Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：2026 基準測試真正能比較的是什麼？

真正能直接比較的 benchmark 數字

下表只列 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 出現在同一 benchmark 的情況。GPT-5.5 Pro 只有在來源把它列為獨立變體時才納入 。

讀 benchmark 前，先避開三個陷阱

1. SWE-Bench Pro 不是 SWE-bench Verified

OpenAI 的 head-to-head 表格使用的是 SWE-Bench Pro（Public），用來比較 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 。這不能直接和 SWE-bench Verified 混在一起看。BenchLM 將 SWE-bench Verified 說明為 SWE-bench 的人工驗證子集，測試模型能否解決來自 Django、Flask、scikit-learn 等熱門 Python 專案的真實 GitHub issue 。

因此，Claude 在 SWE-Bench Pro Public 的 64.3%，不能直接拿去對比其他排行榜上的 SWE-bench Verified 分數 。要比較，至少要確認 benchmark 名稱、harness、測試日期與模型配置是否相同。

2. GPQA Diamond 對前沿模型的區分度已經變小

Vellum 將 Claude Opus 4.7 的 GPQA Diamond 分數列為 94.2%，GPT-5.5 為 93.6% 。The Next Web 也報導，Claude Opus 4.7 為 94.2%、GPT-5.4 Pro 為 94.4%、Gemini 3.1 Pro 為 94.3%，並指出這些差距落在噪音範圍內 。

換句話說，GPQA Diamond 仍可作為一般推理能力的參考，但不適合單獨拿來決定生產環境要用哪個模型。對產品團隊來說，真正的差異往往出現在長流程、多工具、需要實際完成任務的場景。

3. 第三方排行榜不同，不一定代表誰錯了

以 SWE-bench Verified 為例，Claude Opus 4.7 的分數在不同來源並不完全一致。BenchLM 在 2026 年 4 月 24 日列出 Claude Opus 4.7 Adaptive 為 87.6% ；LLM Stats 也列出 87.6% 。但 LM Council 顯示 Claude Opus 4.7 max 為 83.5% ±1.7 ，MindStudio 則列出 82.4% 。

這類差距通常需要回到方法學檢查：模型配置、評測 harness、日期、是否允許 retry、是否使用特定 reasoning mode，都可能影響結果。公開 benchmark 適合用來縮小候選清單，但不能取代你自己的 repo、工具鏈與工作流程測試。

Claude Opus 4.7：適合優先測 repo repair 與多工具流程

Claude Opus 4.7 最明顯的訊號，集中在程式碼修復與工具編排。OpenAI 的表格中，Claude 在 SWE-Bench Pro Public 以 64.3% 高於 GPT-5.5 的 58.6%，在 FinanceAgent v1.1 也以 64.4% 高於 GPT-5.5 的 60.0% 。Vellum 另列出 MCP Atlas：Claude 79.1%，GPT-5.5 75.3% 。

Anthropic 自家的 launch note 也引用合作夥伴評估：Hebbia 觀察到核心 orchestrator agents 在 tool calls 準確率與 planning 上有兩位數提升；Rakuten-SWE-Bench 則回報 Opus 4.7 解決的 production tasks 是 Opus 4.6 的三倍，Code Quality 與 Test Quality 也有兩位數提升 。這些訊號對 agentic workflow 很有參考價值，但仍應視為外部與合作夥伴場景，不等於你的內部工作負載會得到同樣結果。

如果你的重點是自動修 repo、長流程 coding agent、MCP 或多工具操作，Claude Opus 4.7 值得優先進入測試清單。不過，上線前仍要用自己的 test suite、權限模型、tool schema 與錯誤重試邏輯重新驗證。

GPT-5.5：終端機、瀏覽器搜尋、辦公與部分數學更突出

GPT-5.5 最亮眼的差距出現在 Terminal-Bench 2.0。OpenAI 公布 GPT-5.5 為 82.7%，高於 Claude Opus 4.7 的 69.4% 與 Gemini 3.1 Pro 的 68.5% 。同一張表中，GPT-5.5 在 GDPval（wins or ties）為 84.9%，Claude 為 80.3%；在 OfficeQA Pro 為 54.1%，Claude 為 43.6% 。

Vellum 的資料則補上電腦使用、搜尋與推理面向：GPT-5.5 在 OSWorld-Verified 以 78.7% 略高於 Claude 的 78.0%；在 BrowseComp 以 84.4% 高於 Claude 的 79.3%；在 FrontierMath T1–3 以 51.7% 高於 Claude 的 43.8% 。BrowseComp 中，Vellum 也列出 GPT-5.5 Pro 為 90.1% 。

在 coding 上，畫面比較混合：GPT-5.5 的 Terminal-Bench 2.0 很強，但在 OpenAI 表格的 SWE-Bench Pro Public 中低於 Claude Opus 4.7 。OpenAI System Card 另提到 GPT-5.5 的 CoT-Control 評測套件，包含超過 13,000 個由 GPQA、MMLU-Pro、HLE、BFCL 與 SWE-Bench Verified 等 benchmark 建構的任務 ；但該來源並未提供 GPT-5.5 與 DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 的直接對照 。

DeepSeek V4 與 Kimi K2.6：目前不能公平排位

DeepSeek V4 在這批來源中沒有直接 benchmark 數字。最接近的資料是 DeepSeek V3.2：MangoMind 在 2026 年 4 月 coding 推薦中列出 DeepSeek V3.2 的 SWE-bench 為 89.2%，低於 Claude Opus 4.6 的 93.2% 與 GPT-5.4 Pro 的 91.1% 。但 DeepSeek V3.2 不是 DeepSeek V4，不能用來推論 V4 是否勝過 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5。

Kimi K2.6 也是同樣情況。Stanford HAI 提到，截至 2026 年 2 月，KimiK2.5 在 SWE-bench Verified 上與多個模型同處 70%–76% 區間 。Siliconflow 則列出 Kimi K2 Thinking：GPQA 為 84.5，SWE Bench 為 71.3 。這些資料只能說明 Kimi 生態中其他版本的表現，不能當作 Kimi K2.6 的直接證據。

給產品與工程團隊的測試建議

最後的判斷

如果只採用目前可直接 head-to-head 的證據，GPT-5.5 是終端機／CLI agent、瀏覽器搜尋、辦公任務與部分數學 benchmark 的強候選 。Claude Opus 4.7 則是 SWE-Bench Pro Public、MCP／多工具編排與 FinanceAgent v1.1 的強候選 。

DeepSeek V4 與 Kimi K2.6 暫時不能被公平排在這兩者之前或之後。現有來源提到的是 DeepSeek V3.2、KimiK2.5 與 Kimi K2 Thinking，而不是 DeepSeek V4 或 Kimi K2.6；因此，任何聲稱 DeepSeek V4 或 Kimi K2.6 已經擊敗 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 的說法，在這批資料中都還缺少直接 benchmark 支撐 。