GPT-5.5 vs DeepSeek V4：Benchmark、Coding、Agentic Tasks 與價格比較

DeepSeek V4 的版本名稱會改變結論

DeepSeek V4 不是單一設定。DataCamp 將 DeepSeek V4 描述為 V4-Pro 與 V4-Flash 兩個 preview models，並稱 V4-Pro 具備 1-million-token context window 與 1.6 trillion total parameters ^[5]。但第三方比較頁使用的名稱更多，包括 DeepSeek V4 Flash High、DeepSeek-V4-Pro-Max、DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort ^[4][13][16]。

這一點很重要：DeepSeek V4 Flash High 的 coding 平均分，不能自動代表 V4-Pro-Max；V4-Pro-Max 在 VentureBeat 表中的 Terminal-Bench 2.0 分數，也不能直接否定 BenchLM 對 Flash High 的 coding 結果 ^[13][16]。

Benchmark 對照：公開數字怎麼讀

這張表的重點不是把所有數字平均，而是看任務類型。BenchLM 的 coding 類別偏向 DeepSeek V4 Flash High；同一來源的 agentic tasks 偏向 GPT-5.5；VentureBeat 對 DeepSeek-V4-Pro-Max 的多項推理與軟體工程對照則偏向 GPT-5.5 ^[13][16]。

Coding：DeepSeek V4 Flash High 有明確強點，但不是所有工程測試都領先

DeepSeek V4 最有利的公開數據，是 BenchLM 的 coding 類別。該比較列出 DeepSeek V4 Flash High 平均分 72.2，GPT-5.5 為 58.6，並指出 Terminal-Bench 2.0 是該類別中拉開差距最大的子測試 ^[13]。

但其他來源呈現不同角度。VentureBeat 的 DeepSeek-V4-Pro-Max 對照表顯示，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 以 82.7% 對 67.9% 領先，在 SWE-Bench Pro / SWE Pro 也以 58.6% 對 55.4% 領先 ^[16]。O-mega 的第三方 guide 也列出 GPT-5.5 在 SWE-bench Verified 以 88.7% 對 DeepSeek V4-Pro 的 80.6% 領先 ^[14]。

實務判斷應該更細：如果你的內部任務接近 BenchLM coding 類別，DeepSeek V4 Flash High 應納入候選；如果你的 coding agent 需要更接近終端操作或完整軟體工程流程的能力，GPT-5.5 目前有 VentureBeat 與 O-mega 的公開對照支持 ^[13][14][16]。

Agentic tasks：GPT-5.5 的公開證據更集中

BenchLM 在同一個 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 比較中，列出 GPT-5.5 的 agentic tasks 平均分為 81.8，DeepSeek V4 Flash High 為 55.4，並指出 BrowseComp 是拉開差距最大的子測試 ^[13]。

OpenAI 的 API 文件也建議，複雜推理與 coding 可從 gpt-5.5 開始選用，較低延遲、較低成本工作負載則可選 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano ^[24]。OpenAI 的 GPT-5.5 system card 則將其描述為面向複雜真實工作，包括寫程式、線上研究與資訊分析 ^[30]。

官方定位不等於獨立 benchmark 勝負。不過，它與 BenchLM 的 agentic tasks 結果方向一致：如果你的工作負載偏多步推理、線上研究或 agentic benchmark 類型，GPT-5.5 應該優先進入內部測試 ^[13][24][30]。

長上下文與多模態：不要只看總分

如果任務瓶頸是上下文長度，DeepSeek V4 Pro 也值得單獨評估。DataCamp 描述 V4-Pro 具備 1-million-token context window；Artificial Analysis 則列出 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 的 context window 為 1000k tokens，GPT-5.5 xhigh 為 922k tokens ^[4][5]。

但功能差異不只上下文。Artificial Analysis 同頁指出，GPT-5.5 xhigh 支援 image input，而 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 不支援 ^[4]。如果你的產品需要圖像輸入、長文件分析或兩者同時存在，這些能力要獨立測試，不能只靠 coding 或 agentic 平均分決策。

價格：DeepSeek V4 Flash 很便宜，但 V4 Pro input 價格有出入

價格是 DeepSeek V4 最醒目的商業優勢之一。TechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 都報導 DeepSeek V4 Flash 價格為每百萬 input tokens $0.14、每百萬 output tokens $0.28 ^[1][2]。Yahoo/Decrypt 另報導 GPT-5.5 價格為每百萬 input tokens $5、output tokens $30，GPT-5.5 Pro 為每百萬 input tokens $30、output tokens $180 ^[2]。

如果你的產品每天消耗大量 tokens，DeepSeek V4 Flash 的報導價格會顯著影響成本模型 ^[1][2]。但正式採購前至少要複核兩點：第一，DeepSeek V4 Pro 的 input 價格在 TechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 間不一致；第二，本文可引用的 GPT-5.5 價格來自媒體報導，而不是這裡引用的 OpenAI API 文件片段 ^[1][2][24]。

選型建議：按工作負載，而不是按品牌

優先測 GPT-5.5，如果你的重點是 agentic workflow。 BenchLM 的 agentic tasks 平均分明顯偏向 GPT-5.5，OpenAI 文件也將 gpt-5.5 放在複雜推理與 coding 的建議起點 ^[13][24]。

優先測 GPT-5.5，如果你的任務接近終端操作或高難度軟體工程。 VentureBeat 列出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 與 SWE-Bench Pro / SWE Pro 高於 DeepSeek-V4-Pro-Max；O-mega 也列出 GPT-5.5 在 SWE-bench Verified 高於 DeepSeek V4-Pro ^[14][16]。

優先測 DeepSeek V4 Flash High，如果你的核心需求是低成本 coding throughput。 BenchLM 的 coding 平均分支持 DeepSeek V4 Flash High，且 DeepSeek V4 Flash 的報導單價遠低於本文可引用的 GPT-5.5 媒體報導價 ^[1][2][13]。

把 DeepSeek V4 Pro 放進長上下文評估，如果 context window 是瓶頸。 DataCamp 描述 V4-Pro 具備 1-million-token context window，Artificial Analysis 也列出 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 的 context window 為 1000k tokens，略高於 GPT-5.5 xhigh 的 922k tokens ^[4][5]。

證據限制：公開 benchmark 只能決定先測誰

目前證據有三個主要限制。

第一，來源使用的 DeepSeek V4 名稱不一致，包括 V4-Flash、V4 Flash High、V4-Pro、V4-Pro-Max 與 V4 Pro Reasoning, Max Effort ^{[4][5][13][16]}。

第二，Terminal-Bench 2.0 的方向在不同來源中不能直接合併：BenchLM 指出 Terminal-Bench 2.0 是 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別拉開差距的子測試；VentureBeat 則列出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 高於 DeepSeek-V4-Pro-Max ^[13][16]。

第三，價格資料仍需複核，尤其是 DeepSeek V4 Pro input 價格在 TechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 間不同 ^[1][2]。

最穩妥的生產決策，是用自己的 prompts、資料、工具調用流程、延遲要求與 token 成本做 A/B eval。公開 benchmark 可以幫你縮小候選名單，但不應取代內部評測。

最終判斷

截至這批可引用資料，沒有足夠證據說 GPT-5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出。DeepSeek V4 Flash High 在 BenchLM 的 coding 平均分領先，GPT-5.5 在同一來源的 agentic tasks 領先；VentureBeat 的 DeepSeek-V4-Pro-Max 對照則在多項推理、終端與軟體工程基準上偏向 GPT-5.5 ^[13][16]。

如果你正在做模型選型，最實用的結論是：agentic workflows、線上研究與終端型任務先測 GPT-5.5；低成本、大量 coding pipeline 先測 DeepSeek V4 Flash High；長上下文需求則把 DeepSeek V4 Pro 與 GPT-5.5 xhigh 分開實測 ^{[1][2][4][13][16][24][30]}。