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。 AI 提示 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
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
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
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
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使用 Studio Global AI 搜尋並查核事實 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]。
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 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
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
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
來源 比較版本 最值得睇嘅位 主要 caveat BenchLM DeepSeek V4 Flash High vs GPT-5.5 DeepSeek V4 Flash High 在 coding 平均分領先；GPT-5.5 在 agentic tasks 領先 唔應直接外推到 V4-Pro-Max VentureBeat DeepSeek-V4-Pro-Max vs GPT-5.5 GPT-5.5 在 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro / SWE Pro 較高 比較對象唔係 Flash High Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Reasoning, Max Effort vs GPT-5.5 xhigh DeepSeek 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 功能表唔等於所有 benchmark 勝負 DataCamp DeepSeek V4-Pro 同 V4-Flash 描述 V4-Pro 有 1-million-token context window 同 1.6 trillion total parameters 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-5.5 DeepSeek V4 版本與分數 目前較合理讀法 Coding 平均分 58.6 DeepSeek V4 Flash High：72.2 BenchLM coding 對照中，DeepSeek V4 Flash High 領先 Agentic tasks 平均分 81.8 DeepSeek V4 Flash High：55.4 BenchLM agentic tasks 對照中，GPT-5.5 領先 GPQA Diamond 93.6% DeepSeek-V4-Pro-Max：90.1% VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 Humanity’s Last Exam，no tools 41.4% DeepSeek-V4-Pro-Max：37.7% VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 Humanity’s Last Exam，with tools 52.2% DeepSeek-V4-Pro-Max：48.2% VentureBeat 對照中，GPT-5.5 較高 Terminal-Bench 2.0 82.7% 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 SWE-Bench Pro / SWE Pro 58.6% DeepSeek-V4-Pro-Max：55.4% VentureBeat 對照中，GPT-5.5 小幅領先 SWE-bench Verified 88.7% DeepSeek V4-Pro：80.6% O-mega 第三方 guide 列出 GPT-5.5 領先
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
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
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
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
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
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
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
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
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
模型 / 版本 報導 input 價 報導 output 價 備註 DeepSeek V4 Flash $0.14 / 1M tokens $0.28 / 1M tokens TechCrunch 同 Yahoo/Decrypt 報導一致 DeepSeek V4 Pro TechCrunch：$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 GPT-5.5 $5 / 1M tokens $30 / 1M tokens Yahoo/Decrypt 報導價 GPT-5.5 Pro $30 / 1M tokens $180 / 1M tokens Yahoo/Decrypt 報導價
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
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
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
公開 benchmark 只可以幫你縮窄 shortlist 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
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
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
