Bench 分数概览

维度代表 BenchClaude Opus 4.7GPT-5.5
工具编排MCP-Atlas79.1%75.3%
命令行 agentTerminal-Bench 2.069.4%82.7%
codebase 改造SWE-Bench Pro64.3%58.6%
GUI agentOSWorld-Verified78.0%78.7%
浏览器 agentBrowseComp79.3%84.4%
数学推理FrontierMath T1-343.8%51.7%

数据来源:Vellum GPT-5.5 全景(访问于 2026-05-19)、DigitalApplied 前沿对比(访问于 2026-05-19)。

测试方法差异

MCP-Atlas

由 Scale AI 维护,2026-04 更新版。任务核心:

  • 给模型 30-80 个 MCP 工具(read_file / write_file / sql / http_get / git_commit …)
  • 给一个用户目标(「把这个 React 组件加上单测并 commit」)
  • 评估:工具选择正确率、调用顺序合理性、解析中间结果能力

测的是「在工具集合里编排」。Anthropic 是 MCP 协议发明者,Opus 4.7 训练里大量 MCP 交互数据。

Terminal-Bench 2.0

由 OpenAI / METR 联合,2026 年新榜。任务核心:

  • 给模型一个 Linux shell + 一个真实工程目标(「把这个老仓库迁到 Python 3.12」)
  • 评估:能不能写脚本、执行、看错误、迭代修正、最终通过测试

测的是「计划 + 执行 + 自纠错」。OpenAI 这一代 GPT-5.5 重点投入 plan-and-execute 范式,产品方向 Operator + Agent SDK 都吃这个肉。

场景映射:你的 Agent 该选谁

场景 A:IDE / codebase 改造类

例:Cursor、Claude Code、Continue、自研代码 Agent

主战场 = 改文件 + Git + 跑测试
核心 Bench = MCP-Atlas + SWE-Bench Pro + CursorBench
推荐:主路 Claude Opus 4.7,备路 Sonnet 4.6

场景 B:DevOps / 命令行 Agent 类

例:CI/CD 修复 Agent、Kubernetes 运维 Agent、Linux 自动化

主战场 = shell 命令 + 迭代调试
核心 Bench = Terminal-Bench 2.0 + Toolathlon
推荐:主路 GPT-5.5,备路 GPT-5

场景 C:浏览器 / GUI Agent

例:Web 自动化、Selenium 替代、跨平台数据采集

核心 Bench = BrowseComp + OSWorld-Verified
推荐:主路 GPT-5.5(BrowseComp 5 个点优势),OSWorld 接近 noise

场景 D:数据 / 推理类

例:数学题 SaaS、复杂 RAG 后端、研究助手

核心 Bench = FrontierMath + GPQA
推荐:主路 GPT-5.5(FrontierMath 8 个点优势)

场景 E:混合 / 不确定

推荐做法:
1) 抽取 30-50 个你的真实业务任务
2) 同 prompt 跑两家,记 success / latency / cost
3) 按你的指标排序,而不是按公开 Bench 头条

别凭头条选模型的 3 个真相

真相 1:Bench 有数据适配

BenchLM.ai 2026 综合(访问于 2026-05-19)指出:模型厂在发布前会对热门 Bench 做 prompt 工程与微调适配,bench 分数普遍比 production 真实任务高 5-15 个百分点。

真相 2:Bench 的口径会变

MCP-Atlas 自身在 2026-04 更新过一次评测口径,Opus 4.7 在新口径下从 77.3% 升到 79.1%。看 Bench 时一定注意「同口径同时间」对比,不要拿不同月份的数据混着比。

真相 3:Bench 不测延迟与成本

维度Claude Opus 4.7GPT-5.5
单价(in / out 美金/百万 token)15 / 7513 / 65
P95 首字延迟(中转)800-1500ms600-1100ms
上下文窗口1M1M

GPT-5.5 在成本与延迟上略占优,Solopreneur 月预算紧时这两个维度的权重经常高过 Bench 分数。

中转方对 Bench 的影响

部分中转方版本号管理不严格,实际跑分能差 5-10 个点。Solopreneur 接中转前的最小验证:

  1. 跑 SWE-Bench Verified 10 题样本
  2. 验证 model 字段返回 anthropic.claude-opus-4-7-... 或 openai.gpt-5.5-...
  3. 跑 1 题长上下文(50k+)看是否被截断

国内访问模型评测平台与下载 Bench 数据集本身也不顺畅,平时跑 A/B 用一条主推 GPT-5.5 / Claude 4.7 的低价 API 中转稳基础设施,把精力花在跑你自己的 30 题 A/B,远比纠结公开榜分数实在。

Solopreneur 实战决策

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长上下文 RAG实测,两家相近

双主路并行的成本估算

中度独立开发者把两家都开起来不会贵太多:

日均请求 5,000 次
平均 in=3k / out=1k token
单次成本(Opus 4.7) = 3 × $15 + 1 × $75 = $0.12 / 千请求 = $60
单次成本(GPT-5.5)  = 3 × $13 + 1 × $65 = $0.104 / 千请求 = $52
日成本(单一主路) ≈ $300
日成本(70/30 混搭) ≈ $290(几乎无溢价,但多了 fallback)

混搭后的实际收益:1) Bench 错配场景被自动兜底;2) 单家厂商限速 / 短时不可用不影响应用;3) 价格波动时可以快速切。这是为什么 LiteLLM Proxy 这类网关在 2026 年成了 Solopreneur 的标配。

评测会怎么演化

OpenAI 与 Anthropic 都在让评测「更像真实生产」。2026 Q2 已经有几个信号:

  • MCP-Atlas 2.0(预计 2026-06):增加 MCP server 故障注入,测模型在工具失败时的恢复能力
  • Terminal-Bench 3.0:增加 长周期任务(从单次 shell 工作流扩到 4-8 小时连续 agent loop)
  • 新增 Multi-Agent Bench:测多个模型组成 agent team 时的协作效率

Solopreneur 关注的不只是「当下哪家强」,而是「未来 6 个月哪家进化更快」。两家都把 agent 当主战场,差距大概率维持在 ±10 个百分点的拉锯,根据场景选模型 + 持续 A/B 跟 bench 演化才是稳的姿势。

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