studioglobal
인기 있는 발견
보고서게시됨13 소스

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: победители по кодингу, агентам и reasoning-задачам

Единого победителя нет: Claude Opus 4.7 выше в SWE bench Pro — 64,3% против 58,6%, а GPT 5.5 заметно сильнее в Terminal Bench 2.0 — 82,7% против 69,4%; при этом режимы модели и тестовые стенды различаются [6][14][3][23]. В агентных задачах GPT 5.5 сильнее в OSWorld Verified — 78,7% против 78,0% — и BrowseComp — 84,4...

Studio Global AI로 검색 및 팩트체크Discover에서 더 많은 것을 찾아보세요
17K0
Claude Opus 4.7과 GPT-5.5의 코딩, 에이전트, 추론 벤치마크 비교를 표현한 디지털 일러스트
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 벤치마크: 코딩·에이전트·추론별 승자Claude Opus 4.7과 GPT-5.5의 분야별 벤치마크 경쟁을 표현한 AI 생성 에디토리얼 이미지.
AI 프롬프트

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 벤치마크: 코딩·에이전트·추론별 승자. Article summary: 공개 벤치마크 기준 단일 승자는 없습니다. Claude Opus 4.7은 SWE bench Pro 64.3% 대 58.6%로 앞서지만, GPT 5.5는 Terminal Bench 2.0 82.7% 대 69.4%로 앞섭니다 [6][34].. Topic tags: ai, llm, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Is GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 the New Hitler vs Stalin. ### Two Enemies Who Both Think They Won. History has a very specific category for two massive rival powers who absolutely" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Who Really Won — RichNerds" Reference image 2: visual subject "# OpenAI GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: The New AI Model Showdown in 2026. A colleague pinged me on a Tuesday morning with a message I’ve now gotten about a dozen times this year: “Ok" source context "GPT-5.5 vs

openai.com

Если смотреть только на проценты в таблицах, Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 легко превратить в спортивное противостояние. Но для практического выбора модели полезнее другой вопрос: не кто сильнее вообще, а какая модель лучше подходит под ваш тип задач.

По открытым бенчмаркам Claude Opus 4.7 выглядит сильнее в SWE-bench Pro, GPQA Diamond и MCP Atlas. GPT-5.5, в свою очередь, увереннее смотрится в Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, BrowseComp и FrontierMath [6][14][15][29][34].

Сравнивать их «в лоб» нужно осторожно. Artificial Analysis, например, сопоставляет GPT-5.5 в режиме xhigh с Claude Opus 4.7 в конфигурации Non-reasoning, High Effort, а LLM Stats прямо формулирует главный вывод так: бенчмарки выбирают не единого победителя, а рабочую нагрузку [3][4].

Короткая карта бенчмарков

ОбластьБенчмаркClaude Opus 4.7GPT-5.5Как читать результат
Исправление кодаSWE-bench Pro64,3%58,6%В задачах, похожих на реальные GitHub issue, у Claude выше опубликованный результат [6][34].
Терминальные задачиTerminal-Bench 2.069,4%82,7%В CLI-сценариях, работе с файлами и скриптами GPT-5.5 заметно впереди [6][14][23].
Использование компьютераOSWorld-Verified78,0%78,7%Почти паритет, но публичное значение GPT-5.5 выше на 0,7 п. п. [15].
Поиск и браузерные агентыBrowseComp79,3%84,4%В поисково-браузерных задачах GPT-5.5 впереди; для GPT-5.5 Pro указано 90,1% [15].
MCP-инструментыMCP Atlas79,1%75,3%Не все tool-use бенчмарки за GPT-5.5: здесь выше Claude [15].
Научные вопросыGPQA Diamond94,2–94,3%93,6%Разрыв небольшой, но по этим источникам Claude чуть впереди [14][29].
МатематикаFrontierMath T1-3 / T443,8% / 22,9%51,7% / 35,4%В сложной математике GPT-5.5 выигрывает заметнее [14].
Общие рассужденияHLE, no tools31,2% или 46,9%40,6% или 41,4%Источники расходятся, поэтому HLE не стоит делать решающим аргументом [6][14][23].
Рассуждения с инструментамиHLE, with tools54,7%52,2%В этом режиме Claude показан чуть выше [6][23].

Кодинг: Claude лучше в GitHub-issue, GPT-5.5 — в терминале

В кодинге особенно важно не смешивать разные типы задач. SWE-bench Pro оценивает способность модели решать задачи, близкие к реальным проблемам из GitHub. Здесь Claude Opus 4.7 получает 64,3%, а GPT-5.5 — 58,6%, то есть преимущество у Claude [6][34]. Vellum также трактует этот разрыв как сигнал, что в исправлении реальных issue Anthropic сохраняет сильную позицию [34].

Но стоит перейти от правки кода к выполнению команд, и картина меняется. Terminal-Bench 2.0 описывается как проверка реальных CLI-workflows: многошаговых задач с файловыми операциями, запуском скриптов и работой в терминале. В этом тесте GPT-5.5 набирает 82,7%, а Claude Opus 4.7 — 69,4% [6][14][23].

Практический вывод простой: если модель должна читать репозиторий, понимать архитектуру и предлагать качественные исправления, Claude Opus 4.7 стоит тестировать первым. Если же важнее автономно ходить по файловой системе, запускать команды, чинить ошибки по логам и доводить сценарий в терминале до конца, у GPT-5.5 есть сильный аргумент.

Качественные сравнения приходят к похожему выводу. Mindstudio пишет, что GPT-5.5 немного сильнее в задачах, где нужны точное использование инструментов и навигация по файлам, тогда как Claude Opus 4.7 лучше проявляет себя в архитектурных рассуждениях по большим кодовым базам [5].

Отдельно стоит не переоценивать SWE-bench Verified. APIYI и LLM Stats приводят для Claude Opus 4.7 результат 87,6%, но по предоставленным данным нельзя уверенно зафиксировать сопоставимый показатель GPT-5.5 в тех же условиях [8][30]. Даже одинаковое название бенчмарка не гарантирует одинаковый режим модели, harness, число повторов и правила перезапуска [3][23].

Агенты и инструменты: GPT-5.5 силён шире, но не везде

В задачах компьютерного управления OpenAI приводит для OSWorld-Verified почти равные значения: GPT-5.5 — 78,7%, Claude Opus 4.7 — 78,0% [15]. Формально GPT-5.5 впереди, но разница очень небольшая.

В BrowseComp разрыв заметнее. По тем же данным OpenAI, GPT-5.5 набирает 84,4%, GPT-5.5 Pro — 90,1%, а Claude Opus 4.7 — 79,3% [15]. Если продукт строится вокруг поиска, браузинга, сбора информации и многошаговой проверки фактов в интернете, GPT-5.5 выглядит более очевидным первым кандидатом.

Однако обобщать это до фразы «GPT-5.5 лучше во всех tool-use задачах» нельзя. В MCP Atlas результат обратный: Claude Opus 4.7 — 79,1%, GPT-5.5 — 75,3% [15]. Поэтому агентные сценарии лучше разносить по категориям: браузерный поиск, GUI-управление компьютером, вызовы MCP-инструментов и терминальная автоматизация. Одна сводная оценка легко скроет именно тот провал, который будет критичен в вашем продукте.

Рассуждения: GPQA за Claude, FrontierMath за GPT-5.5

В научно-экспертных вопросах GPQA Diamond Claude Opus 4.7 показан на уровне 94,2–94,3%, а GPT-5.5 — 93,6% [14][29]. Это небольшой разрыв, но по имеющимся источникам преимущество остаётся за Claude.

В математике вывод противоположный. На FrontierMath T1-3 GPT-5.5 получает 51,7%, Claude Opus 4.7 — 43,8%. На более сложном FrontierMath T4 GPT-5.5 также выше: 35,4% против 22,9% [14]. Если основной сценарий — сложные математические задачи, формальные выкладки, проверка решений и вычислительная логика, GPT-5.5 разумнее поставить первым в очередь на тестирование.

Почему HLE пока плохой тай-брейкер

Humanity’s Last Exam, или HLE, в этом сравнении лучше рассматривать с особой осторожностью. Mashable приводит no-tools результат, где GPT-5.5 набирает 40,6%, а Claude Opus 4.7 — 31,2%, то есть впереди GPT-5.5 [6]. Но o-mega и RDWorld дают другую картину для no-tools: GPT-5.5 — 41,4%, Claude Opus 4.7 — 46,9%, и здесь уже впереди Claude [14][23].

В режиме with tools Mashable и RDWorld указывают GPT-5.5 на уровне 52,2%, а Claude Opus 4.7 — 54,7%, то есть Claude немного выше [6][23]. Но из-за расхождений в no-tools результатах делать HLE главным доказательством общей «разумности» одной из моделей преждевременно.

Контекст, цена и лидерборды: полезно, но не решает выбор

С контекстным окном тоже есть нюансы в формулировках источников. Artificial Analysis указывает для GPT-5.5 922 тыс. токенов, а для Claude Opus 4.7 — 1 000 тыс. токенов [3]. LLM Stats, напротив, описывает обе модели как выпущенные с контекстом 1M токенов и одинаковой входной ценой [4]. В прикладном выборе их стоит считать моделями сверхдлинного контекста, но реальные лимиты, тарифы и ограничения нужно проверять в конкретном API, тарифном уровне, режиме рассуждения и конфигурации инструментов.

Общие лидерборды тоже полезны, но не заменяют тестирование на собственных задачах. BenchLM ставит Claude Opus 4.7 на 2-е место из 110 моделей в provisional leaderboard и на 2-е место из 14 моделей в verified leaderboard [1]. GPT-5.5 у BenchLM занимает 5-е место из 112 моделей в provisional leaderboard и 2-е место из 16 моделей в verified leaderboard [17]. Это достаточно, чтобы считать обе модели верхним эшелоном, но недостаточно, чтобы выбрать модель для продакшена без проверки отказов, задержек, стоимости и стабильности tool calling.

Какую модель тестировать первой

Claude Opus 4.7 стоит поставить первым кандидатом, если:

  • у вас много задач, похожих на SWE-bench Pro: исправление багов, работа с issue, изменение кода в существующем репозитории [6][34];
  • важны понимание архитектуры большой кодовой базы, рефакторинг и качество code review [5];
  • ключевой сценарий похож на GPQA Diamond: сложные научные или экспертные вопросы [14][29];
  • вам особенно важны сценарии, близкие к MCP Atlas, где Claude показан выше [15].

GPT-5.5 логичнее тестировать первым, если:

  • много терминальной автоматизации, CLI-команд, файловых операций и запуска скриптов [6][14][23];
  • важны задачи компьютерного управления в духе OSWorld-Verified [15];
  • продукт опирается на поиск, браузинг и агентный сбор информации, похожий на BrowseComp [15];
  • приоритет — сложная математика и задачи семейства FrontierMath [14].

Итог

Claude Opus 4.7 выглядит особенно сильным выбором для SWE-bench Pro, GPQA Diamond и MCP Atlas [6][14][15][29][34]. GPT-5.5 сильнее проявляет себя в Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, BrowseComp и FrontierMath [6][14][15][23].

Так что лучший вопрос звучит не «Claude или GPT?», а «что именно должна делать модель?». Для сложной правки кода, архитектурных задач и научных вопросов сначала стоит проверить Claude Opus 4.7. Для терминальной автоматизации, браузерных агентов, компьютерного управления и математических задач — GPT-5.5. А финальное решение лучше принимать на собственном наборе задач с одинаковыми промптами, инструментами, бюджетом и правилами повторных запусков.

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

Studio Global AI로 검색 및 팩트체크

주요 시사점

  • Единого победителя нет: Claude Opus 4.7 выше в SWE bench Pro — 64,3% против 58,6%, а GPT 5.5 заметно сильнее в Terminal Bench 2.0 — 82,7% против 69,4%; при этом режимы модели и тестовые стенды различаются [6][14][3][23].
  • В агентных задачах GPT 5.5 сильнее в OSWorld Verified — 78,7% против 78,0% — и BrowseComp — 84,4% против 79,3%, но в MCP Atlas выше Claude Opus 4.7: 79,1% против 75,3% [15].
  • В рассуждениях картина зависит от дисциплины: GPQA Diamond чуть лучше у Claude Opus 4.7 — 94,2–94,3% против 93,6%, а FrontierMath T1 3 и T4 заметно лучше у GPT 5.5 [14][29].

사람들은 또한 묻습니다.

"Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: победители по кодингу, агентам и reasoning-задачам"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?

Единого победителя нет: Claude Opus 4.7 выше в SWE bench Pro — 64,3% против 58,6%, а GPT 5.5 заметно сильнее в Terminal Bench 2.0 — 82,7% против 69,4%; при этом режимы модели и тестовые стенды различаются [6][14][3][23].

먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?

Единого победителя нет: Claude Opus 4.7 выше в SWE bench Pro — 64,3% против 58,6%, а GPT 5.5 заметно сильнее в Terminal Bench 2.0 — 82,7% против 69,4%; при этом режимы модели и тестовые стенды различаются [6][14][3][23]. В агентных задачах GPT 5.5 сильнее в OSWorld Verified — 78,7% против 78,0% — и BrowseComp — 84,4% против 79,3%, но в MCP Atlas выше Claude Opus 4.7: 79,1% против 75,3% [15].

실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?

В рассуждениях картина зависит от дисциплины: GPQA Diamond чуть лучше у Claude Opus 4.7 — 94,2–94,3% против 93,6%, а FrontierMath T1 3 и T4 заметно лучше у GPT 5.5 [14][29].

다음에는 어떤 관련 주제를 탐구해야 할까요?

다른 각도와 추가 인용을 보려면 "Claude Opus 4.7·GPT-5.5·DeepSeek V4·Kimi K2.6 벤치마크 비교: 2026년 판정"으로 계속하세요.

관련 페이지 열기

이것을 무엇과 비교해야 합니까?

"DeepSeek V4 엔지니어링 해설: 100만 토큰, MoE, API 이전 체크포인트"에 대해 이 답변을 대조 확인하세요.

관련 페이지 열기

연구를 계속하세요

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7·GPT-5.5·DeepSeek V4·Kimi K2.6 벤치마크 비교: 2026년 판정

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 vs DeepSeek V4 vs Kimi K2.6: 2026 벤치마크 비교

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4 엔지니어링 해설: 100만 토큰, MoE, API 이전 체크포인트

DeepSeek V4 엔지니어링 해설: 100만 토큰, MoE, API 이전 체크포인트

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Northwest vs. Southeast Timber 탄력성 풀이: 왜 답은 larger; larger일까

Northwest vs. Southeast Timber: 대체성이 높을수록 왜 larger; larger인가

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek가 OpenAI·Claude·Gemini·Grok을 이길까: 답은 비용과 신뢰에 있다

DeepSeek가 OpenAI·Claude·Gemini·Grok을 이길까

연구 대화

당신

연구문제

Claude Opus 4.7과 GPT-5.5의 벤치마크를 조사하고 가능한 한 종합적으로 비교해 주세요.

Studio Global AI35 소스

인용 답변

공개 벤치마크 기준으로는 “단일 승자”보다 “분야별 우위”로 보는 것이 맞습니다. Claude Opus 4.7은 SWE-bench Pro와 일부 에이전트·과학 추론 집계에서 강하고, GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath, 일부 HLE 결과에서 더 강하게 보고됩니다 [4][10][12][9]. 다만 출처마다 모델 설정, 도구 사용 여부, Pro/xhigh/high-effort 모드가 달라 직접 비교에는 주의가 필요합니다 [5][10][12].

Key findings

  • 코딩에서는 Claude Opus 4.7이 SWE-bench Pro에서 64.3%로 GPT-5.5의 58.6%를 앞선다는 복수 출처가 있습니다 [4][12]. 반면 Terminal-Bench 2.0에서는 GPT-5.5가 82.7%, Opus 4.7이 69.4%로 GPT-5.5가 크게 앞섭니다 [12].

  • 컴퓨터 사용 벤치마크인 OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 거의 동률에 가까운 GPT-5.5 우위입니다 [10].

  • 과학·추론에서는 GPQA Diamond가 출처상 Claude Opus 4.7 94.3%, GPT-5.5 93.6%로 매우 근소한 Claude 우위로 보고됩니다 [9]. FrontierMath T1-3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 GPT-5.5 우위입니다 [9].

  • Humanity’s Last Exam 계열은 출처 간 해석이 충돌합니다. 한 비교 기사에서는 GPT-5.5가 HLE에서 40.6%, Claude Opus 4.7이 31.2%로 GPT-5.5 우위라고 보고하지만, LLM Stats 쪽 요약은 Claude Opus 4.7이 HLE를 포함한 5개 벤치마크에서 앞선다고 설명합니다 [12][7]. 이 항목은 방법론 확인 전까지 “불확실”로 보는 것이 안전합니다.

  • 컨텍스트 길이는 Claude Opus 4.7이 1,000k 토큰, GPT-5.5가 922k 토큰으로 비교된 자료가 있지만, 다른 비교 자료는 둘 다 1M 토큰급이라고 설명합니다 [5][7]. 따라서 실사용에서는 “둘 다 초장문 컨텍스트 모델”로 보되, 정확한 한도는 사용하는 API·제품 계층에서 확인해야 합니다 [5][7].

벤치마크 비교표

분야 / 벤치마크Claude Opus 4.7GPT-5.5해석
SWE-bench Pro64.3%58.6%Claude Opus 4.7이 약 5.7%p 앞서는 것으로 보고됩니다 [4][12].
SWE-bench Verified87.6%로 보고됨정확한 공개 수치 확인 부족Opus 4.7 수치는 확인되지만, 동일 조건의 GPT-5.5 수치는 검색 결과만으로는 Insufficient evidence입니다 [4][8].
Terminal-Bench 2.069.4%82.7%터미널·CLI 기반 작업에서는 GPT-5.5가 크게 앞섭니다 [12].
Anthropic 93-task coding benchmarkOpus 4.6 대비 해결률 13% 향상직접 비교 없음Anthropic 내부 벤치마크이므로 Opus 세대 간 개선 근거로는 유용하지만 GPT-5.5와의 직접 비교는 아닙니다 [2].
OSWorld-Verified78.0%78.7%컴퓨터 사용 능력은 거의 동률이나 GPT-5.5가 0.7%p 앞섭니다 [10].
BrowseComp비교 수치 확인 부족84.4%; GPT-5.5 Pro는 90.1%로 보고OpenAI 공식 발표에는 GPT-5.5 계열 수치가 있지만, 검색 결과상 Claude Opus 4.7의 동일 조건 수치는 확인되지 않습니다 [10].
GPQA Diamond94.3%93.6%고난도 과학 질의에서는 Claude가 근소 우위로 보고됩니다 [9].
FrontierMath T1-343.8%51.7%수학 난제 계열에서는 GPT-5.5가 뚜렷하게 앞서는 것으로 보고됩니다 [9].
Humanity’s Last Exam31.2%로 보고된 출처 있음40.6%로 보고된 출처 있음한 출처는 GPT-5.5 우위를 보고하지만, 다른 집계는 Claude 우위를 시사해 결론이 불안정합니다 [12][7].
컨텍스트 윈도우1,000k 토큰922k 또는 1M급Artificial Analysis 비교에서는 Opus가 더 길게 표시되지만, LLM Stats는 둘 다 1M 토큰급으로 설명합니다 [5][7].
비용 / 토큰 효율동일 입력가로 비교됨동일 입력가로 비교됨LLM Stats는 둘이 같은 입력 가격대라고 설명하며, Mindstudio는 GPT-5.5가 같은 작업에서 출력 토큰을 72% 적게 썼다고 보고합니다 [7][8].

분야별 해석

코딩

Claude Opus 4.7은 실제 GitHub 이슈 해결 계열인 SWE-bench Pro에서 GPT-5.5보다 강한 결과를 보입니다 [4][12]. 이 벤치마크를 중시한다면 대규모 코드베이스 수정, 리팩터링, 복잡한 버그 수정에서는 Opus 4.7을 우선 검토할 만합니다 [4][12].

GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0에서 Opus 4.7보다 높은 점수를 보여, 셸 명령 실행, 파일 탐색, 터미널 기반 에이전트 작업에는 더 유리할 가능성이 있습니다 [12]. Mindstudio의 비교도 GPT-5.5가 파일 탐색과 정확한 도구 사용이 필요한 코딩 작업에서 약간의 우위를 보인다고 설명합니다 [8].

에이전트·도구 사용

OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 거의 같은 수준입니다 [10]. 이 정도 차이는 벤치마크 설정과 실행 편차에 따라 체감상 동률에 가까울 수 있습니다 [10].

LLM Stats는 Claude Opus 4.7이 Finance Agent, MCP Atlas, GPQA, HLE, SWE-bench Pro 등 5개 벤치마크에서 앞선다고 요약합니다 [7]. 다만 이 요약은 HLE에서 GPT-5.5 우위를 보고한 다른 출처와 충돌하므로, MCP Atlas·Finance Agent 같은 내부적 또는 특화 벤치마크는 원자료 방법론 확인이 필요합니다 [7][12].

추론·과학·수학

GPQA Diamond에서는 Claude Opus 4.7이 94.3%, GPT-5.5가 93.6%로 보고되어 사실상 초근접 경쟁입니다 [9]. 이 차이는 작기 때문에 과학 질의에서는 벤치마크 점수보다 답변 검증성, 출처 사용, 도메인별 샘플 테스트가 더 중요할 수 있습니다 [9].

FrontierMath T1-3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 보고되어 GPT-5.5가 더 강하게 나타납니다 [9]. 고난도 수학·정형 추론을 우선한다면 GPT-5.5를 먼저 시험해볼 만합니다 [9].

멀티모달·컴퓨터 사용

OpenAI 공식 발표는 GPT-5.5가 MMMU Pro no-tools에서 81.2%, tools 사용 시 83.2%를 기록했다고 제시합니다 [10]. 검색 결과에서 Claude Opus 4.7의 동일 MMMU Pro 수치가 명확히 확인되지 않아 이 항목은 직접 비교가 어렵습니다 [10].

컴퓨터 사용 항목인 OSWorld-Verified는 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 78.0%로 GPT-5.5가 근소하게 앞섭니다 [10]. 실제 GUI 조작형 에이전트 워크플로에서는 두 모델 모두 후보에 올리고, 실패 복구율과 툴 호출 비용을 별도로 측정하는 것이 좋습니다 [10].

Evidence notes

  • Anthropic의 공식 발표는 Opus 4.7이 93개 코딩 태스크 벤치마크에서 Opus 4.6 대비 해결률을 13% 높였고, 이전 Opus 4.6과 Sonnet 4.6이 해결하지 못한 4개 태스크를 해결했다고 설명합니다 [2]. 이는 Opus 4.7의 세대 간 개선 근거이지만 GPT-5.5와의 직접 비교는 아닙니다 [2].

  • OpenAI의 공식 발표는 OSWorld-Verified에서 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 78.0%를 함께 제시합니다 [10]. 같은 발표는 BrowseComp와 MMMU Pro에서도 GPT-5.5 계열 수치를 제시하지만, 검색 결과상 Claude Opus 4.7의 동일 조건 비교값은 제한적으로만 확인됩니다 [10].

  • Artificial Analysis 비교는 GPT-5.5를 “xhigh”, Claude Opus 4.7을 “Non-reasoning, High Effort” 조건으로 비교하므로, 해당 결과는 완전히 같은 추론 모드의 정면 비교로 보기 어렵습니다 [5].

  • BenchLM은 Claude Opus 4.7을 provisional leaderboard 110개 모델 중 2위, verified leaderboard 14개 모델 중 2위, 종합 97/100점으로 제시합니다 [3]. 하지만 검색 결과상 같은 출처에서 GPT-5.5의 동등한 상세 점수를 충분히 확인하지 못했으므로, 이 항목은 Opus 4.7의 위치를 보여주는 참고자료로만 보는 것이 적절합니다 [3].

Limitations / uncertainty

  • HLE 결과는 출처 간 충돌이 있습니다. Mashable은 GPT-5.5가 HLE에서 40.6%, Claude Opus 4.7이 31.2%라고 보고하지만, LLM Stats는 Claude Opus 4.7이 HLE를 포함한 5개 벤치마크에서 앞선다고 요약합니다 [12][7]. 방법론, 도구 사용 여부, 모델 모드가 확인되기 전까지는 HLE 승자를 확정하기 어렵습니다 [12][7].

  • SWE-bench Verified의 GPT-5.5 정확 수치는 검색 결과에서 충분히 확인되지 않았습니다. Claude Opus 4.7의 87.6% 수치는 확인되지만, GPT-5.5의 동일 조건 수치가 없어 이 항목은 Insufficient evidence입니다 [4][8].

  • 공개 벤치마크는 공급자 내부 평가, 제3자 블로그, 독립 리더보드가 섞여 있습니다. 따라서 제품 의사결정에는 동일 프롬프트, 동일 툴, 동일 예산, 동일 재시도 횟수로 자체 평가를 수행하는 것이 필요합니다 [2][10][5].

Summary

Claude Opus 4.7은 SWE-bench Pro, GPQA Diamond, 장문 컨텍스트, 일부 에이전트·금융·도구 집계에서 강점이 보입니다 [4][9][5][7]. GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath, 출력 토큰 효율에서 강점이 보고됩니다 [12][10][9][8].

실무 선택 기준은 간단합니다. 복잡한 코드 수정·리뷰·과학 질의 중심이면 Claude Opus 4.7을 먼저 시험하고, 터미널 기반 자동화·컴퓨터 사용·수학 추론·토큰 효율이 중요하면 GPT-5.5를 먼저 시험하는 것이 합리적입니다 [4][12][10][9][8].

출처

  • [1] Claude Opus 4.7 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools Claude Opus 4.7 According to BenchLM.ai, Claude Opus 4.7 ranks 2 out of 110 models on the provisional leaderboard with an overall score of 97/100. It also ranks 2 out of 14 on t...

  • [3] GPT-5.5 (xhigh) vs Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, High Effort): Model Comparisonartificialanalysis.ai

    Highlights Model Comparison Metric OpenAI logoGPT-5.5 (xhigh) Anthropic logoClaude Opus 4.7 (Non-reasoning, High Effort) Analysis --- --- Creator OpenAI Anthropic Context Window 922k tokens ( 1383 A4 pages of size 12 Arial font) 1000k tokens ( 1500 A4 pages...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Statsllm-stats.com

    Within seven days, I had two new frontier models to compare against the workloads I run for LLM Stats:Claude Opus 4.7shipped on April 16, 2026, andGPT-5.5 on April 23. Both land at the same input price. Both ship 1M-token context. Both pitch significantly b...

  • [5] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Real-World Coding Performance ...mindstudio.ai

    SWE-Bench and Coding Tasks On SWE-Bench Verified — the standard benchmark for evaluating real GitHub issue resolution — both models score competitively at the top of the 2026 leaderboard. GPT-5.5 holds a slight edge on problems requiring precise tool use an...

  • [6] OpenAI's GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? | Mashablemashable.com

    Thanks for signing up! SWE-Bench Pro: GPT-5.5 scored 58.6; Opus 4.7 scored 64.3 percent Terminal-Bench 2.0: GPT-5.5 scored 82.7 percent; Opus 4.7 scored 69.4 percent Humanity's Last Exam: GPT-5.5 scored 40.6 percent; Opus 4.7 scored 31.2 percent\ Humanity's...

  • [8] Claude Opus 4.7 Benchmark Full Analysis: Empirical Data Leading ...help.apiyi.com

    Q1: What is Claude Opus 4.7? Claude Opus 4.7 is the flagship Large Language Model released by Anthropic on April 16, 2026. It leads in multiple benchmarks, including coding (SWE-bench Verified 87.6%), Agent tool invocation, and scientific reasoning (GPQA Di...

  • [14] GPT-5.5: The Complete Guide (2026) - o-mega | AIo-mega.ai

    Reasoning, Math, and Science Benchmark GPT-5.5 GPT-5.5 Pro GPT-5.4 Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro --- --- --- MMLU 92.4% - - GPQA Diamond 93.6% 92.8% 94.2% 94.3% ARC-AGI-2 85.0% 73.3% 77.1% ARC-AGI-1 95.0% 93.7% - FrontierMath T1-3 51.7% 52.4% 47.6% 43.8% F...

  • [15] Introducing GPT-5.5 - OpenAIopenai.com

    Computer use and vision EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaudeOpus 4.7Gemini 3.1 Pro OSWorld-Verified 78.7%75.0%--78.0%- MMMU Pro (no tools)81.2%81.2%---80.5% MMMU Pro (with tools)83.2%82.1%---- Tool use EvalGPT-5.5GPT‑5.4GPT-5.5 ProGPT‑5.4 ProClaud...

  • [17] GPT-5.5 Benchmarks 2026: Scores, Rankings & Performancebenchlm.ai

    Core Rankings Specialized Use Cases Dashboards Directories Guides & Lists Tools GPT-5.5 According to BenchLM.ai, GPT-5.5 ranks 5 out of 112 models on the provisional leaderboard with an overall score of 89/100. It also ranks 2 out of 16 on the verified lead...

  • [23] How OpenAI's recently released GPT-5.5 stacks up with Anthropic's ...rdworldonline.com

    The overlapping benchmarks stack up like this: Benchmark Mythos (gated) GPT-5.5 GPT-5.5 Pro Opus 4.7† Notes --- --- --- SWE-bench Pro 77.8% 58.6% — 64.3% Memorization concern¹ Terminal-Bench 2.0 82% / 92.1%² 82.7% — 69.4% Different harnesses² GPQA Diamond 9...

  • [29] LLM Leaderboard 2026 — Compare Top AI Models - Vellumvellum.ai

    93.6% GPT-5.5 92.4% GPT 5.2 91.9% Gemini 3 Pro Best in Reasoning (GPQA Diamond) Model Score --- Claude 3 Opus 95.4% Claude Opus 4.7 94.2% GPT-5.5 93.6% GPT 5.2 92.4% Gemini 3 Pro 91.9% Best in High School Math (AIME 2025) 100%96%93%89%86% 100% Gemini 3 Pro...

  • [30] AI Leaderboard 2026 - Compare Top AI Models & Rankingsllm-stats.com

    Rank Model Code Arena Chat Arena GPQA SWE-bench Context Input $/M Output $/M License --- --- --- --- --- 1 Image 2: Google Gemini 3.1 Pro Google 2,093 1,222 94.3% 80.6% 1.0M $2.50 $15.00 Proprietary 2 Image 3: Anthropic Claude Opus 4.6 Anthropic 2,005 1,491...

  • [34] Everything You Need to Know About GPT-5.5 - Vellumvellum.ai

    SWE-bench Pro: the coding crown stays with Anthropic. Claude Opus 4.7 scores 64.3% versus GPT-5.5's 58.6% — a 5.7-point gap on real GitHub issue ... 1 day ago