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GPT-5.5 vs DeepSeek V4：Benchmark、Coding、Agent 任務與價格比較

未有足夠證據話 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面贏晒：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先 [13]。 VentureBeat 比較嘅係 DeepSeek V4 Pro Max；喺該表入面，GPT 5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 同 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高過 DeepSeek V4 Pro Max [16]。

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GPT-5.5 與 DeepSeek V4 基準測試、coding、agent 任務與價格比較的抽象科技視覺
GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較AI 生成的示意圖，用於呈現 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 在基準測試與成本上的對照。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs DeepSeek V4：基準測試、Coding、Agentic Tasks 與價格比較. Article summary: 目前沒有足夠證據說 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 以 72.2 對 58.6 領先，GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先；結論取決於版本與任務 [13]。. Topic tags: ai, openai, deepseek, benchmarks, coding. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "The image displays a comparison chart showing that GPT-5.5 outperforms DeepSeek V4 across various coding agentic benchmarks, with GPT-5.5 winning in most categories except for Deep" Reference image 2: visual subject "The image displays a comparison chart highlighting the capabilities and upcoming features of DeepSeek V4, Claude 4.5, and GPT-5.2 AI models, including benchmark scores, ability to" Style: premium digital editorial illustration, source-backed res

openai.com

如果你只問「GPT-5.5 同 DeepSeek V4 邊個勁啲」，答案好容易誤導。現時公開資料最大問題係：大家唔一定比較緊同一個 DeepSeek V4 版本。BenchLM 比嘅係 DeepSeek V4 Flash High，VentureBeat 用 DeepSeek-V4-Pro-Max，Artificial Analysis 則比較 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 同 GPT-5.5 xhigh [4][13][16]。

所以，呢場比較唔應該當成一張「總冠軍排行榜」。對工程團隊、產品團隊或者要計 API 成本嘅人嚟講，更實際嘅睇法係：你要做 coding、agent workflow、長文件分析，定係大量低成本 token pipeline？唔同任務，答案可以好唔同。

先講結論：唔係邊個全勝，而係邊個啱你個 workload

目前最清楚嘅直接對照來自 BenchLM：DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分係 72.2，GPT-5.5 係 58.6；但同一個比較入面，GPT-5.5 在 agentic tasks 平均分係 81.8，DeepSeek V4 Flash High 係 55.4 [13]。

另一組常被引用嘅資料來自 VentureBeat，但佢比較嘅 DeepSeek 版本係 DeepSeek-V4-Pro-Max。該表顯示 GPT-5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal-Bench 2.0 同 SWE-Bench Pro / SWE Pro 都高過 DeepSeek-V4-Pro-Max [16]。

換句話講：

  • 如果你主要要平價、大量跑 coding 任務，DeepSeek V4 Flash High 值得優先實測 [13]。
  • 如果你做多步驟 agent workflow、終端操作、線上研究或者較複雜軟件工程 benchmark，GPT-5.5 目前有較多公開分數支持 [13][16]。
  • 如果你重點係長上下文，DeepSeek V4 Pro 同 GPT-5.5 xhigh 要分開試，因為上下文長度同多模態支援唔同 [4][5]。

先分清楚：DeepSeek V4 唔係單一版本

DeepSeek V4 呢個名之下，其實有幾個不同叫法同設定。DataCamp 將 DeepSeek V4 描述為 V4-Pro 同 V4-Flash 兩個 preview models，並稱 V4-Pro 有 1-million-token context window 同 1.6 trillion total parameters [5]。

但第三方 benchmark 頁面用嘅名又再細分，包括 DeepSeek V4 Flash High、DeepSeek-V4-Pro-Max、DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][13][16]。

呢點好關鍵：DeepSeek V4 Flash High 嘅 coding 分數，唔可以自動套用落 V4-Pro-Max；同樣，VentureBeat 入面 V4-Pro-Max 喺 Terminal-Bench 2.0 輸俾 GPT-5.5，亦唔代表 BenchLM 對 Flash High 嘅 coding 結果無效 [13][16]。

來源比較版本最值得睇嘅位主要 caveat
BenchLMDeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分領先；GPT-5.5 在 agentic tasks 領先 [13]唔應直接外推到 V4-Pro-Max
VentureBeatDeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5GPT-5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro / SWE Pro 較高 [16]比較對象唔係 Flash High
Artificial AnalysisDeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhighDeepSeek context window 為 1000k tokens，GPT-5.5 xhigh 為 922k tokens；GPT-5.5 xhigh 支援 image input，而該 DeepSeek 設定不支援 [4]功能表唔等於所有 benchmark 勝負
DataCampDeepSeek V4-Pro 同 V4-Flash描述 V4-Pro 有 1-million-token context window 同 1.6 trillion total parameters [5]第三方測試未必用同一名稱或設定

Benchmark 數字點睇？重點唔係平均晒再判贏輸

測試面向GPT-5.5DeepSeek V4 版本與分數目前較合理讀法
Coding 平均分58.6DeepSeek V4 Flash High：72.2BenchLM coding 對照中，DeepSeek V4 Flash High 領先 [13]
Agentic tasks 平均分81.8DeepSeek V4 Flash High：55.4BenchLM agentic tasks 對照中，GPT-5.5 領先 [13]
GPQA Diamond93.6%DeepSeek-V4-Pro-Max：90.1%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 [16]
Humanity’s Last Exam，no tools41.4%DeepSeek-V4-Pro-Max：37.7%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 [16]
Humanity’s Last Exam，with tools52.2%DeepSeek-V4-Pro-Max：48.2%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 [16]
Terminal-Bench 2.082.7%DeepSeek-V4-Pro-Max：67.9%VentureBeat 對照中 GPT-5.5 領先；但 BenchLM 又指 Terminal-Bench 2.0 係 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別拉開差距嘅子測試，顯示版本同方法好重要 [13][16]
SWE-Bench Pro / SWE Pro58.6%DeepSeek-V4-Pro-Max：55.4%VentureBeat 對照中，GPT-5.5 小幅領先 [16]
SWE-bench Verified88.7%DeepSeek V4-Pro：80.6%O-mega 第三方 guide 列出 GPT-5.5 領先 [14]

呢張表最重要唔係拎所有分數做平均，而係睇任務類型。BenchLM 嘅 coding 類別偏向 DeepSeek V4 Flash High；同一來源嘅 agentic tasks 偏向 GPT-5.5；而 VentureBeat 對 DeepSeek-V4-Pro-Max 嘅多項推理同軟件工程對照，就較偏向 GPT-5.5 [13][16]。

Coding：DeepSeek V4 Flash High 有強項，但唔代表所有工程任務都贏

DeepSeek V4 最亮眼嘅公開數據，係 BenchLM 嘅 coding 類別。該比較列出 DeepSeek V4 Flash High 平均分 72.2，GPT-5.5 為 58.6，並指出 Terminal-Bench 2.0 係該類別中拉開差距最大嘅子測試 [13]。

但換另一個版本同測法，畫面就唔同。VentureBeat 嘅 DeepSeek-V4-Pro-Max 對照表顯示，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 以 82.7% 對 67.9% 領先，在 SWE-Bench Pro / SWE Pro 亦以 58.6% 對 55.4% 領先 [16]。O-mega 第三方 guide 亦列出 GPT-5.5 在 SWE-bench Verified 以 88.7% 對 DeepSeek V4-Pro 嘅 80.6% 領先 [14]。

實務上可以咁諗：如果你啲任務接近 BenchLM coding 類別，DeepSeek V4 Flash High 應該入 shortlist；但如果你嘅 coding agent 要處理終端、repo 修改、較完整嘅軟件工程流程，GPT-5.5 目前有 VentureBeat 同 O-mega 嘅公開對照支持 [13][14][16]。

Agentic tasks：GPT-5.5 嘅公開證據較集中

BenchLM 在同一個 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 比較中，列出 GPT-5.5 的 agentic tasks 平均分為 81.8，DeepSeek V4 Flash High 為 55.4，並指出 BrowseComp 係拉開差距最大嘅子測試 [13]。

OpenAI API 文件亦建議，複雜推理同 coding 可以由 gpt-5.5 開始選用；如果要較低延遲、較低成本工作負載，就可以揀 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano [24]。OpenAI GPT-5.5 system card 則將 GPT-5.5 描述為面向複雜真實工作，包括寫 code、線上研究同資訊分析 [30]。

官方定位唔等於獨立 benchmark 勝負。不過，呢個定位同 BenchLM 嘅 agentic tasks 結果方向一致：如果你做嘅係多步推理、工具調用、線上 research 或 agent workflow，GPT-5.5 應該優先進入內部 eval [13][24][30]。

長上下文同多模態：唔好只睇總分

如果你嘅瓶頸係 context window，即係一次過可以放入模型參考嘅內容量，DeepSeek V4 Pro 要獨立評估。DataCamp 描述 V4-Pro 有 1-million-token context window；Artificial Analysis 則列出 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 的 context window 為 1000k tokens，GPT-5.5 xhigh 為 922k tokens [4][5]。

不過，功能差異唔止上下文。Artificial Analysis 同頁指出，GPT-5.5 xhigh 支援 image input，而 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 呢個設定不支援 [4]。

所以，如果你嘅產品要同時處理長文件、截圖、圖表、文件影像或者其他視覺輸入，就唔應該只用 coding 或 agentic 平均分決策。長上下文、多模態、延遲同成本要分開試。

價錢：DeepSeek V4 Flash 好平，但 V4 Pro input 價有出入

成本係 DeepSeek V4 最吸引人嘅位之一。TechCrunch 同 Yahoo/Decrypt 都報導 DeepSeek V4 Flash 價錢為每百萬 input tokens $0.14、每百萬 output tokens $0.28 [1][2]。

Yahoo/Decrypt 另報導 GPT-5.5 價錢為每百萬 input tokens $5、output tokens $30；GPT-5.5 Pro 為每百萬 input tokens $30、output tokens $180 [2]。

模型 / 版本報導 input 價報導 output 價備註
DeepSeek V4 Flash$0.14 / 1M tokens$0.28 / 1M tokensTechCrunch 同 Yahoo/Decrypt 報導一致 [1][2]
DeepSeek V4 ProTechCrunch：$0.145 / 1M tokens；Yahoo/Decrypt：$1.74 / 1M tokens$3.48 / 1M tokens兩個來源嘅 input 價不同，output 價一致 [1][2]
GPT-5.5$5 / 1M tokens$30 / 1M tokensYahoo/Decrypt 報導價 [2]
GPT-5.5 Pro$30 / 1M tokens$180 / 1M tokensYahoo/Decrypt 報導價 [2]

如果你每日燒大量 tokens，DeepSeek V4 Flash 嘅報導單價會大幅改變成本模型 [1][2]。但正式落 production 前，至少要再核實兩件事：第一，DeepSeek V4 Pro 嘅 input 價喺 TechCrunch 同 Yahoo/Decrypt 之間不一致；第二，本文可引用嘅 GPT-5.5 價錢來自媒體報導，而唔係呢度引用到嘅 OpenAI API 文件片段 [1][2][24]。

點揀？唔好按品牌，按任務揀

如果你重點係 agent workflow，先測 GPT-5.5。 BenchLM 的 agentic tasks 平均分明顯偏向 GPT-5.5，OpenAI 文件亦將 gpt-5.5 放喺複雜推理同 coding 嘅建議起點 [13][24]。

如果你任務接近終端操作或高難度軟件工程，先測 GPT-5.5。 VentureBeat 列出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 同 SWE-Bench Pro / SWE Pro 高於 DeepSeek-V4-Pro-Max；O-mega 亦列出 GPT-5.5 在 SWE-bench Verified 高於 DeepSeek V4-Pro [14][16]。

如果你核心需求係低成本 coding throughput，先測 DeepSeek V4 Flash High。 BenchLM 的 coding 平均分支持 DeepSeek V4 Flash High，而 DeepSeek V4 Flash 的報導單價亦遠低於本文可引用嘅 GPT-5.5 媒體報導價 [1][2][13]。

如果 context window 係瓶頸，DeepSeek V4 Pro 要入 shortlist。 DataCamp 描述 V4-Pro 有 1-million-token context window，Artificial Analysis 亦列出 DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort 的 context window 為 1000k tokens，略高於 GPT-5.5 xhigh 的 922k tokens [4][5]。

公開 benchmark 只可以幫你縮窄 shortlist

現時證據有三個明顯限制。

第一，來源用嘅 DeepSeek V4 名稱唔一致，包括 V4-Flash、V4 Flash High、V4-Pro、V4-Pro-Max 同 V4 Pro Reasoning, Max Effort [4][5][13][16]。

第二，Terminal-Bench 2.0 方向喺不同來源唔可以直接合併：BenchLM 指 Terminal-Bench 2.0 係 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別拉開差距嘅子測試；VentureBeat 則列出 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 高於 DeepSeek-V4-Pro-Max [13][16]。

第三，價錢資料仍然要複核，特別係 DeepSeek V4 Pro input 價喺 TechCrunch 同 Yahoo/Decrypt 之間不同 [1][2]。

最穩陣嘅做法，係用你自己嘅 prompts、資料、工具調用流程、latency 要求同 token 成本做 A/B eval。公開 benchmark 可以話你知邊幾個模型值得先測，但唔應該代替內部評測。

最後判斷

截至呢批可引用資料，未有足夠證據話 GPT-5.5 或 DeepSeek V4 全面勝出。DeepSeek V4 Flash High 在 BenchLM 的 coding 平均分領先，GPT-5.5 在同一來源的 agentic tasks 領先；VentureBeat 的 DeepSeek-V4-Pro-Max 對照，則在多項推理、終端同軟件工程 benchmark 上偏向 GPT-5.5 [13][16]。

如果你而家要做模型選型，最實用嘅結論係：agentic workflows、線上研究同終端型任務先測 GPT-5.5；低成本、大量 coding pipeline 先測 DeepSeek V4 Flash High；長上下文需求就將 DeepSeek V4 Pro 同 GPT-5.5 xhigh 分開實測 [1][2][4][13][16][24][30]。

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重點

  • 未有足夠證據話 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面贏晒：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先 [13]。
  • VentureBeat 比較嘅係 DeepSeek V4 Pro Max；喺該表入面，GPT 5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 同 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高過 DeepSeek V4 Pro Max [16]。
  • 價錢方面，DeepSeek V4 Flash 報導價係每百萬 input tokens $0.14、output tokens $0.28，遠低過 GPT 5.5 媒體報導嘅 $5 input、$30 output；但 V4 Pro input 價喺不同來源有出入，部署前要再核實 [1][2]。

人們還問

「GPT-5.5 vs DeepSeek V4：Benchmark、Coding、Agent 任務與價格比較」的簡短答案是什麼？

未有足夠證據話 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面贏晒：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先 [13]。

首先要驗證的關鍵點是什麼？

未有足夠證據話 GPT 5.5 或 DeepSeek V4 全面贏晒：BenchLM 顯示 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分 72.2 對 58.6 領先，但 GPT 5.5 在 agentic tasks 以 81.8 對 55.4 領先 [13]。 VentureBeat 比較嘅係 DeepSeek V4 Pro Max；喺該表入面，GPT 5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal Bench 2.0 同 SWE Bench Pro / SWE Pro 都高過 DeepSeek V4 Pro Max [16]。

接下來在實務上我該做什麼？

價錢方面，DeepSeek V4 Flash 報導價係每百萬 input tokens $0.14、output tokens $0.28，遠低過 GPT 5.5 媒體報導嘅 $5 input、$30 output；但 V4 Pro input 價喺不同來源有出入，部署前要再核實 [1][2]。

接下來我應該探索哪個相關主題？

繼續“Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6：2026 Benchmark 點睇先唔會睇錯”以獲得另一個角度和額外的引用。

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我應該將其與什麼進行比較？

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研究對話

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研究問題

研究並向我展示 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 的基準測試比較。

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引用的答案

現有證據只足以做「有限比較」：GPT-5.5 是 OpenAI API 文件中列出的模型，官方建議用於複雜推理與程式設計工作負載 [1]；DeepSeek V4 的直接基準證據主要來自第三方比較頁，顯示 DeepSeek V4 Flash High 在程式設計類平均分領先 GPT-5.5，而 GPT-5.5 在 agentic tasks 類別領先 [5]。由於缺少 DeepSeek 官方基準、完整分項分數與一致版本定義，整體結論應視為初步比較；Insufficient evidence.

Key findings

  • 程式設計基準：DeepSeek V4 Flash High 領先 GPT-5.5。 可用證據顯示，DeepSeek V4 Flash High 在 coding 類別平均分為 72.2，GPT-5.5 為 58.6；該比較指出 Terminal-Bench 2.0 是拉開差距最大的子測試 [5]。

  • Agentic tasks：GPT-5.5 領先 DeepSeek V4 Flash High。 同一第三方比較指出，GPT-5.5 在 agentic tasks 類別相對 DeepSeek V4 Flash High 佔優，但可用片段未提供具體分數 [5]。

  • 官方定位：GPT-5.5 被 OpenAI 推薦用於複雜推理與程式設計。 OpenAI API 模型文件寫明，複雜推理與 coding 可從 gpt-5.5 開始選用，而較低延遲、較低成本工作負載可選 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano [1]。

  • 價格比較：DeepSeek V4 系列被多個報導描述為顯著更便宜。 可用證據稱 DeepSeek V4 Flash 的價格為每百萬輸入 token $0.14、每百萬輸出 token $0.28，且低於 GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini 與 Claude Haiku 4.5 [4]。

  • GPT-5.5 價格資料來自媒體報導而非官方證據。 可用報導稱 GPT-5.5 價格為每百萬輸入 token $5、每百萬輸出 token $30，GPT-5.5 Pro 為每百萬輸入 token $30、每百萬輸出 token $180 [6]。

  • DeepSeek V4 Preview / Pro 的價格優勢說法不完全一致。 一項報導稱 DeepSeek V4 Preview 約比 GPT-5.5 便宜 85% [7]；另一項報導標題稱 DeepSeek V4 Pro 版本比 GPT-5.5 Pro 便宜 98% [6]。

Benchmark comparison

面向GPT-5.5DeepSeek V4目前可支持的結論
Coding 平均分58.672.2，版本為 DeepSeek V4 Flash HighDeepSeek V4 Flash High 在可用 coding 比較中領先 [5]
Terminal-Bench 2.0未提供具體分數未提供具體分數該子測試被描述為造成 coding 差距最大的 benchmark，但缺少分項分數 [5]
Agentic tasks領先落後於 GPT-5.5GPT-5.5 在 agentic tasks 類別佔優，但缺少具體分數 [5]
複雜推理 / coding 官方定位官方建議用於複雜推理與 coding缺少 DeepSeek 官方定位證據GPT-5.5 的官方定位較明確 [1]
價格 / 成本媒體報導稱 GPT-5.5 為 $5 input / $30 output 每百萬 token；Pro 為 $30 input / $180 output 每百萬 token報導稱 V4 Flash 為 $0.14 input / $0.28 output 每百萬 tokenDeepSeek V4 系列在可用報導中明顯更便宜，但價格證據不是完整官方對照 [4][6]

Evidence notes

  • 目前最直接的「基準測試」證據只有 DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 的第三方比較片段，且只明確給出 coding 類別平均分 72.2 vs 58.6 [5]。

  • GPT-5.5 的存在與官方用途定位有 OpenAI API 文件支持，因此這部分證據較強 [1]。

  • DeepSeek V4 的價格與相對成本優勢主要來自媒體報導與第三方文章，而不是 DeepSeek 官方價格表或完整 benchmark paper；因此價格比較可信度低於官方文件 [4][6][7][8]。

  • 可用資料混用了 DeepSeek V4、V4 Flash High、V4 Preview、V4 Pro 等名稱，這些可能不是同一模型或同一推理設定；因此不能把 V4 Flash High 的 coding 分數直接等同於所有 DeepSeek V4 版本的表現 [4][5][6][7][8]。

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有提供完整 benchmark 套件、測試方法、樣本數、溫度設定、工具使用設定、上下文長度、成本歸一化方式或統計顯著性 [5]。

  • Insufficient evidence. 可用證據沒有 DeepSeek 官方 benchmark、OpenAI 官方 GPT-5.5 benchmark 對照表，或獨立機構的完整可重現評測 [1][5]。

  • Insufficient evidence. 目前無法可靠比較數學、長上下文、知識問答、多模態、安全性、幻覺率、工具調用可靠性與延遲，因為可用證據未提供這些維度的完整數據 [1][5]。

Summary

  • 若只看目前可用的 coding benchmark 片段，DeepSeek V4 Flash High 以 72.2 對 58.6 領先 GPT-5.5 [5]。

  • 若看 agentic tasks，GPT-5.5 被第三方比較列為領先者，但缺少分數細節 [5]。

  • 若看官方用途定位，GPT-5.5 有較清楚的官方支持，OpenAI 建議其用於複雜推理與 coding [1]。

  • 若看價格，DeepSeek V4 系列在可用報導中顯著更便宜，但相關價格多來自媒體與第三方來源，不足以構成完整官方成本比較 [4][6][7]。

來源

  • [1] DeepSeek previews new AI model that 'closes the gap' with frontier ...techcrunch.com

    San Francisco, CA October 13-15, 2026 REGISTER NOW Notably, DeepSeek V4 is much more affordable than any frontier model available today. The smaller V4 Flash model costs $0.14 per million input tokens and $0.28 per million output tokens, undercutting GPT-5....

  • [2] DeepSeek V4 Is Here—Its Pro Version Costs 98% Less Than GPT 5.5 Protech.yahoo.com

    And this ended up with Deepseek being able to offer a much cheaper price per token than its competitors, while providing comparable results. To put that in dollar terms: GPT-5.5 launched yesterday at $5 input and $30 output per million tokens with GPT-5.5 P...

  • [4] DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) vs GPT-5.5 (xhigh)artificialanalysis.ai

    Model Comparison Metric DeepSeek logoDeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) OpenAI logoGPT-5.5 (xhigh) Analysis --- --- Creator DeepSeek OpenAI Context Window 1000k tokens ( 1500 A4 pages of size 12 Arial font) 922k tokens ( 1383 A4 pages of size 12 Arial...

  • [5] DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons - DataCampdatacamp.com

    DeepSeek V4: Features, Benchmarks, and Comparisons Discover DeepSeek V4 features, pricing, and 1M context efficiency. We compare V4 Pro and Flash benchmarks against frontier models like GPT-5.5 and Opus 4.7. Apr 23, 2026 · 7 min read After months of rumors...

  • [13] DeepSeek V4 Flash (High) vs GPT-5.5: AI Benchmark Comparison 2026 | BenchLM.aibenchlm.ai

    DeepSeek V4 Flash (High) has the edge for coding in this comparison, averaging 72.2 versus 58.6. Inside this category, Terminal-Bench 2.0 is the benchmark that creates the most daylight between them. Which is better for agentic tasks, DeepSeek V4 Flash (Hig...

  • [14] DeepSeek V4 Preview: The Complete 2026 Guide - o-mega | AIo-mega.ai

    6. Head-to-Head: DeepSeek V4 vs GPT-5.5 The comparison between DeepSeek V4-Pro and GPT-5.5 is the headline matchup, and the nuances matter more than the top-line numbers suggest. GPT-5.5 holds clear advantages in certain areas, DeepSeek V4-Pro leads in othe...

  • [16] DeepSeek-V4 arrives with near state-of-the-art intelligence at 1/6th ...venturebeat.com

    On Terminal-Bench 2.0, DeepSeek scores 67.9%, close to Claude Opus 4.7’s 69.4%, but far behind GPT-5.5’s 82.7%. --- --- --- Benchmark DeepSeek-V4-Pro-Max GPT-5.5 GPT-5.5 Pro, where shown Claude Opus 4.7 Best result among these GPQA Diamond 90.1% 93.6% — 94....

  • [24] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Start with gpt-5.5 for complex reasoning and coding, or choose gpt-5.4-mini and gpt-5.4-nano for lower-latency, lower-cost workloads. View all. Compare models. 4 hours ago

  • [30] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    GPT‑5.5 is a new model designed for complex, real-world work, including writing code, researching online, analyzing information, ... 2 days ago