• SWE‑Bench Pro：64.3%
• SWE‑Bench Verified：87.6%

這些基準測試模型是否能修復開源程式庫中的真實問題，因此被視為最接近「實務開發能力」的評估。

另一方面，Google 的 Gemini 3.5 Flash相當特別。它原本定位為高速推理模型，但性能已逼近旗艦級模型。例如在Google發布的跨模型表格中：

• GPT‑5.5：78.2%（Terminal‑Bench 2.1）
• Gemini 3.5 Flash：76.2%
• Claude Opus 4.7：66.1%

這代表Flash級模型與頂級模型之間的差距正在縮小。

至於 Grok 4.3 與 DeepSeek V4，由於評估方式與公開資料較少，目前較難做精確排名。

程式設計能力比較

在所有能力類型中，「寫程式與修程式」是最容易看到差異的一類。

Claude Opus 4.7目前在公開證據中最具優勢。其 SWE‑Bench Pro 64.3% 的分數，比多數前代模型高出一截，顯示其在解決GitHub真實問題、跨語言程式修復方面的能力相當強。

GPT‑5.5在同一測試中為 58.6%，略低於Opus，但它在另一類工程任務中表現極強——例如終端機操作與工具協作。

例如 Terminal‑Bench 2.0 測試的是模型是否能透過命令列完成多步驟工程流程，而GPT‑5.5達到 82.7% 的領先成績。

Gemini 3.5 Flash 在 SWE‑Bench Pro 上約 55.1%。雖然低於Opus，但對於一個以速度為主的模型而言仍相當突出。

至於 Grok 4.3，公開數據多來自不同類型的評估，例如：

• IFBench：81%
• τ²‑Bench（電信任務）：98%

這些測試偏向特定場景，因此難以與SWE‑Bench或Terminal‑Bench直接比較。

DeepSeek V4 的情況更複雜。目前多數高分數來自內部測試或外流資料，尚未有完整的獨立重現，因此可靠性有限。

代理工作流與工具使用能力

近年的AI評估開始更重視「代理型能力」，也就是模型能否調用多個工具、規劃流程並完成多步任務。

在這方面，Google報告指出 Gemini 3.5 Flash 在多項工具使用基準中領先，例如：

• MCP Atlas：83.6%
• Toolathlon：56.5%

這些測試專門評估模型在多工具工作流程中的協調能力。

GPT‑5.5 在類似任務上也表現強勢，例如 GDPval 測試跨多種職業任務的知識工作能力，其 84.9% 的結果代表在大多數比較中獲勝或打平。

Claude Opus 4.7 則在電腦操作類任務表現良好，其 OSWorld‑Verified 78.0% 顯示模型能操作桌面介面並與軟體互動完成任務。

上下文長度、速度與成本

單看基準測試並不能完整反映實際部署價值。

Grok 4.3 特別強調長上下文與成本效率。xAI文件指出其：

• 上下文長度：100萬 tokens
• 價格：約 $1.25 / 百萬輸入 tokens
• 約 $2.50 / 百萬輸出 tokens

這使其在需要處理大型文件或長上下文分析的場景中特別有吸引力。

Gemini 3.5 Flash 的設計重點則是高速推理。Google表示其輸出速度可達其他前沿模型的數倍，同時在部分代理型測試仍保持競爭力。

DeepSeek 系列模型則通常以開放權重或低成本部署策略為主，使企業能在本地或自建基礎設施運行模型。

DeepSeek V4 的獨立評估

目前最具權威性的DeepSeek V4評估之一來自 美國國家標準與技術研究院（NIST）旗下的 CAISI 計畫。

該評估指出：

• DeepSeek V4 是 測試中最強的中國AI模型之一
• 在軟體工程、網路任務與數學能力上表現突出
• 整體能力仍落後全球最先進模型約八個月

報告同時指出，DeepSeek官方發布的基準測試結果普遍高於CAISI的獨立測量，凸顯第三方評估的重要性。

為何不同模型難以直接排名

即使有大量數據，跨模型比較仍然存在幾個問題：

• 同一基準測試可能存在不同版本（例如 Terminal‑Bench 2.0 與 2.1）。
• 有些數據來自廠商自行測試，而非第三方評估。
• 有些指標使用 Elo 或綜合指數（例如 GDPval‑AA），難以直接與百分比比較。

因此任何「從第一名排到第五名」的結論都需要謹慎解讀。

從目前證據可以得到的結論

綜合公開資料，大致可以得出以下觀察：

• GPT‑5.5：整體能力最全面，在知識工作、代理任務與多步推理中表現突出。
• Claude Opus 4.7：在實際軟體工程任務（SWE‑Bench）中最具優勢。
• Gemini 3.5 Flash：性能遠超典型「高速模型」，多項代理型測試接近或超過旗艦模型。
• Grok 4.3：主打長上下文與成本效率，但標準化比較資料較少。
• DeepSeek V4：在中國模型中表現領先，但依NIST評估仍落後全球最前沿模型一段時間。

實際上，最佳模型仍取決於使用情境——例如程式代理、研究助手、長文件分析或低成本推理等場景，各模型可能各有優勢。

• SWE‑Bench Pro：64.3%
• SWE‑Bench Verified：87.6%

這些基準測試模型是否能修復開源程式庫中的真實問題，因此被視為最接近「實務開發能力」的評估。

另一方面，Google 的 Gemini 3.5 Flash相當特別。它原本定位為高速推理模型，但性能已逼近旗艦級模型。例如在Google發布的跨模型表格中：

• GPT‑5.5：78.2%（Terminal‑Bench 2.1）
• Gemini 3.5 Flash：76.2%
• Claude Opus 4.7：66.1%

這代表Flash級模型與頂級模型之間的差距正在縮小。

至於 Grok 4.3 與 DeepSeek V4，由於評估方式與公開資料較少，目前較難做精確排名。

程式設計能力比較

在所有能力類型中，「寫程式與修程式」是最容易看到差異的一類。

Claude Opus 4.7目前在公開證據中最具優勢。其 SWE‑Bench Pro 64.3% 的分數，比多數前代模型高出一截，顯示其在解決GitHub真實問題、跨語言程式修復方面的能力相當強。

GPT‑5.5在同一測試中為 58.6%，略低於Opus，但它在另一類工程任務中表現極強——例如終端機操作與工具協作。

例如 Terminal‑Bench 2.0 測試的是模型是否能透過命令列完成多步驟工程流程，而GPT‑5.5達到 82.7% 的領先成績。

Gemini 3.5 Flash 在 SWE‑Bench Pro 上約 55.1%。雖然低於Opus，但對於一個以速度為主的模型而言仍相當突出。

至於 Grok 4.3，公開數據多來自不同類型的評估，例如：

• IFBench：81%
• τ²‑Bench（電信任務）：98%

這些測試偏向特定場景，因此難以與SWE‑Bench或Terminal‑Bench直接比較。

DeepSeek V4 的情況更複雜。目前多數高分數來自內部測試或外流資料，尚未有完整的獨立重現，因此可靠性有限。

代理工作流與工具使用能力

近年的AI評估開始更重視「代理型能力」，也就是模型能否調用多個工具、規劃流程並完成多步任務。

在這方面，Google報告指出 Gemini 3.5 Flash 在多項工具使用基準中領先，例如：

• MCP Atlas：83.6%
• Toolathlon：56.5%

這些測試專門評估模型在多工具工作流程中的協調能力。

GPT‑5.5 在類似任務上也表現強勢，例如 GDPval 測試跨多種職業任務的知識工作能力，其 84.9% 的結果代表在大多數比較中獲勝或打平。

Claude Opus 4.7 則在電腦操作類任務表現良好，其 OSWorld‑Verified 78.0% 顯示模型能操作桌面介面並與軟體互動完成任務。

上下文長度、速度與成本

單看基準測試並不能完整反映實際部署價值。

Grok 4.3 特別強調長上下文與成本效率。xAI文件指出其：

• 上下文長度：100萬 tokens
• 價格：約 $1.25 / 百萬輸入 tokens
• 約 $2.50 / 百萬輸出 tokens

這使其在需要處理大型文件或長上下文分析的場景中特別有吸引力。

Gemini 3.5 Flash 的設計重點則是高速推理。Google表示其輸出速度可達其他前沿模型的數倍，同時在部分代理型測試仍保持競爭力。

DeepSeek 系列模型則通常以開放權重或低成本部署策略為主，使企業能在本地或自建基礎設施運行模型。

DeepSeek V4 的獨立評估

目前最具權威性的DeepSeek V4評估之一來自 美國國家標準與技術研究院（NIST）旗下的 CAISI 計畫。

該評估指出：

• DeepSeek V4 是 測試中最強的中國AI模型之一
• 在軟體工程、網路任務與數學能力上表現突出
• 整體能力仍落後全球最先進模型約八個月

報告同時指出，DeepSeek官方發布的基準測試結果普遍高於CAISI的獨立測量，凸顯第三方評估的重要性。

為何不同模型難以直接排名

即使有大量數據，跨模型比較仍然存在幾個問題：

• 同一基準測試可能存在不同版本（例如 Terminal‑Bench 2.0 與 2.1）。
• 有些數據來自廠商自行測試，而非第三方評估。
• 有些指標使用 Elo 或綜合指數（例如 GDPval‑AA），難以直接與百分比比較。

因此任何「從第一名排到第五名」的結論都需要謹慎解讀。

從目前證據可以得到的結論

綜合公開資料，大致可以得出以下觀察：

• GPT‑5.5：整體能力最全面，在知識工作、代理任務與多步推理中表現突出。
• Claude Opus 4.7：在實際軟體工程任務（SWE‑Bench）中最具優勢。
• Gemini 3.5 Flash：性能遠超典型「高速模型」，多項代理型測試接近或超過旗艦模型。
• Grok 4.3：主打長上下文與成本效率，但標準化比較資料較少。
• DeepSeek V4：在中國模型中表現領先，但依NIST評估仍落後全球最前沿模型一段時間。

實際上，最佳模型仍取決於使用情境——例如程式代理、研究助手、長文件分析或低成本推理等場景，各模型可能各有優勢。