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GPT-5.5 बनाम DeepSeek V4: किस काम के लिए कौन-सा मॉडल बेहतर?

अभी उपलब्ध सार्वजनिक डेटा किसी एक मॉडल को हर मामले में विजेता नहीं बनाता: BenchLM में DeepSeek V4 Flash High coding average में 72.2 बनाम 58.6 आगे है, जबकि GPT 5.5 agentic tasks में 81.8 बनाम 55.4 आगे है [13]। VentureBeat की तुलना DeepSeek V4 Pro Max से है; उस तालिका में GPT 5.5 GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, T...

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GPT-5.5 與 DeepSeek V4 基準測試、coding、agent 任務與價格比較的抽象科技視覺
GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較AI 生成的示意圖，用於呈現 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 在基準測試與成本上的對照。
AI संकेत

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

openai.com

GPT-5.5 और DeepSeek V4 की तुलना में सबसे बड़ी गलती यह होगी कि दोनों नामों को आमने-सामने रखकर सीधा विजेता घोषित कर दिया जाए। सार्वजनिक डेटा एक ही मॉडल सेटिंग की तुलना नहीं कर रहा: BenchLM DeepSeek V4 Flash High को देखता है, VentureBeat DeepSeek-V4-Pro-Max का इस्तेमाल करता है, और Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort की तुलना GPT-5.5 xhigh से करता है [4][13][16]।

इसलिए सही सवाल यह नहीं है कि कौन-सा मॉडल सार्वभौमिक रूप से बेहतर है। बेहतर सवाल है: आपके काम में coding throughput चाहिए, multi-step agent workflow चाहिए, terminal-based software engineering चाहिए, बहुत लंबा context चाहिए या कम token लागत? उसी हिसाब से जवाब बदलता है।

पहले निष्कर्ष: एक विजेता नहीं, अलग-अलग use case

सबसे साफ सीधा मुकाबला BenchLM से आता है। वहां DeepSeek V4 Flash High coding category में average score 72.2 दिखाता है, जबकि GPT-5.5 का score 58.6 है; उसी तुलना में GPT-5.5 agentic tasks में 81.8 पर है, जबकि DeepSeek V4 Flash High 55.4 पर है [13]।

दूसरी तरफ VentureBeat की तालिका DeepSeek-V4-Pro-Max की तुलना करती है। उस डेटा में GPT-5.5 GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 और SWE-Bench Pro / SWE Pro में DeepSeek-V4-Pro-Max से ऊपर है [16]।

इन दोनों स्रोतों को जोड़कर एक global leaderboard बनाना ठीक नहीं होगा। व्यावहारिक पढ़ाई यह है: अगर आपका workload ज्यादा मात्रा में coding output पर टिका है, तो DeepSeek V4 Flash High को पहले shortlist करें; अगर workload agentic workflow, terminal actions या जटिल software engineering benchmarks जैसा है, तो GPT-5.5 के पक्ष में अभी ज्यादा सार्वजनिक संकेत दिखते हैं [13][16]।

DeepSeek V4 में वर्शन का नाम ही नतीजा बदल सकता है

DeepSeek V4 कोई एक स्थिर setting नहीं है। DataCamp इसे V4-Pro और V4-Flash नाम के दो preview models के रूप में बताता है, और V4-Pro के लिए 1-million-token context window तथा 1.6 trillion total parameters का उल्लेख करता है [5]। लेकिन तीसरे पक्ष की तुलना में नाम और भी बदल जाते हैं: DeepSeek V4 Flash High, DeepSeek-V4-Pro-Max, DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16]।

यही वजह है कि DeepSeek V4 Flash High का coding score अपने-आप V4-Pro-Max की performance नहीं बताता। इसी तरह VentureBeat में V4-Pro-Max का Terminal-Bench 2.0 score, BenchLM में Flash High के coding edge को सीधे खारिज नहीं करता [13][16]।

स्रोततुलना में इस्तेमाल DeepSeek V4सबसे उपयोगी बातमुख्य सावधानी
BenchLMDeepSeek V4 Flash High बनाम GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High coding average में आगे; GPT-5.5 agentic tasks में आगे [13]इसे V4-Pro-Max पर सीधे लागू नहीं किया जा सकता
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max बनाम GPT-5.5GPT-5.5 GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 और SWE-Bench Pro / SWE Pro में ऊपर [16]comparison Flash High से नहीं है
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort बनाम GPT-5.5 xhighDeepSeek setting का context window 1000k tokens, GPT-5.5 xhigh का 922k tokens; GPT-5.5 xhigh image input support करता है, वह DeepSeek setting नहीं [4]feature comparison हर benchmark का फैसला नहीं करता
DataCampDeepSeek V4-Pro और V4-FlashV4-Pro के 1-million-token context window और 1.6 trillion total parameters का विवरण [5]तीसरे पक्ष के tests हर बार वही नाम या setting नहीं इस्तेमाल करते

Benchmark numbers: इन्हें average करके नहीं, काम के हिसाब से पढ़ें

टेस्ट या पहलूGPT-5.5DeepSeek V4 version और scoreअभी की पढ़ाई
Coding average58.6DeepSeek V4 Flash High: 72.2BenchLM के coding comparison में DeepSeek V4 Flash High आगे है [13]
Agentic tasks average81.8DeepSeek V4 Flash High: 55.4BenchLM के agentic tasks comparison में GPT-5.5 आगे है [13]
GPQA Diamond93.6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 90.1%VentureBeat comparison में GPT-5.5 ऊपर है [16]
Humanity’s Last Exam, no tools41.4%DeepSeek-V4-Pro-Max: 37.7%VentureBeat comparison में GPT-5.5 ऊपर है [16]
Humanity’s Last Exam, with tools52.2%DeepSeek-V4-Pro-Max: 48.2%VentureBeat comparison में GPT-5.5 ऊपर है [16]
Terminal-Bench 2.082.7%DeepSeek-V4-Pro-Max: 67.9%VentureBeat में GPT-5.5 आगे है; लेकिन BenchLM कहता है कि Terminal-Bench 2.0 coding category में DeepSeek V4 Flash High के लिए सबसे बड़ा gap बनाता है, इसलिए version और method बहुत अहम हैं [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58.6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 55.4%VentureBeat comparison में GPT-5.5 थोड़े अंतर से आगे है [16]
SWE-bench Verified88.7%DeepSeek V4-Pro: 80.6%O-mega की third-party guide में GPT-5.5 आगे दिखता है [14]

इस तालिका की असली बात यह है कि सभी scores को जोड़कर एक औसत निकालना भ्रामक होगा। BenchLM की coding category DeepSeek V4 Flash High के पक्ष में है। उसी स्रोत में agentic tasks GPT-5.5 के पक्ष में हैं। VentureBeat की DeepSeek-V4-Pro-Max तुलना reasoning, terminal और software engineering benchmarks में GPT-5.5 को मजबूत दिखाती है [13][16]।

Coding: DeepSeek V4 Flash High मजबूत दावेदार है, पर हर engineering test में नहीं

DeepSeek V4 के पक्ष में सबसे मजबूत सार्वजनिक डेटा BenchLM की coding category है। वहां DeepSeek V4 Flash High का average 72.2 है और GPT-5.5 का 58.6; BenchLM यह भी कहता है कि इसी category में Terminal-Bench 2.0 सबसे बड़ा अंतर पैदा करता है [13]।

लेकिन दूसरा डेटा अलग तस्वीर देता है। VentureBeat की DeepSeek-V4-Pro-Max तालिका में GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% बनाम 67.9% से आगे है, और SWE-Bench Pro / SWE Pro में भी 58.6% बनाम 55.4% से आगे है [16]। O-mega की guide SWE-bench Verified पर GPT-5.5 को 88.7% और DeepSeek V4-Pro को 80.6% बताती है [14]।

इंजीनियरिंग टीमों के लिए इसका मतलब है: अगर आपका internal benchmark BenchLM की coding category जैसा है, तो DeepSeek V4 Flash High को जरूर टेस्ट करें। अगर आपका coding agent terminal चलाता है, repo में बदलाव करता है, debugging loop संभालता है या complete software engineering flow के करीब है, तो GPT-5.5 को भी बराबर priority दें [13][14][16]।

Agentic tasks: GPT-5.5 के पक्ष में संकेत ज्यादा साफ हैं

BenchLM की उसी comparison में GPT-5.5 agentic tasks पर 81.8 score करता है, जबकि DeepSeek V4 Flash High 55.4 पर है; BenchLM के अनुसार BrowseComp वह sub-test है जो इस category में सबसे बड़ा अंतर बनाता है [13]।

OpenAI की API documentation भी complex reasoning और coding के लिए gpt-5.5 से शुरू करने की सलाह देती है, जबकि lower-latency और lower-cost workloads के लिए gpt-5.4-mini या gpt-5.4-nano का विकल्प बताती है [24]। OpenAI का GPT-5.5 system card इसे complex real-world work के लिए design किया गया मॉडल बताता है, जिसमें writing code, online research और information analysis शामिल हैं [30]।

Official positioning अपने-आप independent benchmark जीत नहीं होती। फिर भी यह BenchLM के agentic tasks result के साथ एक दिशा में जाता है: अगर आपका workload multi-step reasoning, online research, tool use या agentic benchmark जैसा है, तो GPT-5.5 को internal testing में पहले शामिल करना समझदारी होगी [13][24][30]।

Long context और multimodal: सिर्फ कुल score मत देखें

अगर आपकी bottleneck context length है, तो DeepSeek V4 Pro को अलग से evaluate करना चाहिए। DataCamp V4-Pro के लिए 1-million-token context window बताता है; Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort का context window 1000k tokens और GPT-5.5 xhigh का 922k tokens दिखाता है [4][5]।

लेकिन capability सिर्फ लंबा context नहीं है। Artificial Analysis उसी comparison में बताता है कि GPT-5.5 xhigh image input support करता है, जबकि DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort की वह setting image input support नहीं करती [4]। अगर आपकी product requirements में images, screenshots, scanned documents या long-document analysis आते हैं, तो इन features को अलग test करना होगा। Coding average या agentic average अकेले निर्णय के लिए काफी नहीं है।

Pricing: DeepSeek V4 Flash बहुत सस्ता दिखता है, लेकिन Pro pricing दोबारा जांचें

लागत के मोर्चे पर DeepSeek V4 का दावा सबसे ज्यादा ध्यान खींचता है। TechCrunch और Yahoo/Decrypt दोनों DeepSeek V4 Flash की कीमत $0.14 per million input tokens और $0.28 per million output tokens बताते हैं [1][2]। Yahoo/Decrypt GPT-5.5 के लिए $5 per million input tokens और $30 per million output tokens, तथा GPT-5.5 Pro के लिए $30 input और $180 output per million tokens बताता है [2]।

मॉडल / versionरिपोर्टेड input priceरिपोर्टेड output priceनोट
DeepSeek V4 Flash$0.14 / 1M tokens$0.28 / 1M tokensTechCrunch और Yahoo/Decrypt में समान रिपोर्ट [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch: $0.145 / 1M tokens; Yahoo/Decrypt: $1.74 / 1M tokens$3.48 / 1M tokensinput price दोनों स्रोतों में अलग है, output price समान है [1][2]
GPT-5.5$5 / 1M tokens$30 / 1M tokensYahoo/Decrypt की रिपोर्टेड कीमत [2]
GPT-5.5 Pro$30 / 1M tokens$180 / 1M tokensYahoo/Decrypt की रिपोर्टेड कीमत [2]

अगर आपका सिस्टम रोज बड़ी मात्रा में tokens खर्च करता है, तो DeepSeek V4 Flash की रिपोर्टेड कीमत cost model को काफी बदल सकती है [1][2]। फिर भी production procurement से पहले दो बातें जरूर verify करें: DeepSeek V4 Pro का input price TechCrunch और Yahoo/Decrypt में अलग है; और यहां उद्धृत GPT-5.5 pricing media report से आती है, न कि इस लेख में उद्धृत OpenAI API documentation snippet से [1][2][24]।

Selection guide: brand नहीं, workload से फैसला करें

GPT-5.5 को पहले टेस्ट करें, अगर आपका focus agentic workflow है। BenchLM में agentic tasks का average GPT-5.5 के पक्ष में साफ झुकता है, और OpenAI documentation भी complex reasoning और coding के लिए gpt-5.5 से शुरू करने को कहती है [13][24]।

GPT-5.5 को पहले टेस्ट करें, अगर task terminal operation या कठिन software engineering जैसा है। VentureBeat GPT-5.5 को Terminal-Bench 2.0 और SWE-Bench Pro / SWE Pro पर DeepSeek-V4-Pro-Max से ऊपर दिखाता है; O-mega भी SWE-bench Verified पर GPT-5.5 को DeepSeek V4-Pro से ऊपर बताता है [14][16]।

DeepSeek V4 Flash High को पहले टेस्ट करें, अगर core need low-cost coding throughput है। BenchLM का coding average DeepSeek V4 Flash High को support करता है, और DeepSeek V4 Flash की रिपोर्टेड per-token pricing इस लेख में उद्धृत GPT-5.5 media-reported price से बहुत कम है [1][2][13]।

DeepSeek V4 Pro को long-context evaluation में रखें, अगर context window bottleneck है। DataCamp V4-Pro के लिए 1-million-token context window बताता है, और Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort को 1000k tokens पर दिखाता है, जो GPT-5.5 xhigh के 922k tokens से थोड़ा अधिक है [4][5]।

अगर image input जरूरी है, feature matrix अलग से देखें। Artificial Analysis के अनुसार GPT-5.5 xhigh image input support करता है, जबकि DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort की तुलना वाली setting नहीं करती [4]।

सार्वजनिक benchmarks की सीमाएं

अभी उपलब्ध evidence में तीन बड़ी सीमाएं हैं।

पहली, DeepSeek V4 के नाम अलग-अलग स्रोतों में अलग हैं: V4-Flash, V4 Flash High, V4-Pro, V4-Pro-Max और V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16]।

दूसरी, Terminal-Bench 2.0 को लेकर अलग स्रोतों की दिशा सीधे जोड़ने लायक नहीं है। BenchLM में यह DeepSeek V4 Flash High के coding edge को बढ़ाने वाला sub-test बताया गया है; VentureBeat में GPT-5.5 उसी benchmark पर DeepSeek-V4-Pro-Max से काफी आगे है [13][16]।

तीसरी, pricing data को deployment से पहले दोबारा जांचना जरूरी है, खासकर DeepSeek V4 Pro input price क्योंकि TechCrunch और Yahoo/Decrypt इसे अलग-अलग बताते हैं [1][2]।

सबसे सुरक्षित production decision अपने prompts, अपने data, अपने tool-calling flow, latency requirement और token budget पर A/B evaluation करके होगा। Public benchmark shortlist बनाने के काम आते हैं; उन्हें internal evaluation का विकल्प नहीं मानना चाहिए।

अंतिम फैसला

इस समय उपलब्ध स्रोतों के आधार पर GPT-5.5 या DeepSeek V4 में से किसी एक को हर तरह से बेहतर कहना ठीक नहीं होगा। DeepSeek V4 Flash High BenchLM की coding average में आगे है, जबकि GPT-5.5 उसी स्रोत में agentic tasks पर आगे है। VentureBeat की DeepSeek-V4-Pro-Max तुलना reasoning, terminal और software engineering benchmarks में GPT-5.5 को मजबूत दिखाती है [13][16]।

अगर आप मॉडल चुन रहे हैं, तो काम के हिसाब से shortlist बनाएं: agentic workflows, online research और terminal-heavy tasks के लिए पहले GPT-5.5 टेस्ट करें; कम लागत वाली high-volume coding pipeline के लिए DeepSeek V4 Flash High को पहले टेस्ट करें; और long-context workloads के लिए DeepSeek V4 Pro तथा GPT-5.5 xhigh को अलग-अलग internal benchmark पर चलाएं [1][2][4][13][16][24][30]।

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मुख्य निष्कर्ष

  • अभी उपलब्ध सार्वजनिक डेटा किसी एक मॉडल को हर मामले में विजेता नहीं बनाता: BenchLM में DeepSeek V4 Flash High coding average में 72.2 बनाम 58.6 आगे है, जबकि GPT 5.5 agentic tasks में 81.8 बनाम 55.4 आगे है [13]।
  • VentureBeat की तुलना DeepSeek V4 Pro Max से है; उस तालिका में GPT 5.5 GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 और SWE Bench Pro / SWE Pro में DeepSeek V4 Pro Max से ऊपर दिखता है [16]।
  • कीमत में DeepSeek V4 Flash का रिपोर्टेड शुल्क $0.14 input और $0.28 output प्रति 10 लाख tokens है, जबकि GPT 5.5 के लिए मीडिया रिपोर्ट $5 input और $30 output बताती है; लेकिन DeepSeek V4 Pro input pricing स्रोतों में अलग...

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"GPT-5.5 बनाम DeepSeek V4: किस काम के लिए कौन-सा मॉडल बेहतर?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

अभी उपलब्ध सार्वजनिक डेटा किसी एक मॉडल को हर मामले में विजेता नहीं बनाता: BenchLM में DeepSeek V4 Flash High coding average में 72.2 बनाम 58.6 आगे है, जबकि GPT 5.5 agentic tasks में 81.8 बनाम 55.4 आगे है [13]।

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

अभी उपलब्ध सार्वजनिक डेटा किसी एक मॉडल को हर मामले में विजेता नहीं बनाता: BenchLM में DeepSeek V4 Flash High coding average में 72.2 बनाम 58.6 आगे है, जबकि GPT 5.5 agentic tasks में 81.8 बनाम 55.4 आगे है [13]। VentureBeat की तुलना DeepSeek V4 Pro Max से है; उस तालिका में GPT 5.5 GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 और SWE Bench Pro / SWE Pro में DeepSeek V4 Pro Max से ऊपर दिखता है [16]।

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

कीमत में DeepSeek V4 Flash का रिपोर्टेड शुल्क $0.14 input और $0.28 output प्रति 10 लाख tokens है, जबकि GPT 5.5 के लिए मीडिया रिपोर्ट $5 input और $30 output बताती है; लेकिन DeepSeek V4 Pro input pricing स्रोतों में अलग...

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

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शोध प्रश्न

研究並向我展示 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 的基準測試比較。

Studio Global AI39 स्रोत

उद्धृत उत्तर

現有證據只足以做「有限比較」：GPT-5.5 是 OpenAI API 文件中列出的模型，官方建議用於複雜推理與程式設計工作負載 [1]；DeepSeek V4 的直接基準證據主要來自第三方比較頁，顯示 DeepSeek V4 Flash High 在程式設計類平均分領先 GPT-5.5，而 GPT-5.5 在 agentic tasks 類別領先 [5]。由於缺少 DeepSeek 官方基準、完整分項分數與一致版本定義，整體結論應視為初步比較；Insufficient evidence.

Key findings

  • 程式設計基準：DeepSeek V4 Flash High 領先 GPT-5.5。 可用證據顯示，DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分為 72.2，GPT-5.5 為 58.6；該比較指出 Terminal-Bench 2.0 是拉開差距最大的子測試 [5]。

  • Agentic tasks：GPT-5.5 領先 DeepSeek V4 Flash High。 同一第三方比較指出，GPT-5.5 在 agentic tasks 類別相對 DeepSeek V4 Flash High 佔優，但可用片段未提供具體分數 [5]。

  • 官方定位：GPT-5.5 被 OpenAI 推薦用於複雜推理與程式設計。 OpenAI API 模型文件寫明，複雜推理與 coding 可從 gpt-5.5 開始選用，而較低延遲、較低成本工作負載可選 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano [1]。

  • 價格比較：DeepSeek V4 系列被多個報導描述為顯著更便宜。 可用證據稱 DeepSeek V4 Flash 的價格為每百萬輸入 token $0.14、每百萬輸出 token $0.28，且低於 GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini 與 Claude Haiku 4.5 [4]。

  • GPT-5.5 價格資料來自媒體報導而非官方證據。 可用報導稱 GPT-5.5 價格為每百萬輸入 token $5、每百萬輸出 token $30，GPT-5.5 Pro 為每百萬輸入 token $30、每百萬輸出 token $180 [6]。

  • DeepSeek V4 Preview / Pro 的價格優勢說法不完全一致。 一項報導稱 DeepSeek V4 Preview 約比 GPT-5.5 便宜 85% [7]；另一項報導標題稱 DeepSeek V4 Pro 版本比 GPT-5.5 Pro 便宜 98% [6]。

Benchmark comparison

面向GPT-5.5DeepSeek V4目前可支持的結論
Coding 平均分58.672.2，版本為 DeepSeek V4 Flash HighDeepSeek V4 Flash High 在可用 coding 比較中領先 [5]
Terminal-Bench 2.0未提供具體分數未提供具體分數該子測試被描述為造成 coding 差距最大的 benchmark，但缺少分項分數 [5]
Agentic tasks領先落後於 GPT-5.5GPT-5.5 在 agentic tasks 類別佔優，但缺少具體分數 [5]
複雜推理 / coding 官方定位官方建議用於複雜推理與 coding缺少 DeepSeek 官方定位證據GPT-5.5 的官方定位較明確 [1]
價格 / 成本媒體報導稱 GPT-5.5 為 $5 input / $30 output 每百萬 token；Pro 為 $30 input / $180 output 每百萬 token報導稱 V4 Flash 為 $0.14 input / $0.28 output 每百萬 tokenDeepSeek V4 系列在可用報導中明顯更便宜，但價格證據不是完整官方對照 [4][6]

Evidence notes

  • 目前最直接的「基準測試」證據只有 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 的第三方比較片段，且只明確給出 coding 類別平均分 72.2 vs 58.6 [5]。

  • GPT-5.5 的存在與官方用途定位有 OpenAI API 文件支持，因此這部分證據較強 [1]。

  • DeepSeek V4 的價格與相對成本優勢主要來自媒體報導與第三方文章，而不是 DeepSeek 官方價格表或完整 benchmark paper；因此價格比較可信度低於官方文件 [4][6][7][8]。

  • 可用資料混用了 DeepSeek V4、V4 Flash High、V4 Preview、V4 Pro 等名稱，這些可能不是同一模型或同一推理設定；因此不能把 V4 Flash High 的 coding 分數直接等同於所有 DeepSeek V4 版本的表現 [4][5][6][7][8]。

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有提供完整 benchmark 套件、測試方法、樣本數、溫度設定、工具使用設定、上下文長度、成本歸一化方式或統計顯著性 [5]。

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有 DeepSeek 官方 benchmark、OpenAI 官方 GPT-5.5 benchmark 對照表，或獨立機構的完整可重現評測 [1][5]。

  • Insufficient evidence. 目前無法可靠比較數學、長上下文、知識問答、多模態、安全性、幻覺率、工具調用可靠性與延遲，因為可用證據未提供這些維度的完整數據 [1][5]。

Summary

  • 若只看目前可用的 coding benchmark 片段，DeepSeek V4 Flash High 以 72.2 對 58.6 領先 GPT-5.5 [5]。

  • 若看 agentic tasks，GPT-5.5 被第三方比較列為領先者，但缺少分數細節 [5]。

  • 若看官方用途定位，GPT-5.5 有較清楚的官方支持，OpenAI 建議其用於複雜推理與 coding [1]。

  • 若看價格，DeepSeek V4 系列在可用報導中顯著更便宜，但相關價格多來自媒體與第三方來源，不足以構成完整官方成本比較 [4][6][7]。

सूत्र

  • [1] DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier ...techcrunch.com

    San Francisco, CA October 13-15, 2026 REGISTER NOW Notably, DeepSeek V4 is much more affordable than any frontier model available today. The smaller V4 Flash model costs $0.14 per million input tokens and $0.28 per million output tokens, undercutting GPT-5....

  • [2] DeepSeek V4 Is Here—Its Pro Version Costs 98% Less Than GPT 5.5 Protech.yahoo.com

    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...

  • [4] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs GPT-5.5 (xhigh)artificialanalysis.ai

    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...

  • [5] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons - DataCampdatacamp.com

    DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons Discover DeepSeek V4 features, pricing, and 1M context efficiency. We compare V4 Pro and Flash benchmarks against frontier models like GPT-5.5 and Opus 4.7. Apr 23, 2026 · 7 min read After months of rumors...

  • [13] DeepSeek V4 Flash (High) vs GPT-5.5: AI Benchmark Comparison 2026 | BenchLM.aibenchlm.ai

    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...

  • [14] 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...

  • [16] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    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....

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

    Start with gpt-5.5 for complex reasoning and coding, or choose gpt-5.4-mini and gpt-5.4-nano for lower-latency, lower-cost workloads. View all. Compare models. 4 hours ago

  • [30] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    GPT‑5.5 is a new model designed for complex, real-world work, including writing code, researching online, analyzing information, ... 2 days ago