如果你問 邊個 benchmark 全面勝出，答案要保守：現階段未有足夠公開、獨立、同條件運行嘅資料，可以一錘定音。比較可信嘅碎片包括：第三方 SWE-bench Verified 數字 、Artificial Analysis 嘅模型規格同 hallucination 測試 ，以及 OpenAI 自己嘅 API 文件同 system card 。

目前最穩陣嘅公開資料

DeepSeek API 文件有一頁「DeepSeek-V4 Preview Release」，日期為 2026年4月24日 。OpenAI 就喺 2026年4月23日介紹 GPT-5.5，並更新指 GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro 由 2026年4月24日起可喺 API 使用 。即係話，兩者公開時間相當接近，但公開規格嘅完整度唔一樣。

有一點要小心：OpenAI API 文件寫 GPT-5.5 context window 係 1M tokens ，但 Artificial Analysis 嘅 GPT-5.5 high 比較頁顯示 922k tokens；同頁 DeepSeek V4 Pro high 就顯示 1000k tokens 。所以唔好將唔同網站、唔同 variant、唔同 reasoning level 嘅數字硬拼成一張「終極排行榜」。

邊啲 benchmark 值得信？

SWE-bench Verified：對 coding 有參考價值，但唔係終局

o-mega 嘅整理指出，GPT-5.5 喺 SWE-bench Verified 取得 88.7%，DeepSeek V4 Pro 係 80.6%，相差 8.1 個百分點 。如果你主要做 software engineering agent，呢個係值得留意嘅訊號。

不過，一個 SWE-bench 分數唔應該取代你自己嘅 repo 測試。Coding agent 嘅表現會受 prompt、reasoning level、工具權限、retry 次數、測試點樣跑、patch format、評分 harness 影響。換句話講，88.7% vs 80.6% 可以令你優先測 GPT-5.5，但唔足以證明 GPT-5.5 喺所有任務都必勝 。

OpenAI system card：覆蓋面廣，但唔係同 DeepSeek head-to-head

OpenAI Deployment Safety Hub 指，GPT-5.5 以 CoT-Control 量度 controllability；CoT-Control 包含超過 13,000 個任務，建立自 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL、SWE-Bench Verified 等 benchmark 。

呢啲資料有助理解 OpenAI 點樣測 GPT-5.5，但唔可以直接用嚟宣稱 GPT-5.5 喺 GPQA、MMLU-Pro 或 SWE-Bench Verified 上全面贏 DeepSeek V4。因為呢張 system card 本身唔係兩個模型嘅同場 head-to-head 比較 。

AA-Omniscience：DeepSeek V4 知識有進步，但 hallucination 係大紅旗

Artificial Analysis 指，DeepSeek V4 Pro Max 喺 AA-Omniscience 得分為 -10，較 V3.2 Reasoning 嘅 -21 改善 11 分；DeepSeek V4 Flash Max 則為 -23 。但同一來源亦指出，DeepSeek V4 Pro 同 V4 Flash 嘅 hallucination rate 分別高達 94% 同 96%；即係當模型唔知道答案時，幾乎都會照樣回答 。

如果你要做內部知識庫問答、法律文件分析、財務或醫療資料處理、compliance workflow，呢點非常重要。DeepSeek V4 Pro 可能因為 open weights 同長 context 好吸引，但 factual QA 應該加 retrieval、引用檢查、來源核對，必要時仲要 human review 。

實戰應該揀 GPT-5.5 定 DeepSeek V4 Pro？

揀 GPT-5.5：當你要清楚 API 規格同正式 tool-use

GPT-5.5 較適合需要快速整合、成本同輸出限制清楚、以及工具調用有官方文件支持嘅團隊。OpenAI API 文件列出 gpt-5.5、價格、1M context、128K max output、知識截止日期 2025年12月1日，以及 Functions、Web search、File search、Computer use 。

如果你做 coding agent，GPT-5.5 亦係較合理嘅起步 baseline，因為現有第三方資料顯示它喺 SWE-bench Verified 領先 DeepSeek V4 Pro 。但最後仍然應該用你自己嘅 codebase、測試套件同 agent loop 再跑一次。

揀 DeepSeek V4 Pro：當 open weights 係硬性條件

DeepSeek V4 Pro 適合需要 open weights、想喺自家基建深入評估，或者唔想完全依賴封閉 API 嘅團隊。Artificial Analysis 指 DeepSeek V4 Pro 係 2026年4月發布嘅 open weights model，支援文字輸入/輸出，context window 為 1m tokens 。

代價係 factual reliability 要特別處理。Artificial Analysis 喺 AA-Omniscience 記錄 DeepSeek V4 Pro hallucination rate 為 94%，所以任何需要「有根有據」答案嘅場景，都唔應該只靠模型直接作答 。

要 image input 或工具調用，GPT-5.5 目前證據較多

Artificial Analysis 嘅 DeepSeek V4 Pro high vs GPT-5.5 high 比較頁顯示，GPT-5.5 high 有 image input，而 DeepSeek V4 Pro high 無 。再加上 OpenAI API 文件列明 GPT-5.5 支援 Functions、Web search、File search 同 Computer use，目前資料較支持 GPT-5.5 用於 multimodal 或 agentic tool-use workflow 。

點樣自己做一個有用嘅 benchmark？

如果你真係要決定 route traffic、買 API、或者將邊個模型設為預設，最好自己喺同一條件下測，而唔係拎幾張榜嘅分數直接加減。

1. 鎖定模型同 reasoning level。 OpenAI 文件列出 GPT-5.5 有 none、low、medium、high、xhigh 等 reasoning level ；Artificial Analysis 亦會按 low、medium、high 等頁面分開比較 。
2. 同一套 prompt、資料同 harness。 唔好一邊用優化過嘅 prompt，另一邊用原始 prompt。
3. 工具政策要一致。 Coding agent 只係多咗幾次 retry、可唔可以跑 test、可唔可以改多個 file，結果都可能差好遠。
4. 同時量度準確度同營運成本。 除咗答啱幾多，亦要睇 format error、輸出穩定性、token 成本、latency、需要人工覆核嘅比例。
5. 獨立測 hallucination。 對 DeepSeek V4 Pro / Flash 尤其重要，因為 AA-Omniscience 顯示兩者 hallucination rate 非常高 。
6. 放入你產品真實資料。 如果你服務繁體中文、廣東話客服、香港合約或內部文件，就要將呢啲內容放入 eval；英文公開榜唔會自動代表你嘅場景。

最後 verdict

如果你今日要揀一個較易落 production 嘅 baseline，GPT-5.5 目前較穩陣：API 規格、價格、max output、context、工具支援都有官方文件可查 。如果你嘅硬性要求係 open weights，DeepSeek V4 Pro 就值得試，但要預留時間做 factual guardrail、引用核對同人工覆核流程 。

至於「DeepSeek V4 定 GPT-5.5 benchmark 邊個贏？」最準確嘅答案係：未有足夠公開、同條件嘅資料可以全面定案。 目前訊號係：SWE-bench Verified 第三方數字偏向 GPT-5.5 ；API 文件同 tool support 偏向 GPT-5.5 ；open weights 同長 context 則係 DeepSeek V4 Pro 嘅主要吸引力 。

如果你問 邊個 benchmark 全面勝出，答案要保守：現階段未有足夠公開、獨立、同條件運行嘅資料，可以一錘定音。比較可信嘅碎片包括：第三方 SWE-bench Verified 數字 、Artificial Analysis 嘅模型規格同 hallucination 測試 ，以及 OpenAI 自己嘅 API 文件同 system card 。

目前最穩陣嘅公開資料

DeepSeek API 文件有一頁「DeepSeek-V4 Preview Release」，日期為 2026年4月24日 。OpenAI 就喺 2026年4月23日介紹 GPT-5.5，並更新指 GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro 由 2026年4月24日起可喺 API 使用 。即係話，兩者公開時間相當接近，但公開規格嘅完整度唔一樣。

有一點要小心：OpenAI API 文件寫 GPT-5.5 context window 係 1M tokens ，但 Artificial Analysis 嘅 GPT-5.5 high 比較頁顯示 922k tokens；同頁 DeepSeek V4 Pro high 就顯示 1000k tokens 。所以唔好將唔同網站、唔同 variant、唔同 reasoning level 嘅數字硬拼成一張「終極排行榜」。

邊啲 benchmark 值得信？

SWE-bench Verified：對 coding 有參考價值，但唔係終局

o-mega 嘅整理指出，GPT-5.5 喺 SWE-bench Verified 取得 88.7%，DeepSeek V4 Pro 係 80.6%，相差 8.1 個百分點 。如果你主要做 software engineering agent，呢個係值得留意嘅訊號。

不過，一個 SWE-bench 分數唔應該取代你自己嘅 repo 測試。Coding agent 嘅表現會受 prompt、reasoning level、工具權限、retry 次數、測試點樣跑、patch format、評分 harness 影響。換句話講，88.7% vs 80.6% 可以令你優先測 GPT-5.5，但唔足以證明 GPT-5.5 喺所有任務都必勝 。

OpenAI system card：覆蓋面廣，但唔係同 DeepSeek head-to-head

OpenAI Deployment Safety Hub 指，GPT-5.5 以 CoT-Control 量度 controllability；CoT-Control 包含超過 13,000 個任務，建立自 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL、SWE-Bench Verified 等 benchmark 。

呢啲資料有助理解 OpenAI 點樣測 GPT-5.5，但唔可以直接用嚟宣稱 GPT-5.5 喺 GPQA、MMLU-Pro 或 SWE-Bench Verified 上全面贏 DeepSeek V4。因為呢張 system card 本身唔係兩個模型嘅同場 head-to-head 比較 。

AA-Omniscience：DeepSeek V4 知識有進步，但 hallucination 係大紅旗

Artificial Analysis 指，DeepSeek V4 Pro Max 喺 AA-Omniscience 得分為 -10，較 V3.2 Reasoning 嘅 -21 改善 11 分；DeepSeek V4 Flash Max 則為 -23 。但同一來源亦指出，DeepSeek V4 Pro 同 V4 Flash 嘅 hallucination rate 分別高達 94% 同 96%；即係當模型唔知道答案時，幾乎都會照樣回答 。

如果你要做內部知識庫問答、法律文件分析、財務或醫療資料處理、compliance workflow，呢點非常重要。DeepSeek V4 Pro 可能因為 open weights 同長 context 好吸引，但 factual QA 應該加 retrieval、引用檢查、來源核對，必要時仲要 human review 。

實戰應該揀 GPT-5.5 定 DeepSeek V4 Pro？

揀 GPT-5.5：當你要清楚 API 規格同正式 tool-use

GPT-5.5 較適合需要快速整合、成本同輸出限制清楚、以及工具調用有官方文件支持嘅團隊。OpenAI API 文件列出 gpt-5.5、價格、1M context、128K max output、知識截止日期 2025年12月1日，以及 Functions、Web search、File search、Computer use 。

如果你做 coding agent，GPT-5.5 亦係較合理嘅起步 baseline，因為現有第三方資料顯示它喺 SWE-bench Verified 領先 DeepSeek V4 Pro 。但最後仍然應該用你自己嘅 codebase、測試套件同 agent loop 再跑一次。

揀 DeepSeek V4 Pro：當 open weights 係硬性條件

DeepSeek V4 Pro 適合需要 open weights、想喺自家基建深入評估，或者唔想完全依賴封閉 API 嘅團隊。Artificial Analysis 指 DeepSeek V4 Pro 係 2026年4月發布嘅 open weights model，支援文字輸入/輸出，context window 為 1m tokens 。

代價係 factual reliability 要特別處理。Artificial Analysis 喺 AA-Omniscience 記錄 DeepSeek V4 Pro hallucination rate 為 94%，所以任何需要「有根有據」答案嘅場景，都唔應該只靠模型直接作答 。

要 image input 或工具調用，GPT-5.5 目前證據較多

Artificial Analysis 嘅 DeepSeek V4 Pro high vs GPT-5.5 high 比較頁顯示，GPT-5.5 high 有 image input，而 DeepSeek V4 Pro high 無 。再加上 OpenAI API 文件列明 GPT-5.5 支援 Functions、Web search、File search 同 Computer use，目前資料較支持 GPT-5.5 用於 multimodal 或 agentic tool-use workflow 。

點樣自己做一個有用嘅 benchmark？

如果你真係要決定 route traffic、買 API、或者將邊個模型設為預設，最好自己喺同一條件下測，而唔係拎幾張榜嘅分數直接加減。

1. 鎖定模型同 reasoning level。 OpenAI 文件列出 GPT-5.5 有 none、low、medium、high、xhigh 等 reasoning level ；Artificial Analysis 亦會按 low、medium、high 等頁面分開比較 。
2. 同一套 prompt、資料同 harness。 唔好一邊用優化過嘅 prompt，另一邊用原始 prompt。
3. 工具政策要一致。 Coding agent 只係多咗幾次 retry、可唔可以跑 test、可唔可以改多個 file，結果都可能差好遠。
4. 同時量度準確度同營運成本。 除咗答啱幾多，亦要睇 format error、輸出穩定性、token 成本、latency、需要人工覆核嘅比例。
5. 獨立測 hallucination。 對 DeepSeek V4 Pro / Flash 尤其重要，因為 AA-Omniscience 顯示兩者 hallucination rate 非常高 。
6. 放入你產品真實資料。 如果你服務繁體中文、廣東話客服、香港合約或內部文件，就要將呢啲內容放入 eval；英文公開榜唔會自動代表你嘅場景。

最後 verdict

如果你今日要揀一個較易落 production 嘅 baseline，GPT-5.5 目前較穩陣：API 規格、價格、max output、context、工具支援都有官方文件可查 。如果你嘅硬性要求係 open weights，DeepSeek V4 Pro 就值得試，但要預留時間做 factual guardrail、引用核對同人工覆核流程 。

至於「DeepSeek V4 定 GPT-5.5 benchmark 邊個贏？」最準確嘅答案係：未有足夠公開、同條件嘅資料可以全面定案。 目前訊號係：SWE-bench Verified 第三方數字偏向 GPT-5.5 ；API 文件同 tool support 偏向 GPT-5.5 ；open weights 同長 context 則係 DeepSeek V4 Pro 嘅主要吸引力 。