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GPT-5.5 vs DeepSeek V4: qué modelo conviene según benchmarks, código, agentes y coste

No hay evidencia suficiente para declarar un ganador total: BenchLM da ventaja a DeepSeek V4 Flash High en coding, 72,2 frente a 58,6, pero favorece a GPT 5.5 en agentic tasks, 81,8 frente a 55,4 [13]. VentureBeat compara otra variante, DeepSeek V4 Pro Max, y en esa tabla GPT 5.5 supera a DeepSeek en GPQA Diamond, H...

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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

Comparar GPT-5.5 con DeepSeek V4 como si fuera un duelo simple lleva a una conclusión demasiado rápida. Las fuentes públicas no están midiendo exactamente la misma configuración: BenchLM enfrenta DeepSeek V4 Flash High con GPT-5.5; VentureBeat usa DeepSeek-V4-Pro-Max; Artificial Analysis compara DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort con GPT-5.5 xhigh [4][13][16].

La lectura más útil, sobre todo para equipos de producto e ingeniería, no es preguntar quién gana en abstracto. La pregunta correcta es otra: qué versión conviene probar primero según el trabajo real, el presupuesto, la latencia aceptable y las herramientas que el modelo debe usar.

La conclusión corta: no hay campeón único

El contraste más claro viene de BenchLM. En esa comparación, DeepSeek V4 Flash High logra una media de 72,2 en la categoría de coding, frente a 58,6 de GPT-5.5. Pero en agentic tasks, es decir, tareas en las que el modelo actúa como agente y encadena pasos, GPT-5.5 obtiene 81,8 frente a 55,4 de DeepSeek V4 Flash High [13].

VentureBeat ofrece otra foto, pero con otra variante: DeepSeek-V4-Pro-Max. En esa tabla, GPT-5.5 queda por delante de DeepSeek-V4-Pro-Max en GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 y SWE-Bench Pro / SWE Pro [16].

Por eso no conviene mezclar todos los números en una media casera. Si tu carga se parece a coding de alto volumen, DeepSeek V4 Flash High merece entrar en la primera ronda de pruebas. Si el caso se acerca a flujos agentic, investigación asistida, uso de terminal o ingeniería de software más compleja, GPT-5.5 cuenta con más señales públicas a favor en los datos disponibles [13][16].

El nombre de la versión cambia la respuesta

DeepSeek V4 no aparece en las fuentes como una sola configuración cerrada. DataCamp lo presenta como dos modelos preview, V4-Pro y V4-Flash, y atribuye a V4-Pro una ventana de contexto de 1 millón de tokens y 1,6 billones de parámetros totales [5]. Sin embargo, las comparativas de terceros usan nombres más específicos, como DeepSeek V4 Flash High, DeepSeek-V4-Pro-Max y DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16].

Esto importa mucho. El buen resultado de DeepSeek V4 Flash High en coding no puede atribuirse automáticamente a V4-Pro-Max. Del mismo modo, el resultado de DeepSeek-V4-Pro-Max en Terminal-Bench 2.0 dentro de VentureBeat no invalida por sí solo el resultado de BenchLM para Flash High [13][16].

FuenteVersión comparadaQué aportaPrecaución principal
BenchLMDeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High lidera en media de coding; GPT-5.5 lidera en agentic tasks [13]No se puede extrapolar sin más a V4-Pro-Max
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5GPT-5.5 queda por encima en GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 y SWE-Bench Pro / SWE Pro [16]No compara la variante Flash High
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhighDeepSeek figura con 1000k tokens de contexto y GPT-5.5 xhigh con 922k; GPT-5.5 xhigh admite entrada de imagen y esa configuración de DeepSeek no [4]Es una comparación de capacidades, no una sentencia sobre todos los benchmarks
DataCampDeepSeek V4-Pro y V4-FlashDescribe V4-Pro con 1 millón de tokens de contexto y 1,6 billones de parámetros totales [5]No todos los tests externos usan los mismos nombres ni los mismos modos

Benchmarks: los números que sí se pueden leer con cuidado

Prueba o dimensiónGPT-5.5DeepSeek V4Lectura actual
Media de coding58,6DeepSeek V4 Flash High: 72,2En BenchLM, DeepSeek V4 Flash High va por delante en coding [13]
Media de agentic tasks81,8DeepSeek V4 Flash High: 55,4En BenchLM, GPT-5.5 va por delante en tareas de agente [13]
GPQA Diamond93,6 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 90,1 %En VentureBeat, GPT-5.5 queda por encima [16]
Humanity’s Last Exam, sin herramientas41,4 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 37,7 %En VentureBeat, GPT-5.5 queda por encima [16]
Humanity’s Last Exam, con herramientas52,2 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 48,2 %En VentureBeat, GPT-5.5 queda por encima [16]
Terminal-Bench 2.082,7 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 67,9 %VentureBeat favorece a GPT-5.5; BenchLM, en cambio, señala Terminal-Bench 2.0 como el subtest que más separa a DeepSeek V4 Flash High dentro de coding, lo que subraya la importancia de la versión y la metodología [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58,6 %DeepSeek-V4-Pro-Max: 55,4 %En VentureBeat, GPT-5.5 lidera por poco [16]
SWE-bench Verified88,7 %DeepSeek V4-Pro: 80,6 %La guía de O-mega sitúa a GPT-5.5 por delante [14]

La idea no es promediar esta tabla. La idea es separar tareas. BenchLM favorece a DeepSeek V4 Flash High en coding; el mismo BenchLM favorece a GPT-5.5 en agentic tasks; y VentureBeat, con DeepSeek-V4-Pro-Max, inclina varias pruebas de razonamiento e ingeniería de software hacia GPT-5.5 [13][16].

Coding: DeepSeek V4 Flash High destaca, pero no domina todas las pruebas de ingeniería

El dato más favorable para DeepSeek V4 está en la categoría de coding de BenchLM: DeepSeek V4 Flash High marca una media de 72,2 frente a 58,6 de GPT-5.5, y BenchLM identifica Terminal-Bench 2.0 como el subtest que más abre la diferencia dentro de esa categoría [13].

Pero otras fuentes miran el problema desde otro ángulo. VentureBeat, usando DeepSeek-V4-Pro-Max, da a GPT-5.5 una ventaja de 82,7 % frente a 67,9 % en Terminal-Bench 2.0, y también lo sitúa por delante en SWE-Bench Pro / SWE Pro, con 58,6 % frente a 55,4 % [16]. La guía de O-mega, por su parte, lista a GPT-5.5 con 88,7 % en SWE-bench Verified frente al 80,6 % de DeepSeek V4-Pro [14].

La decisión práctica debería ser fina. Si tu carga interna se parece a generación y reparación de código de alto volumen, DeepSeek V4 Flash High es un candidato natural. Si el agente de programación debe navegar repositorios, operar en terminal, usar herramientas y cerrar tareas de software más largas, GPT-5.5 tiene más resultados públicos favorables en esas comparativas [13][14][16].

Tareas agentic: la evidencia pública se concentra en GPT-5.5

En la misma comparación de BenchLM, GPT-5.5 alcanza una media de 81,8 en agentic tasks frente a 55,4 de DeepSeek V4 Flash High. BenchLM señala BrowseComp como el subtest que más diferencia a ambos en esa categoría [13].

Además, la documentación de la API de OpenAI recomienda empezar con gpt-5.5 para razonamiento complejo y coding, mientras que sugiere gpt-5.4-mini o gpt-5.4-nano para cargas de menor latencia y menor coste [24]. La system card de GPT-5.5 lo describe como un modelo orientado a trabajo real complejo, incluido escribir código, investigar en línea y analizar información [30].

Esa descripción oficial no equivale a una victoria independiente en benchmarks. Aun así, encaja con la señal de BenchLM: para flujos de varios pasos, investigación asistida por herramientas o tareas de agente, GPT-5.5 debería estar arriba en la lista de modelos a evaluar [13][24][30].

Contexto largo y multimodalidad: no mires solo la puntuación global

Si el cuello de botella es el tamaño del contexto, DeepSeek V4 Pro merece una prueba específica. DataCamp atribuye a V4-Pro una ventana de contexto de 1 millón de tokens; Artificial Analysis lista DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort con 1000k tokens de contexto, frente a 922k tokens para GPT-5.5 xhigh [4][5].

Pero la ventana de contexto no lo es todo. Artificial Analysis también indica que GPT-5.5 xhigh admite entrada de imagen, mientras que DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort no la admite en esa comparación [4]. Si tu producto combina documentos extensos, capturas de pantalla, diagramas o imágenes, conviene evaluar esas capacidades por separado y no decidir solo con una media de coding o de agentic tasks.

Precio: DeepSeek V4 Flash es muy agresivo, pero hay una discrepancia en V4 Pro

El coste por token es la baza comercial más visible de DeepSeek V4. TechCrunch y Yahoo reportan el mismo precio para DeepSeek V4 Flash: US$0,14 por millón de tokens de entrada y US$0,28 por millón de tokens de salida [1][2]. Yahoo también reporta que GPT-5.5 cuesta US$5 por millón de tokens de entrada y US$30 por millón de tokens de salida, mientras que GPT-5.5 Pro cuesta US$30 de entrada y US$180 de salida por millón de tokens [2].

Modelo o versiónPrecio de entrada reportadoPrecio de salida reportadoNota
DeepSeek V4 FlashUS$0,14 / 1M tokensUS$0,28 / 1M tokensTechCrunch y Yahoo coinciden [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch: US$0,145 / 1M tokens; Yahoo: US$1,74 / 1M tokensUS$3,48 / 1M tokensLas fuentes discrepan en la entrada, pero coinciden en la salida [1][2]
GPT-5.5US$5 / 1M tokensUS$30 / 1M tokensPrecio reportado por Yahoo [2]
GPT-5.5 ProUS$30 / 1M tokensUS$180 / 1M tokensPrecio reportado por Yahoo [2]

Para productos con millones o miles de millones de tokens al día, esa diferencia puede cambiar por completo el modelo de costes [1][2]. Antes de llevarlo a producción, eso sí, hay que verificar al menos dos cosas: el precio de entrada de DeepSeek V4 Pro no coincide entre TechCrunch y Yahoo, y el precio de GPT-5.5 citado aquí procede de una cobertura de medios, no del fragmento de documentación de la API de OpenAI incluido entre estas fuentes [1][2][24].

Cómo elegir: por carga de trabajo, no por marca

Prueba primero GPT-5.5 si tu prioridad son flujos agentic. BenchLM favorece claramente a GPT-5.5 en agentic tasks, y la documentación de OpenAI lo presenta como punto de partida para razonamiento complejo y coding [13][24].

Prueba primero GPT-5.5 si tus tareas se parecen a uso de terminal o ingeniería de software compleja. VentureBeat lo sitúa por encima de DeepSeek-V4-Pro-Max en Terminal-Bench 2.0 y SWE-Bench Pro / SWE Pro; O-mega también lo coloca por delante de DeepSeek V4-Pro en SWE-bench Verified [14][16].

Prueba primero DeepSeek V4 Flash High si buscas throughput de coding a bajo coste. BenchLM le da ventaja en la media de coding, y el precio reportado de DeepSeek V4 Flash está muy por debajo del precio de GPT-5.5 citado por Yahoo [1][2][13].

Incluye DeepSeek V4 Pro si el contexto largo es crítico. DataCamp describe V4-Pro con una ventana de 1 millón de tokens, y Artificial Analysis lista DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort con 1000k tokens, algo por encima de los 922k de GPT-5.5 xhigh [4][5].

Límites de la evidencia

Hay tres límites importantes. Primero, las fuentes usan nombres distintos para DeepSeek V4: V4-Flash, V4 Flash High, V4-Pro, V4-Pro-Max y V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16].

Segundo, Terminal-Bench 2.0 no se puede leer como una única verdad transversal. BenchLM lo identifica como el subtest que más separa a DeepSeek V4 Flash High dentro de coding, mientras que VentureBeat da a GPT-5.5 una ventaja clara frente a DeepSeek-V4-Pro-Max en Terminal-Bench 2.0 [13][16].

Tercero, el precio requiere comprobación directa antes de comprar o desplegar, sobre todo por la discrepancia en el precio de entrada de DeepSeek V4 Pro entre TechCrunch y Yahoo [1][2].

La decisión más sólida sigue siendo una evaluación A/B con tus propios prompts, datos, llamadas a herramientas, límites de latencia y coste real por tarea completada. Los benchmarks públicos sirven para reducir la lista de candidatos; no deberían sustituir una evaluación interna.

Veredicto

Con los datos citados, no hay base suficiente para decir que GPT-5.5 o DeepSeek V4 ganan en todo. DeepSeek V4 Flash High lidera en la media de coding de BenchLM; GPT-5.5 lidera en agentic tasks en la misma fuente; y la comparación de VentureBeat con DeepSeek-V4-Pro-Max favorece a GPT-5.5 en varias pruebas de razonamiento, terminal e ingeniería de software [13][16].

La regla práctica queda así: para flujos agentic, investigación en línea y tareas con terminal, empieza probando GPT-5.5; para pipelines de coding masivos y sensibles al precio, prueba DeepSeek V4 Flash High; para contexto muy largo, evalúa DeepSeek V4 Pro y GPT-5.5 xhigh por separado, incluyendo capacidades multimodales si tu producto las necesita [1][2][4][13][16][24][30].

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重點整理

  • No hay evidencia suficiente para declarar un ganador total: BenchLM da ventaja a DeepSeek V4 Flash High en coding, 72,2 frente a 58,6, pero favorece a GPT 5.5 en agentic tasks, 81,8 frente a 55,4 [13].
  • VentureBeat compara otra variante, DeepSeek V4 Pro Max, y en esa tabla GPT 5.5 supera a DeepSeek en GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 y SWE Bench Pro / SWE Pro [16].
  • En precio, DeepSeek V4 Flash aparece muy por debajo: US$0,14 por millón de tokens de entrada y US$0,28 por millón de salida, frente a los US$5 y US$30 reportados para GPT 5.5; aun así, el precio de entrada de V4 Pro n...

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「GPT-5.5 vs DeepSeek V4: qué modelo conviene según benchmarks, código, agentes y coste」的簡短答案是什麼？

No hay evidencia suficiente para declarar un ganador total: BenchLM da ventaja a DeepSeek V4 Flash High en coding, 72,2 frente a 58,6, pero favorece a GPT 5.5 en agentic tasks, 81,8 frente a 55,4 [13].

最值得優先驗證的重點是什麼？

No hay evidencia suficiente para declarar un ganador total: BenchLM da ventaja a DeepSeek V4 Flash High en coding, 72,2 frente a 58,6, pero favorece a GPT 5.5 en agentic tasks, 81,8 frente a 55,4 [13]. VentureBeat compara otra variante, DeepSeek V4 Pro Max, y en esa tabla GPT 5.5 supera a DeepSeek en GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 y SWE Bench Pro / SWE Pro [16].

接下來在實務上該怎麼做？

En precio, DeepSeek V4 Flash aparece muy por debajo: US$0,14 por millón de tokens de entrada y US$0,28 por millón de salida, frente a los US$5 y US$30 reportados para GPT 5.5; aun así, el precio de entrada de V4 Pro n...

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研究對話

你

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

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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