Claude Opus 4.7 對 GPT-5.5：2026 Benchmark 真正可比嘅結論

真正可比嘅 head-to-head 數字

以下只列 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 出現在同一 benchmark 嘅數字。GPT-5.5 Pro 只喺來源有分開列出時先提 。

三個最容易睇錯 benchmark 嘅位

1. SWE-Bench Pro Public 唔等於 SWE-bench Verified

OpenAI 喺 GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 嘅表入面用嘅係 SWE-Bench Pro Public 。呢個唔等於 SWE-bench Verified。BenchLM 將 SWE-bench Verified 解釋為 SWE-bench 入面經人手驗證嘅 subset，用嚟測試模型處理真實 GitHub issue，涉及 Django、Flask、scikit-learn 等常見 Python repository 。

所以，Claude 喺 SWE-Bench Pro Public 嘅 64.3%，唔可以直接拎去同其他 leaderboard 上 Claude 喺 SWE-bench Verified 嘅分數相比 。要比較，最少要先對齊 benchmark 名、測試 harness、測試日期同模型設定。

2. GPQA Diamond 對 frontier model 已經唔夠分得開

Vellum 列出 Claude Opus 4.7 喺 GPQA Diamond 係 94.2%，GPT-5.5 係 93.6% 。The Next Web 亦提到 Claude Opus 4.7 94.2%、GPT-5.4 Pro 94.4%、Gemini 3.1 Pro 94.3%，並指呢類 frontier model 之間嘅差距已經落入 noise 範圍 。

換句話講，GPQA 可以作為一般 reasoning 訊號，但如果你要為 production 選模型，唔應該單靠 GPQA 一個分數定生死。

3. 第三方 leaderboard 有出入，唔代表一定有人錯

就算同樣講 SWE-bench Verified，Claude Opus 4.7 嘅數字都唔完全一致。BenchLM 報告 Claude Opus 4.7 Adaptive 喺 2026 年 4 月 24 日為 87.6% ；LLM Stats 亦列出 87.6% 。但 LM Council 顯示 Claude Opus 4.7 max 為 83.5% ±1.7 ，MindStudio 則寫 82.4% 。

呢啲差異未必係邊個錯。常見原因包括模型設定、eval harness、測試日期、retry 規則、reasoning mode 或 leaderboard 計分方法唔同。對工程團隊嚟講，公開 benchmark 最好當作 shortlist 起點，而唔係代替自己 repository、CI、tooling workflow 嘅內部評估。

Claude Opus 4.7：repo repair 同 multi-tool workflow 值得優先試

Claude Opus 4.7 最明顯嘅訊號，係 coding repair 同多工具 agent。喺 OpenAI 表入面，Claude 喺 SWE-Bench Pro Public 以 64.3% 對 GPT-5.5 58.6% 領先；喺 FinanceAgent v1.1 亦以 64.4% 對 60.0% 領先 。Vellum 亦報告 Claude 喺 MCP Atlas 以 79.1% 對 GPT-5.5 75.3% 領先 。

Anthropic 自己嘅 Claude Opus 4.7 launch note 亦引用 partner eval：Hebbia 表示喺 orchestrator agents 入面，tool calls 準確度同 planning 有雙位數提升；Rakuten-SWE-Bench 則指 Opus 4.7 比 Opus 4.6 解決多 3 倍 production tasks，Code Quality 同 Test Quality 都有雙位數增長 。呢啲係有用嘅產品訊號，但始終同你公司內部 workload 嘅獨立測試係兩回事。

實際建議係：如果你主要做 autonomous repo repair、MCP，或者長鏈條 multi-tool workflow，Claude Opus 4.7 值得放喺第一批測試名單。不過，最後仍然要用你自己嘅 test suite、permission model、tool schema 同 tool-call pattern 驗證。

GPT-5.5：terminal、browser/search、office 同 math 數據最亮眼

GPT-5.5 最清晰嘅優勢係 Terminal-Bench 2.0。OpenAI 報告 GPT-5.5 達到 82.7%，高過 Claude Opus 4.7 嘅 69.4% 同 Gemini 3.1 Pro 嘅 68.5% 。同一張表入面，GPT-5.5 喺 GDPval wins/ties 亦以 84.9% 對 Claude 80.3% 領先，OfficeQA Pro 則係 54.1% 對 43.6% 。

Vellum 補充咗 computer-use、search 同 reasoning 嘅視角：GPT-5.5 喺 OSWorld-Verified 以 78.7% 對 Claude 78.0% 微微領先；BrowseComp 係 84.4% 對 79.3%；FrontierMath T1–3 係 51.7% 對 43.8% 。BrowseComp 方面，Vellum 亦列出 GPT-5.5 Pro 為 90.1% 。

Coding 方面就冇咁單線。GPT-5.5 喺 Terminal-Bench 2.0 好強，但喺 OpenAI 表嘅 SWE-Bench Pro Public 就落後 Claude Opus 4.7 。OpenAI System Card 亦介紹 GPT-5.5 嘅 CoT-Control 評估，當中包括超過 13,000 個 task，來源涵蓋 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL、SWE-Bench Verified 等 benchmark 。不過，呢份資料冇提供 GPT-5.5 同 DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 嘅直接比較 。

DeepSeek V4 同 Kimi K2.6：暫時未夠料公平排位

DeepSeek V4 方面，現有來源未提供直接 benchmark 分數。最接近嘅資料係 DeepSeek V3.2：MangoMind 喺 2026 年 4 月 coding 推薦入面列出 DeepSeek V3.2 為 89.2% SWE-bench，低過 Claude Opus 4.6 嘅 93.2% 同 GPT-5.4 Pro 嘅 91.1% 。但 DeepSeek V3.2 唔等於 DeepSeek V4，唔可以用嚟推論 V4 表現。

Kimi K2.6 亦係同樣情況。Stanford HAI 提到，截至 2026 年 2 月，KimiK2.5 喺 SWE-bench Verified 屬於 70%–76% 呢一組模型之內 。Siliconflow 則列出 Kimi K2 Thinking：GPQA 84.5、SWE Bench 71.3 。但兩者都唔係 Kimi K2.6，只能作為 Kimi 生態背景，唔係 K2.6 嘅直接 benchmark 證據。

產品團隊可以點排測試順序？

最後結論

如果只睇目前可直接 head-to-head 嘅證據，GPT-5.5 係 terminal/CLI agent、browser/search、office tasks 同部分數學 benchmark 嘅強候選 。Claude Opus 4.7 則係 SWE-Bench Pro Public、MCP/tool orchestration 同 FinanceAgent v1.1 嘅強候選 。

DeepSeek V4 同 Kimi K2.6 暫時唔適合同兩者公平排位。現有資料講嘅係其他版本：DeepSeek V3.2、KimiK2.5 同 Kimi K2 Thinking；因此，話 DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 已經贏過 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5，喺呢批來源入面未有直接 benchmark 分數支持 。