Pojedynek
GPT-5.5 vs DeepSeek-V4: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?
GPT-5.5 ($30/1M out) i DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 6 głosach społeczności prowadzi GPT-5.5 z 57% aprobaty.
Szybki werdykt
W kategorii Rozumowanie wybierz GPT-5.5: arena ocenia go na 5/5 wobec 4.5/5 u DeepSeek-V4. Pod względem budżetu wygrywa DeepSeek-V4: zaczyna od $0.87/1M out wobec $30/1M out u GPT-5.5.
Porównanie linijka po linijce
Mocne i słabe strony
GPT-5.5
- Okno kontekstu 1M tokenów (1,050,000) ze 128K maks. wyjścia i wysiłkiem rozumowania regulowanym od none do xhigh
- State-of-the-art na ARC-AGI-2 z 85.0% (vs 73.3% dla GPT-5.4) i Terminal-Bench 2.0 z 82.7%
- Mocna autonomia w kodowaniu agentowym: deweloperzy raportują, że za jednym podejściem robi zadania, które GPT-5.4 zajmowały wiele tur, i naprawia własne błędy; +50 punktów na Code Arena vs GPT-5.4
- Agresywne zniżki: 90% taniej za cache'owane wejście ($0.50/1M) i 50% taniej przez Batch lub Flex ($2.50/$15)
- Szybki jak na frontierowy model rozumujący: deweloperzy mówią, że to pierwszy model GPT, na którym komfortowo pracuje się przy średnim lub niskim wysiłku myślenia
- Cena katalogowa podwoiła się vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) przy tym samym oknie kontekstu 1M tokenów
- Nadmiernie dosłowne wykonywanie instrukcji: deweloperzy raportują, że nie potrafi odczytać intencji w oczywistych miejscach, gdzie Claude sobie radzi
- Ustępuje Claude Opus 4.8 na SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); deweloperzy na HN wciąż wolą Claude do kodowania mniej więcej 2:1
- Czasem zbyt zachowawczy przy zmianach w kodzie albo całkiem pomija głębokie rozumowanie, odpowiadając natychmiast na złożone prompty
- Dopłata za długi kontekst: prompty powyżej 272K tokenów wejścia rozliczane 2x za wejście i 1.5x za wyjście dla całej sesji
DeepSeek-V4
- Okno kontekstu 1M tokenów (8x więcej niż 128K u V3.2) z do 384K tokenów wyjścia, standardowo w oficjalnym API
- Agresywne ceny: $0.435/$0.87 za 1M tokenów (V4-Pro), mniej więcej 28.7x taniej za token wyjścia niż Claude Opus 4.8; wejście przy trafieniu w cache spada do $0.003625/1M (ponad 99% zniżki)
- Otwarte wagi na licencji MIT dla V4-Pro i V4-Flash na Hugging Face: dozwolone użycie komercyjne, fine-tuning i redystrybucja
- Open-source SOTA w kodowaniu agentowym: 80.6 na SWE-bench Verified (konfiguracja Think Max), remis z Gemini 3.1 Pro, plus rating Codeforces 3206 (~23. miejsce wśród ludzi)
- #3 na 93 w Artificial Analysis Intelligence Index (wynik 44), wyraźnie powyżej średniej 25
- Stack sparse attention tnie inferencję na kontekście 1M do 27% FLOPs V3.2 i 10% jej KV cache
- Sporadycznie zniekształcone tool calle: wywołania funkcji czasem emitowane jako zwykły tekst w content zamiast w polu tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Tryb thinking psuje długie wieloturowe łańcuchy tool calli błędami 400 we frameworkach agentowych (issue OpenClaw #72044, poprawka wciąż niekompletna)
- Deweloperzy raportują wymyślanie nieistniejących API w niestandardowych bazach kodu i działanie na halucynowanym wejściu użytkownika w pętlach agentowych
- Bardzo rozwlekły (180M tokenów wyjścia w ewaluacji vs mediana 95M) i średnia szybkość 54.6 tok/s (#39/93), co w praktyce podgryza niską cenę za token
- Tylko tekst (bez wizji i audio) i wciąż preview: oficjalne wydanie planowane na połowę lipca 2026 dodaje ceny szczytowe, podwajające stawki API w godzinach pracy Pekinu
Wydaj swój werdykt
Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.
Werdykt areny w sprawie GPT-5.5
Wybierz GPT-5.5 zamiast GPT-5.4, jeśli potrzebujesz mocniejszej autonomii agentowej, workflowów ciężkich na terminalu albo SOTA w rozumowaniu abstrakcyjnym, ale pamiętaj, że cena katalogowa podwoiła się z $2.50/$15 u GPT-5.4 do $5/$30, a kontekst 1M tokenów pozostał ten sam. Zespoły robiące wieloplikowe refaktoryzacje wysokiego ryzyka mogą nadal woleć Claude Opus, który prowadzi na SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) i lepiej odczytuje intencje z luźnych promptów. Użytkownicy pilnujący budżetu powinni uważać na dopłatę powyżej 272K tokenów i raporty o szybszym wypalaniu limitów, i mocno korzystać z cachingu, Batch lub Flex, by ciąć koszty o połowę.
Werdykt areny w sprawie DeepSeek-V4
Wybierz DeepSeek-V4, jeśli chcesz niemal frontierowego rozumowania i kodowania agentowego w cenie od 3x do prawie 30x niższej niż Claude Opus lub GPT-5.5, albo jeśli liczą się dla Ciebie wagi MIT do samodzielnego hostowania i fine-tuningu. To zdecydowany upgrade względem V3.2: 8x dłuższy kontekst, dużo tańsza inferencja na długim kontekście i mocniejsze kodowanie, a stare endpointy deepseek-chat/reasoner i tak są wycofywane 24 lipca 2026. Unikaj go w produkcyjnych agentach zależnych od żelaznie stabilnego wieloturowego tool callingu, gdzie użytkownicy wciąż raportują zniekształcone tool calle i zmyślone API, oraz do jakiejkolwiek pracy z wizją lub audio, bo obsługuje tylko tekst. Aplikacje wrażliwe na opóźnienia też powinny najpierw potestować, bo jego rozwlekłość i średnia szybkość wyjścia 54.6 tok/s zjadają część przewagi cenowej, i zabudżetuj podwojenie cen w godzinach szczytu, które przyjdzie z oficjalnym wydaniem w połowie lipca.
Co mówi tłum
O GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
O DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Porównuj dalej
Najczęstsze pytania
Czy GPT-5.5 jest lepszy niż DeepSeek-V4?
W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest GPT-5.5 (5/5 vs 4.5/5). Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.
Co jest tańsze: GPT-5.5 czy DeepSeek-V4?
Tańszy jest DeepSeek-V4: zaczyna od $0.87/1M out, podczas gdy GPT-5.5 zaczyna od $30/1M out.
Ile kosztują GPT-5.5 i DeepSeek-V4 za 1M tokenów?
GPT-5.5: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $30/1M out za 1M tokenów wyjściowych. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) za 1M tokenów wejściowych, $0.87/1M out za 1M tokenów wyjściowych.