比較 DeepSeek V4 Pro 與 GPT-5.5，重點不該是誰在所有排行榜上「一戰封神」。對工程團隊、產品團隊更實用的問題是：哪一份公開資料足以支撐你的真實工作負載——coding agent、長文件處理、tool-use，或需要可追溯答案的知識問答。
就目前公開來源來看，GPT-5.5 的優勢在於部署資訊更清楚：OpenAI API 文件列出 gpt-5.5、1M tokens context window、128K tokens max output、每 100 萬輸入 token 5 美元與每 100 萬輸出 token 30 美元，並列明 Functions、Web search、File search、Computer use 等工具支援 [22]。DeepSeek V4 Pro 則有另一種吸引力：Artificial Analysis 將 DeepSeek V4 Pro 描述為 open weights 模型，支援 text input/text output，且 context window 為 1m tokens [
35]。
先給結論：別把 benchmark 當成唯一答案
如果你優先考慮 API production、成本估算與工具整合，GPT-5.5 目前比較容易評估。關鍵的 context、output、定價、model ID 與 tool support 都在 OpenAI API 文件中明列 [22]。
如果你優先考慮 open weights 或更深的部署控制權，DeepSeek V4 Pro 值得進入測試清單。不過，「open weights」要照來源精準理解：Artificial Analysis 稱 DeepSeek V4 Pro 是 open weights，這不等於訓練資料、訓練程式碼或完整 pipeline 都公開 [35]。
如果問題是 哪個模型在 benchmark 上全面更強，比較負責任的回答是：目前還沒有足夠公開、獨立、同條件的資料可以下絕對結論。現有資料比較像拼圖：有第三方整理的 SWE-bench Verified 分數 [2]、Artificial Analysis 的部分模型規格與知識／幻覺評估 [
33][
41]，以及 OpenAI 的 API 與安全評測文件 [
22][
24]。
公開資料能確定什麼？
DeepSeek 官方 API 文件中有「DeepSeek-V4 Preview Release」頁面，日期為 2026/04/24 [13]。OpenAI 則在 2026/04/23 發表 GPT-5.5，並於 2026/04/24 更新表示 GPT-5.5 與 GPT-5.5 Pro 已在 API 可用 [
27]。兩者幾乎同一時間公開，但文件透明度與可直接用於部署規劃的細節並不相同。
| 比較項目 | GPT-5.5 | DeepSeek V4 Pro | 選型時怎麼讀 |
|---|---|---|---|
| 公開狀態 | OpenAI 於 2026/04/23 發表，並於 2026/04/24 更新 API 可用狀態 [ | DeepSeek API 文件列出 V4 Preview Release，日期為 2026/04/24 [ | 兩者發布時間接近，不能只用新舊判斷 |
| API 規格 | gpt-5.5、1M context、128K max output、每 100 萬輸入 token 5 美元、每 100 萬輸出 token 30 美元，並支援多種工具 [ | Artificial Analysis 確認 V4 Pro 支援 text input/output 與 1m tokens context [ | GPT-5.5 較容易做成本、輸出長度與 tool-use 規劃 |
| 開放程度 | Artificial Analysis 將 GPT-5.5 high 標示為 proprietary [ | Artificial Analysis 將 DeepSeek V4 Pro 標示為 open weights [ | 若 open weights 是硬性需求，DeepSeek V4 Pro 更符合方向 |
| 上下文長度 | OpenAI API 文件寫 1M tokens [ | Artificial Analysis 寫 1m tokens [ | 兩者都屬於超長上下文模型 |
| 影像輸入 | Artificial Analysis 的 high comparison 頁面顯示 GPT-5.5 high 支援 image input [ | 同頁面顯示 DeepSeek V4 Pro high 不支援 image input [ | 若需要 multimodal input，公開資料目前偏向 GPT-5.5 |
| 官方工具支援 | Functions、Web search、File search、Computer use [ | 目前引用來源中沒有等價的官方 tool support 表格 | 需要正式 agentic tool-use 時，GPT-5.5 較好評估 |
有一點要特別小心：OpenAI API 文件寫 GPT-5.5 的 context window 是 1M tokens [22]，但 Artificial Analysis 的 GPT-5.5 high 比較頁顯示 922k tokens，而 DeepSeek V4 Pro high 則是 1000k tokens [
41]。這不一定代表誰的數字「錯」，更可能是 model variant、reasoning level、測量口徑不同。因此，不應把不同網站、不同設定下的 context 數字硬湊成單一結論。
哪些 benchmark 比較值得參考？
SWE-bench Verified：對 coding 很有參考價值，但不能一錘定音
o-mega 的整理文章指出，GPT-5.5 在 SWE-bench Verified 達到 88.7%，DeepSeek V4-Pro 為 80.6%，差距為 8.1 個百分點 [2]。如果你的主要用途是 software engineering、修 bug、改 repo、跑 coding agent，這是一個值得重視的訊號。
但單一 SWE-bench 分數不能取代內部評測。coding agent 的結果很容易受到 prompt、reasoning 設定、tool 權限、retry 次數、測試環境、patch format 與 scoring harness 影響。比較務實的讀法是：88.7% vs 80.6% 讓 GPT-5.5 值得優先進入 coding 測試，而不是證明 GPT-5.5 在所有任務都必勝 [2]。
OpenAI system card：範圍廣，但不是與 DeepSeek 的 head-to-head
OpenAI Deployment Safety Hub 指出，GPT-5.5 的 controllability 以 CoT-Control 評測；這套評估包含超過 13,000 個任務，並建立在 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL、SWE-Bench Verified 等 benchmark 之上 [24]。這有助於理解 OpenAI 如何測 GPT-5.5，也顯示其評測範圍不只一般問答。
不過，這不是 GPT-5.5 對 DeepSeek V4 Pro 的直接對戰表。因此不能只拿這份 system card 就宣稱 GPT-5.5 在 GPQA、MMLU-Pro 或 SWE-Bench Verified 上必然全面勝過 DeepSeek V4 Pro [24]。
AA-Omniscience：DeepSeek V4 Pro 知識有進步，但幻覺風險很醒目
Artificial Analysis 表示，DeepSeek V4 Pro Max 在 AA-Omniscience 得分為 -10，比 V3.2 Reasoning 的 -21 進步 11 分；DeepSeek V4 Flash Max 則為 -23 [33]。同一來源也指出，DeepSeek V4 Pro 與 V4 Flash 的 hallucination rate 分別高達 94% 與 96%，意思是當模型不知道答案時，幾乎仍會照樣回答 [
33]。
這對高可靠度產品非常關鍵。若你做的是內部知識問答、法務文件分析、財務審核、醫療輔助、compliance，或任何需要來源可追溯的流程，DeepSeek V4 Pro 的 open weights 與長上下文很有吸引力，但必須搭配 retrieval、引用檢查、來源驗證與必要的人工作業覆核 [33][
35]。
該選 GPT-5.5 還是 DeepSeek V4 Pro？
選 GPT-5.5：當你需要清楚的 API production 路線
GPT-5.5 更適合快速進入 production API 評估。OpenAI 文件直接列出 model ID、價格、context、max output、knowledge cutoff 為 2025/12/01，並列明 Functions、Web search、File search、Computer use 等工具 [22]。這些資訊對預估成本、設計系統限制、規劃 agent workflow 都很重要。
若你正在做 coding agent，GPT-5.5 也更適合作為第一個 baseline。第三方 SWE-bench Verified 數字目前對 GPT-5.5 較有利 [2]。但真正上線前，仍應在自己的 repo、測試流程與 tool policy 下重跑。
選 DeepSeek V4 Pro：當 open weights 是硬需求
DeepSeek V4 Pro 適合 open weights 是硬性條件的團隊，或需要在自有架構中做更深入評估與控制的場景。Artificial Analysis 將 DeepSeek V4 Pro 描述為 2026 年 4 月發布的 open weights 模型，支援 text input/output，並有 1m tokens context window [35]。
代價是 factual reliability 必須嚴格設計。Artificial Analysis 對 DeepSeek V4 Pro 記錄的 AA-Omniscience hallucination rate 為 94%，代表在「不知道」時仍回答的風險很高；需要有證據的問答流程，不應讓模型單獨直接產出最終答案 [33]。
需要影像輸入或正式 tool-use？目前資料偏向 GPT-5.5
Artificial Analysis 的 DeepSeek V4 Pro high 與 GPT-5.5 high 比較頁顯示，GPT-5.5 high 支援 image input，而 DeepSeek V4 Pro high 不支援 [41]。再加上 OpenAI API 文件列出 GPT-5.5 的 Functions、Web search、File search 與 Computer use，若你的工作流需要 multimodal input 或正式 agentic tool-use，現有公開資料比較支持 GPT-5.5 [
22][
41]。
真正決定前，應該怎麼 benchmark？
要決定 route traffic、採購 API，或把哪個模型設為預設，不要只把不同網站上的分數貼在一起。更好的做法是把兩個模型放在同一條起跑線：
- 鎖定完全相同的模型與 reasoning level。 OpenAI 文件列出 GPT-5.5 的 reasoning 設定包括 none、low、medium、high、xhigh [
22]；Artificial Analysis 也把 DeepSeek V4 Pro 與 GPT-5.5 的 low、medium、high comparison 分開呈現 [
3][
37][
41]。
- 使用同一組 prompt、資料與 scoring harness。 不要拿一邊精調過的 prompt，去比另一邊的原始 prompt。
- 保持 tool policy 一致。 coding agent 的表現可能因為能否跑測試、能 retry 幾次、能否修改多個檔案而差很多。
- 同時量 accuracy 與營運成本。 除了答對率，也要記錄 format error、輸出穩定性、token 成本、latency、需要人工覆核的比例。
- 單獨做 hallucination 測試。 這對 DeepSeek V4 Pro/Flash 尤其重要，因為 AA-Omniscience 顯示其 hallucination rate 很高 [
33]。
- 使用產品自己的真實資料。 如果產品主要處理繁體中文文件、中文客服、中文程式註解或跨語言文件，內部 eval 就應該包含這些案例。
最後 verdict
若目標是 API production、coding agent、正式 tool-use，或需要清楚的 max output 與價格，GPT-5.5 是比較穩妥的起點 [22]。若 open weights 是不可妥協的需求，且團隊願意自行建構檢索、引用、驗證與人工覆核機制，DeepSeek V4 Pro 值得測試 [
33][
35]。
至於「DeepSeek V4 還是 GPT-5.5 贏 benchmark？」最準確的答案是：目前沒有足夠公開、同條件、獨立的資料可以做全面定論。現有訊號在 SWE-bench Verified 上偏向 GPT-5.5 [2]，在 API 文件完整度與 tool support 上偏向 GPT-5.5 [
22]；DeepSeek V4 Pro 則以 open weights 與長上下文作為主要亮點 [
35]。
