性能基准横评：DeepSeek V4 vs GPT-5.5，谁在哪个赛道领跑？

标签： Benchmark评测 DeepSeek V4 GPT-5.5 推理能力 代码能力 Agent能力
摘要： 架构创新的终极检验是性能数据。本文汇总两款模型在数学推理、代码竞赛、智能体任务、知识问答等核心基准上的表现，基于公开数据给出客观横评，并分析各自的强弱区间。

一、数学与形式推理：DeepSeek V4的高光时刻

在形式数学领域，DeepSeek V4-Pro-Max展现出惊人实力，这也是其最显眼的亮点之一。

Putnam数学竞赛

在Putnam-2025的非正式推理结合形式验证的严格评测框架下，DeepSeek V4-Pro-Max达到了120/120满分，与Axiom模型并列领先，超过Aristotle（100/120）和Seed-1.5-Prover（110/120）。

竞赛数学基准

基准	DeepSeek V4-Pro-Max	GPT-5.4（参考）	Gemini 3.1 Pro
HMMT 2026 February	95.2	97.7	---
IMOAnswerBench	89.8	91.4	低于V4
Putnam-200 Pass@8（轻工具）	V4-Flash-Max 81.0	---	26.5

在Putnam-200轻工具评测中，V4-Flash-Max以81.0的得分大幅领先Seed-2.0-Pro（35.5）和Gemini-3-Pro（26.5），展现出在约束条件下的强大数学推理能力。

二、代码能力：两强各有侧重

Codeforces竞技编程

DeepSeek V4-Pro在Codeforces平台达到了3206分，排名人类竞技选手的第23位，体现了其在算法竞赛编程上的极强实力。

SWE-bench与Agent编码

基准	DeepSeek V4-Pro-Max	GPT-5.5
SWE Bench Pro	37.7	更高（具体分数未公开）
开源Agent编码SOTA	是	闭源SOTA

DeepSeek官方声称V4是开源模型中Agent编码能力最强的，并在内部评测中"超越Claude Sonnet 4.5，接近Opus 4.5水平"。

GPT-5.5则在Terminal-Bench 2.0上达到82.7% ，在OSWorld-Verified（真实计算机操作环境）上达到78.7%，代表了闭源模型在计算机使用能力上的前沿水准。

三、知识问答与综合能力

基准	DeepSeek V4-Pro	GPT-5.5	说明
GPQA Diamond	90.1	更高	V4仍落后顶级闭源
MMLU Pro	87.5	更高	知识广度差距明显
HLE	37.7	更高	高难度知识评测
GSM8K	92.6	接近	基础数学接近饱和

在知识广度层面，DeepSeek V4自我承认"在广泛世界知识方面领先所有开源模型，但仍落后于Gemini 3.1 Pro"。GPT-5.5在GDPval（跨44种职业的知识工作评测）上达到84.9%，代表了闭源模型在知识工作场景的最高水准。

四、智能体与工作流能力

GPT-5.5在智能体基准上的优势最为突出：

基准	GPT-5.5 成绩	说明
GDPval	84.9%	跨44职业知识工作Agent
OSWorld-Verified	78.7%	真实计算机操作
Tau2-bench Telecom	98.0%	复杂客服工作流
Terminal-Bench 2.0	82.7%	终端操作Agent

这些数字直接体现了GPT-5.5"接受一个混乱的多部分任务，无需干预自主完成"的核心设计目标。

DeepSeek V4同样在Agent编码方面有着亮眼表现，但在计算机操作、文档处理等通用Agent任务上，目前公开数据尚不全面。

五、综合定位判断

bash 复制代码

数学推理（竞赛级）：  DeepSeek V4-Pro-Max ≈ GPT-5.5（V4有局部优势）
代码竞赛（算法）：    DeepSeek V4-Pro ≈ GPT-5.4（微弱差距）
Agent编码（开源）：   DeepSeek V4-Pro 是开源SOTA
通用Agent能力：       GPT-5.5 明显领先
知识问答广度：        GPT-5.5 明显领先
长上下文处理：        DeepSeek V4 领先（100万 vs 400K）
推理效率（Token/任务）：GPT-5.5 更高效
计算成本（API定价）：  DeepSeek V4 大幅领先

六、小结

从基准数据来看，GPT-5.5代表了当前闭源前沿的天花板 ，在通用Agent能力、计算机操作和知识广度上占据明显优势。DeepSeek V4则在数学竞赛推理和算法编程 领域展现出令人惊艳的竞争力，在形式数学评测上甚至与闭源顶级模型不相上下，且以开源形式提供了远低于闭源的推理成本。

两款模型并非简单的强弱关系，而是在不同任务赛道上各有高峰，开发者应根据具体需求选择合适工具。