GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की तुलना को अगर आप सिर्फ “कौन ज़्यादा शक्तिशाली है” वाले सवाल में समेट देंगे, तो जवाब अधूरा रहेगा। उपलब्ध public same-table scores में Claude Opus 4.7, SWE-Bench Pro जैसे software engineering repair benchmark पर आगे दिखता है; वहीं GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0, GDPval, BrowseComp, OSWorld-Verified और FrontierMath T1–3 में अक्सर आगे है।[14] लेकिन ये आंकड़े मुख्य रूप से तीसरे पक्ष की summaries से आते हैं, OpenAI और Anthropic की किसी साझा official evaluation table से नहीं। इसलिए इन्हें model selection की पहली छंटनी समझें, production में अंतिम फैसला नहीं।[
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पहले official positioning और benchmark scores को अलग रखें
OpenAI API documentation GPT-5.5 को सबसे जटिल professional work के लिए अपना newest frontier model बताती है और दिखाती है कि इसमें reasoning.effort जैसी setting supported है।[23] दूसरी तरफ, Anthropic की Claude Opus 4.7 release page tool calling, planning और software engineering use cases में सुधार पर जोर देती है; इसी page पर Hebbia के tool calling और planning accuracy में double-digit improvement का उल्लेख है, और Rakuten-SWE-Bench पर Opus 4.6 की तुलना में 3 गुना ज्यादा production tasks resolve करने की बात कही गई है।[
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इन official pages से दोनों कंपनियों की product positioning समझ आती है। लेकिन GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 की सीधे-सीधे benchmark comparison के लिए यहां मुख्य आधार Vellum, Kingy AI और Mashable की third-party side-by-side summaries हैं।[14][
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बेंचमार्क तस्वीर: किस test में कौन आगे
नीचे के core scores मुख्य रूप से Vellum की GPT-5.5 summary से लिए गए हैं। GPQA Diamond में यही ranking Vellum leaderboard पर भी दिखाई देती है।[14][
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| बेंचमार्क | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | ऊंचा स्कोर |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58.6% | 64.3% | Claude Opus 4.7, +5.7 प्रतिशत अंक [ |
| Terminal-Bench 2.0 | 82.7% | 69.4% | GPT-5.5, +13.3 प्रतिशत अंक [ |
| GDPval | 84.9% | 80.3% | GPT-5.5, +4.6 प्रतिशत अंक [ |
| OSWorld-Verified | 78.7% | 78.0% | GPT-5.5, +0.7 प्रतिशत अंक [ |
| BrowseComp | 84.4% | 79.3% | GPT-5.5, +5.1 प्रतिशत अंक [ |
| MCP Atlas | 75.3% | 79.1% | Claude Opus 4.7, +3.8 प्रतिशत अंक [ |
| GPQA Diamond | 93.6% | 94.2% | Claude Opus 4.7, +0.6 प्रतिशत अंक [ |
| FrontierMath T1–3 | 51.7% | 43.8% | GPT-5.5, +7.9 प्रतिशत अंक [ |
कोड सुधार और patch generation: Claude Opus 4.7 को पहले shortlist करें
Claude Opus 4.7 की सबसे साफ़ बढ़त SWE-Bench Pro में दिखती है: Claude Opus 4.7 का score 64.3% है, जबकि GPT-5.5 का 58.6% है; यानी Claude 5.7 प्रतिशत अंक आगे है।[14] अगर आपका मुख्य काम वास्तविक software issues सुधारना, बड़े codebase में dependency समझना, patch बनाना या complex pull request यानी PR review करना है, तो Claude Opus 4.7 को पहले round की testing में रखना व्यावहारिक फैसला होगा।
SWE-bench Verified भी इसी दिशा में एक उपयोगी संकेत देता है। BenchLM इसे SWE-bench का human-verified subset बताता है, जो popular open-source Python repositories के वास्तविक GitHub issues resolve करने की क्षमता को test करता है, और Claude Opus 4.7 Adaptive के लिए 87.6% score सूचीबद्ध करता है।[9] लेकिन उसी स्रोत में GPT-5.5 का समान आधार वाला score नहीं दिया गया है। इसलिए सिर्फ इस figure से यह साबित नहीं किया जा सकता कि SWE-bench Verified पर Claude, GPT-5.5 से जरूर आगे है; सही निष्कर्ष यह है कि Claude Opus 4.7 real-world software repair tasks में बहुत मजबूत candidate है।[
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टर्मिनल, ब्राउज़िंग और agent execution: GPT-5.5 के जीतने वाले क्षेत्र ज्यादा हैं
GPT-5.5 की सबसे बड़ी public बढ़त Terminal-Bench 2.0 में है: 82.7% बनाम 69.4%, यानी Claude Opus 4.7 पर 13.3 प्रतिशत अंक की बढ़त।[14] GPT-5.5 BrowseComp, GDPval और OSWorld-Verified में भी आगे है—क्रमशः 84.4% बनाम 79.3%, 84.9% बनाम 80.3%, और 78.7% बनाम 78.0%।[
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इससे संकेत मिलता है कि अगर आपका product shell commands, browser-based retrieval, file system, OS actions या multi-step automation पर निर्भर है, तो GPT-5.5 को पहले test करना स्वाभाविक विकल्प है। फिर भी इसे “हर agent task में GPT ही चुनें” के रूप में न पढ़ें। MCP Atlas में Claude Opus 4.7 का score 79.1% है, जो GPT-5.5 के 75.3% से अधिक है; Anthropic की official release भी Claude Opus 4.7 के tool calling और planning improvements पर जोर देती है।[14][
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Professional tasks, reasoning और mathematics: नतीजे mixed हैं
Professional या business-style workloads में भी तस्वीर एकतरफा नहीं है। Vellum की same-table summary में GPT-5.5, GDPval पर 84.9% बनाम 80.3% से Claude Opus 4.7 से आगे है।[14] Kingy AI की summary के अनुसार FinanceAgent v1.1 में Claude Opus 4.7 64.4% बनाम GPT-5.5 60.0% से आगे है, जबकि OfficeQA Pro में GPT-5.5 54.1% बनाम Claude Opus 4.7 43.6% से आगे है।[
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Reasoning और mathematics में भी task type के हिसाब से अंतर बदलता है। GPQA Diamond पर Claude Opus 4.7 94.2% है और GPT-5.5 93.6%, यानी Claude की बढ़त सिर्फ 0.6 प्रतिशत अंक है।[14][
12] लेकिन FrontierMath T1–3 में GPT-5.5 51.7% पर है, जबकि Claude Opus 4.7 43.8% पर है; यहां GPT-5.5 की बढ़त 7.9 प्रतिशत अंक है।[
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Humanity’s Last Exam public summaries की सीमा भी दिखाता है। Kingy AI के no-tools figure में GPT-5.5 41.4% और Claude Opus 4.7 46.9% है; Mashable के no-tools figure में GPT-5.5 40.6% और Claude Opus 4.7 31.2% है।[6][
19] एक ही benchmark direction पर summaries में ऐसा फर्क होने के कारण इसे model selection का core evidence बनाना सुरक्षित नहीं है।
कैसे चुनें: leaderboard champion नहीं, workflow fit देखें
अगर आपका मुख्य use case codebase-level fixes, real GitHub issues, complex PRs या patch generation है, तो पहले Claude Opus 4.7 को test करें। SWE-Bench Pro और SWE-bench Verified दोनों यह संकेत देते हैं कि software engineering repair में Claude Opus 4.7 मजबूत दावेदार है।[14][
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अगर आपका मुख्य use case terminal execution, browser retrieval, OS operations, automation agents या GDPval में दिखने वाले professional tasks जैसा है, तो GPT-5.5 को पहले test करें। Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified और GDPval में GPT-5.5 के public same-table lead points मौजूद हैं।[14]
अगर आपका workflow code, tool calling, लंबी planning chain, document analysis और report generation का मिश्रण है, तो सिर्फ एक “overall winner” चुनना जल्दबाजी होगी। GPT-5.5 कई execution-oriented benchmarks में आगे है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE-Bench Pro, MCP Atlas और Anthropic के tool/planning narrative में मजबूत दिखता है। ऐसे mixed workflows में दोनों को shortlist में रखना बेहतर है।[14][
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Production से पहले अपनी internal eval जरूर चलाएं
Public benchmarks का असली काम candidate list छोटी करना है। Final deployment से पहले अपने वास्तविक tasks का एक representative set बनाएं, model names छिपाएं, और prompt, tool permissions, context budget, time budget तथा scoring criteria समान रखें। अगर GPT-5.5 test कर रहे हैं, तो reasoning.effort जैसी settings भी fix करें, क्योंकि OpenAI API documentation में इस control का support दिखाया गया है।[23]
Scoring में सिर्फ average score न देखें। कम से कम चार चीजें दर्ज करें: task पूरा हुआ या नहीं, output verify किया जा सकता है या नहीं, human repair cost कितना है, और latency तथा call cost कितनी है। Production systems में अक्सर वह model ज्यादा उपयोगी होता है जो critical tasks पर लगातार कम गलती करे, भले ही वह किसी unrelated leaderboard पर कुछ प्रतिशत अंक पीछे हो। अभी के public benchmarks से निष्कर्ष साफ़ है: GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 में कोई absolute winner नहीं है; बेहतर चुनाव वही है जो आपके workflow से मेल खाता हो।[14][
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