如果把 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 硬分成「誰比較強」,很容易失焦。更貼近實務的答案是:Claude Opus 4.7 較適合需要理解、審查與打磨的工作;GPT-5.5 較適合需要持續執行、操作工具與推進流程的工作。[15]
公開比較顯示,在兩家公司都有回報的 10 個基準測試中,Claude Opus 4.7 領先 6 項,GPT-5.5 領先 4 項。不過細看分布,Claude 的優勢多集中在推理密集、審查型任務;GPT-5.5 的優勢則偏向長時間工具使用、瀏覽、終端機與 shell 驅動任務。[15]
先給結論:依任務選,不要只看總分
| 你要做的事 | 建議先試 | 為什麼 |
|---|---|---|
| 既有程式碼修 bug、code review、重構 | Claude Opus 4.7 | SWE-Bench Pro 有 Claude Opus 4.7 優於 GPT-5.5 的驗證;Anthropic 也稱 Opus 4.7 在 93 項編碼基準中較 Opus 4.6 解決率提升 13%。[ |
| 終端機操作、CLI agent、自動化流程 | GPT-5.5 | LLM Stats 整理指出,GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym 領先。[ |
| 一般電腦/作業系統操作 | 幾乎平手 | OSWorld-Verified 上 GPT-5.5 為 78.7%,Claude Opus 4.7 為 78.0%,差距被視為雜訊範圍。[ |
| 複雜工具串接與協作 | Claude Opus 4.7 略占優 | MCP-Atlas 上 Claude Opus 4.7 為 79.1%,GPT-5.5 為 75.3%。[ |
| UI、投影片、文件整理 | Claude Opus 4.7 可先試 | Anthropic 表示 Opus 4.7 在專業任務上更「tasteful and creative」,能產出更高品質的介面、投影片與文件;此說法由 Mashable 報導。[ |
| 廣告文案、長文、故事、品牌語氣 | Claude Opus 4.7 值得先試 | Claude 在創意與文件品質上有較多公開材料,但針對不同創作類型的獨立橫向比較仍有限。[ |
一句話概括:要「想清楚、修漂亮」,先看 Claude;要「跑起來、做下去」,先看 GPT-5.5。[15]
程式開發:別只問誰會寫 code,要看你要它怎麼工作
程式開發不是單一能力。讀懂既有大型 codebase、找出 bug、重構命名與抽象層,和在終端機裡建立檔案、跑測試、修錯、反覆迭代,是不同類型的能力。
Claude Opus 4.7:較適合審查、修正與重構
Claude Opus 4.7 在「讀懂既有程式碼並正確修補」的場景較有說服力。SWE-Bench Pro 被視為較接近真實軟體工程問題的評測之一;相關驗證指出,Claude Opus 4.7 在這項基準上優於 GPT-5.5。[14]
Anthropic 官方資料也表示,Claude Opus 4.7 在其 93 項編碼基準中,較 Opus 4.6 的解決率提升 13%,並解出 4 個 Opus 4.6 與 Sonnet 4.6 都未能解決的任務。[3] 這不是與 GPT-5.5 的直接對比,但可作為 Claude Opus 4.7 針對複雜、長時間編碼工作流程強化的佐證。[
3]
因此,如果你的任務是:
- 讓模型閱讀既有大型專案;
- 幫 pull request 做審查;
- 修正設計上的粗糙處;
- 重構重複邏輯;
- 改善命名、一致性與抽象層;
Claude Opus 4.7 通常是較合理的第一候選。[14][
15]
GPT-5.5:較適合終端機、工具與長時間執行
GPT-5.5 的亮點在執行型任務,尤其是終端機、shell、CLI 代理與長時間工具使用。LLM Stats 整理指出,GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym 上領先。[15] 其中,Terminal-Bench 2.0 的報導數字為 82.7%。[
9]
不過,「電腦操作」並非 GPT-5.5 全面碾壓。OSWorld-Verified 上,GPT-5.5 為 78.7%,Claude Opus 4.7 為 78.0%,差距被視為雜訊範圍。[4] 反過來,在測試複雜工具集處理能力的 MCP-Atlas 上,Claude Opus 4.7 為 79.1%,GPT-5.5 為 75.3%。[
4]
OpenAI 的官方發布也提到,GPT-5.5 曾在約 20 分鐘內合併一個包含大量前端變更與重構的分支,並有工程師評估它能預先捕捉測試與審查需求。[8] 但這類案例屬於供應商自身發布的使用情境,閱讀時應與獨立基準分開看。[
8]
此外,MindStudio 報告指出,在相同編碼任務、相同 prompt 與目標下,GPT-5.5 的輸出 token 約比 Claude Opus 4.7 少 72%。[6] 這不等於品質一定更好,但在代理式工作流程中,較短輸出可能影響速度、成本與日誌可讀性。[
6]
設計:目前較偏 Claude,但證據沒有程式基準那麼硬
如果談 UI、投影片、文件排版與視覺表達,公開材料較偏向 Claude Opus 4.7。Mashable 報導指出,Anthropic 稱 Claude Opus 4.7 在進階編碼、視覺智慧與文件分析方面更好,並且在專業任務中更「tasteful and creative」,能產出更高品質的介面、投影片與文件。[2]
但這裡要保留一點:這主要是 Anthropic 的說法經媒體轉述。就目前提供的公開資料來看,尚不足以證明在同一組 UI prompt、同一套品牌規範、同一批評審與同一評分標準下,Claude Opus 4.7 穩定勝過 GPT-5.5。
實務上,與其直接相信「哪個比較會設計」,更好的做法是拿同一題測試兩個模型,例如:
- 同一個 landing page;
- 同一套 SaaS dashboard;
- 同一份投影片大綱;
- 同一份品牌語氣與視覺規範。
比較時可以看:
- 資訊架構是否自然;
- 標題、層級、留白與按鈕文案是否合理;
- 是否方便前端工程師實作;
- 修改要求能不能穩定跟上;
- 最後需要設計師或編輯修多少。
只看公開資料,Claude Opus 4.7 值得先試;但設計品質常常取決於品牌、產業與審美標準,不能只靠通用基準決定。[2]
創意內容:Claude 有優勢訊號,但還不到一槌定音
廣告文案、長篇文章、故事、社群貼文、品牌語氣模仿,都屬於較難用單一分數判斷的工作。Anthropic 表示 Opus 4.7 在專業任務上更具創意,且能產出更高品質的介面、投影片與文件;這讓 Claude Opus 4.7 在創作與內容打磨上看起來較有吸引力。[2]
不過,創意內容的評價很主觀。公開資料中提到,Humanity’s Last Exam 的 no-tools 條件下,Claude Opus 4.7 為 46.9%,GPT-5.5 為 41.4%。[13] 但這項測試衡量的是不使用工具時的知識與學術推理能力,不是文章好不好看、品牌語氣像不像、讀者會不會被打動。[
13]
因此,若你要做創意內容,Claude Opus 4.7 可以先試,但最終仍應用人工編輯標準驗收,尤其是:
- 品牌語氣是否一致;
- 事實是否正確;
- 是否有法律、合規或公關風險;
- 文案是否真的適合目標讀者;
- 是否只是「看起來很會寫」,但沒有清楚訊息。
主要基準該怎麼讀?
| 評估項目 | 較有利模型 | 解讀重點 |
|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | Claude Opus 4.7 | 較接近真實軟體工程任務;目前有 Claude 優於 GPT-5.5 的驗證。[ |
| Terminal-Bench 2.0 | GPT-5.5 | 偏向 shell、終端機與代理式執行任務;GPT-5.5 有領先整理。[ |
| OSWorld-Verified | 幾乎平手,數字上 GPT-5.5 略高 | GPT-5.5 為 78.7%,Claude Opus 4.7 為 78.0%,差距被視為雜訊範圍。[ |
| MCP-Atlas | Claude Opus 4.7 | 測試複雜工具集處理能力;Claude Opus 4.7 為 79.1%,GPT-5.5 為 75.3%。[ |
| Humanity’s Last Exam no-tools | Claude Opus 4.7 | Claude Opus 4.7 為 46.9%,GPT-5.5 為 41.4%;但它不是創作或設計品質測試。[ |
| Anthropic 93 項編碼基準 | Claude Opus 4.7 的升級佐證 | Anthropic 稱 Opus 4.7 較 Opus 4.6 解決率提升 13%;但不是與 GPT-5.5 的直接比較。[ |
最實用的工作流程:不要二選一,分工使用
如果只能先挑一個模型:
- 既有程式碼品質改善、review、重構、架構打磨:Claude Opus 4.7 較有依據。[
14][
3]
- CLI 代理、自動化、檔案生成、shell 反覆執行:GPT-5.5 較有依據。[
15]
- UI、投影片、文件、創作內容:可先試 Claude Opus 4.7,但要用自己的品牌與編輯標準驗收。[
2]
更平衡的做法是:用 GPT-5.5 快速推進任務、生成檔案與跑流程,再用 Claude Opus 4.7 做審查、重構與潤飾。這不是放諸四海皆準的規則,而是從目前公開基準趨勢推導出的務實分工。[15]
換句話說,GPT-5.5 像是把事情一路往前推的執行型助手;Claude Opus 4.7 則更像會停下來檢查、整理與修細節的審稿型助手。真正的勝負,不在模型名稱,而在你把它放進哪一段工作流程。




