文章转发自: Linkword - DeepSeek V4 与 GPT-5.5 基准测试全数据对比：开源旗舰与闭源王者的性能对决
引言：数据驱动的模型对决
2026年4月，AI领域的巅峰对决由OpenAI的GPT-5.5与深度求索的DeepSeek V4共同上演。本文摒弃主观评价，完全基于双方最新发布的基准测试结果，通过详实的数据表格，直观呈现这场开源旗舰与闭源王者之间的性能较量。
核心规格与定位对比
| 维度 | DeepSeek-V4-Pro Max | DeepSeek-V4-Flash Max | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| 发布方 | 深度求索 | 深度求索 | OpenAI |
| 模型类型 | 开源 (MIT) MoE 旗舰 | 开源 (MIT) MoE 轻量 | 闭源 |
| 核心定位 | 高性能、近前沿闭源模型 | 高性价比、快速推理 | 顶级智能体、效率革命 |
| 上下文长度 | 100万 Token | 100万 Token | 未明确公开 |
| API价格(输入/百万Token) | ~¥12 | ~¥1 | $5 (约¥35) |
基准测试数据全对比
以下表格整合了用户提供的两张关键数据图，对两大系列模型进行直接比较。其中，GPT-5.4 xHigh 和 Gemini-3.1-Pro High 的数据作为重要参考。
表1：知识、推理与编程能力对比
| Benchmark (指标) | DS-V4-Pro Max | DS-V4-Flash Max | GPT-5.5 | GPT-5.4 xHigh (参考) | 最优模型 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (EM) | 87.5 | 86.2 | (未提供) | 87.5 | Gemini-3.1-Pro (91.0) |
| SimpleQA-Verified (Pass@1) | 57.9 | 34.1 | (未提供) | 45.3 | Gemini-3.1-Pro (75.6) |
| Chinese-SimpleQA (Pass@1) | 84.4 | 78.9 | (未提供) | 76.8 | DS-V4-Pro Max |
| GPQA Diamond (Pass@1) | 90.1 | 88.1 | 93.6%* | 93.0 | GPT-5.5 (93.6%)* |
| LiveCodeBench (Pass@1) | 93.5 | 91.6 | (未提供) | (未提供) | DS-V4-Pro Max |
| Codeforces (Rating) | 3206 | 3052 | (未提供) | 3168 | DS-V4-Pro Max |
| SWE Verified (Resolved) | 80.6 | 79.0 | (参见OSWorld) | (未提供) | Opus-4.6 Max (80.8) |
| OSWorld-Verified | (未提供) | (未提供) | 78.7% | 75.0% | GPT-5.5 |
表2：数学、长上下文与智能体能力对比
| Benchmark (指标) | DS-V4-Pro Max | DS-V4-Flash Max | GPT-5.5 | GPT-5.4 xHigh (参考) | 最优模型 |
|---|---|---|---|---|---|
| HMMT 2026 Feb (Pass@1) | 95.2 | 94.8 | (未提供) | 97.7 | GPT-5.4 xHigh |
| FrontierMath Tier 1-3 | (参见Tier 4) | (参见Tier 4) | 51.7% | 47.6% | GPT-5.5 |
| FrontierMath Tier 4 | (类比 35.4) | (类比 35.4) | 35.4% | 27.1% | GPT-5.5 |
| Apex Shortlist (推理) | 90.2 | 85.7 | (未提供) | 78.1 | DS-V4-Pro Max |
| MRCR 1M (长文检索) | 83.5 | 78.7 | (512K-1M: 74.0%) | 36.6% | DS-V4-Pro Max |
| Terminal-Bench 2.0 (智能体) | 67.9 | 56.9 | 82.7% | 75.1% | GPT-5.5 |
| Toolathlon (工具调用) | 51.8 | 47.8 | 55.6% | 54.6% | GPT-5.5 |
| GDPval (综合工作) | 1554 (Elo) | 1395 (Elo) | 84.9% (胜/平) | 1674 (Elo) | GPT-5.4 xHigh (Elo) |
| Expert-SWE (内部编码) | (未提供) | (未提供) | 73.1% | 68.5% | GPT-5.5 |
注：GPT-5.5的GPQA Diamond成绩(93.6%)来自其发布博文中的独立表格，与第一张图中GPT-5.4 xHigh的93.0%可进行对比。
深度数据分析与结论
-
GPT-5.5的统治区：智能体与复杂任务执行
- 绝对领先：在
Terminal-Bench 2.0(82.7%) 和Expert-SWE(73.1%) 上，GPT-5.5建立了显著优势，印证了其“最强智能体模型”的定位。 - 综合知识工作：在反映多职业任务完成的
GDPval上，84.9%的胜/平率展现了其强大的通用问题解决能力。 - 高效推理：在
FrontierMath高难度数学和Toolathlon工具调用上均小幅领先，显示其综合推理效率的提升。
- 绝对领先：在
-
DeepSeek V4-Pro Max的闪光点：特定领域的顶尖水平
- 开源之王：在多项开源模型对比中登顶，如
LiveCodeBench(93.5%)、Codeforces Rating(3206)。 - 深度推理优势：在
Apex Shortlist(90.2%)复杂推理基准上，不仅超越GPT-5.4 xHigh(78.1%)，也展示了与顶级模型抗衡的潜力。 - 中文与长上下文：在
Chinese-SimpleQA(84.4%)和MRCR 1M长文档检索上表现优异，体现了其设计针对性。 - 性价比杀手：在性能接近第一梯队的同时，API价格仅为GPT-5.5的约三分之一。
- 开源之王：在多项开源模型对比中登顶，如
-
V4-Flash Max的定位：令人惊叹的“小钢炮”
- 尽管是轻量版，但在大多数任务上保持了Pro版80%-95%的性能水平，尤其在编程(
LiveCodeBench91.6%)和数学(HMMT94.8%)上差距极小。 - 其极致的价格（输入Token低至GPT-5.5的约1/35）使其成为成本敏感场景下的首选。
- 尽管是轻量版，但在大多数任务上保持了Pro版80%-95%的性能水平，尤其在编程(
总结：如何选择？
- 选择 GPT-5.5：如果你的核心需求是自动化处理极其复杂的、多步骤的数字化工作流（如端到端编码、操作软件、跨工具研究），且预算充足，追求当前最高的成功率和效率。
- 选择 DeepSeek-V4-Pro Max：如果你需要接近顶级闭源模型的综合性能，特别看重深度推理、中文理解、长文档处理或完全开源可控，并追求更高的性价比。
- 选择 DeepSeek-V4-Flash Max：如果成本是第一考量，且大多数任务复杂度中等，它提供了当前市场最具颠覆性的“性能-价格比”。
这场对决表明，AI前沿的竞争已从单一的“性能王座”争夺，演变为**“顶级效率”、“综合性能”** 与 “极致性价比” 不同维度的差异化竞争。开发者可根据自身需求，做出最经济务实的选择。
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