SWE-bench, geração de código e debugging: o modelo da OpenAI enfrenta o campeão de custo-benefício da DeepSeek
Comparamos GPT-5.5 Pro e DeepSeek V4 Pro em quatro dimensões de coding: resolução de bugs reais (SWE-bench), geração de código a partir de requisitos, debugging e custo-performance para times de desenvolvimento.
Last updated: May 09, 2026
94/100
85/100
| Criterion | Weight | DeepSeek V4 Pro | GPT-5.5 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-bench (Bugs Reais) | x4 | 9.5 | 9.2 |
| Geração de Código Novo | x3 | 9.3 | 9.0 |
| Debugging e Análise de Erro | x2 | 9.0 | 9.1 |
| Custo-Performance para Dev | x1 | 9.8 | 5.5 |
DeepSeek V4 Pro domina o comparativo de programação com 94/100 contra 85/100 do GPT-5.5 Pro. A liderança no SWE-bench combinada com custo-performance excepcional torna o DeepSeek V4 Pro a escolha mais racional para times de desenvolvimento que precisam de escala.
Para programação em escala, DeepSeek V4 Pro oferece a melhor relação qualidade/custo de 2026. GPT-5.5 Pro é justificável quando você já usa o ecossistema OpenAI e a padronização supera o custo adicional.
The SWEN editorial team evaluated each participant across 4 weighted criteria, including SWE-bench (Bugs Reais), Geração de Código Novo, Debugging e Análise de Erro. Scores range from 0 to 10 per criterion, multiplied by each criterion's weight to produce the total score.
DeepSeek V4 Pro achieved the highest total score of 94/100.
Yes. Comparisons are updated when new versions of models/tools are released or when relevant data changes. The last update date is shown above.