GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: qual benchmark pesa mais no seu workload?

Também vale um alerta: parte desses números vem de anúncios de fornecedores ou de agregadores. O LLM Stats observa que pontuações do GPT-5.5 podem ser auto-reportadas pelo provedor e não verificadas de forma independente . Em outras palavras, use os benchmarks para montar uma shortlist, não para bater o martelo sobre qual modelo vai para produção.

Resumo rápido por benchmark

Se você olhar apenas a agregação do LLM Stats, Claude Opus 4.7 lidera 6 dos 10 benchmarks em que, segundo a própria fonte, ambos os provedores reportam resultados, enquanto GPT-5.5 lidera 4. A mesma análise resume que as vantagens de Claude se concentram em testes mais pesados de reasoning e revisão, enquanto as de GPT-5.5 aparecem em uso prolongado de ferramentas e tarefas guiadas por shell . Essa leitura ajuda, mas não resolve linhas em que os dados entram em conflito, como Humanity’s Last Exam .

Para coding, Terminal-Bench e SWE-Bench medem coisas diferentes

Para agentic coding em terminal, GPT-5.5 é o candidato mais forte nos números públicos atuais. Ele marca 82,7% no Terminal-Bench 2.0, contra 69,4% do Claude Opus 4.7 nas comparações disponíveis . A OpenAI descreve o Terminal-Bench 2.0 como um benchmark de fluxos complexos em linha de comando, exigindo planejamento, iteração e coordenação de ferramentas .

Isso importa se o seu produto se parece com um copiloto de CLI, um assistente de DevOps ou um agente de programação que precisa rodar testes, ler erros, editar arquivos e repetir o ciclo. Para esse tipo de uso, Terminal-Bench 2.0 tende a ser mais relevante do que uma prova genérica de raciocínio.

Já para correção de issues reais em software, Claude Opus 4.7 lidera no SWE-Bench Pro: 64,3% contra 58,6% do GPT-5.5 . A OpenAI descreve o SWE-Bench Pro como uma avaliação da capacidade de resolver issues reais do GitHub . Se o seu workload envolve bug fixing, alterações em repositórios reais ou tarefas de engenharia de software que exigem revisão cuidadosa, Claude Opus 4.7 deveria entrar na primeira rodada de testes.

O SWE-Bench Verified, por sua vez, não é uma base limpa para declarar um vencedor entre os dois modelos neste conjunto de fontes. A MindStudio registra Claude Opus 4.7 com 82,4%, enquanto APIyi e DataCamp registram 87,6%; as fontes fornecidas aqui não trazem um par GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 estável para a mesma linha .

Agentes e workflows: GPT-5.5 lidera em vários testes, mas Claude tem zonas fortes

Nos benchmarks ligados a agentes e fluxos de trabalho, GPT-5.5 tem sinais positivos. Na tabela da Vellum, ele lidera BrowseComp com 84,4% contra 79,3%, GDPval com 84,9% contra 80,3% e OSWorld-Verified com 78,7% contra 78,0% . A Mashable também registra vantagem do GPT-5.5 em BrowseComp com o mesmo par de pontuações, 84,4% e 79,3% . O LLM Stats acrescenta que GPT-5.5 lidera em CyberGym, embora o trecho citado não traga o percentual no snippet .

Claude Opus 4.7, porém, não deve ser descartado em agentes. Na tabela da Vellum, Claude lidera MCP Atlas com 79,1% contra 75,3% do GPT-5.5 . O LLM Stats também coloca Claude à frente em FinanceAgent v1.1, enquanto a DataCamp registra Claude Opus 4.7 com 64,4% nesse benchmark . A Anthropic descreve o Claude Opus 4.7 como uma versão Opus mais forte em coding, agentes, visão e tarefas de múltiplas etapas .

A regra prática: se o seu fluxo depende muito de shell, browsing ou automação de ambiente operacional, GPT-5.5 parece ter a melhor largada. Se o trabalho envolve orquestração estruturada de ferramentas, MCP Atlas ou tarefas financeiras, Claude Opus 4.7 merece um teste direto antes de ser eliminado.

Reasoning: GPQA é apertado; HLE ainda é instável

No GPQA Diamond, Claude Opus 4.7 marca 94,2% e GPT-5.5 marca 93,6% nas tabelas comparativas . É uma vantagem para Claude, mas a diferença de 0,6 ponto percentual é pequena. Para perguntas científicas difíceis, análise especializada ou raciocínio longo, o caminho mais seguro é testar os dois modelos com perguntas reais do seu domínio.

Humanity’s Last Exam é o ponto que mais exige cautela. O LLM Stats afirma que Claude Opus 4.7 lidera tanto HLE sem ferramentas quanto HLE com ferramentas . A Mashable, por outro lado, registra GPT-5.5 com 40,6% contra 31,2% do Opus 4.7 em HLE sem ferramentas, enquanto Claude fica à frente em HLE com ferramentas, 54,7% contra 52,2% . O o-mega traz ainda outro conjunto de números para HLE . Quando as fontes não concordam, HLE não deveria ser usado como desempate, a menos que você rode novamente sob o mesmo setup.

Então, qual modelo testar primeiro?

Teste GPT-5.5 primeiro se a prioridade for agente em terminal, automação via shell, ciclos de teste e correção ou workflows de múltiplas etapas em linha de comando. É aí que o Terminal-Bench 2.0 pende com mais força para GPT-5.5 . Ele também merece entrar cedo em avaliações de browsing, busca, GDPval, OSWorld-Verified e FrontierMath T1–3, segundo a tabela da Vellum .

Teste Claude Opus 4.7 primeiro se a prioridade for resolver issues de software no estilo SWE-Bench Pro, onde Claude supera GPT-5.5 . Claude também deve entrar na shortlist para reasoning científico no estilo GPQA, orquestração de ferramentas via MCP Atlas e fluxos de agente financeiro, com base em GPQA Diamond, MCP Atlas, FinanceAgent v1.1 e na síntese do LLM Stats .

A decisão mais segura é não escolher apenas pelo leaderboard. Divida seu workload em quatro grupos: coding em repositório, automação por terminal ou agente, reasoning sem ferramentas e workflow com ferramentas. Para cada grupo, rode os mesmos prompts, com o mesmo acesso a ferramentas, a mesma configuração de amostragem, o mesmo esforço de raciocínio e os mesmos critérios de avaliação. Benchmarks públicos ajudam a saber por onde começar; a avaliação interna é o que mostra qual modelo realmente deve entrar no produto, especialmente quando algumas pontuações públicas podem ser auto-reportadas ou ainda não verificadas de forma independente .