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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：按任务拆开的基准测试对比

没有绝对赢家。Claude Opus 4.7 在 SWE bench Pro 以 64.3% 对 58.6% 领先，GPT 5.5 则在 Terminal Bench 2.0 以 82.7% 对 69.4% 领先；不同来源和模型模式并不完全一致，不能只看一个总分下结论 [6][14]。 智能体与工具使用要分场景看。GPT 5.5 在 OSWorld Verified 以 78.7% 对 78.0% 略高，在 BrowseComp 以 84.4% 对 79.3% 更明显领先；但 MCP Atlas 上 Claude Opus 4.7 以 79.1% 对 75.3% 反超 [15]。

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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.
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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

如果只问 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5 哪个更强，答案并不实用。更接近事实的说法是：两者都属于前沿模型，但强项落在不同工作负载上。Claude Opus 4.7 在 SWE-bench Pro、GPQA Diamond、MCP Atlas 上更亮眼；GPT-5.5 则在 Terminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp、FrontierMath 上更占优 [6][14][15][29][34]。

比较前还要先打个补丁：这些分数并不是在所有来源里都以完全相同的模式跑出来的。Artificial Analysis 将 GPT-5.5 放在 xhigh 条件下，与 Claude Opus 4.7 的 Non-reasoning、High Effort 条件进行比较 [3]。LLM Stats 也提醒，基准数字与其说是在挑出唯一赢家，不如说是在告诉你哪个模型更适合哪类任务 [4]。

一张表看懂主要差异

领域基准Claude Opus 4.7GPT-5.5怎么解读
编码修复SWE-bench Pro64.3%58.6%更接近真实 GitHub issue 修复的场景里，Claude 的公开分数更高 [6][34]。
终端任务Terminal-Bench 2.069.4%82.7%命令行、文件操作、脚本执行、多步骤 CLI 工作流中，GPT-5.5 明显领先 [6][14][23]。
电脑使用OSWorld-Verified78.0%78.7%几乎可视为同一梯队，但公开分数上 GPT-5.5 高 0.7 个百分点 [15]。
浏览与搜索智能体BrowseComp79.3%84.4%搜索、浏览、信息检索型任务更偏向 GPT-5.5；GPT-5.5 Pro 被列为 90.1% [15]。
MCP 工具调用MCP Atlas79.1%75.3%工具使用并非 GPT-5.5 全面领先，这一项 Claude 更高 [15]。
科学推理GPQA Diamond94.2% 至 94.3%93.6%差距很小，但 Claude Opus 4.7 略高 [14][29]。
数学推理FrontierMath T1-3 / T443.8% / 22.9%51.7% / 35.4%高难数学题上 GPT-5.5 优势更清楚 [14]。
综合推理HLE，no tools31.2% 或 46.9%40.6% 或 41.4%来源之间存在冲突，不适合单独拿来定胜负 [6][14][23]。
带工具推理HLE，with tools54.7%52.2%工具条件下 Claude 被列为小幅领先 [6][23]。

编码：修 GitHub issue 看 Claude，跑终端工作流看 GPT-5.5

把编码能力压缩成一个总分，很容易误判。SWE-bench Pro 上，Claude Opus 4.7 为 64.3%，GPT-5.5 为 58.6%，Claude 领先 [6][34]。Vellum 也把这一差距解读为：在真实 GitHub issue 修复类任务中，Anthropic 的模型仍有优势 [34]。

但换到 Terminal-Bench 2.0，局面就反过来了。该基准用于衡量真实 CLI 工作流，包括文件操作、脚本执行和多步骤终端任务；公开数据中 GPT-5.5 为 82.7%，Claude Opus 4.7 为 69.4% [6][14][23]。如果你的核心场景是终端自动化、Shell 命令执行、项目文件浏览、边跑边改的工程任务，GPT-5.5 更值得先测。

定性评测也指向类似结论。Mindstudio 认为，GPT-5.5 在需要精确工具使用和文件导航的问题上略强；Claude Opus 4.7 则更擅长跨大型代码库进行架构层面的推理 [5]。所以，选编码模型时先别问谁更会写代码，而要问：你是要它理解并修复复杂代码，还是要它在终端里稳定执行一串操作？

SWE-bench Verified 需要谨慎看。APIYI 和 LLM Stats 都列出 Claude Opus 4.7 的 SWE-bench Verified 分数为 87.6%，但从现有资料无法确认 GPT-5.5 在完全相同条件下的对应分数 [8][30]。同一个基准名称下，模型模式、测试框架、重试策略和工具设置不同，结果都可能变化 [3][23]。

智能体与工具调用：GPT-5.5 覆盖面更强，但不是通吃

OpenAI 的 GPT-5.5 发布资料显示，OSWorld-Verified 中 GPT-5.5 为 78.7%，Claude Opus 4.7 为 78.0% [15]。差距不大，但在这项电脑使用基准上，公开数字确实给了 GPT-5.5 小幅优势 [15]。

BrowseComp 上差距更明显。同一份 OpenAI 资料列出 GPT-5.5 为 84.4%，GPT-5.5 Pro 为 90.1%，Claude Opus 4.7 为 79.3% [15]。如果你的产品依赖搜索、网页浏览、资料搜集和信息整合型智能体，GPT-5.5 系列应该进入优先测试名单。

不过，不能把这件事简单概括成 GPT-5.5 工具使用全面胜出。MCP Atlas 中，Claude Opus 4.7 为 79.1%，GPT-5.5 为 75.3% [15]。更稳妥的做法是把智能体能力拆开测：浏览器搜索、GUI 电脑使用、MCP 类型工具调用、终端自动化，最好分别评估。

推理：科学问答 Claude 略强，高难数学 GPT-5.5 更强

在科学与专业知识推理相关的 GPQA Diamond 上，Claude Opus 4.7 被列为 94.2% 至 94.3%，GPT-5.5 为 93.6% [14][29]。这个差距并不大，但以现有资料看，Claude Opus 4.7 处在微弱领先位置 [14][29]。

数学推理则相反。FrontierMath T1-3 中，GPT-5.5 为 51.7%，Claude Opus 4.7 为 43.8%；更难的 FrontierMath T4 中，GPT-5.5 为 35.4%，Claude Opus 4.7 为 22.9% [14]。如果你的工作流高度依赖高难数学、形式化推理、推导和验算，GPT-5.5 更适合作为第一候选。

HLE：现在还不适合当终局裁判

Humanity’s Last Exam，简称 HLE，是这次对比里最需要小心的一项。Mashable 给出的 no-tools 条件是 GPT-5.5 40.6%，Claude Opus 4.7 31.2%，看起来 GPT-5.5 领先 [6]。但 o-mega 和 RDWorld 列出的 no-tools 条件是 GPT-5.5 41.4%，Claude Opus 4.7 46.9%，结论反而变成 Claude 领先 [14][23]。

在 with tools 条件下，Mashable 和 RDWorld 都列出 GPT-5.5 52.2%、Claude Opus 4.7 54.7%，Claude 小幅领先 [6][23]。问题在于 no-tools 结果在不同来源之间差异很大，因此不宜只凭 HLE 一项来判断综合推理谁更强。

上下文、价格与排行榜：可参考，但别当最终答案

上下文窗口的表述也不完全一致。Artificial Analysis 将 GPT-5.5 标为 922k tokens，将 Claude Opus 4.7 标为 1,000k tokens [3]。LLM Stats 则说两者都以 1M token 上下文发布，并处在相同输入价格档位 [4]。实际采购或接入时，更现实的判断是：两者都属于超长上下文模型，但具体上限、价格和工具调用成本，要以你使用的 API、产品层级、推理模式和工具配置为准。

综合排行榜同样只能作为第二层参考。BenchLM 将 Claude Opus 4.7 列为 provisional leaderboard 110 个模型中的第 2 名、verified leaderboard 14 个模型中的第 2 名 [1]。同一来源体系中，GPT-5.5 被列为 provisional leaderboard 112 个模型中的第 5 名、verified leaderboard 16 个模型中的第 2 名 [17]。这些排名足以说明两者都在第一梯队，但真正影响产品落地的，往往是失败类型、延迟、成本、工具调用稳定性和可观测性。

该先测试哪一个？

优先测试 Claude Opus 4.7 的情况：

  • 你的任务更像 SWE-bench Pro：修复真实代码仓库里的复杂 issue [6][34]
  • 你更看重大型代码库理解、重构、代码审查和架构一致性 [5]
  • 你的核心场景是 GPQA Diamond 一类高难科学或专业知识问答 [14][29]
  • 你的工具调用形态更接近 MCP Atlas，且该项表现对产品很关键 [15]

优先测试 GPT-5.5 的情况：

  • 你需要大量终端、CLI、脚本执行和文件操作自动化 [6][14][23]
  • 你重视 OSWorld-Verified 这类电脑使用能力 [15]
  • 你的智能体以网页搜索、浏览和信息搜集为核心 [15]
  • 你的任务更依赖 FrontierMath 一类高难数学推理 [14]

最后怎么判断

Claude Opus 4.7 的强项集中在 SWE-bench Pro、GPQA Diamond、MCP Atlas [6][14][15][29][34]。GPT-5.5 的强项集中在 Terminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp、FrontierMath [6][14][15][23]。

所以，真正的问题不是 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5 谁全面碾压谁，而是你打算自动化什么。复杂代码修复、代码审查、科学问答优先考虑 Claude Opus 4.7；终端自动化、浏览器智能体、电脑使用和数学推理优先考虑 GPT-5.5。最稳妥的做法，是用同一批真实任务、同一套工具、同样的预算和重试规则，把两者放进你的工作流里跑一遍。

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주요 시사점

  • 没有绝对赢家。Claude Opus 4.7 在 SWE bench Pro 以 64.3% 对 58.6% 领先，GPT 5.5 则在 Terminal Bench 2.0 以 82.7% 对 69.4% 领先；不同来源和模型模式并不完全一致，不能只看一个总分下结论 [6][14]。
  • 智能体与工具使用要分场景看。GPT 5.5 在 OSWorld Verified 以 78.7% 对 78.0% 略高，在 BrowseComp 以 84.4% 对 79.3% 更明显领先；但 MCP Atlas 上 Claude Opus 4.7 以 79.1% 对 75.3% 反超 [15]。
  • 推理能力也分科目。GPQA Diamond 上 Claude Opus 4.7 的 94.2% 至 94.3% 略高于 GPT 5.5 的 93.6%，而 FrontierMath T1 3 和 T4 中 GPT 5.5 的成绩更高 [14][29]。

사람들은 또한 묻습니다.

"Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：按任务拆开的基准测试对比"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?

没有绝对赢家。Claude Opus 4.7 在 SWE bench Pro 以 64.3% 对 58.6% 领先，GPT 5.5 则在 Terminal Bench 2.0 以 82.7% 对 69.4% 领先；不同来源和模型模式并不完全一致，不能只看一个总分下结论 [6][14]。

먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?

没有绝对赢家。Claude Opus 4.7 在 SWE bench Pro 以 64.3% 对 58.6% 领先，GPT 5.5 则在 Terminal Bench 2.0 以 82.7% 对 69.4% 领先；不同来源和模型模式并不完全一致，不能只看一个总分下结论 [6][14]。 智能体与工具使用要分场景看。GPT 5.5 在 OSWorld Verified 以 78.7% 对 78.0% 略高，在 BrowseComp 以 84.4% 对 79.3% 更明显领先；但 MCP Atlas 上 Claude Opus 4.7 以 79.1% 对 75.3% 反超 [15]。

실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?

推理能力也分科目。GPQA Diamond 上 Claude Opus 4.7 的 94.2% 至 94.3% 略高于 GPT 5.5 的 93.6%，而 FrontierMath T1 3 和 T4 中 GPT 5.5 的成绩更高 [14][29]。

다음에는 어떤 관련 주제를 탐구해야 할까요?

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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

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：按任务拆开的基准测试对比 | 심층 연구 | Studio Global