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GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：Benchmark 同選型指南

Benchmark 唔係話邊個模型必勝，而係話邊類工作啱邊個：GPT 5.5 喺 Terminal Bench 2.0、FrontierMath 同 BrowseComp style research 較強；Claude Opus 4.7 喺 SWE Bench Pro 同 MCP/tool orchestration 較突出。 Coding 方面，SWE Bench Verified 幾乎打和；但更難嘅 SWE Bench Pro 顯示 Claude Opus 4.7 有 5.7 個百分點優勢，對 production coding agents 更有參考價值。

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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7: Benchmarks में कौन आगे है?. Article summary: कोई universal winner नहीं है: GPT 5.5 Terminal Bench 2.0 पर 82.7% और FrontierMath Tier 4 पर 35.4% दिखता है, जबकि Claude Opus 4.7 SWE Bench Pro पर 64.3% और MCP Atlas में 77.3–79.1% से आगे है; निर्णय workload पर निर्भर.... Topic tags: ai, llm, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# OpenAI’s GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? OpenAI released its latest model, GPT-5.5, on April 23, just a week after Anthropic introduced Claude Opus 4.7. **Spoiler al" source context "OpenAI's GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Which is better? - Yahoo Tech" Reference image 2: visual subject "Compare their benchmark scores, pricing, and real-world performance before you commit. If you’re cho

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如果你正考慮喺團隊入面揀 GPT-5.5 定 Claude Opus 4.7，最重要唔係搵一個「總冠軍」，而係問：你要佢做咩？LLM Stats 對兩者嘅比較都用同一個角度：benchmark 數字唔係選出 universal winner，而係反映唔同 workload 嘅訊號 [2]。現有資料顯示，GPT-5.5 喺 terminal-style execution、FrontierMath 同 BrowseComp-style research 較強；Claude Opus 4.7 則喺更難嘅 software-engineering 任務，以及 MCP/tool orchestration 方面較有優勢 [21][27][28][32]。

Benchmark 一眼睇

Benchmark / 範疇GPT-5.5Claude Opus 4.7點樣解讀
SWE-Bench Verified88.7%87.6%幾乎打和；GPT-5.5 高 1.1 個百分點，未算決定性差距 [1][18]。
SWE-Bench Pro58.6%64.3%更難嘅 software-engineering tasks 入面，Claude 領先較明顯 [32]。
Terminal-Bench 2.082.7%69.4% reportedTerminal-oriented execution 入面 GPT-5.5 較突出，但 Opus 嘅公開分數喺來源之間唔完全一致 [1][18][27]。
MCP Atlas75.3%77.3–79.1%Tool-calling 同 orchestration 方面，Claude 較佔優 [21][27][32]。
FrontierMath Tier 1–351.7%43.8%數學推理類任務，GPT-5.5 優勢清楚 [28]。
FrontierMath Tier 435.4%22.9%更難嘅 math tier，GPT-5.5 仍然領先 [28]。
GPQA Diamond93.6%94.2%幾乎平手；Claude 輕微領先 [28]。
Humanity's Last Exam，no tools41.4%46.9%廣泛 exam-style reasoning 入面，Claude 較高 [28]。
Humanity's Last Exam，with tools52.2%54.7%加入 tools 後，Claude 仍有小幅優勢 [28]。
BrowseComp84.4%79.3%BrowseComp-style research 入面，GPT-5.5 reported 分數較高 [5][27]。

有兩行要特別小心讀。Terminal-Bench 2.0 方面，LLM Stats 同部分 summary 報 Claude Opus 4.7 為 69.4%，但亦有比較只列出 GPT-5.5 嘅 82.7%，未提供 Opus 公開數字 [1][18][27]。MCP Atlas 方面，BenchLM 公開 snapshot 顯示 Claude Opus 4.7 為 77.3%、GPT-5.5 為 75.3%；其他報告就引用 Claude 79.1% 對 GPT-5.5 75.3% [21][27][32]。方向性結論仍然穩定：terminal-style execution 較偏向 GPT-5.5；MCP/tool orchestration 較偏向 Claude Opus 4.7。

Coding：唔好只睇 headline tie，要睇 SWE-Bench Pro

SWE-Bench 測試模型解決真實 GitHub issues 嘅能力，而 Pro variant 被描述為更難、問題更複雜 [17]。喺 SWE-Bench Verified，GPT-5.5 係 88.7%，Claude Opus 4.7 係 87.6%，實際上可以當係接近打和 [1][18]。

更值得睇嘅 coding 訊號係 SWE-Bench Pro。呢個 benchmark 入面，Claude Opus 4.7 reported 64.3%，GPT-5.5 reported 58.6%，Claude 領先 5.7 個百分點 [32]。SWE-Bench Pro 本身亦更貼近複雜工程：一個 overview 指出，Verified set 有 500 個 tasks、12 個 Python repositories；Pro set 則有 1,865 個 tasks、41 個 repositories，涵蓋 Python、Go、TypeScript 同 JavaScript，而且平均改動檔案數由約 1 個升到 4.1 個 [22]。

實務上，如果你做嘅係 multi-file bug fixing、pull-request repair、refactoring，或者想建立 production coding agents，Claude Opus 4.7 應該優先試。MindStudio 嘅 coding comparison 亦指出，Opus 4.7 喺大型 codebase 入面需要 broad architectural reasoning 嘅任務表現較強 [3]。

Agents 同 tools：terminal GPT-5.5 較醒，orchestration Claude 較穩

如果工作流好依賴 shell、CLI、file navigation、step-by-step computer work，GPT-5.5 嘅 case 較強。Terminal-Bench 2.0 上，GPT-5.5 reported 82.7%，Claude Opus 4.7 reported 69.4% [18][27]。不過，由於部分公開比較未提供 Opus 對應數字，呢個結果較適合視為方向性訊號，而唔係絕對 leaderboard 真理 [1]。

Tool orchestration 就係另一回事。MCP Atlas 係測試模型透過 Model Context Protocol integrations 同外部工具進行 tool-calling 嘅 benchmark；簡單講，即係睇模型可唔可以可靠咁串起多個工具、API 或服務 [21]。BenchLM 公開 snapshot 顯示 Claude Opus 4.7 係 77.3%，GPT-5.5 係 75.3% [21]；其他 reporting 就寫成 79.1% 對 75.3% [27][32]。如果你嘅 agent 要連續 call 多個 APIs、services 同 tools，Claude Opus 4.7 會係較好嘅 first test。

Reasoning 同 research：數學係一類，廣泛考試又係另一類

將 reasoning 當成單一能力會好容易誤判。OpenAI 嘅 GPT-5.5 table 顯示，FrontierMath Tier 1–3 入面 GPT-5.5 係 51.7%，Claude Opus 4.7 係 43.8%；FrontierMath Tier 4 入面 GPT-5.5 係 35.4%，Claude 係 22.9% [28]。即係話，math-heavy reasoning 方面 GPT-5.5 優勢幾清楚。

但 GPQA Diamond 同 Humanity's Last Exam 俾出嘅訊號唔同。GPQA Diamond 入面兩者幾乎打和：GPT-5.5 93.6%，Claude Opus 4.7 94.2% [28]。Humanity's Last Exam 則由 Claude 領先：no-tools setting 係 46.9% 對 GPT-5.5 嘅 41.4%；with-tools setting 係 54.7% 對 GPT-5.5 嘅 52.2% [28]。

至於 browsing-heavy research，GPT-5.5 喺 BrowseComp-style research 較強：reported score 係 84.4%，Claude Opus 4.7 係 79.3% [5][27]。所以，如果你要做大量 web research automation 或 browsing-based analysis，GPT-5.5 值得先試。

應該揀邊個 model？

揀 GPT-5.5，如果你要：

  • 做 terminal execution、shell automation、CLI-based agents，或者 step-by-step computer work；Terminal-Bench 2.0 comparisons 入面 GPT-5.5 較高 [18][27]。
  • 處理 math-heavy reasoning；FrontierMath Tier 1–3 同 Tier 4 都係 GPT-5.5 領先 [28]。
  • 做 BrowseComp-style web research 或 browsing-heavy analysis；GPT-5.5 reported 84.4%，Claude Opus 4.7 reported 79.3% [5][27]。

揀 Claude Opus 4.7，如果你要：

  • 處理 complex codebase changes、multi-file bug fixing，或者 SWE-Bench Pro 類型嘅 hard engineering tasks；Claude 喺呢個 benchmark 以 64.3% 對 GPT-5.5 58.6% 領先 [32]。
  • 建立 MCP/API/tool orchestration 型 agents；MCP Atlas snapshots 入面 Claude Opus 4.7 高過 GPT-5.5 [21][27][32]。
  • 依賴大型 codebase 入面嘅 architectural reasoning；MindStudio comparison 指 Opus 4.7 喺 large codebases 嘅 broad architectural reasoning 較強 [3]。

Benchmark 要點讀？唔好當上線保證書

公開 benchmark 數字唔應該直接當成 production truth。Anthropic 喺 Claude Opus 4.7 release notes 入面提到 harness changes、internal implementations 同 methodology updates，亦指出部分 scores 未必可以同 public leaderboard scores 直接比較 [19]。另一方面，關於 GPT-5.5 嘅 builder-focused summary 亦提示，部分 benchmark scores 屬 OpenAI-reported，而且缺乏第三方 replication [31]。

最穩陣做法係跑一個細型 internal eval：用你哋最近嘅 tickets、repositories、tool chains、prompts 同 pass/fail criteria，同時測 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7。Leaderboard 係路牌，唔係保證書；真正決定因素係你嘅 workload、latency tolerance、tooling 同 failure cost。

Verdict

如果你要一個偏 general automation、terminal execution、math-heavy reasoning 同 BrowseComp-style research 嘅 starting point，GPT-5.5 目前較合理 [27][28]。如果你嘅核心結果係 hard coding、production coding agents 或 multi-tool orchestration，Claude Opus 4.7 會係更強候選 [21][32]。

一句講晒：GPT-5.5 強在 broad execution 同數學；Claude Opus 4.7 強在困難 software-engineering 同 tool-agent workflows。真正答案唔係「邊個模型最好」，而係「邊個模型最啱你手上嗰件事」。

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मुख्य निष्कर्ष

  • Benchmark 唔係話邊個模型必勝，而係話邊類工作啱邊個：GPT 5.5 喺 Terminal Bench 2.0、FrontierMath 同 BrowseComp style research 較強；Claude Opus 4.7 喺 SWE Bench Pro 同 MCP/tool orchestration 較突出。
  • Coding 方面，SWE Bench Verified 幾乎打和；但更難嘅 SWE Bench Pro 顯示 Claude Opus 4.7 有 5.7 個百分點優勢，對 production coding agents 更有參考價值。
  • Benchmark 數字唔應該當成上線保證；部分成績受 harness、官方報告方式或第三方複驗不足影響，最好用自己嘅 repo、tools 同 prompts 做 internal eval。

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"GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：Benchmark 同選型指南" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

Benchmark 唔係話邊個模型必勝，而係話邊類工作啱邊個：GPT 5.5 喺 Terminal Bench 2.0、FrontierMath 同 BrowseComp style research 較強；Claude Opus 4.7 喺 SWE Bench Pro 同 MCP/tool orchestration 較突出。

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

Benchmark 唔係話邊個模型必勝，而係話邊類工作啱邊個：GPT 5.5 喺 Terminal Bench 2.0、FrontierMath 同 BrowseComp style research 較強；Claude Opus 4.7 喺 SWE Bench Pro 同 MCP/tool orchestration 較突出。 Coding 方面，SWE Bench Verified 幾乎打和；但更難嘅 SWE Bench Pro 顯示 Claude Opus 4.7 有 5.7 個百分點優勢，對 production coding agents 更有參考價值。

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

Benchmark 數字唔應該當成上線保證；部分成績受 harness、官方報告方式或第三方複驗不足影響，最好用自己嘅 repo、tools 同 prompts 做 internal eval。

मुझे आगे किस संबंधित विषय का पता लगाना चाहिए?

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अनुसंधान वार्तालाप

आप

शोध प्रश्न

बेंचमार्क रिपोर्ट के आधार पर GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की तुलना करें।

Studio Global AI36 स्रोत

उद्धृत उत्तर

GPT-5.5 कुल मिलाकर reasoning, terminal/agent execution और कई academic benchmarks में आगे दिखता है, जबकि Claude Opus 4.7 कठिन software-engineering और multi-tool orchestration में मजबूत है। इसलिए “बेहतर” मॉडल use case पर निर्भर है: general reasoning/terminal tasks के लिए GPT-5.5, और complex coding/agentic tool workflows के लिए Opus 4.7 बेहतर विकल्प दिखता है।

  • Coding: मिश्रित नतीजा

    • SWE-Bench Verified में GPT-5.5 को मामूली बढ़त दी गई है: 88.7% बनाम Claude Opus 4.7 का 87.6% [7].
    • SWE-Bench Pro में Claude Opus 4.7 स्पष्ट रूप से आगे है: 64.3% बनाम GPT-5.5 का 58.6% [7][6].
    • Opus 4.7 के लिए रिपोर्टों में SWE-bench Pro पर Opus 4.6 से 53.4% से 64.3% तक सुधार बताया गया है, यानी कठिन real-world coding tasks में बड़ा लाभ [3][6].

  • Terminal / agent execution

    • Terminal-Bench 2.0 में GPT-5.5 को 82.7% और Opus 4.7 को 69.4% बताया गया है, इसलिए shell/terminal-style execution tasks में GPT-5.5 मजबूत दिखता है [12][7].
    • कुछ रिपोर्टों में GPT-5.5 के लिए Terminal-Bench 2.0 score 82.7% है, लेकिन Opus के public number को लेकर स्रोतों में असंगति है; इसलिए इस benchmark को थोड़ी सावधानी से पढ़ना चाहिए [7][12].

  • Tool use और orchestration

    • MCP Atlas जैसे tool-integration benchmark में Claude Opus 4.7 को 79.1% बनाम GPT-5.5 का 75.3% बताया गया है, इसलिए multi-tool/API orchestration में Opus 4.7 आगे दिखता है [10][2].
    • Vellum की रिपोर्ट भी Opus 4.7 को MCP-Atlas पर 77.3% के साथ production-agent workflows के लिए मजबूत बताती है [3].

  • Academic / reasoning

    • OpenAI की GPT-5.5 रिपोर्ट में FrontierMath Tier 1–3 पर GPT-5.5 को 51.7% और Claude Opus 4.7 को 43.8% बताया गया है [15][7].
    • उसी रिपोर्ट में FrontierMath Tier 4 पर GPT-5.5 को 35.4% और Claude Opus 4.7 को 22.9% बताया गया है [15][7].
    • GPQA Diamond में दोनों बहुत करीब हैं: GPT-5.5 93.6% और Claude Opus 4.7 94.2% [15][7].

  • निष्कर्ष

    • GPT-5.5 चुनें अगर आपको broad reasoning, math-heavy tasks, terminal automation, या general-purpose high-performance assistant चाहिए।
    • Claude Opus 4.7 चुनें अगर आपका मुख्य काम complex codebase changes, SWE-Bench Pro जैसे कठिन coding tasks, या multi-tool enterprise agents हैं।
    • स्वतंत्र, समान harness पर चले benchmarks कम उपलब्ध हैं; official lab numbers और third-party summaries को सीधे “अंतिम सत्य” न मानकर workload-specific testing से validate करना बेहतर होगा।

सूत्र

  • [1] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: 2026 Frontier Showdown (Benchmarks)tokenmix.ai

    Head-to-Head: The Numbers That Matter Benchmark GPT-5.5 Claude Opus 4.7 Winner --- --- SWE-Bench Verified 88.7% 87.6% GPT-5.5 by 1.1 SWE-Bench Pro 58.6% 64.3% Opus 4.7 by 5.7 MMLU 92.4% 91% GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 82.7% — GPT-5.5 (no public Opus number)...

  • [2] 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...

  • [3] 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...

  • [5] 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...

  • [17] Claude Opus 4.7: Anthropic's New Best (Available) Modeldatacamp.com

    SWE-bench tests a model's ability to resolve real GitHub issues in open-source Python repositories. Pro is a harder variant with more complex issues. The 10.9-point gain over Opus 4.6 on SWE-bench Pro is the largest improvement in this release (percentage p...

  • [18] Claude Opus 4.7: Benchmarks, Pricing, Context & What's Newllm-stats.com

    Benchmarks Agentic coding Benchmark Opus 4.7 Opus 4.6 Delta --- --- SWE-bench Verified 87.6% 80.8% +6.8 SWE-bench Pro 64.3% 53.4% +10.9 Terminal-Bench 2.0 69.4% 65.4% +4.0 The jump on SWE-bench Pro (+10.9 points) is larger than on SWE-bench Verified, sugges...

  • [19] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

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