studioglobal
熱門探索內容
報告已發布9 個來源

GPT-5.5 против DeepSeek V4: что выбрать для кода, агентных задач и бюджета

Единого победителя нет: в BenchLM DeepSeek V4 Flash High лидирует в coding со средним баллом 72,2 против 58,6 у GPT 5.5, а GPT 5.5 лидирует в agentic tasks с 81,8 против 55,4 [13]. VentureBeat сравнивает уже DeepSeek V4 Pro Max: в этой таблице GPT 5.5 выше по GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 и...

使用 Studio Global AI 搜尋並查證事實探索更多內容
18K0
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 提示詞

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

Сравнивать GPT-5.5 и DeepSeek V4 по принципу кто сильнее вообще — почти гарантированно получить слишком грубый ответ. В открытых данных под названием DeepSeek V4 фигурируют разные варианты и режимы: BenchLM сравнивает GPT-5.5 с DeepSeek V4 Flash High, VentureBeat — с DeepSeek-V4-Pro-Max, а Artificial Analysis — DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort с GPT-5.5 xhigh [4][13][16].

Поэтому правильный вопрос для инженерной команды звучит иначе: какая версия лучше подходит под конкретную нагрузку — генерацию кода, агентный workflow, работу в терминале, длинный контекст, мультимодальный ввод или минимизацию стоимости токенов.

Короткий вывод

Если смотреть на BenchLM, DeepSeek V4 Flash High сильнее в категории coding: средний балл 72,2 против 58,6 у GPT-5.5. В той же паре GPT-5.5 заметно сильнее в agentic tasks: 81,8 против 55,4 [13].

Если смотреть на VentureBeat, картина смещается в пользу GPT-5.5: там сравнивается DeepSeek-V4-Pro-Max, и GPT-5.5 выше в GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam без инструментов и с инструментами, Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench Pro / SWE Pro [16].

Практический вывод такой: для дешевого и массового coding throughput стоит первым тестировать DeepSeek V4 Flash High; для агентных сценариев, сложного терминального workflow и более комплексных software engineering benchmark — GPT-5.5 выглядит сильнее по доступным публичным данным [13][16].

Главная ловушка: DeepSeek V4 — это не одна конфигурация

DeepSeek V4 в источниках описывается не как один неизменный объект. DataCamp пишет о двух preview models — V4-Pro и V4-Flash — и указывает, что V4-Pro имеет 1-million-token context window и 1,6 трлн total parameters [5]. При этом сравнительные площадки используют и другие обозначения: DeepSeek V4 Flash High, DeepSeek-V4-Pro-Max, DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16].

Это важно для интерпретации. Результат DeepSeek V4 Flash High в coding нельзя автоматически переносить на V4-Pro-Max. И наоборот: отставание DeepSeek-V4-Pro-Max в таблице VentureBeat не отменяет сильный результат Flash High в coding-сравнении BenchLM [13][16].

ИсточникКакая версия сравниваетсяЧто полезно знатьГлавное ограничение
BenchLMDeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High впереди в coding, GPT-5.5 впереди в agentic tasks [13]Нельзя напрямую переносить вывод на V4-Pro-Max
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5GPT-5.5 выше в GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench Pro / SWE Pro [16]Это не Flash High
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhighУ DeepSeek указано 1000k tokens контекста, у GPT-5.5 xhigh — 922k; GPT-5.5 xhigh поддерживает image input, а эта конфигурация DeepSeek — нет [4]Сравнение функций не равно победе во всех бенчмарках
DataCampDeepSeek V4-Pro и V4-FlashV4-Pro описан с 1-million-token context window и 1,6 трлн total parameters [5]Не все внешние тесты используют те же имена и режимы

Бенчмарки: что показывают опубликованные цифры

НаправлениеGPT-5.5DeepSeek V4: версия и результатКак читать
Coding, средний балл58,6DeepSeek V4 Flash High: 72,2В сравнении BenchLM по coding лидирует DeepSeek V4 Flash High [13]
Agentic tasks, средний балл81,8DeepSeek V4 Flash High: 55,4В сравнении BenchLM по агентным задачам лидирует GPT-5.5 [13]
GPQA Diamond93,6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 90,1%В таблице VentureBeat выше GPT-5.5 [16]
Humanity’s Last Exam, no tools41,4%DeepSeek-V4-Pro-Max: 37,7%В таблице VentureBeat выше GPT-5.5 [16]
Humanity’s Last Exam, with tools52,2%DeepSeek-V4-Pro-Max: 48,2%В таблице VentureBeat выше GPT-5.5 [16]
Terminal-Bench 2.082,7%DeepSeek-V4-Pro-Max: 67,9%У VentureBeat GPT-5.5 впереди; при этом BenchLM называет Terminal-Bench 2.0 тестом, который сильнее всего раздвигает модели в coding-категории в пользу DeepSeek V4 Flash High, что подчеркивает роль версии и методики [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58,6%DeepSeek-V4-Pro-Max: 55,4%В таблице VentureBeat GPT-5.5 немного впереди [16]
SWE-bench Verified88,7%DeepSeek V4-Pro: 80,6%В стороннем гайде O-mega лидирует GPT-5.5 [14]

Эти цифры не стоит усреднять в один общий рейтинг. Они отвечают на разные вопросы. BenchLM говорит: в его coding-категории DeepSeek V4 Flash High выглядит сильнее, а в agentic tasks — GPT-5.5. VentureBeat говорит: против DeepSeek-V4-Pro-Max модель GPT-5.5 сильнее в ряде сложных reasoning- и software engineering-тестов [13][16].

Coding: сильная зона DeepSeek V4 Flash High, но не вся картина

Самый сильный публичный аргумент в пользу DeepSeek V4 — результат BenchLM по coding. Там DeepSeek V4 Flash High получает средний балл 72,2, а GPT-5.5 — 58,6. BenchLM также указывает, что Terminal-Bench 2.0 сильнее всего раздвигает модели внутри этой категории [13].

Но другие источники смотрят на другие версии и тесты. У VentureBeat GPT-5.5 опережает DeepSeek-V4-Pro-Max в Terminal-Bench 2.0: 82,7% против 67,9%, а также в SWE-Bench Pro / SWE Pro: 58,6% против 55,4% [16]. O-mega приводит сравнение SWE-bench Verified, где GPT-5.5 получает 88,7%, а DeepSeek V4-Pro — 80,6% [14].

Для практики это означает следующее: если ваш внутренний workload похож на набор coding-задач BenchLM и вам важна стоимость, DeepSeek V4 Flash High обязательно стоит включить в shortlist. Если же вы строите coding agent, который должен работать с терминалом, репозиторием, исправлениями и более длинной цепочкой действий, GPT-5.5 пока имеет больше публичных аргументов в свою пользу [13][14][16].

Agentic tasks: у GPT-5.5 доказательная база выглядит плотнее

Agentic tasks — это не просто попросить модель написать функцию. Обычно речь о многошаговых сценариях: модель планирует действия, пользуется инструментами, ищет информацию, работает с окружением и исправляет ошибки по ходу выполнения.

В сравнении BenchLM GPT-5.5 набирает по agentic tasks 81,8, а DeepSeek V4 Flash High — 55,4. BenchLM отмечает, что сильнее всего разрыв формирует BrowseComp [13].

Это совпадает с позиционированием OpenAI. В документации OpenAI API рекомендуется начинать с gpt-5.5 для complex reasoning and coding, а для более дешевых и низколатентных нагрузок выбирать gpt-5.4-mini или gpt-5.4-nano [24]. В system card GPT-5.5 описан как модель для complex, real-world work, включая writing code, researching online и analyzing information [30].

Официальное позиционирование не заменяет независимый бенчмарк. Но в этой части оно смотрит в ту же сторону, что и BenchLM: для многошаговых агентных workflows GPT-5.5 стоит тестировать одним из первых [13][24][30].

Длинный контекст и мультимодальность: здесь важны не только баллы

Если узкое место вашего продукта — длина контекста, DeepSeek V4 Pro стоит рассматривать отдельно. DataCamp описывает V4-Pro как модель с 1-million-token context window, а Artificial Analysis указывает для DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort context window в 1000k tokens против 922k tokens у GPT-5.5 xhigh [4][5].

Но контекст — не единственный параметр. Artificial Analysis также указывает, что GPT-5.5 xhigh поддерживает image input, тогда как DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort — нет [4]. Если ваш сценарий включает анализ изображений, сканов, интерфейсов или смешанных документов, эту функциональность нужно проверять отдельно, а не выбирать модель только по среднему баллу в coding или agentic tasks.

Цена: DeepSeek V4 Flash дешев, но по V4 Pro есть расхождение

Стоимость — главный коммерческий аргумент DeepSeek V4. TechCrunch и Yahoo/Decrypt сообщают одинаковую цену для DeepSeek V4 Flash: $0,14 за 1 млн input tokens и $0,28 за 1 млн output tokens [1][2]. Yahoo/Decrypt также сообщает цену GPT-5.5: $5 за 1 млн input tokens и $30 за 1 млн output tokens; для GPT-5.5 Pro — $30 и $180 соответственно [2].

Модель / версияInput price по сообщениямOutput price по сообщениямКомментарий
DeepSeek V4 Flash$0,14 / 1M tokens$0,28 / 1M tokensTechCrunch и Yahoo/Decrypt совпадают [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch: $0,145 / 1M tokens; Yahoo/Decrypt: $1,74 / 1M tokens$3,48 / 1M tokensInput price различается между источниками, output price совпадает [1][2]
GPT-5.5$5 / 1M tokens$30 / 1M tokensЦена из сообщения Yahoo/Decrypt [2]
GPT-5.5 Pro$30 / 1M tokens$180 / 1M tokensЦена из сообщения Yahoo/Decrypt [2]

Если продукт сжигает миллионы или миллиарды токенов, такая разница меняет экономику. Но перед закупкой или миграцией стоит проверить два момента: во-первых, input price для DeepSeek V4 Pro расходится между TechCrunch и Yahoo/Decrypt; во-вторых, доступная здесь цена GPT-5.5 взята из медиа-сообщения, а не из процитированного фрагмента документации OpenAI API [1][2][24].

Как выбирать модель под задачу

Сначала тестируйте GPT-5.5, если у вас агентный workflow. BenchLM показывает явное преимущество GPT-5.5 в agentic tasks, а документация OpenAI рекомендует gpt-5.5 как стартовую модель для complex reasoning and coding [13][24].

Сначала тестируйте GPT-5.5, если задача близка к терминальным и сложным software engineering-сценариям. В таблице VentureBeat GPT-5.5 выше DeepSeek-V4-Pro-Max в Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench Pro / SWE Pro; O-mega также указывает преимущество GPT-5.5 над DeepSeek V4-Pro в SWE-bench Verified [14][16].

Сначала тестируйте DeepSeek V4 Flash High, если главное — дешевый coding throughput. BenchLM отдает DeepSeek V4 Flash High лидерство в coding, а сообщаемая цена DeepSeek V4 Flash существенно ниже опубликованной в медиа цены GPT-5.5 [1][2][13].

Отдельно тестируйте DeepSeek V4 Pro, если вам нужен очень длинный контекст. DataCamp описывает V4-Pro с 1-million-token context window, а Artificial Analysis указывает 1000k tokens у DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort против 922k tokens у GPT-5.5 xhigh [4][5].

Ограничения публичных данных

У текущих сравнений есть несколько важных ограничений.

Первое: источники используют разные названия DeepSeek V4 — V4-Flash, V4 Flash High, V4-Pro, V4-Pro-Max и V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16]. Это могут быть разные режимы, ценовые уровни и вычислительные бюджеты.

Второе: по Terminal-Bench 2.0 видна методологическая развилка. BenchLM пишет, что этот тест сильнее всего раздвигает модели в coding-категории в пользу DeepSeek V4 Flash High; VentureBeat при этом показывает GPT-5.5 выше DeepSeek-V4-Pro-Max в Terminal-Bench 2.0 [13][16]. Эти результаты нельзя механически склеить.

Третье: цены требуют проверки на момент внедрения, особенно DeepSeek V4 Pro input price, который различается у TechCrunch и Yahoo/Decrypt [1][2].

Итог

На основании доступных источников нельзя честно сказать, что GPT-5.5 или DeepSeek V4 победил во всем. DeepSeek V4 Flash High лидирует в coding-среднем BenchLM, GPT-5.5 лидирует в agentic tasks у того же источника, а сравнение VentureBeat с DeepSeek-V4-Pro-Max склоняется в пользу GPT-5.5 по нескольким reasoning-, terminal- и software engineering-бенчмаркам [13][16].

Если нужно принять инженерное решение, не выбирайте по бренду. Для агентных workflows, онлайн-исследований, терминальных задач и сложной разработки первым кандидатом выглядит GPT-5.5. Для низкой стоимости и массового coding pipeline — DeepSeek V4 Flash High. Для длинного контекста — отдельный A/B-тест DeepSeek V4 Pro против GPT-5.5 xhigh на ваших данных, промптах, инструментах, задержках и реальной стоимости токенов [1][2][4][13][16][24][30].

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.

使用 Studio Global AI 搜尋並查證事實

重點整理

  • Единого победителя нет: в BenchLM DeepSeek V4 Flash High лидирует в coding со средним баллом 72,2 против 58,6 у GPT 5.5, а GPT 5.5 лидирует в agentic tasks с 81,8 против 55,4 [13].
  • VentureBeat сравнивает уже DeepSeek V4 Pro Max: в этой таблице GPT 5.5 выше по GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 и SWE Bench Pro / SWE Pro [16].
  • По цене DeepSeek V4 Flash выглядит заметно дешевле: $0,14 за 1 млн input tokens и $0,28 за 1 млн output tokens против медиасообщения о $5 и $30 для GPT 5.5, но цену V4 Pro перед внедрением нужно перепроверять [1][2].

大家也會問

「GPT-5.5 против DeepSeek V4: что выбрать для кода, агентных задач и бюджета」的簡短答案是什麼？

Единого победителя нет: в BenchLM DeepSeek V4 Flash High лидирует в coding со средним баллом 72,2 против 58,6 у GPT 5.5, а GPT 5.5 лидирует в agentic tasks с 81,8 против 55,4 [13].

最值得優先驗證的重點是什麼？

Единого победителя нет: в BenchLM DeepSeek V4 Flash High лидирует в coding со средним баллом 72,2 против 58,6 у GPT 5.5, а GPT 5.5 лидирует в agentic tasks с 81,8 против 55,4 [13]. VentureBeat сравнивает уже DeepSeek V4 Pro Max: в этой таблице GPT 5.5 выше по GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, Terminal Bench 2.0 и SWE Bench Pro / SWE Pro [16].

接下來在實務上該怎麼做？

По цене DeepSeek V4 Flash выглядит заметно дешевле: $0,14 за 1 млн input tokens и $0,28 за 1 млн output tokens против медиасообщения о $5 и $30 для GPT 5.5, но цену V4 Pro перед внедрением нужно перепроверять [1][2].

下一步適合探索哪個相關主題？

繼續閱讀「Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基準比較：2026 年誰最值得信？」，從另一個角度查看更多引用來源。

開啟相關頁面

我應該拿這個和什麼比較？

將這個答案與「DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點」交叉比對。

開啟相關頁面

繼續深入研究

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 基準比較：2026 年誰最值得信？

Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6：2026 基準測試與決策結論

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 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點

DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Northwest vs. Southeast Timber 彈性題解：為什麼是 larger; larger

Northwest 與 Southeast Timber：替代性越高，為什麼答案是 larger; larger？

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

DeepSeek 會擊敗 OpenAI、Claude、Gemini、Grok 嗎？關鍵不是榜單，而是成本與信任

DeepSeek 會擊敗 OpenAI、Claude、Gemini、Grok 嗎？關鍵不是榜單，而是成本與信任

研究對話

你

研究問題

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

Studio Global AI39 個來源

附引用的答案

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]。

來源

  • [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