比較 DeepSeek V4 Pro 同 GPT-5.5，最易走錯方向嘅做法，就係一開波問：「邊個模型贏晒？」
對真正要揀模型嘅團隊嚟講，更有用嘅問題係：你要解決咩 workload，而手上邊啲 benchmark 數據夠可信？ 係 coding agent？長文件處理？工具調用？定係需要高準確度、可追溯來源嘅問答系統？
先講結論：按用途揀，唔好迷信總分
如果你優先考慮 API production、成本估算、工具支援同部署規格清楚，GPT-5.5 目前較易落手。OpenAI API 文件直接列出 gpt-5.5、1M tokens context window、128K tokens max output、$5/input MTok、$30/output MTok，以及 Functions、Web search、File search、Computer use 等工具支援；MTok 即 100 萬 tokens [22]。
如果你優先考慮 open weights，即開放權重，或者想喺自家基建入面做更深入控制，DeepSeek V4 Pro 值得放入測試名單。Artificial Analysis 形容 DeepSeek V4 Pro 係 open weights model，支援 text input/text output，context window 為 1m tokens [35]。不過要講清楚：open weights 唔等於訓練資料、訓練程式碼、整條 pipeline 都公開；目前來源只支持「open weights」呢個講法 [
35]。
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 [2]、Artificial Analysis 嘅模型規格同 hallucination 測試 [
33][
35][
41]，以及 OpenAI 自己嘅 API 文件同 system card [
22][
24]。
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 [13]。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 [
27]。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。
| 比較位 | GPT-5.5 | DeepSeek V4 Pro | 揀模型時點睇 |
|---|---|---|---|
| 公開狀態 | OpenAI 於 2026年4月23日介紹 GPT-5.5；API 於 2026年4月24日可用 [ | DeepSeek API 文件列出 V4 Preview Release，日期為 2026年4月24日 [ | 兩者都係同一時段嘅新模型 |
| API 規格透明度 | OpenAI 文件列出 model ID、價格、context、max output、工具支援同知識截止日期 2025年12月1日 [ | 本文引用來源確認 V4 Pro 支援文字輸入/輸出同 1m tokens context [ | GPT-5.5 較方便做成本、輸出長度同 tool-use 規劃 |
| 開放程度 | Artificial Analysis 將 GPT-5.5 high 標示為 proprietary [ | Artificial Analysis 將 DeepSeek V4 Pro 標示為 open weights [ | 如果 open weights 係硬要求，DeepSeek 較切合 |
| Context window | OpenAI API 文件寫 1M tokens [ | Artificial Analysis 寫 1m tokens [ | 兩者都屬超長 context 級別 |
| Image input | Artificial Analysis 比較頁顯示 GPT-5.5 high 支援 image input [ | 同一頁顯示 DeepSeek V4 Pro high 不支援 image input [ | 要 multimodal input，現有資料較偏向 GPT-5.5 |
| Tool support | Functions、Web search、File search、Computer use [ | 已引用來源未見同等詳細嘅官方工具支援表 | 需要正式 tool-use workflow 時，GPT-5.5 優勢較清楚 |
有一點要小心：OpenAI API 文件寫 GPT-5.5 context window 係 1M tokens [22]，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 [
41]。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 [2]。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 [2]。
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 [24]。
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 [24]。
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 [33]。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 [
33]。
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 [33][
35]。
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 [22]。
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 [2]。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 [35]。
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 [33]。
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 [41]。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 [
22][
41]。
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。
- 鎖定模型同 reasoning level。 OpenAI 文件列出 GPT-5.5 有 none、low、medium、high、xhigh 等 reasoning level [
22]；Artificial Analysis 亦會按 low、medium、high 等頁面分開比較 [
3][
37][
41]。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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 [
33]。
- 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 [22]。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 [
33][
35]。
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 [2]；API 文件同 tool support 偏向 GPT-5.5 [
22]；open weights 同長 context 則係 DeepSeek V4 Pro 嘅主要吸引力 [
35]。
