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DeepSeek V4 बनाम GPT-5.5: benchmark से आगे की व्यवहारिक तुलना

GPT 5.5 अभी API production के लिए अधिक स्पष्ट विकल्प दिखता है: model ID, $5 input / $30 output प्रति 10 लाख टोकन, 1M context, 128K max output और official tools OpenAI docs में दिए गए हैं [22]. o mega के अनुसार SWE bench Verified में GPT 5.5 ने 88.7% और DeepSeek V4 Pro ने 80.6% स्कोर किया; यह coding workloads के लिए...

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Minh họa so sánh DeepSeek V4 và GPT-5.5 trên bảng benchmark AI
DeepSeek V4 vs GPT-5.5: benchmark nào đáng tin, nên chọn model nàoMinh họa: so sánh DeepSeek V4 và GPT-5.5 qua benchmark, thông số API và tiêu chí triển khai.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: DeepSeek V4 vs GPT-5.5: benchmark nào đáng tin, nên chọn model nào?. Article summary: Chưa có bằng chứng công khai đủ để tuyên bố DeepSeek V4 hay GPT 5.5 thắng toàn diện.. Topic tags: ai, deepseek, openai, gpt 5, llm benchmarks. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "DeepSeek V4 vs GPT-5.5 vs Qwen3.6: Which Model Should You Use? DeepSeek V4, GPT-5.5, and Qwen3.6-35B-A3B all look strong on paper, but the harder question for AI application develo" source context "DeepSeek V4 RAG Benchmark with Milvus vs GPT-5.5 and Qwen" Reference image 2: visual subject "Benchmark, giá và so sánh với GPT-5.5 và Claude Opus 4.7. Điểm đáng chú ý nhất của V4 không phải là hiệu suất vượt trội so với các model hàng đầu thế giới, mà là mức giá thấp hơn k" source context "DeepSeek V4 có gì mới? Ben

openai.com

DeepSeek V4 और GPT-5.5 की तुलना सिर्फ इस सवाल से शुरू नहीं होनी चाहिए कि कौन-सा model leaderboard में ऊपर है। असली सवाल यह है: आपके काम के लिए कौन-सा डेटा भरोसेमंद है — coding agent, लंबी files या documents का processing, tool-use, या ऐसे सवाल-जवाब जहां तथ्यात्मक शुद्धता बहुत जरूरी है।

फिलहाल सार्वजनिक स्रोतों से जो तस्वीर बनती है, उसमें GPT-5.5 का बड़ा फायदा official API जानकारी की स्पष्टता है। OpenAI ने gpt-5.5 model ID, 1M tokens context window, 128K tokens max output, $5/input MTok और $30/output MTok pricing, साथ ही Functions, Web search, File search और Computer use जैसे tools सूचीबद्ध किए हैं [22]. DeepSeek V4 Pro की ताकत अलग है: Artificial Analysis इसे open weights model बताता है, जो text input/text output support करता है और 1m tokens context window रखता है [35].

पहले सीधा जवाब

अगर आपकी प्राथमिकता production API, predictable cost और official tool support है, तो GPT-5.5 से शुरुआत करना आसान है। उसके context, output limit, pricing और tools OpenAI API documentation में साफ लिखे हैं [22].

अगर आपकी प्राथमिकता open weights या deployment पर अधिक नियंत्रण है, तो DeepSeek V4 Pro जरूर test करने लायक है। लेकिन open weights का अर्थ उतना ही समझें जितना स्रोत बताता है: Artificial Analysis ने DeepSeek V4 Pro को open weights कहा है; इससे यह अपने-आप साबित नहीं होता कि training data, training code या पूरी pipeline भी खुली है [35].

अगर सवाल है कि कौन-सा model हर benchmark में बेहतर है, तो अभी सावधानी जरूरी है। सार्वजनिक, स्वतंत्र और समान testing conditions वाले पर्याप्त head-to-head data उपलब्ध नहीं हैं। अभी हमारे पास अलग-अलग टुकड़े हैं: SWE-bench का एक third-party score [2], Artificial Analysis की कुछ comparison details [33][41], और OpenAI की API/safety documentation [22][24].

अभी सबसे मजबूत सार्वजनिक जानकारी क्या है?

DeepSeek की API documentation में “DeepSeek-V4 Preview Release” पेज 24 अप्रैल 2026 की तारीख के साथ दिखता है [13]. OpenAI ने GPT-5.5 को 23 अप्रैल 2026 को पेश किया और 24 अप्रैल 2026 के update में GPT-5.5/GPT-5.5 Pro को API में उपलब्ध बताया [27]. यानी दोनों model लगभग एक ही समय आए, लेकिन public documentation की गहराई समान नहीं है।

पहलूGPT-5.5DeepSeek V4 Proइसे कैसे पढ़ें
public releaseOpenAI ने GPT-5.5 को 23 अप्रैल 2026 को पेश किया; API availability 24 अप्रैल 2026 से बताई गई [27]DeepSeek docs में V4 Preview Release 24 अप्रैल 2026 के साथ है [13]दोनों की public timing बहुत पास-पास है
API specsgpt-5.5, 1M context, 128K max output, $5/input MTok, $30/output MTok और official tools [22]Artificial Analysis के अनुसार text input/output और 1m context window [35]GPT-5.5 पर cost, output और tool-use planning आसान है
opennessArtificial Analysis GPT-5.5 high को proprietary बताता है [6]Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro को open weights बताता है [35]open weights जरूरी हों तो DeepSeek ज्यादा relevant है
context windowOpenAI API docs में 1M tokens [22]Artificial Analysis में 1m tokens [35]दोनों long-context category में आते हैं
image inputArtificial Analysis comparison में GPT-5.5 high के लिए image input support दिखता है [41]उसी comparison में DeepSeek V4 Pro high के लिए image input support नहीं दिखता [41]multimodal input चाहिए तो मौजूदा data GPT-5.5 की ओर झुकता है
tool supportFunctions, Web search, File search, Computer use [22]इस लेख में उद्धृत स्रोतों में समान official tool-support table नहीं हैagentic workflows में GPT-5.5 का documentation advantage साफ है

एक जरूरी सावधानी: OpenAI API docs GPT-5.5 के लिए 1M tokens context window लिखते हैं [22], जबकि Artificial Analysis की GPT-5.5 high बनाम DeepSeek V4 Pro high comparison page पर GPT-5.5 high के लिए 922k tokens और DeepSeek V4 Pro high के लिए 1000k tokens दिखता है [41]. इसलिए अलग-अलग tables के numbers को सीधे मिलाकर निष्कर्ष न निकालें; model variant, reasoning level और source की context definition अलग हो सकती है।

कौन-सा benchmark कितना भरोसेमंद है?

1. SWE-bench Verified: coding के लिए उपयोगी संकेत, पर पूरा फैसला नहीं

o-mega के एक लेख के अनुसार SWE-bench Verified पर GPT-5.5 ने 88.7% और DeepSeek V4-Pro ने 80.6% स्कोर किया — यानी 8.1 percentage points का अंतर [2]. अगर आपका मुख्य use case software engineering या coding agent है, तो यह signal ध्यान देने लायक है।

लेकिन एक public SWE-bench score आपके internal benchmark की जगह नहीं ले सकता। coding agent का result prompt, reasoning level, tool access, retry policy, test execution, patch format और scoring harness से काफी बदल सकता है। इसलिए 88.7% बनाम 80.6% को GPT-5.5 को coding test में पहले आजमाने की वजह मानें, यह नहीं कि GPT-5.5 हर task में निश्चित रूप से बेहतर है [2].

2. OpenAI system card: broad evaluation, लेकिन DeepSeek से सीधा मुकाबला नहीं

OpenAI Deployment Safety Hub के अनुसार GPT-5.5 की controllability को CoT-Control से मापा गया, जो 13,000 से ज्यादा tasks वाला evaluation suite है और GPQA, MMLU-Pro, HLE, BFCL और SWE-Bench Verified जैसे benchmarks से बना है [24]. यह जानकारी GPT-5.5 की evaluation coverage समझने में मदद करती है।

लेकिन यह DeepSeek V4 के खिलाफ direct head-to-head benchmark नहीं है। इसलिए इस source के आधार पर यह कहना ठीक नहीं होगा कि GPT-5.5 GPQA, MMLU-Pro या SWE-Bench Verified पर DeepSeek V4 को निश्चित रूप से हराता है या हारता है [24].

3. AA-Omniscience: DeepSeek में knowledge improvement, लेकिन hallucination बड़ा risk

Artificial Analysis के मुताबिक DeepSeek V4 Pro Max ने AA-Omniscience पर -10 score किया, जो DeepSeek V3.2 Reasoning के -21 से 11 points बेहतर है; DeepSeek V4 Flash Max ने -23 score किया [33]. लेकिन उसी source ने DeepSeek V4 Pro और V4 Flash के hallucination rate को क्रमशः 94% और 96% बताया — यानी जब model जवाब नहीं जानता, तब भी वह लगभग हमेशा जवाब दे देता है [33].

यह उन products के लिए बहुत महत्वपूर्ण है जहां गलत जवाब महंगा पड़ सकता है: internal knowledge search, legal या compliance review, financial analysis, medical-adjacent workflows, या citation-based Q&A. DeepSeek V4 Pro open weights और लंबे context की वजह से आकर्षक हो सकता है, लेकिन factual workflows में retrieval, citation checking, source verification और जरूरत पड़ने पर human review की परत जोड़नी चाहिए [33][35].

किस स्थिति में कौन-सा model चुनें?

GPT-5.5 चुनें अगर आपको साफ API deployment चाहिए

GPT-5.5 उन teams के लिए बेहतर starting point है जिन्हें fast integration, official specs और tool-use support चाहिए। OpenAI docs में model ID, pricing, context, max output, 1 दिसंबर 2025 knowledge cutoff और Functions, Web search, File search, Computer use जैसे tools लिखे हैं [22].

अगर आप coding agent बना रहे हैं, तो उपलब्ध third-party SWE-bench signal भी GPT-5.5 को पहले test करने की वजह देता है [2]. फिर भी अंतिम निर्णय अपने codebase, अपनी prompt strategy और अपने testing harness पर ही लें।

DeepSeek V4 Pro चुनें अगर open weights non-negotiable है

DeepSeek V4 Pro तब मजबूत उम्मीदवार है जब open weights आपकी hard requirement है, या आप model को अपनी infrastructure और governance के हिसाब से गहराई से evaluate करना चाहते हैं। Artificial Analysis इसे April 2026 released open weights model बताता है, जो text input/output और 1m tokens context window support करता है [35].

लेकिन factual reliability पर अलग से ध्यान देना होगा। AA-Omniscience में DeepSeek V4 Pro के लिए 94% hallucination rate बताया गया है, इसलिए source-grounded Q&A में उसे अकेले final answer generator बनाना जोखिम भरा हो सकता है [33].

image input या official tools चाहिए तो GPT-5.5 आगे दिखता है

Artificial Analysis की DeepSeek V4 Pro high बनाम GPT-5.5 high comparison page में GPT-5.5 high के लिए image input support दिखता है, जबकि DeepSeek V4 Pro high के लिए नहीं [41]. OpenAI docs में GPT-5.5 के लिए Functions, Web search, File search और Computer use भी listed हैं [22]. इसलिए multimodal या agentic tool-use workflows में अभी public data GPT-5.5 के पक्ष में ज्यादा स्पष्ट है [22][41].

अपनी benchmark test कैसे चलाएं

किसी भी team को model routing, API खरीद या default assistant तय करने से पहले अपनी evaluation करनी चाहिए। तरीका यह रखें:

  1. ठीक model variant और reasoning level lock करें। OpenAI docs GPT-5.5 के लिए none, low, medium, high और xhigh reasoning levels दिखाते हैं [22]. Artificial Analysis भी low, medium और high comparisons अलग-अलग दिखाता है [3][37][41].
  2. same prompt, same data, same harness रखें। एक model को tuned prompt और दूसरे को raw prompt देना fair comparison नहीं है।
  3. tool policy समान रखें। coding agents में result सिर्फ इस बात से बदल सकता है कि model को tests चलाने, files edit करने या retry करने की कितनी छूट मिली।
  4. accuracy के साथ operational metrics भी मापें। format errors, latency, token cost, output stability और human review की जरूरत भी track करें।
  5. hallucination test अलग से रखें। DeepSeek V4 Pro/Flash के लिए Artificial Analysis ने बहुत high hallucination rates बताए हैं, इसलिए factual Q&A में यह test जरूरी है [33].
  6. अपने users की भाषा और data शामिल करें। अगर product हिंदी, Hinglish या भारतीय enterprise documents पर काम करेगा, तो evaluation set में वही content डालें; English-only benchmark से पूरा भरोसा नहीं बनता।

अंतिम verdict

GPT-5.5 सबसे सुरक्षित starting point दिखता है अगर लक्ष्य API production, coding agents, official tool-use, clear pricing और बड़े max output के साथ deployment है [22]. DeepSeek V4 Pro जरूर test करें अगर open weights आपकी अनिवार्य शर्त है और आप factual answers के लिए verification layer बना सकते हैं [33][35].

लेकिन अगर सवाल सिर्फ यह है कि DeepSeek V4 या GPT-5.5 में benchmark winner कौन है, तो अभी ईमानदार जवाब है: public, independent और same-condition data इतना पूरा नहीं है कि universal winner घोषित किया जा सके। मौजूदा signal SWE-bench Verified में GPT-5.5 की ओर झुकता है [2], API specs और tool support में GPT-5.5 ज्यादा स्पष्ट है [22], जबकि DeepSeek V4 Pro open weights और long context की वजह से अलग तरह की ताकत रखता है [35].

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मुख्य निष्कर्ष

  • GPT 5.5 अभी API production के लिए अधिक स्पष्ट विकल्प दिखता है: model ID, $5 input / $30 output प्रति 10 लाख टोकन, 1M context, 128K max output और official tools OpenAI docs में दिए गए हैं [22].
  • o mega के अनुसार SWE bench Verified में GPT 5.5 ने 88.7% और DeepSeek V4 Pro ने 80.6% स्कोर किया; यह coding workloads के लिए मजबूत संकेत है, अंतिम फैसला नहीं [2].
  • DeepSeek V4 Pro open weights और 1m token context की वजह से आकर्षक है [35], लेकिन Artificial Analysis ने DeepSeek V4 Pro/Flash के लिए hallucination rate 94%/96% बताया है [33].

लोग पूछते भी हैं

"DeepSeek V4 बनाम GPT-5.5: benchmark से आगे की व्यवहारिक तुलना" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

GPT 5.5 अभी API production के लिए अधिक स्पष्ट विकल्प दिखता है: model ID, $5 input / $30 output प्रति 10 लाख टोकन, 1M context, 128K max output और official tools OpenAI docs में दिए गए हैं [22].

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

GPT 5.5 अभी API production के लिए अधिक स्पष्ट विकल्प दिखता है: model ID, $5 input / $30 output प्रति 10 लाख टोकन, 1M context, 128K max output और official tools OpenAI docs में दिए गए हैं [22]. o mega के अनुसार SWE bench Verified में GPT 5.5 ने 88.7% और DeepSeek V4 Pro ने 80.6% स्कोर किया; यह coding workloads के लिए मजबूत संकेत है, अंतिम फैसला नहीं [2].

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

DeepSeek V4 Pro open weights और 1m token context की वजह से आकर्षक है [35], लेकिन Artificial Analysis ने DeepSeek V4 Pro/Flash के लिए hallucination rate 94%/96% बताया है [33].

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

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अनुसंधान वार्तालाप

आप

शोध प्रश्न

So sánh một cách toàn diện benchmarks của DeepSeek V4 vs GPT-5.5

Studio Global AI40 स्रोत

उद्धृत उत्तर

Hiện chưa có đủ bằng chứng công khai, độc lập và đầy đủ để “so sánh toàn diện” benchmark DeepSeek V4 vs GPT-5.5 theo từng bài test chuẩn như MMLU, GPQA, SWE-bench, AIME, LiveCodeBench với số liệu ngang hàng. Những gì có thể kết luận chắc hơn là: GPT-5.5 có tài liệu chính thức rõ hơn về API/cấu hình, còn DeepSeek V4 mới ở dạng preview và các so sánh bên thứ ba hiện chủ yếu từ Artificial Analysis hoặc bài tổng hợp, chưa đủ để coi là bảng benchmark cuối cùng.

Điểm chắc chắn từ nguồn hiện có

  • DeepSeek có trang “DeepSeek-V4 Preview Release” ngày 2026/04/24 trong tài liệu API chính thức, nhưng kết quả tìm kiếm không hiển thị bảng benchmark chi tiết đầy đủ ngay trong snippet [6].

  • OpenAI API docs liệt kê GPT-5.5 với model ID gpt-5.5, context window 1M tokens, max output 128K tokens, input price $5/1M tokens và output price $30/1M tokens [1].

  • GPT-5.5 được OpenAI mô tả là “a new class of intelligence for coding and professional work” trong tài liệu API [1].

  • Artificial Analysis có các trang so sánh DeepSeek V4 Pro/Flash với GPT-5.5 ở nhiều mức reasoning như low, medium, xhigh, nhưng snippet công khai chủ yếu cho thấy thông tin cấu hình như context window thay vì toàn bộ điểm số benchmark [4][10][11].

  • Artificial Analysis ghi nhận DeepSeek V4 Pro là mô hình “open weights” phát hành tháng 4/2026 [8].

  • DeepSeek V4 Pro và V4 Flash được Artificial Analysis mô tả là có cải thiện về kiến thức nhưng cũng có hallucination rate rất cao trong AA-Omniscience; snippet nêu V4 Pro Max đạt -10, cải thiện 11 điểm so với V3.2 Reasoning, còn V4 Flash Max đạt -23 [3].

So sánh nhanh theo trục quan trọng

Trục so sánhDeepSeek V4GPT-5.5Nhận định
Trạng thái công khaiPreview chính thức từ DeepSeek [6]Có trong OpenAI API docs [1]GPT-5.5 có thông tin API rõ hơn
Mô hình mởArtificial Analysis gọi V4 Pro là open weights [8]Proprietary/đóng theo hệ sinh thái OpenAI [1]DeepSeek lợi thế nếu cần tự host/tùy biến
Context windowCác trang so sánh AA nêu DeepSeek V4 khoảng 1,000k tokens [4][10]OpenAI docs nêu GPT-5.5 context 1M tokens [1]Gần tương đương về ngữ cảnh
Max outputInsufficient evidence từ nguồn chính thức trong kết quả tìm kiếm128K tokens theo OpenAI API docs [1]GPT-5.5 có số chính thức rõ hơn
Coding/pro workInsufficient evidence để kết luận thắng-thua benchmarkOpenAI định vị GPT-5.5 cho coding và professional work [1]Chưa đủ số liệu độc lập để xếp hạng chắc chắn
Hallucination/knowledgeAA nêu V4 Pro cải thiện knowledge nhưng hallucination rate rất cao [3]Insufficient evidence trong kết quả tìm kiếm để so trực tiếp cùng metricCần xem bảng AA đầy đủ hoặc eval độc lập
Giá APIMột số bài/press-release nêu giá DeepSeek thấp, nhưng chưa đủ tin cậy để lấy làm kết luận chuẩn [13]$5 input / $30 output mỗi 1M tokens theo OpenAI API docs [1]GPT-5.5 có giá chính thức; DeepSeek cần xác nhận từ bảng giá DeepSeek

Kết luận thực dụng

  • Nếu bạn cần benchmark “đẹp, ổn định, có hệ sinh thái API, tool calling, file/web/computer use”: GPT-5.5 có lợi thế về tài liệu chính thức và tích hợp API [1].

  • Nếu bạn cần mô hình open-weight, chi phí có khả năng thấp hơn, hoặc triển khai/tùy biến nội bộ: DeepSeek V4 Pro đáng chú ý hơn, nhưng số liệu benchmark công khai hiện chưa đủ để khẳng định vượt GPT-5.5 toàn diện [6][8].

  • Nếu chỉ hỏi “model nào mạnh hơn?”: Insufficient evidence. Các nguồn hiện có chưa cung cấp một bảng benchmark độc lập, đầy đủ, cùng điều kiện chạy cho DeepSeek V4 Pro/Flash và GPT-5.5 trên toàn bộ các bài test quan trọng.

  • Để so sánh nghiêm túc, nên chờ hoặc tự chạy bộ test gồm: GPQA Diamond, MMLU-Pro, AIME 2025/2026, LiveCodeBench, SWE-bench Verified, MMMU, long-context retrieval, tool-use/agentic tasks, multilingual Vietnamese eval, hallucination/factuality và latency/cost trên cùng prompt + cùng mức reasoning.

सूत्र

  • [2] 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...

  • [3] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (low): Model Comparisonartificialanalysis.ai

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  • [6] GPT-5.5 (high) - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    Artificial Analysis GPT-5.5 (high) logo • Proprietarymodel • Released April 2026 GPT-5.5 (high)Intelligence, Performance & Price Analysis Model summary Intelligence Artificial Analysis Intelligence Index 4 out of 4 units for Intelligence. Output tokens per...

  • [13] DeepSeek V4 Preview Releaseapi-docs.deepseek.com

    Image 8: WeChat QRcode Community Email Discord Twitter More GitHub Copyright © 2026 DeepSeek, Inc. [...] API Reference News DeepSeek-V4 Preview Release 2026/04/24 DeepSeek-V3.2 Release 2025/12/01 DeepSeek-V3.2-Exp Release 2025/09/29 DeepSeek V3.1 Update 202...

  • [22] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    GPT-5.5 New A new class of intelligence for coding and professional work. Model ID gpt-5.5 [Reasoning none low medium high xhigh Input price $5 / Input MTok Output price $30 / Output MTok Latency Fast Max output 128K tokens Context window 1M Tools Functions...

  • [24] GPT-5.5 System Card - Deployment Safety Hub - OpenAIdeploymentsafety.openai.com

    We measure GPT-5.5’s controllability by running CoT-Control, an evaluation suite described in (Yueh-Han, 2026 ) that tracks the model’s ability to follow user instructions about their CoT. CoT-Control includes over 13,000 tasks built from established benchm...

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

    Introducing GPT-5.5 OpenAI Skip to main content Log inTry ChatGPT(opens in a new window) Research Products Business Developers Company Foundation(opens in a new window) Introducing GPT-5.5 OpenAI Table of contents Model capabilities Next-generation inferenc...

  • [33] DeepSeek is back among the leading open weights models with V4 ...artificialanalysis.ai

    Gains in knowledge but an increase in hallucination rate: DeepSeek V4 Pro (Max) scores -10 on AA-Omniscience, an 11 point improvement over V3.2 (Reasoning, -21), driven primarily by higher accuracy. V4 Flash (Max) scores -23, broadly in line with V3.2. V4 P...

  • [35] DeepSeek V4 Pro (Max) - Intelligence, Performance & Price Analysisartificialanalysis.ai

    DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) logo Open weights model Released April 2026 DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) Intelligence, Performance & Price Analysis Model summary Intelligence Artificial Analysis Intelligence Index Speed Output tokens per...

  • [37] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (medium)artificialanalysis.ai

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  • [41] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) vs GPT-5.5 (high): Model Comparisonartificialanalysis.ai

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