GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7：邊個 benchmark 先啱你個 workload？

如果你想用一張 leaderboard 決定 GPT-5.5 定 Claude Opus 4.7，答案其實係：唔好咁做。現有公開 benchmark 未能支持「GPT-5.5 全面好過 Claude Opus 4.7」或者相反嘅結論。比較清晰嘅訊號係按工作類型拆開睇：GPT-5.5 喺 terminal、browsing 同部分長流程 agent workflow 較強；Claude Opus 4.7 則喺 SWE-Bench Pro、MCP Atlas，以及部分 reasoning/tooling benchmark 佔優 。

更重要係，呢批分數有唔少來自供應商公布或第三方整理。LLM Stats 亦提醒，GPT-5.5 部分分數可能屬 self-reported，即由模型供應商自行回報，未必已經有獨立驗證 。所以，公開 benchmark 最好用嚟篩選候選模型，唔好直接當成產品選型嘅最後答案。

先睇總表：邊個 benchmark 代表咩意思？

Benchmark	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	應該點讀
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4%	GPT-5.5 優勢明顯。OpenAI 形容呢個 benchmark 測試複雜 command-line workflow，需要 planning、iteration 同工具協調 。
SWE-Bench Pro	58.6%	64.3%	Claude Opus 4.7 領先。呢個評測聚焦真實 GitHub issue resolution；OpenAI 亦公布 GPT-5.5 在此得 58.6% 。
GPQA Diamond	93.6%	94.2%	Claude 微微領先 0.6 個百分點，但差距太細，唔適合當所有 reasoning 任務嘅決定性證據 。
BrowseComp	84.4%	79.3%	GPT-5.5 在 Vellum 同 Mashable 對照表都領先 。
GDPval	84.9%	80.3%	GPT-5.5 在 Vellum 表中領先 。
OSWorld-Verified	78.7%	78.0%	GPT-5.5 只係些微領先，實際產品 workflow 要再自行測 。
MCP Atlas	75.3%	79.1%	Claude Opus 4.7 在 Vellum 表中領先；呢類 benchmark 較接近 tool orchestration 能力 。
FrontierMath T1–3	51.7%	43.8%	GPT-5.5 在 Vellum 表中領先 。
FinanceAgent v1.1	未有完整對照數字	DataCamp 記錄 Claude Opus 4.7 為 64.4%	LLM Stats 指 Claude 在 FinanceAgent v1.1 領先，但此處來源未提供完整成對數字，應審慎解讀 。
Humanity’s Last Exam	來源不一致	來源不一致	唔建議用嚟做 tie-breaker，除非你可以用同一 setup 重跑；LLM Stats、Mashable 同 o-mega 俾出嘅訊號並不一致 。

如果照 LLM Stats 嘅整理，在雙方都有回報嘅 10 個 benchmark 入面，Claude Opus 4.7 領先 6 個，GPT-5.5 領先 4 個。LLM Stats 同時總結，Claude 嘅優勢較集中喺 reasoning-heavy 同 review-grade 測試；GPT-5.5 嘅優勢就較集中喺長時間 tool-use 同 shell-driven tasks 。呢個總結有參考價值，但解決唔到 Humanity’s Last Exam 呢類來源互相矛盾嘅問題 。

Coding：Terminal-Bench 同 SWE-Bench 唔係量度同一樣嘢

講 coding，好多人會直接問邊個「寫 code 勁啲」。但公開數據顯示，答案要先分清你係做 terminal agent，定係做真實 repo issue 修復。

如果你嘅產品係 CLI copilot、DevOps assistant，或者 coding agent 需要自己跑 test、睇 error、改 file、再迭代，GPT-5.5 係較值得優先試嘅候選。GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 得 82.7%，高過 Claude Opus 4.7 嘅 69.4% 。OpenAI 指 Terminal-Bench 2.0 測試複雜 command-line workflow，當中需要 planning、iteration 同 tool coordination 。

但如果你嘅任務更似「喺真實 codebase 入面修 GitHub issue」，Claude Opus 4.7 嘅訊號更強。Claude 在 SWE-Bench Pro 得 64.3%，高過 GPT-5.5 嘅 58.6% 。OpenAI 將 SWE-Bench Pro 描述為評估真實 GitHub issue resolution 能力嘅 benchmark 。換句話講，做 bug fixing、repo 內改動、或者 review-grade software tasks，Claude Opus 4.7 應該入第一輪 shortlist。

至於 SWE-Bench Verified，呢批來源未夠乾淨，唔適合用嚟直接判勝負。MindStudio 記錄 Claude Opus 4.7 為 82.4%，但 APIyi 同 DataCamp 記錄為 87.6%；而提供嘅來源亦冇畀出一組穩定、同條件嘅 GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 數字 。

Agent workflow：GPT-5.5 領先多個項目，但 Claude 仍有強區

Agent 類任務要拆得更細。假如你嘅 workflow 偏向 shell、browser、OS 操作，GPT-5.5 有較多正面訊號。Vellum 表中，GPT-5.5 在 BrowseComp 以 84.4% 對 79.3% 領先、GDPval 以 84.9% 對 80.3% 領先、OSWorld-Verified 以 78.7% 對 78.0% 輕微領先 。Mashable 亦記錄 GPT-5.5 在 BrowseComp 以同一組 84.4% 對 79.3% 領先 。LLM Stats 另指 GPT-5.5 在 CyberGym 領先，但提供片段未顯示百分比分數 。

Claude Opus 4.7 並唔係冇優勢。Vellum 表中，Claude 在 MCP Atlas 以 79.1% 對 GPT-5.5 嘅 75.3% 領先 。LLM Stats 指 Claude 在 FinanceAgent v1.1 領先，而 DataCamp 記錄 Claude Opus 4.7 在 FinanceAgent v1.1 得 64.4% 。Anthropic 亦形容 Claude Opus 4.7 係新一代 Opus model，在 coding、agents、vision 同 multi-step tasks 上更強 。

所以，若你做嘅係 shell automation、browsing/search-style workflow、OS-style 操作，GPT-5.5 值得先試；若你做嘅係較結構化嘅 tool orchestration、MCP workflow，或者 finance-agent 類任務，Claude Opus 4.7 唔應該太早被剔走。

Reasoning：GPQA 好接近，HLE 暫時唔穩陣

GPQA Diamond 方面，Claude Opus 4.7 得 94.2%，GPT-5.5 得 93.6% 。Claude 係領先，但只高 0.6 個百分點。對科學問答、專業分析、長推理任務嚟講，呢個差距未足以證明 Claude 一定更啱你個 use case；更合理做法係用你自己嘅題庫同評分準則，同時測兩個模型。

Humanity’s Last Exam 就更加要小心。LLM Stats 指 Claude Opus 4.7 在 HLE no tools 同 HLE with tools 都領先 。但 Mashable 記錄 HLE no tools 係 GPT-5.5 40.6% 對 Opus 4.7 31.2%，而 HLE with tools 則係 Claude 54.7% 對 GPT-5.5 52.2% 。o-mega 又提供另一組 HLE 數字 。當來源未能對齊，HLE 暫時唔應該成為決定模型選型嘅最後一票。

實際應該點揀？

如果你最重視 terminal agent、shell workflow、test loop、長流程 automation，可以先試 GPT-5.5。Terminal-Bench 2.0 對 GPT-5.5 嘅支持最明顯：82.7% 對 Claude Opus 4.7 嘅 69.4% 。按 Vellum 同 Mashable 嘅數據，GPT-5.5 亦值得優先測 browsing/search-style workflow、GDPval、OSWorld-Verified 同 FrontierMath T1–3 。

如果你最重視真實軟件 issue 修復，尤其係 SWE-Bench Pro 類型任務，Claude Opus 4.7 應該先入 shortlist，因為它在 SWE-Bench Pro 領先 GPT-5.5 。Claude 亦值得用於 GPQA-style scientific reasoning、MCP/tool orchestration 同 finance-agent workflow 嘅直接測試，相關依據包括 GPQA Diamond、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 以及 LLM Stats 嘅整理 。

最穩陣做法唔係問「邊個模型最強」，而係將你嘅工作拆成四類：repo 內 coding、terminal/agent automation、無工具 reasoning、以及有工具 workflow。每一類都用同一批 prompt、同一組工具權限、同一 sampling 設定、同一 reasoning effort，同一套評分準則去跑。公開 benchmark 可以話你知由邊度開始試；但真正決定產品用邊個模型，仍然要靠你自己嘅 eval。尤其係當部分公開分數可能係自報或未經獨立驗證時，內部測試先係最後防線 。