GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：修 Code 先試 Claude，終端代理先試 GPT

如果只問 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 邊個「更強」，答案好容易太粗。公開同表分數顯示，Claude Opus 4.7 喺 SWE-Bench Pro 呢類軟件工程修復項目較突出；GPT-5.5 則喺 Terminal-Bench 2.0、GDPval、BrowseComp、OSWorld-Verified 同 FrontierMath T1–3 較常領先。 不過，這些逐項比較主要來自第三方整理，唔係 OpenAI 同 Anthropic 共同發布的一張統一官方評測表；用嚟初篩可以，唔好用嚟取代你自己生產環境嘅測試。

先分清：官方定位唔等於橫向分數

OpenAI API 文檔將 GPT-5.5 描述為面向最複雜專業工作的最新前沿模型，並顯示它支援 reasoning.effort 設定。 Anthropic 的 Claude Opus 4.7 官方發布頁則主打工具調用、規劃同軟件工程場景提升，包括頁面引用 Hebbia 所講嘅工具調用與規劃準確率雙位數提升，以及 Rakuten-SWE-Bench 上比 Opus 4.6 解決生產任務數量多 3 倍。

這些官方材料有助理解兩間公司點樣定位自家模型；但真正逐項擺埋一齊睇嘅 GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 分數，本文主要採用 Vellum、Kingy AI 同 Mashable 嘅第三方同表摘要。

基準一覽：贏邊項先最重要

以下核心分數主要來自 Vellum 對 GPT-5.5 嘅同表摘要；GPQA Diamond 亦可喺 Vellum leaderboard 見到相同排序。

基準	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	較高分
SWE-Bench Pro	58.6%	64.3%	Claude Opus 4.7，+5.7 個百分點
Terminal-Bench 2.0	82.7%	69.4%	GPT-5.5，+13.3 個百分點
GDPval	84.9%	80.3%	GPT-5.5，+4.6 個百分點
OSWorld-Verified	78.7%	78.0%	GPT-5.5，+0.7 個百分點
BrowseComp	84.4%	79.3%	GPT-5.5，+5.1 個百分點
MCP Atlas	75.3%	79.1%	Claude Opus 4.7，+3.8 個百分點
GPQA Diamond	93.6%	94.2%	Claude Opus 4.7，+0.6 個百分點
FrontierMath T1–3	51.7%	43.8%	GPT-5.5，+7.9 個百分點

修 Code、改真 issue：Claude Opus 4.7 值得先試

Claude 最清楚嘅勝項係 SWE-Bench Pro：Claude Opus 4.7 為 64.3%，GPT-5.5 為 58.6%，Claude 領先 5.7 個百分點。 如果你嘅核心任務係修真實 issue、產生補丁、理解跨檔案依賴，或者審查複雜 PR，Claude Opus 4.7 應該排入第一輪測試。

另一個相關參考係 SWE-bench Verified。BenchLM 將它形容為一個經人手驗證嘅 SWE-bench 子集，用嚟測試模型解決真實 GitHub issue 嘅能力，並列出 Claude Opus 4.7 Adaptive 為 87.6%。 但該來源無提供 GPT-5.5 同口徑分數，所以唔可以單靠呢項就話 Claude 一定在 SWE-bench Verified 贏 GPT-5.5；更穩陣嘅解讀係，Claude Opus 4.7 喺真實軟件工程修復任務上屬於好強嘅候選模型。

終端、瀏覽、代理執行：GPT-5.5 勝項更多

GPT-5.5 最大嘅公開優勢出現在 Terminal-Bench 2.0：82.7% 對 69.4%，領先 Claude Opus 4.7 13.3 個百分點。 它亦在 BrowseComp、GDPval 同 OSWorld-Verified 上領先，分別為 84.4% 對 79.3%、84.9% 對 80.3%、78.7% 對 78.0%。

呢個差距對做代理產品嘅團隊好有意思：如果你嘅產品要模型落手落腳跑 shell、查瀏覽器、讀寫檔案、做 OS 操作，或者串多步自動化，GPT-5.5 係自然嘅優先候選。但唔好將結論簡化成「所有代理任務都揀 GPT」：在 MCP Atlas 上，Claude Opus 4.7 為 79.1%，高過 GPT-5.5 的 75.3%；Anthropic 官方頁亦強調 Claude Opus 4.7 在工具調用同規劃相關場景嘅提升。

專業任務、推理、數學：要逐類睇

專業或商業任務亦唔係單邊賽果。Vellum 的同表摘要顯示，GPT-5.5 在 GDPval 上以 84.9% 對 80.3% 領先 Claude Opus 4.7。 Kingy AI 的整理則顯示，Claude Opus 4.7 在 FinanceAgent v1.1 上以 64.4% 對 60.0% 領先，而 GPT-5.5 在 OfficeQA Pro 上以 54.1% 對 43.6% 領先。

推理同數學更加要睇題型。GPQA Diamond 上，Claude Opus 4.7 為 94.2%，GPT-5.5 為 93.6%，Claude 只領先 0.6 個百分點。 但在 FrontierMath T1–3 上，GPT-5.5 為 51.7%，Claude Opus 4.7 為 43.8%，GPT-5.5 領先 7.9 個百分點。

Humanity’s Last Exam 更能反映第三方摘要嘅限制。Kingy AI 給出的無工具項是 GPT-5.5 41.4%、Claude Opus 4.7 46.9%；Mashable 給出的無工具項則是 GPT-5.5 40.6%、Claude Opus 4.7 31.2%。 因為同一基準的公開摘要出現明顯不一致，本文不將該項視為核心選型證據。

點揀：按工作流，唔好追「總冠軍」

如果你主要做代碼庫級修復、真實 GitHub issue、複雜 PR 或補丁生成，先測 Claude Opus 4.7；SWE-Bench Pro 同 SWE-bench Verified 都支持它在軟件工程修復場景中屬於強候選呢個判斷。

如果你主要做終端執行、瀏覽檢索、OS 操作、自動化代理，或者 GDPval 覆蓋嘅專業任務，先測 GPT-5.5；它在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified 同 GDPval 上都有公開同表領先項。

如果你嘅工作流混合咗代碼、工具調用、長鏈路規劃、文件分析同報告生成，就唔應該只揀一個「榜單冠軍」。GPT-5.5 在多項執行型基準佔優，Claude Opus 4.7 又在 SWE-Bench Pro、MCP Atlas 同部分官方工具規劃敘述中更突出；兩者都應該入短名單。

上線前：自己做一次盲測

公開基準嘅價值係幫你收窄候選名單。真正決定上線模型時，建議準備一批真實任務，隱藏模型名，統一提示詞、工具權限、上下文預算、時間預算同評分標準；如果使用 GPT-5.5，亦要固定 reasoning.effort 等推理設定，因為 OpenAI API 文檔顯示該模型支援呢個控制項。

評分時唔好淨係睇平均分。至少記四類結果：任務有冇完成、答案可唔可以驗證、人工修補成本、延遲同調用成本。對生產系統而言，模型喺關鍵任務穩定少犯錯，往往比喺無關榜單多贏幾個百分點更重要。現有公開基準嘅結論已經夠清楚：GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 無絕對贏家，只有更適合某類工作流嘅選擇。