GPT-5.5 ProvsOpus 4.7
在 3 个共同 benchmark 中，GPT-5.5 Pro 整体领先：GPT-5.5 Pro 领先 2 项，Opus 4.7 领先 1 项，持平 0 项，平均分差 -12.14。
GPT-5.5 Pro
OpenAI · 2026-04-23 · 推理大模型
Opus 4.7
Anthropic · 2026-04-16 · 推理大模型
GPT-5.5 Pro2 项(67%)(33%)1 项Opus 4.7
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 3 项。
常识推理
GPT-5.5 Pro 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.5 Pro | Opus 4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| SimpleBench | 76.9010 / 96Normal (No Tools) | 61.7030 / 96Normal (No Tools) | +15.20 |
抽象归纳与泛化
GPT-5.5 Pro 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.5 Pro | Opus 4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI-1 | 96.5024 / 193Thinking High (No Tools) | 93.5047 / 193Thinking High (No Tools) | +3 |
跨应用与工具编排
Opus 4.7 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.5 Pro | Opus 4.7 | 分差 |
|---|---|---|---|
| PinchBench v2 | 21.3943 / 45Reported best (effort unspecified) | 76.0115 / 45Reported best (effort unspecified) | -54.62 |
规格对比
| 字段 | GPT-5.5 Pro | Opus 4.7 |
|---|---|---|
| 发布机构 | OpenAI | Anthropic |
| 发布时间 | 2026-04-23 | 2026-04-16 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 推理大模型 |
| 架构 | 稠密模型 | 稠密模型 |
| 参数规模 | 暂无数据 | 暂无数据 |
| 上下文长度 | 1000K | 1000K |
| 最大输出 | 128K | 128K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | GPT-5.5 Pro | Opus 4.7 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $30 / 1M tokens | $5 / 1M tokens |
| 文本输出 | $180 / 1M tokens | $25 / 1M tokens |
| 缓存读取 | 暂无公开价格 | $0.5 / 1M tokens |
| 缓存写入 | 暂无公开价格 | $6.25 / 1M tokens |
小结
- GPT-5.5 Pro在以下类目领先:常识推理 (1/1)、抽象归纳与泛化 (1/1)
- Opus 4.7在以下类目领先:跨应用与工具编排 (1/1)
3 个共同 benchmark 上，Opus 4.7 平均高出 12.14 分。
单项差距最大的 benchmark：PinchBench v2 — GPT-5.5 Pro 21.39，Opus 4.7 76.01（分差 -54.62）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。