GPT-5.5 vs GPT-5.4：邊個更適合真實工作？

如果只係問「邊個 model 更強」，短答係：GPT-5.5。OpenAI 形容 GPT-5.5 係自家最聰明的 model，速度更快、能力更強，為 coding、research、跨工具 data analysis 等複雜任務而設 。不過，實戰揀 model 唔係單純追版本號：OpenAI API 文件仍然將 GPT-5.4 定位為適合 production-grade assistants 同 agents，尤其係需要多步推理、證據充足綜合整理，以及長上下文可靠表現的系統 。

一分鐘決策表：先試 GPT-5.5 定留用 GPT-5.4？

你的主要需要	建議先試	點解
高難度 coding、research、資料分析、多工具 workflow	GPT-5.5	OpenAI 指 GPT-5.5 為 coding、research、跨工具 data analysis 而設；CNBC 亦報道它在 coding、使用電腦同深入研究能力方面更好 。
Agent 要自己操作 app 或電腦環境	GPT-5.5	OpenAI 公布 GPT-5.5 在 GDPval 84.9%、OSWorld-Verified 78.7%、Tau2-bench Telecom 98.0%；CNET 亦指它在量度電腦 app 使用能力的 benchmark 高過 GPT-5.4 。
已上線的 assistant／agent，prompt、tool chain 同完成標準已經調好	GPT-5.4，或先做 A/B benchmark	GPT-5.4 被 OpenAI 定位為 production-grade assistants 同 agents，重點係多步推理、證據綜合及長上下文穩定性 。
專業辦公室工作，例如 spreadsheet、presentation、document	GPT-5.4 仍然好有力；要最高質量可試 GPT-5.5	OpenAI 介紹 GPT-5.4 時，強調它結合 reasoning、coding、agentic workflows，並改善工具、軟件環境同專業文件任務表現 。
醫療、網絡安全等專門領域	唔好只憑一個 benchmark 落決定	GPT-5.5 在多個 HealthBench 指標有進步，但 HealthBench Consensus 低過 GPT-5.4；cyber 評測雖高，但來源同時指出仍在誤差範圍內 。

GPT-5.5 贏喺邊？

GPT-5.5 的優勢，最清楚見於貼近真實工作環境的複雜任務：寫 code、做資料搜集與研究、分析數據，以及跨工具完成工作。OpenAI 將 GPT-5.5 形容為自家最聰明 model，並指它為 coding、research、data analysis across tools 而設 。CNBC 的報道亦指出，GPT-5.5 在 coding、使用電腦同追求更深入研究能力方面較好 。

CNET 的角度相近：GPT-5.5 是 general model，但對 research 同 coding 這類高強度任務特別有用；它具備 agentic capabilities，亦即可以更獨立地完成任務，並在量度跨電腦 app 使用能力及數學解題的 benchmark 上高過 GPT-5.4 。

OpenAI 公布的數字亦支持呢個方向。GDPval 測試 agent 能否在 44 個職業類別中產出規格清楚的知識工作，GPT-5.5 得分 84.9%；OSWorld-Verified 測試 model 可否自行操作真實電腦環境，GPT-5.5 達 78.7%；Tau2-bench Telecom 測試複雜客服 workflow，GPT-5.5 在無做 prompt tuning 下達 98.0% 。

點解 GPT-5.4 仲未過時

GPT-5.5 出現，唔代表 GPT-5.4 變成弱 model。OpenAI 介紹 GPT-5.4 時，稱它將 reasoning、coding 同 agentic workflows 的進展整合成一個 frontier model，並改善 model 在工具、軟件環境，以及 spreadsheet、presentation、document 等專業任務上的表現 。

GPT-5.4 的價值，在於可控、可落地。OpenAI 的 prompt guidance 指出，GPT-5.4 是為 production-grade assistants 同 agents 而設，適合需要強多步推理、證據充足綜合，以及長上下文可靠表現的場景 。同一份文件亦提醒，GPT-5.4 最有效的用法，是在 prompt 入面清楚寫明 output contract、tool-use expectations 同 completion criteria 。

所以，如果你間公司或產品已經有一套 GPT-5.4 workflow 跑得穩，最佳做法未必係即刻換 model。較實際係用同一批 prompt、tool chain、資料同成功標準，測一次 GPT-5.5 是否真係改善完成率、品質同可控性。

Benchmark 要睇，但唔好當神諭

公開數據大致支持 GPT-5.5 在多類任務領先，但 benchmark 唔等於你自己 workload 的最終答案。

以醫療相關 HealthBench 為例，GPT-5.5 的 length-adjusted HealthBench 分數為 56.5，比 GPT-5.4 高 2.5 分；HealthBench Hard 為 31.5，高 2.4 分；HealthBench Professional 為 51.8，高 3.7 分。不過，GPT-5.5 在 HealthBench Consensus 得 95.6，反而比 GPT-5.4 低 0.7 分 。即係話，即使同一大類評測入面，結果都可以有細節差異。

網絡安全方面，OpenAI system card 引述 UK AISI 的評估，指 GPT-5.5 在 narrow cyber tasks 整體表現最強，但同時指出結果仍在誤差範圍內 。在 expert-level narrow cyber tasks，GPT-5.5 的 pass@5 為 90.5% ± 12.9%，GPT-5.4 則為 71.4% ± 19.8% 。

另外，OpenAI 在 GPT-5.4 介紹文亦提醒，相關 benchmark 是在研究環境中進行，某些情況下可能同 production ChatGPT 的輸出略有不同 。換句話講，benchmark 係重要訊號，但唔可以取代實際測試。

實戰建議

如果你由零開始做新項目，而核心需求係高難度 coding、research、data analysis，或者需要 agent 自己用多個工具完成工作，GPT-5.5 應該先試。OpenAI 對 GPT-5.5 的定位同公開 benchmark，都將它放在較高能力的位置 。

如果你已經有 GPT-5.4 assistant 或 agent 在 production 跑緊，尤其是 prompt、工具調用、輸出格式、完成標準都已經調得好，就唔建議只因為有新版本而即刻搬。GPT-5.4 本身仍被 OpenAI 定位為適合 production-grade assistants 同 agents，特別係多步推理、證據綜合及長上下文場景 。

結論可以咁講：GPT-5.5 係整體更強、較適合追求最高能力的選擇，尤其係 code、research、data analysis 同 tool-heavy workflows。但 GPT-5.4 仍然係成熟、可靠的 production 選項；真正應唔應該轉，最後要由你自己的 prompt、工具鏈、資料同成功指標去驗證。