DeepSeek V4 vs GPT-5.5 — сравнение бенчмарков

GPT-5.5 и DeepSeek V4 — это два разных ответа на один и тот же запрос рынка: получить модель фронтирного уровня с большим контекстом, сильным кодингом и приемлемой стоимостью. По свежим сравнительным данным GPT-5.5 чаще лидирует в прикладных и агентских задачах. На SWE-bench Verified он набирает 88.7% против 80.6% у DeepSeek V4 Pro, а на Terminal-Bench 2.0 — 82.7% против 67.9%. Это важный разрыв для сценариев, где модель должна не просто писать код, а планировать действия, вызывать инструменты и устойчиво проходить многошаговые пайплайны. По GPQA Diamond GPT-5.5 тоже впереди: 93.6% против 90.1%.

DeepSeek V4 сильнее всего выглядит в экономике использования. Источники указывают, что он заметно дешевле GPT-5.5 по API, а в ряде сравнений разница оценивается как 7–8x и даже выше. Для высоких объемов запросов, self-hosting и сценариев, где стоимость токена критична, это может перевесить небольшой разрыв в качестве. Дополнительный плюс DeepSeek V4 — open-source/open-weights подход, который дает больше свободы для развертывания и кастомизации.

По функциональности GPT-5.5 выглядит более универсальным. В сравнительных материалах он указан как модель с поддержкой image input, тогда как у DeepSeek V4 Pro эта возможность не отмечена. Это делает GPT-5.5 более удобным выбором для мультимодальных задач, смешанных рабочих процессов и продуктовых сценариев, где важны качество, предсказуемость и интеграция в экосистему OpenAI.

Если смотреть на выбор для большинства пользователей и команд, GPT-5.5 лучше как основная универсальная модель: сильнее в агентском коде, надежнее в сложных рабочих цепочках и шире по возможностям. DeepSeek V4 лучше, когда приоритеты — цена, открытые веса и возможность контролировать инфраструктуру. При ограниченном бюджете он дает очень сильное соотношение цены и качества; при требованиях к максимальной надежности и мультимодальности предпочтительнее GPT-5.5.