GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 : coding, agents, raisonnement — quel benchmark regarder ?

Si l’on suit l’agrégation de LLM Stats, Claude Opus 4.7 mène sur 6 des 10 benchmarks que cette source indique comme rapportés par les deux fournisseurs, contre 4 pour GPT-5.5. La même synthèse estime que les avantages de Claude se concentrent sur les tests très orientés raisonnement et revue de qualité, tandis que ceux de GPT-5.5 se situent plutôt sur l’usage long d’outils et les tâches pilotées par shell . Cette lecture est utile, mais elle ne règle pas les lignes où les sources se contredisent, comme Humanity’s Last Exam .

Coding : Terminal-Bench et SWE-Bench ne mesurent pas la même chose

Pour du coding agentique dans un terminal, GPT-5.5 est le candidat le plus solide dans les chiffres publics actuels. Il atteint 82,7 % sur Terminal-Bench 2.0, contre 69,4 % pour Claude Opus 4.7 dans les tableaux comparatifs . OpenAI présente Terminal-Bench 2.0 comme un benchmark de workflows command-line complexes qui exigent planification, itérations et coordination d’outils .

C’est le bon signal si votre produit ressemble à un copilote CLI, un assistant DevOps ou un agent de code qui doit lancer des tests, lire les erreurs, modifier des fichiers puis recommencer. Pour ce type de charge de travail, Terminal-Bench 2.0 est plus parlant qu’un benchmark général de raisonnement.

À l’inverse, si le cœur du problème est de corriger des issues logicielles dans de vrais dépôts, Claude Opus 4.7 prend l’avantage sur SWE-Bench Pro : 64,3 % contre 58,6 % pour GPT-5.5 . OpenAI décrit SWE-Bench Pro comme une évaluation de la capacité à résoudre des issues GitHub réelles . Pour des tâches proches du bug fixing, des changements de code dans un dépôt existant ou des travaux de revue logicielle exigeants, Claude Opus 4.7 mérite donc d’être testé très tôt.

SWE-Bench Verified, en revanche, n’est pas assez stable dans ce corpus pour départager proprement les deux modèles. MindStudio donne Claude Opus 4.7 à 82,4 %, tandis qu’APIyi et DataCamp indiquent 87,6 % ; les sources fournies ne donnent pas une paire GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 suffisamment cohérente pour ce même benchmark .

Agents et workflows : GPT-5.5 a plusieurs signaux forts, Claude conserve des zones clés

Dans les workflows agents, GPT-5.5 affiche plusieurs bons signaux. Dans le tableau Vellum, il mène BrowseComp avec 84,4 % contre 79,3 %, GDPval avec 84,9 % contre 80,3 %, et OSWorld-Verified avec 78,7 % contre 78,0 % . Mashable reprend aussi l’avance de GPT-5.5 sur BrowseComp avec le même couple de scores, 84,4 % contre 79,3 % . LLM Stats ajoute que GPT-5.5 mène sur CyberGym, même si l’extrait fourni ne montre pas le pourcentage exact .

Claude Opus 4.7 reste néanmoins très compétitif dans certains environnements d’outils. Dans le tableau Vellum, Claude mène MCP Atlas avec 79,1 % contre 75,3 % pour GPT-5.5 . LLM Stats classe aussi Claude devant sur FinanceAgent v1.1, et DataCamp indique 64,4 % pour Claude Opus 4.7 sur FinanceAgent v1.1 . Anthropic présente de son côté Claude Opus 4.7 comme un modèle Opus plus performant en coding, agents, vision et tâches multi-étapes .

En pratique, si votre workflow ressemble surtout à de l’automatisation shell, de la navigation ou de l’usage OS, GPT-5.5 part avec un avantage. Si le sujet est plutôt l’orchestration structurée d’outils, MCP ou des agents financiers, Claude Opus 4.7 doit rester dans la short list.

Raisonnement : GPQA est serré, HLE est trop instable

Sur GPQA Diamond, Claude Opus 4.7 obtient 94,2 % et GPT-5.5 93,6 % dans les tableaux comparatifs . C’est un avantage pour Claude, mais un écart de 0,6 point de pourcentage ne suffit pas à choisir un modèle pour tous les cas de raisonnement. Pour du question-réponse scientifique, de l’analyse experte ou du raisonnement long, il vaut mieux faire passer aux deux modèles votre propre jeu de questions.

Humanity’s Last Exam est le benchmark à lire avec le plus de prudence. LLM Stats indique que Claude Opus 4.7 mène à la fois sur HLE sans outils et avec outils . Mashable, de son côté, donne GPT-5.5 devant sur HLE sans outils, 40,6 % contre 31,2 %, mais Claude devant sur HLE avec outils, 54,7 % contre 52,2 % pour GPT-5.5 . o-mega publie encore un autre jeu de chiffres HLE . Quand les sources ne s’alignent pas, HLE ne devrait pas servir de tie-breaker sans un rerun contrôlé.

Alors, GPT-5.5 ou Claude Opus 4.7 ?

Testez GPT-5.5 en premier si votre priorité est un agent qui travaille dans le terminal : commandes shell, boucles de tests, automatisation longue ou exécution d’outils. Terminal-Bench 2.0 penche nettement en sa faveur . GPT-5.5 est aussi un bon premier candidat pour les workflows de browsing, GDPval, OSWorld-Verified et FrontierMath T1–3 d’après le tableau Vellum .

Testez Claude Opus 4.7 en premier si votre priorité est la résolution d’issues logicielles de type SWE-Bench Pro, où Claude devance GPT-5.5 . Claude doit aussi rester dans la sélection pour le raisonnement scientifique de type GPQA, l’orchestration MCP ou les workflows d’agents financiers, à partir des signaux GPQA Diamond, MCP Atlas, FinanceAgent v1.1 et de la synthèse LLM Stats .

La méthode la plus sûre reste de ne pas choisir uniquement sur leaderboard. Découpez votre usage en quatre familles : code dans un dépôt, automatisation terminal ou agent, raisonnement sans outil, workflow avec outils. Pour chaque famille, testez les deux modèles avec les mêmes prompts, les mêmes accès aux outils, les mêmes réglages de sampling, le même niveau de reasoning effort et les mêmes critères de notation. Les benchmarks publics disent où commencer ; vos évaluations internes disent quel modèle mérite d’aller en production, surtout quand certains scores publics peuvent être déclarés par les fournisseurs ou non vérifiés indépendamment .