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

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 。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 。

Benchmark 一眼睇

Benchmark / 範疇	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	點樣解讀
SWE-Bench Verified	88.7%	87.6%	幾乎打和；GPT-5.5 高 1.1 個百分點，未算決定性差距 。
SWE-Bench Pro	58.6%	64.3%	更難嘅 software-engineering tasks 入面，Claude 領先較明顯 。
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4% reported	Terminal-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 。
MCP Atlas	75.3%	77.3–79.1%	Tool-calling 同 orchestration 方面，Claude 較佔優 。
FrontierMath Tier 1–3	51.7%	43.8%	數學推理類任務，GPT-5.5 優勢清楚 。
FrontierMath Tier 4	35.4%	22.9%	更難嘅 math tier，GPT-5.5 仍然領先 。
GPQA Diamond	93.6%	94.2%	幾乎平手；Claude 輕微領先 。
Humanity's Last Exam，no tools	41.4%	46.9%	廣泛 exam-style reasoning 入面，Claude 較高 。
Humanity's Last Exam，with tools	52.2%	54.7%	加入 tools 後，Claude 仍有小幅優勢 。
BrowseComp	84.4%	79.3%	BrowseComp-style research 入面，GPT-5.5 reported 分數較高 。

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 。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% 。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 。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 。

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 。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 。

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 。

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% 。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 。

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 。BenchLM 公開 snapshot 顯示 Claude Opus 4.7 係 77.3%，GPT-5.5 係 75.3% ；其他 reporting 就寫成 79.1% 對 75.3% 。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% 。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% 。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% 。

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% 。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 。
• 處理 math-heavy reasoning；FrontierMath Tier 1–3 同 Tier 4 都係 GPT-5.5 領先 。
• 做 BrowseComp-style web research 或 browsing-heavy analysis；GPT-5.5 reported 84.4%，Claude Opus 4.7 reported 79.3% 。

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 。
• 建立 MCP/API/tool orchestration 型 agents；MCP Atlas snapshots 入面 Claude Opus 4.7 高過 GPT-5.5 。
• 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 。

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 。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 。

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 。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 。

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」。