Порівняння фронтирних ШІ-моделей: GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 та DeepSeek V4
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах. Claude Opus 4.7 залишається неперевершеним у кодуванні: 87.6% на SWE bench Verified та 64.3% на SWE bench Pro — найкращі показники серед усіх моделей.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.5Зображення створено за допомогою GPT Image 2
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах.
Claude Opus 4.7 залишається неперевершеним у кодуванні: 87.6% на SWE bench Verified та 64.3% на SWE bench Pro — найкращі показники серед усіх моделей.
DeepSeek V4 Pro є найпотужнішою моделлю з відкритою вагою, але незалежна оцінка NIST свідчить, що вона все ще відстає від лідерів приблизно на вісім місяців.
Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively aFrontier AI models are increasingly compared using agentic, coding, and reasoning benchmarks.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively a. Article summary: No single public suite in this evidence set compares all six models in exactly the same configuration. The available evidence mixes Terminal-Bench 2.0, 2.1, and Hard; SWE-bench Pro and Verified; GDPval and GDPval-AA; and. Topic tags: deepresearch, documentation, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark Across Coding, Reasoning, and Financial Research. * **Claude Opus 4.6 (Thinking) and Claude Opus 4.7 tie for #1 overall" source context "Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark ..." Reference image 2: v
openai.com
Фронтирні ШІ-моделі сьогодні оцінюють за зростаючою кількістю спеціалізованих бенчмарків, які охоплюють кодування, багатокрокові робочі процеси, міркування та реальні знаннєві завдання. Найновіші версії — GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 та DeepSeek V4 — показують вражаючі результати, але ландшафт бенчмарків залишається фрагментованим. Різні лабораторії використовують різні набори тестів, версії та режими міркувань, що ускладнює пряме ранжування.
Пропонуємо синтез найбільш цитованих результатів бенчмарків, доступних у 2026 році, та те, що вони говорять про сильні сторони кожної моделі.
Проблема бенчмарків: прямі порівняння — рідкість
Не існує єдиної публічної таблиці лідерів, яка б оцінювала всі основні фронтирні моделі в ідентичних умовах. Замість цього, докази зібрані з перехресних сімейств бенчмарків, таких як Terminal‑Bench, SWE‑bench, GDPval, OSWorld тощо.
Ці тести вимірюють різні аспекти інтелекту:
Terminal‑Bench: довготривалі завдання з кодування та агентні робочі процеси в командному рядку.
SWE‑bench: вирішення реальних проблем з GitHub та завдання з промислової розробки програмного забезпечення.
GDPval: економічно цінна знаннєва робота в багатьох професіях.
OSWorld: завдання з використання комп'ютера, такі як навігація в програмних середовищах.
Оскільки розробники моделей часто публікують результати на різних версіях або з різними налаштуваннями міркувань, загальне ранжування моделей вимагає інтерпретації, а не єдиної таблиці результатів.
GPT‑5.5: найсильніший профіль для агентних завдань
GPT‑5.5 від OpenAI наразі демонструє один із найкращих загальних портфелів бенчмарків для агентних робочих процесів.
Ключові опубліковані результати:
Terminal‑Bench 2.0: 82.7%
GDPval: 84.9% перемог або нічиїх проти експертів-людей
OSWorld‑Verified: 78.7%
SWE‑bench Pro: 58.6%
Terminal‑Bench вимірює складні багатокрокові робочі процеси в командному рядку, які вимагають планування та використання інструментів. Результат GPT‑5.5 у 82.7% лідирує в порівняльній таблиці, опублікованій на момент запуску.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Порівняння фронтирних ШІ-моделей: GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 та DeepSeek V4"?
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах.
What are the key points to validate first?
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах. Claude Opus 4.7 залишається неперевершеним у кодуванні: 87.6% на SWE bench Verified та 64.3% на SWE bench Pro — найкращі показники серед усіх моделей.
What should I do next in practice?
DeepSeek V4 Pro є найпотужнішою моделлю з відкритою вагою, але незалежна оцінка NIST свідчить, що вона все ще відстає від лідерів приблизно на вісім місяців.
Порівняння фронтирних ШІ-моделей: GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 та DeepSeek V4
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах. Claude Opus 4.7 залишається неперевершеним у кодуванні: 87.6% на SWE bench Verified та 64.3% на SWE bench Pro — найкращі показники серед усіх моделей.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.5Зображення створено за допомогою GPT Image 2
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах.
Claude Opus 4.7 залишається неперевершеним у кодуванні: 87.6% на SWE bench Verified та 64.3% на SWE bench Pro — найкращі показники серед усіх моделей.
DeepSeek V4 Pro є найпотужнішою моделлю з відкритою вагою, але незалежна оцінка NIST свідчить, що вона все ще відстає від лідерів приблизно на вісім місяців.
Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively aFrontier AI models are increasingly compared using agentic, coding, and reasoning benchmarks.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively a. Article summary: No single public suite in this evidence set compares all six models in exactly the same configuration. The available evidence mixes Terminal-Bench 2.0, 2.1, and Hard; SWE-bench Pro and Verified; GDPval and GDPval-AA; and. Topic tags: deepresearch, documentation, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark Across Coding, Reasoning, and Financial Research. * **Claude Opus 4.6 (Thinking) and Claude Opus 4.7 tie for #1 overall" source context "Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark ..." Reference image 2: v
openai.com
Фронтирні ШІ-моделі сьогодні оцінюють за зростаючою кількістю спеціалізованих бенчмарків, які охоплюють кодування, багатокрокові робочі процеси, міркування та реальні знаннєві завдання. Найновіші версії — GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 та DeepSeek V4 — показують вражаючі результати, але ландшафт бенчмарків залишається фрагментованим. Різні лабораторії використовують різні набори тестів, версії та режими міркувань, що ускладнює пряме ранжування.
Пропонуємо синтез найбільш цитованих результатів бенчмарків, доступних у 2026 році, та те, що вони говорять про сильні сторони кожної моделі.
Проблема бенчмарків: прямі порівняння — рідкість
Не існує єдиної публічної таблиці лідерів, яка б оцінювала всі основні фронтирні моделі в ідентичних умовах. Замість цього, докази зібрані з перехресних сімейств бенчмарків, таких як Terminal‑Bench, SWE‑bench, GDPval, OSWorld тощо.
Ці тести вимірюють різні аспекти інтелекту:
Terminal‑Bench: довготривалі завдання з кодування та агентні робочі процеси в командному рядку.
SWE‑bench: вирішення реальних проблем з GitHub та завдання з промислової розробки програмного забезпечення.
GDPval: економічно цінна знаннєва робота в багатьох професіях.
OSWorld: завдання з використання комп'ютера, такі як навігація в програмних середовищах.
Оскільки розробники моделей часто публікують результати на різних версіях або з різними налаштуваннями міркувань, загальне ранжування моделей вимагає інтерпретації, а не єдиної таблиці результатів.
GPT‑5.5: найсильніший профіль для агентних завдань
GPT‑5.5 від OpenAI наразі демонструє один із найкращих загальних портфелів бенчмарків для агентних робочих процесів.
Ключові опубліковані результати:
Terminal‑Bench 2.0: 82.7%
GDPval: 84.9% перемог або нічиїх проти експертів-людей
OSWorld‑Verified: 78.7%
SWE‑bench Pro: 58.6%
Terminal‑Bench вимірює складні багатокрокові робочі процеси в командному рядку, які вимагають планування та використання інструментів. Результат GPT‑5.5 у 82.7% лідирує в порівняльній таблиці, опублікованій на момент запуску.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Порівняння фронтирних ШІ-моделей: GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 та DeepSeek V4"?
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах.
What are the key points to validate first?
GPT‑5.5 демонструє найкращі результати в агентних завданнях (82.7% на Terminal Bench 2.0, 84.9% на GDPval), випереджаючи конкурентів у багатокрокових робочих процесах. Claude Opus 4.7 залишається неперевершеним у кодуванні: 87.6% на SWE bench Verified та 64.3% на SWE bench Pro — найкращі показники серед усіх моделей.
What should I do next in practice?
DeepSeek V4 Pro є найпотужнішою моделлю з відкритою вагою, але незалежна оцінка NIST свідчить, що вона все ще відстає від лідерів приблизно на вісім місяців.
Модель також сильна в знаннєвих бенчмарках: GDPval оцінює завдання з десятків професій, включаючи юриспруденцію, фінанси та управління продуктами. GPT‑5.5 зрівнюється або перевершує професіоналів приблизно в 84.9% порівнянь.
Разом ці цифри свідчать, що GPT‑5.5 особливо сильний в автономних багатокрокових завданнях та агентних робочих процесах.
Claude Opus 4.7: найкраща модель для кодування
Claude Opus 4.7 від Anthropic вважається однією з найсильніших моделей для завдань з програмної інженерії.
Найвідоміші результати бенчмарків:
SWE‑bench Verified: 87.6%
SWE‑bench Pro: 64.3%
GPQA Diamond: 94.2%
Terminal‑Bench 2.0: 69.4%
SWE‑bench оцінює, чи може модель виправити реальні помилки у відкритих репозиторіях. Результат Opus 4.7 у 87.6% на SWE‑bench Verified представляє значне покращення порівняно з попередником і ставить її серед найкращих моделей для агентів кодування.
Хоча її результат на Terminal‑Bench поступається GPT‑5.5, її бенчмарки, орієнтовані на кодування, залишаються одними з найсильніших серед опублікованих порівнянь.
Gemini 3.5 Flash: висока продуктивність на набагато вищій швидкості
Gemini 3.5 Flash від Google є незвичайною моделлю, оскільки вона позиціонується як швидка, економічно ефективна модель, а не флагман — але все одно демонструє конкурентоспроможні результати на кількох агентних бенчмарках.
Звітні результати:
Terminal‑Bench 2.1: 76.2%
MCP Atlas: 83.6%
GDPval‑AA: 1656 Elo
CharXiv reasoning: 84.2%
Google стверджує, що модель працює приблизно в чотири рази швидше, ніж аналогічні фронтирні моделі, перевершуючи попередню Gemini 3.1 Pro на кількох агентних бенчмарках.
На практиці головною перевагою Gemini 3.5 Flash є компроміс між швидкістю та можливостями: вона забезпечує майже флагманські результати бенчмарків, орієнтуючись на низьку затримку та виробничі навантаження.
DeepSeek V4: потужний challenger з відкритою вагою
DeepSeek V4 примітний тим, що це одна з найпотужніших моделей з відкритою вагою, випущених на сьогодні.
Сімейство моделей включає два варіанти:
V4‑Pro (велика модель mixture‑of‑experts)
V4‑Flash (легша та ефективніша версія)
Згідно з технічним звітом моделі та підсумками її бенчмарків, V4‑Pro в режимі максимальних міркувань досягає:
SWE‑bench Verified: 80.6%
GPQA Diamond: 90.1%
LiveCodeBench: 93.5%
Ці результати ставлять її близько до провідних пропрієтарних моделей у деяких бенчмарках кодування.
Однак незалежна оцінка програми CAISI Національного інституту стандартів і технологій США (NIST) показала, що можливості моделі відстають від фронтиру приблизно на вісім місяців, що підкреслює розрив між самостійно звітованими та незалежними результатами.
Grok 4.3: значні покращення, але не явний лідер фронтиру
Grok 4.3 від xAI демонструє значне покращення порівняно з попередніми версіями, особливо в бенчмарках агентних завдань.
Опубліковані показники:
Artificial Analysis Intelligence Index: ~53
GDPval‑AA: ~1500 Elo
τ²‑Bench Telecom: 98%
IFBench: 81%
Стрибок більш ніж на 300 Elo на GDPval‑AA порівняно з попередніми версіями Grok свідчить про суттєвий прогрес в автоматизації реальних завдань.
Тим не менш, сторонні аналізи зазвичай ставлять цю модель нижче за найновіші системи OpenAI та Anthropic за загальними показниками можливостей.
Що свідчать докази бенчмарків загалом
Розглянувши ці оцінки, можна побачити послідовну картину:
Найкращі загальні агентні робочі процеси: GPT‑5.5
Найкраща модель, орієнтована на кодування: Claude Opus 4.7
Найкращий баланс швидкості та можливостей: Gemini 3.5 Flash
Найкращий претендент з відкритою вагою: DeepSeek V4 Pro
Покращена, але середня фронтирна модель: Grok 4.3
Однак до цих висновків слід ставитися як до орієнтовних, а не остаточних, оскільки кожен розробник виділяє різні набори оцінок.
Чому рейтинги фронтирних моделей залишаються нестабільними
Порівняння бенчмарків у сучасному ШІ стає все більш складним з кількох причин:
Різні версії бенчмарків. Наприклад, Terminal‑Bench 2.0 та 2.1 вимірюють подібні завдання, але дають дещо різні результати.
Налаштування зусиль міркувань. Багато моделей тепер мають конфігуровані режими "мислення", які змінюють оцінки.
Звітовані розробниками числа. Багато таблиць бенчмарків походять з постів про запуск моделі, а не з незалежних оцінок.
Спеціалізація завдань. Кодування, агентна робота та знаннєві завдання винагороджують різні можливості.
Через ці фактори справжнє відносне ранжування фронтирних моделей часто стає зрозумілим лише після місяців незалежного тестування.
Підсумок
Найновіші дані бенчмарків не показують однієї моделі, яка б домінувала у всіх сферах.
Модель також сильна в знаннєвих бенчмарках: GDPval оцінює завдання з десятків професій, включаючи юриспруденцію, фінанси та управління продуктами. GPT‑5.5 зрівнюється або перевершує професіоналів приблизно в 84.9% порівнянь.
Разом ці цифри свідчать, що GPT‑5.5 особливо сильний в автономних багатокрокових завданнях та агентних робочих процесах.
Claude Opus 4.7: найкраща модель для кодування
Claude Opus 4.7 від Anthropic вважається однією з найсильніших моделей для завдань з програмної інженерії.
Найвідоміші результати бенчмарків:
SWE‑bench Verified: 87.6%
SWE‑bench Pro: 64.3%
GPQA Diamond: 94.2%
Terminal‑Bench 2.0: 69.4%
SWE‑bench оцінює, чи може модель виправити реальні помилки у відкритих репозиторіях. Результат Opus 4.7 у 87.6% на SWE‑bench Verified представляє значне покращення порівняно з попередником і ставить її серед найкращих моделей для агентів кодування.
Хоча її результат на Terminal‑Bench поступається GPT‑5.5, її бенчмарки, орієнтовані на кодування, залишаються одними з найсильніших серед опублікованих порівнянь.
Gemini 3.5 Flash: висока продуктивність на набагато вищій швидкості
Gemini 3.5 Flash від Google є незвичайною моделлю, оскільки вона позиціонується як швидка, економічно ефективна модель, а не флагман — але все одно демонструє конкурентоспроможні результати на кількох агентних бенчмарках.
Звітні результати:
Terminal‑Bench 2.1: 76.2%
MCP Atlas: 83.6%
GDPval‑AA: 1656 Elo
CharXiv reasoning: 84.2%
Google стверджує, що модель працює приблизно в чотири рази швидше, ніж аналогічні фронтирні моделі, перевершуючи попередню Gemini 3.1 Pro на кількох агентних бенчмарках.
На практиці головною перевагою Gemini 3.5 Flash є компроміс між швидкістю та можливостями: вона забезпечує майже флагманські результати бенчмарків, орієнтуючись на низьку затримку та виробничі навантаження.
DeepSeek V4: потужний challenger з відкритою вагою
DeepSeek V4 примітний тим, що це одна з найпотужніших моделей з відкритою вагою, випущених на сьогодні.
Сімейство моделей включає два варіанти:
V4‑Pro (велика модель mixture‑of‑experts)
V4‑Flash (легша та ефективніша версія)
Згідно з технічним звітом моделі та підсумками її бенчмарків, V4‑Pro в режимі максимальних міркувань досягає:
SWE‑bench Verified: 80.6%
GPQA Diamond: 90.1%
LiveCodeBench: 93.5%
Ці результати ставлять її близько до провідних пропрієтарних моделей у деяких бенчмарках кодування.
Однак незалежна оцінка програми CAISI Національного інституту стандартів і технологій США (NIST) показала, що можливості моделі відстають від фронтиру приблизно на вісім місяців, що підкреслює розрив між самостійно звітованими та незалежними результатами.
Grok 4.3: значні покращення, але не явний лідер фронтиру
Grok 4.3 від xAI демонструє значне покращення порівняно з попередніми версіями, особливо в бенчмарках агентних завдань.
Опубліковані показники:
Artificial Analysis Intelligence Index: ~53
GDPval‑AA: ~1500 Elo
τ²‑Bench Telecom: 98%
IFBench: 81%
Стрибок більш ніж на 300 Elo на GDPval‑AA порівняно з попередніми версіями Grok свідчить про суттєвий прогрес в автоматизації реальних завдань.
Тим не менш, сторонні аналізи зазвичай ставлять цю модель нижче за найновіші системи OpenAI та Anthropic за загальними показниками можливостей.
Що свідчать докази бенчмарків загалом
Розглянувши ці оцінки, можна побачити послідовну картину:
Найкращі загальні агентні робочі процеси: GPT‑5.5
Найкраща модель, орієнтована на кодування: Claude Opus 4.7
Найкращий баланс швидкості та можливостей: Gemini 3.5 Flash
Найкращий претендент з відкритою вагою: DeepSeek V4 Pro
Покращена, але середня фронтирна модель: Grok 4.3
Однак до цих висновків слід ставитися як до орієнтовних, а не остаточних, оскільки кожен розробник виділяє різні набори оцінок.
Чому рейтинги фронтирних моделей залишаються нестабільними
Порівняння бенчмарків у сучасному ШІ стає все більш складним з кількох причин:
Різні версії бенчмарків. Наприклад, Terminal‑Bench 2.0 та 2.1 вимірюють подібні завдання, але дають дещо різні результати.
Налаштування зусиль міркувань. Багато моделей тепер мають конфігуровані режими "мислення", які змінюють оцінки.
Звітовані розробниками числа. Багато таблиць бенчмарків походять з постів про запуск моделі, а не з незалежних оцінок.
Спеціалізація завдань. Кодування, агентна робота та знаннєві завдання винагороджують різні можливості.
Через ці фактори справжнє відносне ранжування фронтирних моделей часто стає зрозумілим лише після місяців незалежного тестування.
Підсумок
Найновіші дані бенчмарків не показують однієї моделі, яка б домінувала у всіх сферах.
ofox.aiGPT-5.5 Released: First Fully Retrained Base Model Since GPT-4.5 ...
openai.comIntroducing GPT-5.5 - OpenAI
decodethefuture.orgIntroducing GPT-5.5: 9 Key Benchmarks and API Facts
lbank.comKrypto-News-Tag-Aggregation & thematische Inhalte - LBank
app.stationx.netClaude Opus 4.7 Review: Everything New in 2026