更重要的是，這些分數不應被當成上線決策的最後裁判。許多數字來自模型供應商公告或第三方整理；LLM Stats 也提醒，GPT-5.5 的部分分數可能是供應商自報，尚未經獨立驗證 。因此，公開 benchmark 最適合用來篩選候選模型，而不是直接決定產品要用哪一個。

先看結論：哪個 benchmark 對你有用？

如果只照 LLM Stats 的匯總來看，在兩家供應商都有回報的 10 個 benchmark 裡，Claude Opus 4.7 領先 6 項，GPT-5.5 領先 4 項。LLM Stats 也概括說，Claude 的優勢集中在 reasoning-heavy 與 review-grade 測試，GPT-5.5 的優勢則集中在長流程 tool-use 與 shell-driven tasks 。這個整理有參考價值，但它無法解決所有資料矛盾，尤其是 Humanity’s Last Exam 。

Coding：Terminal-Bench 與 SWE-Bench Pro 不是同一件事

如果你的產品是 CLI（命令列介面）copilot、DevOps 助手，或需要模型在終端機裡跑測試、讀錯誤、改檔案、再重跑，GPT-5.5 是更值得優先試的候選。公開表格顯示，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 拿到 82.7%，高於 Claude Opus 4.7 的 69.4% 。OpenAI 對 Terminal-Bench 2.0 的描述，也正是複雜命令列工作流：需要規劃、迭代與工具協調 。

但如果你的任務更像真實軟體 issue 修復，情況就反過來。Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 領先 GPT-5.5 的 58.6% 。OpenAI 將 SWE-Bench Pro 描述為評估模型解決真實 GitHub issue 的能力 。所以，若你的 workload 是大型 repo bug fixing、多檔案修改、review-grade software tasks，而不是長時間控制 terminal，Claude Opus 4.7 應該進入第一輪測試。

至於 SWE-Bench Verified，本組來源不足以乾脆判定誰贏。MindStudio 記 Claude Opus 4.7 為 82.4%，APIyi 與 DataCamp 則記為 87.6%；而且這些來源沒有提供同一列中穩定、完整的 GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 對照 。

Agent 與工作流：GPT-5.5 訊號多，但 Claude 仍有強區

在 agent 工作流這一組，GPT-5.5 有不少正面訊號。Vellum 表格顯示，GPT-5.5 在 BrowseComp 以 84.4% 對 79.3% 領先，在 GDPval 以 84.9% 對 80.3% 領先，在 OSWorld-Verified 以 78.7% 對 78.0% 小幅領先 。Mashable 也列出 GPT-5.5 在 BrowseComp 以同樣的 84.4% 對 79.3% 領先 。LLM Stats 另外說 GPT-5.5 領先 CyberGym，但可見片段沒有列出百分比 。

Claude Opus 4.7 的強項也不能忽略。Vellum 表格中，Claude 在 MCP Atlas 以 79.1% 對 GPT-5.5 的 75.3% 領先 。LLM Stats 將 Claude 列為 FinanceAgent v1.1 的領先模型，而 DataCamp 記 Claude Opus 4.7 在 FinanceAgent v1.1 為 64.4% 。Anthropic 也把 Claude Opus 4.7 描述為在 coding、agents、vision 與多步驟任務上更強的新版 Opus 。

所以，若你的 workload 偏向 shell、瀏覽、OS-style automation，GPT-5.5 有較好的起跑位置。若你的任務偏向結構化工具協調、MCP 類流程或金融 agent，Claude Opus 4.7 不應太早被排除，而應直接拿你的任務集來測。

Reasoning：GPQA 很接近，HLE 暫時不適合當決勝點

在 GPQA Diamond，Claude Opus 4.7 得 94.2%，GPT-5.5 得 93.6% 。這確實是 Claude 領先，但差距只有 0.6 個百分點。若你的場景是科學問答、專業分析或長鏈 reasoning，較穩妥的做法不是直接照 GPQA 排名選邊，而是把兩個模型都放進你的內部題庫測試。

Humanity’s Last Exam 則更需要保守解讀。LLM Stats 說 Claude Opus 4.7 在 HLE no tools 與 HLE with tools 都領先 。Mashable 卻列出另一組結果：HLE no tools 是 GPT-5.5 40.6%、Opus 4.7 31.2%；HLE with tools 則是 Claude 54.7%、GPT-5.5 52.2% 。o-mega 又給出另一組 HLE 數字 。當來源不一致時，除非你能用同一套 prompt、工具設定與評分流程重跑，否則 HLE 不適合拿來當最後裁判。

那到底該先選誰？

優先試 GPT-5.5，如果你的重點是：

• terminal agent、shell workflow、test loop、DevOps automation；Terminal-Bench 2.0 對 GPT-5.5 的訊號很強 。
• browsing/search-style workflow、GDPval、OSWorld-Verified 或 FrontierMath T1–3；Vellum 與 Mashable 的表格在這些項目上較常支持 GPT-5.5 。

優先試 Claude Opus 4.7，如果你的重點是：

• 類似 SWE-Bench Pro 的真實軟體 issue 修復，因為 Claude 在這一項領先 GPT-5.5 。
• GPQA-style 科學 reasoning、MCP/tool orchestration 或 finance-agent workflow；GPQA Diamond、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 與 LLM Stats 的整理都支持把 Claude 放進 shortlist 。

最安全的做法，是不要只靠 leaderboard。把你的 workload 拆成四組：repo coding、terminal/agent automation、無工具 reasoning、有工具 workflow。每一組都用同樣 prompt、同樣工具權限、同樣 sampling、同樣 reasoning effort 與同樣評分標準。公開 benchmark 告訴你該從哪裡開始；內部 eval 才能告訴你哪個模型真的適合上產品，尤其在部分公開分數可能是供應商自報且尚未獨立驗證的情況下 。

更重要的是，這些分數不應被當成上線決策的最後裁判。許多數字來自模型供應商公告或第三方整理；LLM Stats 也提醒，GPT-5.5 的部分分數可能是供應商自報，尚未經獨立驗證 。因此，公開 benchmark 最適合用來篩選候選模型，而不是直接決定產品要用哪一個。

先看結論：哪個 benchmark 對你有用？

如果只照 LLM Stats 的匯總來看，在兩家供應商都有回報的 10 個 benchmark 裡，Claude Opus 4.7 領先 6 項，GPT-5.5 領先 4 項。LLM Stats 也概括說，Claude 的優勢集中在 reasoning-heavy 與 review-grade 測試，GPT-5.5 的優勢則集中在長流程 tool-use 與 shell-driven tasks 。這個整理有參考價值，但它無法解決所有資料矛盾，尤其是 Humanity’s Last Exam 。

Coding：Terminal-Bench 與 SWE-Bench Pro 不是同一件事

如果你的產品是 CLI（命令列介面）copilot、DevOps 助手，或需要模型在終端機裡跑測試、讀錯誤、改檔案、再重跑，GPT-5.5 是更值得優先試的候選。公開表格顯示，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 拿到 82.7%，高於 Claude Opus 4.7 的 69.4% 。OpenAI 對 Terminal-Bench 2.0 的描述，也正是複雜命令列工作流：需要規劃、迭代與工具協調 。

但如果你的任務更像真實軟體 issue 修復，情況就反過來。Claude Opus 4.7 在 SWE-Bench Pro 以 64.3% 領先 GPT-5.5 的 58.6% 。OpenAI 將 SWE-Bench Pro 描述為評估模型解決真實 GitHub issue 的能力 。所以，若你的 workload 是大型 repo bug fixing、多檔案修改、review-grade software tasks，而不是長時間控制 terminal，Claude Opus 4.7 應該進入第一輪測試。

至於 SWE-Bench Verified，本組來源不足以乾脆判定誰贏。MindStudio 記 Claude Opus 4.7 為 82.4%，APIyi 與 DataCamp 則記為 87.6%；而且這些來源沒有提供同一列中穩定、完整的 GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 對照 。

Agent 與工作流：GPT-5.5 訊號多，但 Claude 仍有強區

在 agent 工作流這一組，GPT-5.5 有不少正面訊號。Vellum 表格顯示，GPT-5.5 在 BrowseComp 以 84.4% 對 79.3% 領先，在 GDPval 以 84.9% 對 80.3% 領先，在 OSWorld-Verified 以 78.7% 對 78.0% 小幅領先 。Mashable 也列出 GPT-5.5 在 BrowseComp 以同樣的 84.4% 對 79.3% 領先 。LLM Stats 另外說 GPT-5.5 領先 CyberGym，但可見片段沒有列出百分比 。

Claude Opus 4.7 的強項也不能忽略。Vellum 表格中，Claude 在 MCP Atlas 以 79.1% 對 GPT-5.5 的 75.3% 領先 。LLM Stats 將 Claude 列為 FinanceAgent v1.1 的領先模型，而 DataCamp 記 Claude Opus 4.7 在 FinanceAgent v1.1 為 64.4% 。Anthropic 也把 Claude Opus 4.7 描述為在 coding、agents、vision 與多步驟任務上更強的新版 Opus 。

所以，若你的 workload 偏向 shell、瀏覽、OS-style automation，GPT-5.5 有較好的起跑位置。若你的任務偏向結構化工具協調、MCP 類流程或金融 agent，Claude Opus 4.7 不應太早被排除，而應直接拿你的任務集來測。

Reasoning：GPQA 很接近，HLE 暫時不適合當決勝點

在 GPQA Diamond，Claude Opus 4.7 得 94.2%，GPT-5.5 得 93.6% 。這確實是 Claude 領先，但差距只有 0.6 個百分點。若你的場景是科學問答、專業分析或長鏈 reasoning，較穩妥的做法不是直接照 GPQA 排名選邊，而是把兩個模型都放進你的內部題庫測試。

Humanity’s Last Exam 則更需要保守解讀。LLM Stats 說 Claude Opus 4.7 在 HLE no tools 與 HLE with tools 都領先 。Mashable 卻列出另一組結果：HLE no tools 是 GPT-5.5 40.6%、Opus 4.7 31.2%；HLE with tools 則是 Claude 54.7%、GPT-5.5 52.2% 。o-mega 又給出另一組 HLE 數字 。當來源不一致時，除非你能用同一套 prompt、工具設定與評分流程重跑，否則 HLE 不適合拿來當最後裁判。

那到底該先選誰？

優先試 GPT-5.5，如果你的重點是：

• terminal agent、shell workflow、test loop、DevOps automation；Terminal-Bench 2.0 對 GPT-5.5 的訊號很強 。
• browsing/search-style workflow、GDPval、OSWorld-Verified 或 FrontierMath T1–3；Vellum 與 Mashable 的表格在這些項目上較常支持 GPT-5.5 。

優先試 Claude Opus 4.7，如果你的重點是：

• 類似 SWE-Bench Pro 的真實軟體 issue 修復，因為 Claude 在這一項領先 GPT-5.5 。
• GPQA-style 科學 reasoning、MCP/tool orchestration 或 finance-agent workflow；GPQA Diamond、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 與 LLM Stats 的整理都支持把 Claude 放進 shortlist 。

最安全的做法，是不要只靠 leaderboard。把你的 workload 拆成四組：repo coding、terminal/agent automation、無工具 reasoning、有工具 workflow。每一組都用同樣 prompt、同樣工具權限、同樣 sampling、同樣 reasoning effort 與同樣評分標準。公開 benchmark 告訴你該從哪裡開始；內部 eval 才能告訴你哪個模型真的適合上產品，尤其在部分公開分數可能是供應商自報且尚未獨立驗證的情況下 。