Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：邊個 AI 模型更啱你用？

點解今次比較唔係一場完全公平擂台

最大問題係：兩邊公開資料的密度唔一樣。

Claude Opus 4.7 有較完整的 benchmark trail。BenchLM 將 Claude Opus 4.7 放在 provisional leaderboard 第 2，總分 97/100；Vellum 提供了較多 software engineering 同 MCP-Atlas 數據；LLM Stats 則列出 context 同 vision 規格 。Anthropic 官方來源亦確認，開發者可以經 Claude API 使用 claude-opus-4-7 。

GPT-5.5 的證據輪廓就唔同。OpenAI 官方公告支持 GDPval 84.9% 以及 cyber safeguards 相關說法；developer community announcement 則支持 GPT-5.5 已在 Codex 同 ChatGPT 可用 。不過，在今次引用的 OpenAI 資料入面，未見可直接對照 Claude 的 GPT-5.5 SWE-bench、設計、vision 或具名深度研究 benchmark 。

所以，呢個結論唔係「Claude 一定全面贏」。更準確講法係：以現有公開數字，Claude 較容易被證明適合 coding 同工具使用；而 GPT-5.5 應該在 OpenAI 已公布較強訊號的場景測試，即結構清晰的知識工作 agent 。

Coding：先用 Claude 做基準，但一定要用你自己個 repo 測

做 software engineering，Claude Opus 4.7 目前有最清晰的公開支持。Vellum 報告它在 SWE-bench Verified 得 87.6%、SWE-bench Pro 得 64.3%；BenchLM 亦將 Claude Opus 4.7 在 coding / programming benchmarks 排第 2，平均分 95.3 。

但限制要講清楚：Vellum 的直接 OpenAI 比較對象係 GPT-5.4，不是 GPT-5.5 。所以 Claude 係「較有數據支持、值得先試」的 coding 模型；但呢啲資料未能證明 Claude 在每一種工程任務都一定贏 GPT-5.5。

實際試 coding，唔好只用幾條通用 prompt。應該直接攞你團隊真實 codebase 做測試，例如：

• 修 backlog issue，並要求通過現有 failing tests。
• 重構複雜 module，但保持行為不變。
• 生成能捉到已知 edge cases 的測試。
• 跟從你公司架構、命名同 style guide。
• 讀 build log、package docs、CI output，並避免亂作不存在的 API。

評分時可以睇：test pass rate、review comment 數量、由任務到 PR 被接受所需時間、tool-call failure、以及有冇幻覺式 dependency 或 API。

Agents 同工具使用：兩邊強項唔同

Claude 在引用資料中最強的 agentic 訊號係工具使用。Vellum 報告 Claude Opus 4.7 在 MCP-Atlas 得 77.3%，高過作為對照的 GPT-5.4 68.1% 。如果你個 agent 要密集調用工具、檢查外部狀態、或者跑 MCP-style workflow，Claude 的公開 benchmark trail 較清楚。

GPT-5.5 最明確的官方 agent 訊號係 GDPval。OpenAI 表示 GDPval 測試 agent 在 44 個職業中產出要求明確知識工作的能力，並報告 GPT-5.5 得分 84.9% 。如果你要做的是結構清晰、交付標準明確的專業工作，而且整個流程已經在 ChatGPT 或 Codex 入面跑，GPT-5.5 應該列入認真試用名單 。

一個穩陣分工係：tool-heavy agents 先 benchmark Claude；well-specified professional knowledge-work agents 就認真測 GPT-5.5。

深度研究：有訊號，但未夠判定邊個贏

今次引用證據未能定出深度研究冠軍。BenchLM 將 Claude Opus 4.7 在 knowledge and understanding 排第 1，這支持它是一個強的一般知識模型 。但「知識排名高」唔等於「source-grounded research 一定最好」。

另一個 secondary source 指 GPT-5.4 在 BrowseComp web research 領先 Claude Opus 4.7 10 分，但該說法講的是 GPT-5.4，不是 GPT-5.5 。OpenAI 官方 GPT-5.5 資料提供的是 GDPval 知識工作結果，而不是 Claude vs GPT-5.5 的直接深度研究 benchmark 。

如果研究質素係關鍵，建議兩個模型做同一批 assignments，再按以下維度評分：source retrieval、citation fidelity、矛盾處理、綜合能力，以及有冇將未獲來源支持的內容講到似真。

設計同 UX：唔好用現有資料硬判冠軍

按提供資料，設計範疇未有足夠 citation-backed winner。Claude 相關資料集中在 coding、工具使用、knowledge、context、vision 同 reasoning-oriented capabilities 。GPT-5.5 官方資料則較重點講 GDPval、cyber safeguards 同 access，而不是 UI design、brand system、product strategy 或 UX-specific benchmark 。

設計團隊應該自訂 task suite，例如：

• 將 product requirement 轉成 wireframe specification。
• 評審 checkout flow，指出 friction 同 accessibility 問題。
• 生成 accessible design tokens。
• 寫 component documentation。
• 為同一流程產出幾組 UX copy 方案。

評分重點可以包括：具體程度、accessibility、一致性、可用性，以及模型有冇自行加插不存在的限制。

Context、vision、safety 同成本訊號

Claude 在 context 同 vision 方面有較明確的公開數據。LLM Stats 報告 Claude Opus 4.7 有 1M-token context window、3.3x higher-resolution vision，以及新的 xhigh effort level 。同一來源亦報告價格為每 100 萬 input tokens 5 美元、每 100 萬 output tokens 25 美元；但呢個價格來自 secondary source，正式採購前應再核對供應商即時價格頁 。

GPT-5.5 在今次資料集中有較清晰的官方 cyber-safety statement。OpenAI 表示會為 GPT-5.5 這個 cyber capability 水平部署 safeguards，並擴大 cyber-permissive models 的 access 。如果你的團隊涉及 security、cyber defense 或受治理要求較高的 enterprise deployment，呢點會影響採購同風險評估。

最後建議

如果你的優先事項係以下幾類，先試 Claude Opus 4.7：

• 大型 repo coding、debugging、refactoring、test generation 。
• 工具調用密集的 agent，或者 MCP-style workflow 。
• 長 context 或 vision-heavy 任務，而 1M-token context window 同較高解像度 vision 對你有實際價值 。

如果你的優先事項係以下幾類，先試 GPT-5.5：

• Workflow 已經圍繞 ChatGPT 或 Codex 。
• 類似 GDPval 的專業知識工作：要求清楚、交付標準明確、跨職業範疇 。
• Cyber-sensitive deployment，而 OpenAI 公布的 safeguard posture 是採購考慮之一 。

至於設計、深度研究，以及任何會直接影響產品或客戶交付的高價值任務，最穩陣仍然係並排測試。現有證據支持 Claude 作為 coding 同 tool-use 的首個試用模型，支持 GPT-5.5 作為 OpenAI-native knowledge-work agent 的認真候選；但在公開 benchmark 未答到的範疇，真正答案要由你自己的 workflow 測出來 。