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

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 。

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 。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 。

一张表看懂主要差异

领域	基准	Claude Opus 4.7	GPT-5.5	怎么解读
编码修复	SWE-bench Pro	64.3%	58.6%	更接近真实 GitHub issue 修复的场景里，Claude 的公开分数更高 。
终端任务	Terminal-Bench 2.0	69.4%	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 。
电脑使用	OSWorld-Verified	78.0%	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 。
浏览与搜索智能体	BrowseComp	79.3%	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% 。
MCP 工具调用	MCP Atlas	79.1%	75.3%	工具使用并非 GPT-5.5 全面领先，这一项 Claude 更高 。
科学推理	GPQA Diamond	94.2% 至 94.3%	93.6%	差距很小，但 Claude Opus 4.7 略高 。
数学推理	FrontierMath T1-3 / T4	43.8% / 22.9%	51.7% / 35.4%	高难数学题上 GPT-5.5 优势更清楚 。
综合推理	HLE，no tools	31.2% 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 。
带工具推理	HLE，with tools	54.7%	52.2%	工具条件下 Claude 被列为小幅领先 。

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 。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 。

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% 。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 。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 。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 。

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% 。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 。

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% 。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% 。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% 。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 。

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% 。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 。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 。

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 。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 。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 。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 。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 。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
• 你更看重大型代码库理解、重构、代码审查和架构一致性
• 你的核心场景是 GPQA Diamond 一类高难科学或专业知识问答
• 你的工具调用形态更接近 MCP Atlas，且该项表现对产品很关键

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
• 你重视 OSWorld-Verified 这类电脑使用能力
• 你的智能体以网页搜索、浏览和信息搜集为核心
• 你的任务更依赖 FrontierMath 一类高难数学推理

最后怎么判断

Claude Opus 4.7 的强项集中在 SWE-bench Pro、GPQA Diamond、MCP Atlas 。GPT-5.5 的强项集中在 Terminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp、FrontierMath 。

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。