GPT-5.5 ProvsGPT-5.4 Pro
在 7 个共同 benchmark 中，GPT-5.5 Pro 整体领先：GPT-5.5 Pro 领先 6 项，GPT-5.4 Pro 领先 1 项，持平 0 项，平均分差 +1.06。
GPT-5.5 Pro
OpenAI · 2026-04-23 · 推理大模型
GPT-5.4 Pro
OpenAI · 2026-03-05 · 多模态大模型
GPT-5.5 Pro6 项(86%)(14%)1 项GPT-5.4 Pro
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 7 项。
General Knowledge
GPT-5.5 Pro 领先 2/3| 评测项 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | 分差 |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI | 96.501 / 65Thinking High (No Tools) | 94.505 / 65Thinking High (No Tools) | +2 |
| HLE | 57.206 / 157极高强度思考（工具） | 58.703 / 157Thinking High (With Tools) | -1.50 |
| ARC-AGI-2 | 84.603 / 59Thinking High (No Tools) | 83.306 / 59Thinking High (No Tools) | +1.30 |
Math and Reasoning
GPT-5.5 Pro 领先 2/2| 评测项 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | 分差 |
|---|---|---|---|
| FrontierMath | 52.401 / 60极高强度思考（工具） | 503 / 60Thinking High (No Tools) | +2.40 |
| FrontierMath - Tier 4 | 39.601 / 80Thinking High (No Tools) | 37.505 / 80Normal (With Tools + Internet) | +2.10 |
AI Agent - Information Search
GPT-5.5 Pro 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | 分差 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp | 90.101 / 45Deep Thinking (With Tools + Internet) | 89.302 / 45Thinking High (With Tools) | +0.80 |
Productivity Knowledge
GPT-5.5 Pro 领先 1/1| 评测项 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | 分差 |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA | 82.307 / 21极高强度思考（无工具） | 828 / 21Thinking High (With Tools) | +0.30 |
规格对比
| 字段 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro |
|---|---|---|
| 发布机构 | OpenAI | OpenAI |
| 发布时间 | 2026-04-23 | 2026-03-05 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 多模态大模型 |
| 架构 | 稠密模型 | 稠密模型 |
| 参数规模 | 暂无数据 | 暂无数据 |
| 上下文长度 | 1000K | 1M |
| 最大输出 | 128K | 125K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro |
|---|---|---|
| 文本输入 | $30 / 1M tokens | $30 / 1M tokens |
| 文本输出 | $180 / 1M tokens | $180 / 1M tokens |
小结
- GPT-5.5 Pro在以下类目领先:General Knowledge (2/3)、Math and Reasoning (2/2)、AI Agent - Information Search (1/1)、Productivity Knowledge (1/1)
7 个共同 benchmark 上，GPT-5.5 Pro 平均高出 1.06 分。
单项差距最大的 benchmark：FrontierMath — GPT-5.5 Pro 52.40，GPT-5.4 Pro 50（分差 +2.40）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。