OpenAI明确把代码编写和调试列为GPT-5.5的强项。 Terminal-Bench 2.0的82.7也支持这一点,因为该评测考察命令行工作流,而GPT-5.5在公开对比中领先Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro和Mythos Preview。
不过,如果你的重点是“在既有代码库里解决GitHub issue”,就不能只看Terminal-Bench。SWE-Bench Pro中,GPT-5.5为58.6,而Claude Opus 4.7为64.3。 对工程团队来说,最好用自己的仓库、issue类型和测试流程做一次小规模对比。
但BrowseComp给出了提醒:GPT-5.5得分84.4,低于Gemini 3.1 Pro的85.9和Mythos Preview的86.9。 如果任务高度依赖网页浏览、检索和信息定位,最好把这些模型放在同一套任务里实测。
OfficeQA Pro中,GPT-5.5得分54.1,高于Claude Opus 4.7的43.6和Gemini 3.1 Pro的18.1。 如果你的场景是整理材料、生成报告、处理表格、写流程文档或辅助办公软件操作,GPT-5.5很值得优先测试。
FrontierMath对比中,GPT-5.5在Tier 1–3得分51.7,在Tier 4得分35.4,均高于同表中的Claude Opus 4.7和Gemini 3.1 Pro。 对涉及数学推导、技术分析、建模思路或复杂逻辑拆解的任务来说,它是很强的候选。
GPT-5.5延续了这个方向,但更强调自主推进。OpenAI称,GPT-5.5能更快理解用户想做什么,并承担更多工作本身。 官方还表示,在GeneBench这一关注多阶段科学任务的新评测中,GPT-5.5相比GPT-5.4有明显提升。
要看场景。
如果看Terminal-Bench 2.0、FrontierMath、OfficeQA Pro和GDPval,GPT-5.5在公开对比中高于Claude Opus 4.7和Gemini 3.1 Pro。 这意味着,在终端工作、数学推理、办公问答和知识工作上,它很容易成为首选候选。
但如果看SWE-Bench Pro,Claude Opus 4.7领先GPT-5.5;如果看BrowseComp,Gemini 3.1 Pro和Mythos Preview领先GPT-5.5。 因此,不能用一句“谁最强”概括所有情况。
如果要把GPT-5.5用于真实工作,最可靠的方法不是只看排行榜,而是拿自己的任务来横向测试。可以这样分场景判断:
GPT-5.5确实很强,尤其强在更接近真实工作的连续任务:写代码、调试、处理文档和表格、分析数据、操作软件、跨工具推进流程。 公开基准也显示,它在命令行、数学推理、办公问答和知识工作类评测中处于领先位置。
因此,最稳妥的结论是:GPT-5.5是当前综合实力最强的候选模型之一,但最佳选择仍取决于你的具体任务、文件类型、工具环境和可接受的错误成本。
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