Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: कोडिंग, एजेंट और तर्क क्षमता की बेंचमार्क तुलना

बेंचमार्क की तस्वीर: कौन कहां आगे है

कोडिंग: GitHub issue और टर्मिनल काम अलग-अलग खेल हैं

कोडिंग बेंचमार्क को एक ही नंबर में समेटना आसान है, लेकिन अक्सर भ्रामक होता है। SWE-bench Pro में Claude Opus 4.7 को 64.3% और GPT-5.5 को 58.6% दिखाया गया है, यानी इस टेस्ट में Claude आगे है । Vellum भी इसे वास्तविक GitHub issue हल करने वाले कामों में Anthropic की बढ़त के संकेत के रूप में रखता है ।

लेकिन Terminal-Bench 2.0 पर नतीजा उलट जाता है। यह बेंचमार्क फाइलों से काम लेना, स्क्रिप्ट चलाना और कई चरणों वाले CLI वर्कफ्लो पूरे करना मापता है; यहां GPT-5.5 82.7% और Claude Opus 4.7 69.4% पर रिपोर्ट हुआ है । यानी अगर आपका डेवलपर एजेंट टर्मिनल में घूमकर कमांड चलाता है, फाइलें बदलता है और प्रोजेक्ट स्ट्रक्चर में खुद रास्ता बनाता है, तो GPT-5.5 को पहले टेस्ट करना समझदारी होगी।

गुणात्मक तुलना भी यही कहती है। Mindstudio के अनुसार GPT-5.5 उन समस्याओं में थोड़ा मजबूत है जहां सटीक टूल उपयोग और फाइल नेविगेशन चाहिए, जबकि Claude Opus 4.7 बड़े codebase में व्यापक architecture reasoning के लिए बेहतर दिखता है । आसान शब्दों में: कोड ठीक करवाना है या टर्मिनल में काम करवाना है — मॉडल का चुनाव इससे बदल सकता है।

SWE-bench Verified को अलग से सावधानी से पढ़ना चाहिए। APIYI और LLM Stats Claude Opus 4.7 का SWE-bench Verified स्कोर 87.6% बताते हैं, लेकिन उपलब्ध सामग्री से GPT-5.5 का उसी शर्त पर सीधा स्कोर पक्का करना मुश्किल है । एक ही बेंचमार्क नाम होने पर भी मॉडल मोड, harness और retry policy बदल जाएं तो नतीजों का अर्थ बदल सकता है ।

एजेंट और टूल उपयोग: GPT-5.5 मजबूत, लेकिन पूरी कहानी नहीं

एजेंट यानी ऐसा मॉडल जो सिर्फ जवाब नहीं लिखता, बल्कि ब्राउज़र, कंप्यूटर, टर्मिनल या बाहरी टूल का इस्तेमाल करके कई चरणों वाला काम पूरा करता है। इस क्षेत्र में GPT-5.5 की तस्वीर मजबूत है, पर हर जगह नहीं।

OpenAI की प्रकाशित तालिका OSWorld-Verified में GPT-5.5 को 78.7% और Claude Opus 4.7 को 78.0% दिखाती है । अंतर बहुत कम है, लेकिन सार्वजनिक आंकड़े GPT-5.5 की हल्की बढ़त बताते हैं ।

BrowseComp में अंतर बड़ा है। उसी OpenAI सामग्री में GPT-5.5 84.4%, GPT-5.5 Pro 90.1% और Claude Opus 4.7 79.3% पर दिखाए गए हैं । अगर आपका मुख्य काम वेब खोज, ब्राउज़िंग, स्रोत इकट्ठा करना या research agent बनाना है, तो GPT-5.5 परिवार को पहले shortlist करना वाजिब है।

लेकिन टूल उपयोग को एक ही श्रेणी मानकर GPT-5.5 को सार्वभौमिक विजेता कहना गलत होगा। MCP Atlas में Claude Opus 4.7 79.1% और GPT-5.5 75.3% पर रिपोर्ट हुआ है । इसलिए एजेंट क्षमता जांचते समय ब्राउज़र सर्च, GUI कंप्यूटर उपयोग, MCP-टाइप टूल कॉल और टर्मिनल automation को अलग-अलग टेस्ट करना बेहतर है।

रीजनिंग: विज्ञान में Claude, कठिन गणित में GPT-5.5

विज्ञान और विशेषज्ञ-स्तर की प्रश्नोत्तरी वाले GPQA Diamond में Claude Opus 4.7 94.2–94.3% और GPT-5.5 93.6% पर रिपोर्ट हुआ है । यह अंतर बड़ा नहीं है, लेकिन उपलब्ध स्रोतों के आधार पर Claude Opus 4.7 को मामूली बढ़त मिलती है ।

गणित में दिशा उलट जाती है। FrontierMath T1-3 में GPT-5.5 51.7% और Claude Opus 4.7 43.8% पर दिखाया गया है; अधिक कठिन FrontierMath T4 में GPT-5.5 35.4% और Claude Opus 4.7 22.9% पर है । अगर काम में कठिन गणित, formal reasoning या बार-बार सत्यापन की जरूरत है, तो GPT-5.5 को पहले परखना ज्यादा व्यावहारिक रहेगा।

HLE को अभी निर्णायक कसौटी न बनाएं

Humanity’s Last Exam, यानी HLE, इस तुलना का सबसे पेचीदा हिस्सा है। Mashable no-tools सेटिंग में GPT-5.5 को 40.6% और Claude Opus 4.7 को 31.2% दिखाता है । दूसरी तरफ o-mega और RDWorld no-tools सेटिंग में GPT-5.5 को 41.4% और Claude Opus 4.7 को 46.9% बताते हैं ।

टूल के साथ HLE में Mashable और RDWorld GPT-5.5 को 52.2% और Claude Opus 4.7 को 54.7% दिखाते हैं, यानी Claude की हल्की बढ़त । लेकिन no-tools नतीजों में स्रोतों के बीच इतना फर्क है कि HLE अकेले के आधार पर समग्र रीजनिंग विजेता चुनना जोखिम भरा होगा।

कॉन्टेक्स्ट, लागत और leaderboard: उपयोगी, मगर अंतिम फैसला नहीं

Context window पर भी स्रोतों की भाषा अलग है। Artificial Analysis GPT-5.5 को 922k टोकन और Claude Opus 4.7 को 1,000k टोकन दिखाता है । वहीं LLM Stats कहता है कि दोनों मॉडल 1M, यानी लगभग 10 लाख टोकन, context के साथ आते हैं और समान input price tier पर हैं । व्यवहार में दोनों को लंबा context संभालने वाले मॉडल मानें, लेकिन API, product tier, reasoning mode और tool-calling सेटअप के हिसाब से वास्तविक सीमा और लागत फिर से जांचें।

Leaderboard भी संकेत देते हैं, फैसला नहीं सुनाते। BenchLM Claude Opus 4.7 को provisional leaderboard में 110 मॉडलों में दूसरा और verified leaderboard में 14 मॉडलों में दूसरा स्थान देता है । उसी स्रोत-परिवार में GPT-5.5 provisional leaderboard में 112 मॉडलों में पांचवें और verified leaderboard में 16 मॉडलों में दूसरे स्थान पर दिखता है । इससे इतना जरूर पता चलता है कि दोनों top-tier मॉडल हैं, लेकिन आपकी production जरूरत में latency, लागत, tool-call reliability और failure pattern ज्यादा मायने रख सकते हैं।

किस मॉडल को पहले टेस्ट करें?

Claude Opus 4.7 को पहले टेस्ट करें अगर:

• आपका काम SWE-bench Pro जैसे वास्तविक code issue हल करने से मिलता-जुलता है ।
• बड़े codebase की संरचना समझना, refactoring या code review quality ज्यादा अहम है ।
• GPQA Diamond जैसे कठिन विज्ञान या विशेषज्ञ-ज्ञान वाले सवाल core workload हैं ।
• MCP Atlas जैसे खास tool-calling benchmark आपके use case से मेल खाते हैं ।

GPT-5.5 को पहले टेस्ट करें अगर:

• टर्मिनल, CLI automation, फाइल manipulation और script execution ज्यादा होता है ।
• OSWorld-Verified जैसे computer-use workflow आपके लिए महत्वपूर्ण हैं ।
• BrowseComp जैसे search और browsing agent आपके product का मुख्य हिस्सा हैं ।
• FrontierMath जैसी कठिन mathematical reasoning प्राथमिकता है ।

अंतिम फैसला

Claude Opus 4.7 SWE-bench Pro, GPQA Diamond और MCP Atlas में मजबूत विकल्प दिखता है । GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, BrowseComp और FrontierMath में मजबूत रिपोर्ट हुआ है ।

इसलिए असली सवाल Claude या GPT नहीं, बल्कि आपका काम क्या है। जटिल code fixes और विज्ञान-आधारित सवालों के लिए Claude Opus 4.7 को पहले benchmark करें। टर्मिनल automation, browsing agent, computer-use tasks और कठिन गणित के लिए GPT-5.5 से शुरुआत करें। सबसे सुरक्षित तरीका यही है कि दोनों को अपने prompts, अपने tools, अपनी retry policy और अपने budget के साथ छोटे लेकिन वास्तविक pilot test में चलाकर देखें।