DeepSeek-V4-Pro在数学运算、算法竞赛、中文处理及长文本分析领域追平甚至小幅超越GPT-5.5；GPT-5.5则在智能体应用、复杂多步骤任务及前沿科学研究领域具备显著优势。两者综合性能接近，技术侧重点与适用场景各异。
基础参数对比
DeepSeek-V4-Pro参数规模为1.6万亿，支持100万token上下文窗口，采用MIT开源协议，可免费商用及二次开发；GPT-5.5参数达1.8万亿，上下文窗口为200万token，采用闭源商用模式，需授权使用。
核心能力对比
数学与推理能力
DeepSeek-V4-Pro在Codeforces算法竞赛得分为3206分，优于GPT-5.5的3168分；IMO正确率达89.8%，MATH奥数任务正确率64.5%基本持平，GSM8K中小学数学任务92.6%表现相当。
代码能力
LiveCodeBench实时编程测试得分93.5分，性能领先；SWE-bench Verified工程修复任务正确率80.6%持平；SWE-bench Pro真实GitHub工程任务正确率55.4%，略低于GPT-5.5的58.6%。
智能体与复杂任务处理能力
Terminal-Bench 2.0命令行操作任务正确率67.9%，显著低于GPT-5.5的82.7%；OSWorld系统操作任务正确率约70%，落后于GPT-5.5的78.7%。GPT-5.5在模糊指令解析及多步骤任务规划中优势明显。
知识储备与科学研究能力
MMLU-Pro知识测试正确率均为87.5%；GPQA Diamond硬核科学任务中，DeepSeek-V4-Pro正确率90.1%，低于GPT-5.5的93.6%。DeepSeek-V4-Pro中文处理能力更优，原生支持100万token长文本处理。
推理速度与使用成本
DeepSeek-V4-Pro API综合成本约为GPT-5.5的1/7，轻量版DeepSeek-V4-Flash成本更低；基础推理速度基本相当，Flash版本速度达Pro版1.8倍。
核心差异总结
DeepSeek-V4-Pro依托开源特性与低成本，在数学、算法、中文及长文本分析上表现突出，适用于硬核推理及批量文档处理；GPT-5.5在智能体应用及复杂业务流程处理更具优势。总体性能DeepSeek-V4-Pro已达GPT-5.5的85%-95%，成本仅为1/7，具备显著性价比优势。