如果只問「Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5 哪個比較強」,公開基準測試給出的答案其實有點反直覺:不是選出一個總冠軍,而是把工作類型分得更清楚。Claude Opus 4.7 在 SWE-bench Pro、GPQA Diamond、MCP Atlas 等項目表現較強;GPT-5.5 則在 Terminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp、FrontierMath 上更亮眼 [6][
14][
15][
29][
34]。
也因此,這組比較不適合只看總分或排行榜。Artificial Analysis 的比較中,GPT-5.5 是以 xhigh 條件呈現,Claude Opus 4.7 則是 Non-reasoning、High Effort 條件;LLM Stats 也指出,這些數字指向的不是單一勝者,而是不同工作負載的選擇 [3][
4]。
先看總表:哪個模型在哪些任務佔優?
| 領域 | 基準測試 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | 怎麼解讀 |
|---|---|---|---|---|
| 程式開發 | SWE-bench Pro | 64.3% | 58.6% | 偏向真實 GitHub issue 修復的測試中,Claude Opus 4.7 較高 [ |
| 終端機任務 | Terminal-Bench 2.0 | 69.4% | 82.7% | 涉及 CLI、檔案操作、腳本執行的流程,GPT-5.5 明顯領先 [ |
| 電腦操作 | OSWorld-Verified | 78.0% | 78.7% | 兩者幾乎打平,但公開數字上 GPT-5.5 小幅領先 0.7 個百分點 [ |
| 瀏覽與搜尋 Agent | BrowseComp | 79.3% | 84.4% | 搜尋、瀏覽、資訊蒐集型任務中,GPT-5.5 較強;GPT-5.5 Pro 則被列為 90.1% [ |
| MCP 工具使用 | MCP Atlas | 79.1% | 75.3% | 工具使用不能一概說 GPT-5.5 勝出,這一項 Claude Opus 4.7 較高 [ |
| 科學推理 | GPQA Diamond | 94.2~94.3% | 93.6% | 差距很小,但 Claude Opus 4.7 略高 [ |
| 數學 | FrontierMath T1-3 / T4 | 43.8% / 22.9% | 51.7% / 35.4% | 高難度數學測試中,GPT-5.5 優勢更明顯 [ |
| 綜合推理 | HLE,無工具 | 31.2% 或 46.9% | 40.6% 或 41.4% | 來源數字互相衝突,不宜用這一項直接判定勝負 [ |
| 工具輔助推理 | HLE,使用工具 | 54.7% | 52.2% | 在工具使用條件下,Claude Opus 4.7 被列為小幅領先 [ |
程式開發:Claude 較會修 issue,GPT-5.5 較會跑終端機流程
寫程式能力最容易被一句「哪個 coding benchmark 比較高」簡化,但這樣其實會看錯重點。
SWE-bench Pro 偏向真實 GitHub issue 解決能力。在這個項目中,Claude Opus 4.7 為 64.3%,GPT-5.5 為 58.6%,Claude Opus 4.7 領先 [6][
34]。Vellum 也把這個差距解讀為:在真實 GitHub issue 修復類任務上,Anthropic 的 Claude Opus 4.7 仍保有優勢 [
34]。
但換到 Terminal-Bench 2.0,結果就倒過來。這個測試衡量的是實際終端機工作流,包括多步驟 CLI 操作、檔案處理、腳本執行與專案檔案探索;GPT-5.5 得到 82.7%,Claude Opus 4.7 則是 69.4% [6][
14][
23]。如果你的場景是讓模型在終端機裡建立檔案、跑指令、修腳本、串自動化流程,GPT-5.5 值得優先測試。
定性觀察也接近這個結論。Mindstudio 指出,GPT-5.5 在需要精準工具使用與檔案導覽的問題上略強;Claude Opus 4.7 則更擅長跨大型程式碼庫做架構層級推理 [5]。換句話說,如果任務像「理解大型專案、重構、修複雜 bug」,Claude Opus 4.7 可能更合適;如果任務像「一路操作 repo、跑命令、改檔案、看結果」,GPT-5.5 可能更順手。
SWE-bench Verified 則需要保留一點。APIYI 與 LLM Stats 提到 Claude Opus 4.7 的 SWE-bench Verified/SWE-bench 分數為 87.6%,但目前提供的資料不足以確認 GPT-5.5 在完全相同條件下的對應分數 [8][
30]。同一個基準測試名稱,若模型模式、測試 harness、重試策略或工具設定不同,結果就可能不適合直接並排比較 [
3][
23]。
Agent 與工具使用:GPT-5.5 覆蓋面強,但不是每一項都贏
如果你的產品重點是 AI Agent,建議不要只看「工具使用」四個字。搜尋 Agent、GUI 電腦操作、MCP 工具呼叫、終端機自動化,測到的能力其實不一樣。
OpenAI 的 GPT-5.5 發表資料列出 OSWorld-Verified 成績:GPT-5.5 為 78.7%,Claude Opus 4.7 為 78.0% [15]。這個差距很小,但至少在公開數字上,GPT-5.5 在電腦使用類基準測試稍微領先 [
15]。
BrowseComp 的差距較大。OpenAI 同一份資料列出 GPT-5.5 為 84.4%,GPT-5.5 Pro 為 90.1%,Claude Opus 4.7 為 79.3% [15]。如果你的 Agent 主要做的是搜尋、瀏覽、找資料、整合網頁資訊,GPT-5.5 系列應該放在優先候選名單。
但 MCP Atlas 顯示的是另一面:Claude Opus 4.7 為 79.1%,GPT-5.5 為 75.3% [15]。因此,把「Agent 能力」直接等同於 GPT-5.5 全面勝出會過度簡化。比較安全的做法,是把瀏覽器搜尋、GUI 操作、MCP 型工具呼叫、終端機自動化拆開測試,再看哪個模型在你的實際流程中錯得比較少、恢復得比較快。
推理:科學問題 Claude 稍高,數學難題 GPT-5.5 更強
在科學與專業知識推理方面,GPQA Diamond 是常被拿來看的指標。公開資料中,Claude Opus 4.7 約為 94.2~94.3%,GPT-5.5 為 93.6% [14][
29]。差距不大,但以提供資料來看,Claude Opus 4.7 略占上風 [
14][
29]。
數學則是相反結論。FrontierMath T1-3 中,GPT-5.5 為 51.7%,Claude Opus 4.7 為 43.8%;更難的 FrontierMath T4 中,GPT-5.5 為 35.4%,Claude Opus 4.7 為 22.9% [14]。如果你的任務需要高難度數學推導、形式化推理、計算檢查,GPT-5.5 應該優先進入測試。
HLE 目前不適合當作決勝指標
Humanity’s Last Exam,簡稱 HLE,是這次比較裡最需要小心的一項。
Mashable 列出的無工具條件成績是:GPT-5.5 40.6%,Claude Opus 4.7 31.2%,看起來 GPT-5.5 領先 [6]。但 o-mega 與 RDWorld 的資料則列出:GPT-5.5 41.4%,Claude Opus 4.7 46.9%,變成 Claude Opus 4.7 領先 [
14][
23]。
在使用工具的 HLE 條件下,Mashable 與 RDWorld 都列出 GPT-5.5 52.2%、Claude Opus 4.7 54.7%,Claude Opus 4.7 小幅較高 [6][
23]。不過,因為無工具條件的數字在不同來源差異明顯,HLE 不適合作為這兩個模型的單一決勝項目。
長上下文、價格與排行榜:有參考價值,但不要當結論
兩個模型都屬於超長上下文等級,但不同來源的表述仍有差異。Artificial Analysis 將 GPT-5.5 標為 922k tokens,Claude Opus 4.7 標為 1,000k tokens [3]。LLM Stats 則描述兩者都以 1M-token context 推出,且輸入價格處於同一級距 [
4]。實務上可以先把兩者都視為百萬 token 級模型,但真正部署前,仍要回到你使用的 API、產品層級、推理模式與工具呼叫方式確認限制與成本。
綜合排行榜也只能當作背景。BenchLM 將 Claude Opus 4.7 列為 provisional leaderboard 110 個模型中的第 2 名,verified leaderboard 14 個模型中的第 2 名 [1]。同一來源體系中,GPT-5.5 則被列為 provisional leaderboard 112 個模型中的第 5 名、verified leaderboard 16 個模型中的第 2 名 [
17]。這些排名足以說明兩者都在第一梯隊,但不代表你的產品一定會得到同樣排序;實際決策往往更受失敗型態、延遲、成本、工具呼叫穩定性影響。
該先測哪一個?用工作流決定
比較務實的選法不是「押寶某一家」,而是先把你要自動化的工作拆開。
可以優先測 Claude Opus 4.7 的情境包括:
- 任務接近 SWE-bench Pro,也就是大量真實程式 issue 修復、跨檔案 debug、修補既有專案 [
6][
34]
- 需要理解大型程式碼庫架構,重視重構、code review、命名一致性與設計判斷 [
5]
- 主要問題接近 GPQA Diamond 這類高難度科學或專業知識問答 [
14][
29]
- 你的工具鏈接近 MCP Atlas 所測的工具呼叫型態,且這類呼叫可靠度很重要 [
15]
可以優先測 GPT-5.5 的情境包括:
- 你的 Agent 大量依賴終端機、CLI、自動化腳本與檔案操作 [
6][
14][
23]
- 你重視 OSWorld-Verified 這類電腦操作能力測試 [
15]
- 產品核心是 BrowseComp 類型的搜尋、瀏覽、資訊蒐集 Agent [
15]
- 你需要更強的 FrontierMath 類高難度數學推理能力 [
14]
結論:先問任務,不要先問品牌
Claude Opus 4.7 比較像是在複雜程式修補、科學專業問答、部分工具呼叫場景中更值得優先試的模型;公開資料中,它在 SWE-bench Pro、GPQA Diamond、MCP Atlas 表現較強 [6][
14][
15][
29][
34]。
GPT-5.5 則更適合先拿來測終端機自動化、瀏覽搜尋 Agent、電腦使用與高難度數學;它在 Terminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp、FrontierMath 上更有優勢 [6][
14][
15][
23]。
所以,真正的選擇題不是「Claude Opus 4.7 還是 GPT-5.5」,而是「你要它替你完成什麼工作」。如果重點是複雜程式修改與科學問答,先測 Claude Opus 4.7;如果重點是終端機流程、瀏覽搜尋、電腦操作與數學推理,先測 GPT-5.5。最後再用同一組 prompt、同一套工具、同樣預算與重試規則,在自己的工作流裡做 A/B 測試,會比單看排行榜更可靠。




