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 平均分 72.2 對 58.6 領先,但 GPT 5.5 在 agentic tasks 81.8 對 55.4 領先;最大 caveat 是各來源比較的 DeepSeek V4 版本不同 [13]。 VentureBeat 比較的是 DeepSeek V4 Pro Max;在該表中,GPT 5.5 於 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 與 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高於 D...

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
直接問 GPT-5.5 和 DeepSeek V4 誰比較強,容易得到錯誤答案。公開資料其實不是在比較同一個模型設定:BenchLM 比的是 DeepSeek V4 Flash High,VentureBeat 使用 DeepSeek-V4-Pro-Max,Artificial Analysis 則比較 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 與 GPT-5.5 xhigh [4][
13][
16]。
因此,最可靠的讀法不是宣布單一冠軍,而是把每個分數綁回版本、推理設定、任務類型與價格。對工程團隊來說,這比總排行榜更有用。
目前最清楚的直接對照來自 BenchLM:DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分為 72.2,GPT-5.5 為 58.6;同一比較中,GPT-5.5 在 agentic tasks 平均分為 81.8,DeepSeek V4 Flash High 為 55.4 [13]。
另一組資料來自 VentureBeat,但它比較的是 DeepSeek-V4-Pro-Max。該表列出 GPT-5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal-Bench 2.0 與 SWE-Bench Pro / SWE Pro 的分數都高於 DeepSeek-V4-Pro-Max [16]。
這兩組結果不能直接合併成一個總排名。更合理的判斷是:如果任務偏 coding throughput,DeepSeek V4 Flash High 值得先測;如果任務偏 agentic workflow、終端操作或較複雜的軟體工程基準,GPT-5.5 目前有較多公開分數支持 。
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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 平均分 72.2 對 58.6 領先,但 GPT 5.5 在 agentic tasks 81.8 對 55.4 領先;最大 caveat 是各來源比較的 DeepSeek V4 版本不同 [13]。
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 平均分 72.2 對 58.6 領先,但 GPT 5.5 在 agentic tasks 81.8 對 55.4 領先;最大 caveat 是各來源比較的 DeepSeek V4 版本不同 [13]。 VentureBeat 比較的是 DeepSeek V4 Pro Max;在該表中,GPT 5.5 於 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 與 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高於 DeepSeek V4 Pro Max [16]。
價格上,DeepSeek V4 Flash 的報導價為每百萬 token $0.14 input / $0.28 output,低於 GPT 5.5 的媒體報導價 $5 input / $30 output;但 V4 Pro input 價格在來源間不一致,正式部署前需複核 [1][2]。
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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...
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...
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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]。
| 來源 | 比較版本 | 最有用的資訊 | 主要 caveat |
|---|---|---|---|
| BenchLM | DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 | DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分領先;GPT-5.5 在 agentic tasks 領先 [ | 不能直接外推到 V4-Pro-Max |
| VentureBeat | DeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5 | GPT-5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro / SWE Pro 較高 [ | 比較對象不是 Flash High |
| Artificial Analysis | DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhigh | DeepSeek context window 為 1000k tokens,GPT-5.5 xhigh 為 922k tokens;GPT-5.5 xhigh 支援 image input,而該 DeepSeek 設定不支援 [ | 功能比較不等於所有 benchmark 勝負 |
| DataCamp | DeepSeek V4-Pro 與 V4-Flash | 描述 V4-Pro 的 1-million-token context window 與 1.6 trillion total parameters [ | 不是所有第三方測試都使用相同名稱或設定 |
| 測試面向 | GPT-5.5 | DeepSeek V4 版本與分數 | 目前讀法 |
|---|---|---|---|
| Coding 平均分 | 58.6 | DeepSeek V4 Flash High:72.2 | BenchLM 的 coding 對照中,DeepSeek V4 Flash High 領先 [ |
| Agentic tasks 平均分 | 81.8 | DeepSeek V4 Flash High:55.4 | BenchLM 的 agentic tasks 對照中,GPT-5.5 領先 [ |
| GPQA Diamond | 93.6% | DeepSeek-V4-Pro-Max:90.1% | VentureBeat 對照中,GPT-5.5 較高 [ |
| Humanity’s Last Exam,no tools | 41.4% | DeepSeek-V4-Pro-Max:37.7% | VentureBeat 對照中,GPT-5.5 較高 [ |
| Humanity’s Last Exam,with tools | 52.2% | DeepSeek-V4-Pro-Max:48.2% | VentureBeat 對照中,GPT-5.5 較高 [ |
| Terminal-Bench 2.0 | 82.7% | DeepSeek-V4-Pro-Max:67.9% | VentureBeat 對照中,GPT-5.5 領先;但 BenchLM 又指出 Terminal-Bench 2.0 是 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別拉開差距的子測試,顯示版本與方法差異很關鍵 [ |
| SWE-Bench Pro / SWE Pro | 58.6% | DeepSeek-V4-Pro-Max:55.4% | VentureBeat 對照中,GPT-5.5 小幅領先 [ |
| SWE-bench Verified | 88.7% | DeepSeek V4-Pro:80.6% | O-mega 的第三方 guide 列出 GPT-5.5 領先 [ |
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]。
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]。
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]。
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]。
| 模型 / 版本 | 報導 input 價格 | 報導 output 價格 | 備註 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 / 1M tokens | $0.28 / 1M tokens | TechCrunch 與 Yahoo/Decrypt 報導一致 [ |
| DeepSeek V4 Pro | TechCrunch:$0.145 / 1M tokens;Yahoo/Decrypt:$1.74 / 1M tokens | $3.48 / 1M tokens | 兩個來源的 input 價格不同,output 價格一致 [ |
| GPT-5.5 | $5 / 1M tokens | $30 / 1M tokens | Yahoo/Decrypt 報導價格 [ |
| GPT-5.5 Pro | $30 / 1M tokens | $180 / 1M tokens | Yahoo/Decrypt 報導價格 [ |
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]。
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]。
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]。
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。
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]。
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...
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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....
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