Штруцель
Сообщество
Статьи
Новости
Свежие релизы и обновления
Статьи
Аналитика и разборы
Гайды
Пошаговые инструкции
Обзоры
Сравнения и тесты
Туториалы
Практические уроки
Модели
Текстовые
GPT, Claude, Gemini и другие
Изображения
Midjourney, DALL-E, FLUX
Код
Copilot, Cursor, Windsurf
Видео
Sora, Runway, Kling
Музыка
Suno, Udio
Инструменты
Генератор промптов
Для ChatGPT, Claude, Midjourney
Переводчик ошибок
Объяснение на русском
Рерайтер текста
Перефразирование с ИИ
GPT-чат
Бесплатно, без VPN
Промпт-Баттл
Два ИИ спорят
SEO-аудит
Проверка сайта
Хабы
Claude Code
IDE-агент Anthropic
ChatGPT
OpenAI GPT-5
Midjourney
Генерация картинок
Cursor
AI-IDE
Gemini
Google AI
Все хабы
16 брендов ИИ
Рейтинги
Бесплатные
ИИ с бесплатным доступом
Бюджетные
Самые дешёвые по $/1M
Работают в РФ
Без VPN и иностранной карты
Для кода
По SWE-Bench и HumanEval
Для картинок
Midjourney, FLUX, DALL-E
Для видео
Sora, Veo, Kling, Runway
Для музыки
Suno, Udio, MusicGen
Для голоса
ElevenLabs, Whisper
Все рейтинги
15 подборок по задачам
Аналитика
Сравнение моделей
Бенчмарки, цены, вердикт
Хронология моделей
Таймлайн и граф релизов
Shtruzel
Сообщество
Новости
Статьи
Модели
Инструменты
Рейтинги
Аналитика
Сервисы
Хабы16
Claude CodeChatGPTCursorMidjourneyElevenLabsGeminiGitHub CopilotWindsurfPerplexityGrokYandexGPTGigaChatStable DiffusionFLUXDeepSeekKling
Тёмная тема
ShtruzelShtruzel

Каталог, рейтинги и обзоры нейросетей. Бенчмарки, цены, возможности 70+ AI-моделей.

info@shtruzel.ruTelegram-канал

Каталог

  • Для текста
  • Для картинок
  • Для видео
  • Для музыки
  • Для голоса
  • Для кода
  • Все модели
  • Хабы брендов

Рейтинги

  • Бесплатные
  • Самые дешёвые
  • Работают в РФ
  • Для программистов
  • Для рассуждений
  • Длинный контекст
  • Все рейтинги →

Контент

  • Статьи и гайды
  • Сообщество
  • Сравнения моделей
  • Хронология моделей
  • Словарь ИИ
  • Инструменты
  • GPT-чат

О проекте

  • О проекте
  • Редакция
  • Правила сайта
  • Политика конфиденциальности
  • Cookies

© 2026 Shtruzel — Все права защищены

Сделано с ♥ для всех, кто интересуется ИИ

Защита от ботов — SmartCaptcha от Yandex Cloud

ГлавнаяСообщество
Все сравнения

Claude Opus 4.6 vs GPT-5.5 — сравнение бенчмарков

Claude Opus 4.6
Anthropic
Победитель
GPT-5.5
OpenAI
Claude Opus 4.6

Claude Opus 4.6 превосходит GPT-5.5 в ключевых бенчмарках по программированию и рассуждениям, таких как SWE-Bench Verified (80.8%) и MMMU-Pro (85.1%). Для большинства задач, требующих точности и сложного анализа, Claude эффективнее.

Бенчмарки

SWE-Bench Verified
Claude
80.8
GPT-5.5
77.2
GPQA Diamond
Claude
91.3
GPT-5.5
94.4
MMMU-Pro
Claude
85.1
GPT-5.5
81.2
GDPval
Claude

Claude Opus 4.6
Anthropic

Самая мощная и интеллектуальная модель Anthropic из семейства Claude 4.6. Отлично справляется со сложными задачами: глубокий анализ, написание кода, работа с большими документами, мультимодальный ввод (текст и изображения). Поддерживает расширенное мышление, вызов инструментов и структурированные ответы. Идеальна для задач, требующих максимальной точности и рассуждений

Тарифы, обзор, бенчмарки →
GPT-5.5
OpenAI

Флагман OpenAI от 23.04.2026. GPT-5.5 задаёт SOTA на 14 публичных бенчмарках, обходит Claude Opus 4.7 и Gemini 3.1 Pro. Та же скорость, что у GPT-5.4, но на ~40% меньше токенов на задачу. Особенно силён в агентском коде (Terminal-Bench 2.0 — 82,7%), управлении ОС (OSWorld-Verified — 78,7%), GDPval (84,9%) и FrontierMath. Цена API вдвое выше предшественника. Доступен в ChatGPT и Codex для Plus, Pro, Business, Enterprise. Лидер в Artificial Analysis Intelligence Index (60)

Тарифы, обзор, бенчмарки →

Вопросы и ответы

Что лучше для кодинга?+
Claude Opus 4.6 лидирует в SWE-Bench Verified с 80.8% против 77.2% у GPT-5.5. Модель Anthropic лучше справляется с реальными GitHub-issues и многофайловым рассуждением. GPT-5.5 быстрее в простых задачах.
Какая модель дешевле?+
Claude Opus 4.6 имеет планы от $20/мес (Pro), до $200/мес (Max 20x). Для GPT-5.5 цены API вдвое выше предшественника, кэш-ввод $0.25/M дешевле Claude ($0.50/M). Claude выгоднее для команд.
Какой контекст у моделей?+
Обе модели поддерживают 1M токенов. Claude Opus 4.6 показывает 76% на MRCR v2 (1M), что лучше для длинных кодовых баз. GPT-5.5 экономит ~40-47% токенов на задачу.
Что лучше для агентов?+
Claude Opus 4.6 имеет Agent Teams и Adaptive Thinking для сложных задач. GPT-5.5 выигрывает в OSWorld (75%) и BrowseComp. Claude предпочтительнее для точности в анализе.
Какая модель быстрее?+
GPT-5.5 быстрее в генерации UI и простых задачах, с 47% снижением токенов. Claude Opus 4.6 медленнее, но точнее в структурированном коде и длинном контексте.
78
GPT-5.5
83
OSWorld
Claude
72.7
GPT-5.5
75
MATH (FrontierMath)
Claude
40.7
GPT-5.5
50
Средний балл: Claude 74.8vsGPT-5.5 76.8

* Бенчмарки — стандартизированные тесты для оценки качества ИИ-моделей. Чем выше балл, тем лучше модель справляется с задачей.

Доступны ли API?+
Да, API есть у обеих. GPT-5.5 в ChatGPT Plus/Pro, Claude Opus 4.6 через Pro/Max/Team планы. Обе закрытые, без open source.
GPT-5.5 от OpenAI вышла 23 апреля 2026 как флагман с лидерством в Artificial Analysis Intelligence Index (60). Модель задает SOTA на 14 бенчмарках, обходя Claude Opus 4.6 в OSWorld (75.0% против 72.7%), GDPval (83.0% против 78.0%) и FrontierMath (50.0% против 40.7%). Контекст 1M токенов, API вдвое дороже GPT-5.4, кэш-ввод $0.25/M. Сильна в агентском коде (Terminal-Bench 2.0 ~82.7%), экономит 40% токенов, доступна в ChatGPT для Plus/Pro.
Claude Opus 4.6 от Anthropic фокусируется на глубоком анализе и коде. Лидирует в SWE-Bench Verified (80.8% против 77.2%), MMMU-Pro (85.1% против 81.2%), GPQA (91.3%). Поддерживает Agent Teams, Adaptive Thinking, 1M контекст с 76% на MRCR v2. Цены: Pro $20/мес (1M бета, Claude Code), Max 5x $100/мес, Team $30/мес/пользователь, Enterprise индивидуально. Кэш-ввод $0.50/M дороже.
GPT-5.5 выигрывает в скорости, token-экономии (47% редукция), задачах вроде BrowseComp (89.3%) и финансовых плагинах. Подходит для быстрого прототипирования UI, agentic workflows, где важна эффективность. Минусы: слабее в многофайловом коде, требует больше промптов.
Claude Opus 4.6 превосходит в программировании (81.4% SWE-Bench с промптом), длинном контексте, структурированных ответах. Идеальна для сложных GitHub-issues, исследований, data analysis. Минусы: выше latency, дороже кэш.
Выбор зависит от задач. Для кодинга и точности — Claude Opus 4.6. Для скорости и агентов — GPT-5.5. Обе multimodal, закрытые, с API.