| Benchmark / area | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | Cara membacanya |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 88,7% | 87,6% | Nyaris seri; keunggulan 1,1 poin untuk GPT-5.5 belum cukup menjadi penentu utama . |
| SWE-Bench Pro | 58,6% | 64,3% | Claude unggul jelas pada tugas software-engineering yang lebih berat . |
| Terminal-Bench 2.0 | 82,7% | 69,4% dilaporkan | GPT-5.5 unggul untuk eksekusi berbasis terminal, tetapi angka publik Opus tidak seragam di semua sumber . |
| MCP Atlas | 75,3% | 77,3–79,1% | Claude lebih kuat untuk tool-calling dan orkestrasi tool . |
| FrontierMath Tier 1–3 | 51,7% | 43,8% | GPT-5.5 unggul untuk reasoning matematika . |
| FrontierMath Tier 4 | 35,4% | 22,9% | Pada tier matematika yang lebih sulit, GPT-5.5 masih unggul . |
| GPQA Diamond | 93,6% | 94,2% | Hampir imbang; Claude sedikit di depan . |
| Humanity's Last Exam, tanpa tool | 41,4% | 46,9% | Claude unggul pada evaluasi reasoning umum tanpa tool . |
| Humanity's Last Exam, dengan tool | 52,2% | 54,7% | Claude masih unggul tipis saat tool dipakai . |
| BrowseComp | 84,4% | 79,3% | GPT-5.5 lebih kuat pada riset web bergaya BrowseComp . |
Dua baris perlu dibaca dengan ekstra hati-hati. Untuk Terminal-Bench 2.0, LLM Stats dan beberapa ringkasan lain memberi Claude Opus 4.7 skor 69,4%, tetapi ada perbandingan yang hanya menampilkan skor GPT-5.5 sebesar 82,7% tanpa angka publik Opus . Untuk MCP Atlas, snapshot publik BenchLM menampilkan Claude Opus 4.7 di 77,3% dan GPT-5.5 di 75,3%, sementara laporan lain mengutip 79,1% vs 75,3% . Arah besarnya tetap sama: GPT-5.5 lebih meyakinkan untuk eksekusi terminal; Claude Opus 4.7 lebih meyakinkan untuk orkestrasi tool.
SWE-Bench menguji kemampuan model menyelesaikan issue GitHub nyata, sedangkan varian Pro dirancang lebih sulit . Di SWE-Bench Verified, GPT-5.5 mencatat 88,7% dan Claude Opus 4.7 87,6%, sehingga hasilnya lebih mirip seri praktis daripada kemenangan telak .
Sinyal yang lebih berguna untuk kerja coding berat datang dari SWE-Bench Pro. Di benchmark ini, Claude Opus 4.7 dilaporkan mencapai 64,3%, sementara GPT-5.5 berada di 58,6%—selisih 5,7 poin untuk Claude . Tingkat kesulitannya juga berbeda jauh: satu overview menyebut SWE-Bench Verified berisi 500 task dari 12 repository Python, sedangkan SWE-Bench Pro berisi 1.865 task dari 41 repository dengan Python, Go, TypeScript, dan JavaScript; rata-rata file yang berubah naik dari sekitar 1 menjadi 4,1 file .
Implikasinya cukup jelas. Jika pekerjaan Anda berupa perbaikan bug multi-file, pembenahan pull request, refactoring, atau agent coding untuk produksi, Claude Opus 4.7 layak diuji lebih dulu. Perbandingan coding dari MindStudio juga menyebut Opus 4.7 lebih kuat pada tugas yang membutuhkan reasoning arsitektural di codebase besar .
Untuk workflow yang banyak berjalan di shell, CLI, atau lingkungan terminal, GPT-5.5 punya argumen kuat. Terminal-Bench 2.0 melaporkan GPT-5.5 di 82,7% dan Claude Opus 4.7 di 69,4% . Namun karena sebagian perbandingan publik tidak menampilkan angka Opus secara lengkap, hasil ini lebih aman dibaca sebagai sinyal arah, bukan kebenaran leaderboard yang final .
Di sisi lain, Claude lebih menarik untuk agent yang harus mengoordinasikan banyak tool. MCP Atlas adalah benchmark untuk tool-calling melalui integrasi Model Context Protocol dan tool eksternal . Snapshot publik BenchLM menempatkan Claude Opus 4.7 di 77,3% dan GPT-5.5 di 75,3% . Laporan lain menulis perbandingannya sebagai 79,1% vs 75,3% . Jika agent Anda harus memanggil beberapa API, layanan, dan tool secara berurutan, Claude Opus 4.7 tampak sebagai titik awal yang lebih baik.
Reasoning jangan diperlakukan sebagai satu kategori besar. Pada tabel OpenAI, GPT-5.5 mencapai 51,7% di FrontierMath Tier 1–3, sementara Claude Opus 4.7 43,8%. Di FrontierMath Tier 4, GPT-5.5 mencatat 35,4% dan Claude 22,9% . Untuk reasoning yang sangat matematika-sentris, GPT-5.5 unggul cukup jelas.
Namun GPQA Diamond dan Humanity's Last Exam memberi sinyal berbeda. GPQA Diamond praktis imbang: GPT-5.5 93,6% dan Claude Opus 4.7 94,2% . Pada Humanity's Last Exam, Claude dilaporkan unggul: 46,9% vs 41,4% tanpa tool, dan 54,7% vs 52,2% dengan tool .
Untuk riset web bergaya BrowseComp, GPT-5.5 terlihat lebih kuat. Skor yang dilaporkan adalah 84,4% untuk GPT-5.5 dan 79,3% untuk Claude Opus 4.7 . Jadi, untuk otomasi riset berbasis browsing, GPT-5.5 bisa menjadi kandidat uji pertama.
Jangan menjadikan angka benchmark sebagai keputusan produksi yang final. Anthropic, dalam catatan rilis Claude Opus 4.7, menyebut adanya perubahan harness, implementasi internal, dan pembaruan metodologi; beberapa skor juga tidak langsung sebanding dengan skor leaderboard publik . Di sisi GPT-5.5, ringkasan untuk builder juga menandai bahwa beberapa skor benchmark masih merupakan angka yang dilaporkan OpenAI dan belum memiliki replikasi pihak ketiga yang luas .
Langkah paling aman adalah menjalankan evaluasi internal kecil: pakai ticket terbaru, repository nyata, tool chain yang memang digunakan tim, prompt produksi, serta kriteria lulus/gagal yang jelas. Benchmark adalah kompas; pilihan model tetap harus mengikuti workload, toleransi latensi, biaya kegagalan, dan cara tim Anda menggunakan tool.
Jika Anda butuh default untuk otomasi umum, eksekusi terminal, reasoning matematika, dan riset web bergaya BrowseComp, GPT-5.5 tampak sebagai titik awal yang lebih kuat . Jika hasil utama yang Anda kejar adalah coding berat, agent coding produksi, atau orkestrasi multi-tool, Claude Opus 4.7 adalah kandidat yang lebih kuat . Ringkasnya: GPT-5.5 unggul di eksekusi luas dan matematika; Claude Opus 4.7 unggul di software-engineering sulit dan workflow agent berbasis tool.
| Benchmark / area | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | Cara membacanya |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 88,7% | 87,6% | Nyaris seri; keunggulan 1,1 poin untuk GPT-5.5 belum cukup menjadi penentu utama . |
| SWE-Bench Pro | 58,6% | 64,3% | Claude unggul jelas pada tugas software-engineering yang lebih berat . |
| Terminal-Bench 2.0 | 82,7% | 69,4% dilaporkan | GPT-5.5 unggul untuk eksekusi berbasis terminal, tetapi angka publik Opus tidak seragam di semua sumber . |
| MCP Atlas | 75,3% | 77,3–79,1% | Claude lebih kuat untuk tool-calling dan orkestrasi tool . |
| FrontierMath Tier 1–3 | 51,7% | 43,8% | GPT-5.5 unggul untuk reasoning matematika . |
| FrontierMath Tier 4 | 35,4% | 22,9% | Pada tier matematika yang lebih sulit, GPT-5.5 masih unggul . |
| GPQA Diamond | 93,6% | 94,2% | Hampir imbang; Claude sedikit di depan . |
| Humanity's Last Exam, tanpa tool | 41,4% | 46,9% | Claude unggul pada evaluasi reasoning umum tanpa tool . |
| Humanity's Last Exam, dengan tool | 52,2% | 54,7% | Claude masih unggul tipis saat tool dipakai . |
| BrowseComp | 84,4% | 79,3% | GPT-5.5 lebih kuat pada riset web bergaya BrowseComp . |
Dua baris perlu dibaca dengan ekstra hati-hati. Untuk Terminal-Bench 2.0, LLM Stats dan beberapa ringkasan lain memberi Claude Opus 4.7 skor 69,4%, tetapi ada perbandingan yang hanya menampilkan skor GPT-5.5 sebesar 82,7% tanpa angka publik Opus . Untuk MCP Atlas, snapshot publik BenchLM menampilkan Claude Opus 4.7 di 77,3% dan GPT-5.5 di 75,3%, sementara laporan lain mengutip 79,1% vs 75,3% . Arah besarnya tetap sama: GPT-5.5 lebih meyakinkan untuk eksekusi terminal; Claude Opus 4.7 lebih meyakinkan untuk orkestrasi tool.
SWE-Bench menguji kemampuan model menyelesaikan issue GitHub nyata, sedangkan varian Pro dirancang lebih sulit . Di SWE-Bench Verified, GPT-5.5 mencatat 88,7% dan Claude Opus 4.7 87,6%, sehingga hasilnya lebih mirip seri praktis daripada kemenangan telak .
Sinyal yang lebih berguna untuk kerja coding berat datang dari SWE-Bench Pro. Di benchmark ini, Claude Opus 4.7 dilaporkan mencapai 64,3%, sementara GPT-5.5 berada di 58,6%—selisih 5,7 poin untuk Claude . Tingkat kesulitannya juga berbeda jauh: satu overview menyebut SWE-Bench Verified berisi 500 task dari 12 repository Python, sedangkan SWE-Bench Pro berisi 1.865 task dari 41 repository dengan Python, Go, TypeScript, dan JavaScript; rata-rata file yang berubah naik dari sekitar 1 menjadi 4,1 file .
Implikasinya cukup jelas. Jika pekerjaan Anda berupa perbaikan bug multi-file, pembenahan pull request, refactoring, atau agent coding untuk produksi, Claude Opus 4.7 layak diuji lebih dulu. Perbandingan coding dari MindStudio juga menyebut Opus 4.7 lebih kuat pada tugas yang membutuhkan reasoning arsitektural di codebase besar .
Untuk workflow yang banyak berjalan di shell, CLI, atau lingkungan terminal, GPT-5.5 punya argumen kuat. Terminal-Bench 2.0 melaporkan GPT-5.5 di 82,7% dan Claude Opus 4.7 di 69,4% . Namun karena sebagian perbandingan publik tidak menampilkan angka Opus secara lengkap, hasil ini lebih aman dibaca sebagai sinyal arah, bukan kebenaran leaderboard yang final .
Di sisi lain, Claude lebih menarik untuk agent yang harus mengoordinasikan banyak tool. MCP Atlas adalah benchmark untuk tool-calling melalui integrasi Model Context Protocol dan tool eksternal . Snapshot publik BenchLM menempatkan Claude Opus 4.7 di 77,3% dan GPT-5.5 di 75,3% . Laporan lain menulis perbandingannya sebagai 79,1% vs 75,3% . Jika agent Anda harus memanggil beberapa API, layanan, dan tool secara berurutan, Claude Opus 4.7 tampak sebagai titik awal yang lebih baik.
Reasoning jangan diperlakukan sebagai satu kategori besar. Pada tabel OpenAI, GPT-5.5 mencapai 51,7% di FrontierMath Tier 1–3, sementara Claude Opus 4.7 43,8%. Di FrontierMath Tier 4, GPT-5.5 mencatat 35,4% dan Claude 22,9% . Untuk reasoning yang sangat matematika-sentris, GPT-5.5 unggul cukup jelas.
Namun GPQA Diamond dan Humanity's Last Exam memberi sinyal berbeda. GPQA Diamond praktis imbang: GPT-5.5 93,6% dan Claude Opus 4.7 94,2% . Pada Humanity's Last Exam, Claude dilaporkan unggul: 46,9% vs 41,4% tanpa tool, dan 54,7% vs 52,2% dengan tool .
Untuk riset web bergaya BrowseComp, GPT-5.5 terlihat lebih kuat. Skor yang dilaporkan adalah 84,4% untuk GPT-5.5 dan 79,3% untuk Claude Opus 4.7 . Jadi, untuk otomasi riset berbasis browsing, GPT-5.5 bisa menjadi kandidat uji pertama.
Jangan menjadikan angka benchmark sebagai keputusan produksi yang final. Anthropic, dalam catatan rilis Claude Opus 4.7, menyebut adanya perubahan harness, implementasi internal, dan pembaruan metodologi; beberapa skor juga tidak langsung sebanding dengan skor leaderboard publik . Di sisi GPT-5.5, ringkasan untuk builder juga menandai bahwa beberapa skor benchmark masih merupakan angka yang dilaporkan OpenAI dan belum memiliki replikasi pihak ketiga yang luas .
Langkah paling aman adalah menjalankan evaluasi internal kecil: pakai ticket terbaru, repository nyata, tool chain yang memang digunakan tim, prompt produksi, serta kriteria lulus/gagal yang jelas. Benchmark adalah kompas; pilihan model tetap harus mengikuti workload, toleransi latensi, biaya kegagalan, dan cara tim Anda menggunakan tool.
Jika Anda butuh default untuk otomasi umum, eksekusi terminal, reasoning matematika, dan riset web bergaya BrowseComp, GPT-5.5 tampak sebagai titik awal yang lebih kuat . Jika hasil utama yang Anda kejar adalah coding berat, agent coding produksi, atau orkestrasi multi-tool, Claude Opus 4.7 adalah kandidat yang lebih kuat . Ringkasnya: GPT-5.5 unggul di eksekusi luas dan matematika; Claude Opus 4.7 unggul di software-engineering sulit dan workflow agent berbasis tool.