GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 基准对比：没有绝对赢家

这些官方材料能说明两家公司各自的产品定位；真正的 GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 逐项横向分数，本文主要采用 Vellum、Kingy AI 和 Mashable 的第三方同表摘要。

基准速览：谁赢哪一项

以下核心分数主要来自 Vellum 对 GPT-5.5 的同表摘要；GPQA Diamond 也可在 Vellum leaderboard 中看到相同排序。

软件工程修复：Claude Opus 4.7 更值得先测

最清晰的 Claude 胜项是 SWE-Bench Pro：Claude Opus 4.7 为 64.3%，GPT-5.5 为 58.6%，Claude 领先 5.7 个百分点。 这支持一个实用判断：如果你的核心任务是修真实 issue、生成补丁、理解跨文件依赖或审查复杂 PR，Claude Opus 4.7 应该优先进入第一轮测试。

另一个相关参考是 SWE-bench Verified。BenchLM 将它描述为一个人工验证过的 SWE-bench 子集，用于测试模型解决真实 GitHub issue 的能力，并列出 Claude Opus 4.7 Adaptive 为 87.6%。 但该来源没有给出 GPT-5.5 的同口径分数，因此它不能单独证明 Claude 在 SWE-bench Verified 上一定超过 GPT-5.5；更合理的读法是，Claude Opus 4.7 在真实软件工程修复任务上处于很强的候选梯队。

终端、浏览和代理执行：GPT-5.5 胜项更多

GPT-5.5 的最大公开优势出现在 Terminal-Bench 2.0：82.7% 对 69.4%，领先 Claude Opus 4.7 13.3 个百分点。 它也在 BrowseComp、GDPval 和 OSWorld-Verified 上领先，分别为 84.4% 对 79.3%、84.9% 对 80.3%、78.7% 对 78.0%。

这意味着，如果你的产品依赖 shell、浏览器、文件系统、OS 操作或多步骤自动化，GPT-5.5 是很自然的优先候选。例外是不要把它理解成“所有代理任务都选 GPT”：在 MCP Atlas 上，Claude Opus 4.7 为 79.1%，高于 GPT-5.5 的 75.3%；Anthropic 官方页也强调 Claude Opus 4.7 在工具调用和规划相关场景中的提升。

专业任务、推理和数学：结果并不统一

专业或商业任务也不是单边结果。Vellum 的同表摘要显示，GPT-5.5 在 GDPval 上以 84.9% 对 80.3% 领先 Claude Opus 4.7。 Kingy AI 的汇总则显示，Claude Opus 4.7 在 FinanceAgent v1.1 上以 64.4% 对 60.0% 领先，而 GPT-5.5 在 OfficeQA Pro 上以 54.1% 对 43.6% 领先。

推理和数学同样要按题型看。GPQA Diamond 上，Claude Opus 4.7 为 94.2%，GPT-5.5 为 93.6%，Claude 只领先 0.6 个百分点。 但在 FrontierMath T1–3 上，GPT-5.5 为 51.7%，Claude Opus 4.7 为 43.8%，GPT-5.5 领先 7.9 个百分点。

Humanity’s Last Exam 更能体现第三方摘要的限制。Kingy AI 给出的无工具项是 GPT-5.5 41.4%、Claude Opus 4.7 46.9%；Mashable 给出的无工具项则是 GPT-5.5 40.6%、Claude Opus 4.7 31.2%。 因为同一方向的公开摘要存在明显不一致，本文不把该项作为核心选型证据。

怎么选：按工作流，而不是按总冠军

如果你的主要任务是代码库级修复、真实 GitHub issue、复杂 PR 或补丁生成，先测 Claude Opus 4.7；SWE-Bench Pro 和 SWE-bench Verified 都支持它在软件工程修复场景中很强这一判断。

如果你的主要任务是终端执行、浏览检索、OS 操作、自动化代理或 GDPval 覆盖的专业任务，先测 GPT-5.5；它在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified 和 GDPval 上都有公开同表领先项。

如果你的工作流混合了代码、工具调用、长链路规划、文档分析和报告生成，不要只选一个“榜单冠军”。GPT-5.5 在多项执行类基准上占优，Claude Opus 4.7 又在 SWE-Bench Pro、MCP Atlas 和部分官方工具规划叙述中更突出；两者都应进入短名单。

上线前的内部评测清单

公开基准的价值是帮你缩小候选范围。真正决定上线模型时，建议准备一组真实任务，隐藏模型名称，统一提示词、工具权限、上下文预算、时间预算和评分标准；如果使用 GPT-5.5，也要固定 reasoning.effort 等推理设置，因为 OpenAI API 文档显示该模型支持这一控制项。

评分时不要只看平均分。至少记录四类结果：任务是否完成、答案是否可验、人工修复成本、延迟与调用成本。对生产系统来说，一个模型在关键任务上稳定少犯错，往往比在不相关榜单上多赢几个百分点更重要。当前公开基准给出的结论已经足够清楚：GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 没有绝对赢家，只有更适合某类工作流的选择。