchmark for evaluating real GitHub issue resolution — both models score competitively at the top of the 2026 leaderboard. GPT-5.5 holds a slight edge on problems requiring precise tool use an...

  • [6] OpenAI's GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? | Mashablemashable.com

    Thanks for signing up! SWE-Bench Pro: GPT-5.5 scored 58.6; Opus 4.7 scored 64.3 percent Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 scored 82.7 percent; Opus 4.7 scored 69.4 percent Humanity's Last Exam: GPT-5.5 scored 40.6 percent; Opus 4.7 scored 31.2 percent\ Humanity's...

  • [8] Claude Opus 4.7 Benchmark Full Analysis: Empirical Data Leading ...help.apiyi.com

    Q1: What is Claude Opus 4.7? Claude Opus 4.7 is the flagship Large Language Model released by Anthropic on April 16, 2026. It leads in multiple benchmarks, including coding (SWE-bench Verified 87.6%), Agent tool invocation, and scientific reasoning (GPQA Di...

  • [14] GPT-5.5: The Complete Guide (2026) - o-mega | AIo-mega.ai

    Reasoning, Math, and Science Benchmark GPT-5.5 GPT-5.5 Pro GPT-5.4 Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- --- MMLU 92.4% - - GPQA Diamond 93.6% 92.8% 94.2% 94.3% ARC-AGI-2 85.0% 73.3% 77.1% ARC-AGI-1 95.0% 93.7% - FrontierMath T1-3 51.7% 52.4% 47.6% 43.8% F...

  • [15] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Computer use and vision EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro OSWorld-Verified 78.7%75.0%--78.0%- MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%---80.5% MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%---- Tool use EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaud...

  • [17] GPT-5.5 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools GPT-5.5 According to BenchLM.ai, GPT-5.5 ranks 5 out of 112 models on the provisional leaderboard with an overall score of 89/100. It also ranks 2 out of 16 on the verified lead...

  • [23] How OpenAI's recently released GPT-5.5 stacks up with Anthropic's ...rdworldonline.com

    The overlapping benchmarks stack up like this: Benchmark Mythos (gated) GPT-5.5 GPT-5.5 Pro Opus 4.7† Notes --- --- --- SWE-bench Pro 77.8% 58.6% — 64.3% Memorization concern¹ Terminal-Bench 2.0 82% / 92.1%² 82.7% — 69.4% Different harnesses² GPQA Diamond 9...

  • [29] LLM Leaderboard 2026 — Compare Top AI Models - Vellumvellum.ai

    93.6% GPT-5.5 92.4% GPT 5.2 91.9% Gemini 3 Pro Best in Reasoning (GPQA Diamond) Model Score --- Claude 3 Opus 95.4% Claude Opus 4.7 94.2% GPT-5.5 93.6% GPT 5.2 92.4% Gemini 3 Pro 91.9% Best in High School Math (AIME 2025) 100%96%93%89%86% 100% Gemini 3 Pro...

  • [30] AI Leaderboard 2026 - Compare Top AI Models & Rankingsllm-stats.com

    Rank Model Code Arena Chat Arena GPQA SWE-bench Context Input $/M Output $/M License --- --- --- --- --- 1 Image 2: Google Gemini 3.1 Pro Google 2,093 1,222 94.3% 80.6% 1.0M $2.50 $15.00 Proprietary 2 Image 3: Anthropic Claude Opus 4.6 Anthropic 2,005 1,491...

  • [34] Everything You Need to Know About GPT-5.5 - Vellumvellum.ai

    SWE-bench Pro: the coding crown stays with Anthropic. Claude Opus 4.7 scores 64.3% versus GPT-5.5's 58.6% — a 5.7-point gap on real GitHub issue ... 1 day ago