模型对比 | RPDiag

测试说明点击展开 5 步 quick-probe-v1 详解

同一会话连续 5 步，覆盖 5 个独立信号： 1. ping/pong —— 单字指令遵循 + 建立缓存上下文。 2. 身份（结构化）—— 三行 vendor / brand / model 格式，机器可解析。 3. 知识截止 —— 跨越 5 分钟 cache 边界后追问，检测 sliding 5m cache 是否真正命中。 4. 身份（自由格式）—— 自然语言自报身份，给包装层（Kiro 等）暴露品牌的机会。 5. 世界知识层级 —— 5 道公共事件硬事实题，按答对档位映射实测 tier，与请求模型对照。步与步之间随机延迟 1–4 分钟。第 3 步（cutoff）累计跨度 > 5 分钟保住 sliding cache 检测；全流程总跨度 > 6 分钟容纳新增的第 5 步。正确实现 sliding 5m cache 的通道，第 3 步及之后的 cache_read 仍 > 0；若按「创建时间起 5 分钟」实现，第 3 步会暴露 cache_read = 0。

3 通道 · 5 步骤

2026/06/14 运行日期

claude-sonnet-4-6 官方基准

2 任务失败执行不完整

已揭晓揭晓进度

⚠ 2 通道不可测 · 已从主对比表移除点击展开原因

AIMZ / M-Max
```
评测失败
```
Aiberm / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

RunAPI

O-Max

AnyAIGC

M-

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6

客户端 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 18:21:13 ~ 18:21:23 (5.2s) 18:21:11 ~ 18:21:16 (4.8s) 18:21:07 ~ 18:21:18 (7.8s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 4,022 ms 2,660 ms 5,286 ms

首文本(SSE delta) 4,024 ms 2,661 ms 5,287 ms

总耗时 4,172 ms 2,945 ms 5,944 ms

输入 3 3 8

输出 5 5 3

缓存创建

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

32,317

5m: 0 / 1h: 32,317

7,032

5m: 0 / 1h: 7,032

缓存读取 0 0 29,676

响应

pong

pong


pong

步骤 2: identity text

时间 18:24:52 ~ 18:25:02 (5.4s) 18:24:37 ~ 18:24:42 (3.8s) 18:23:36 ~ 18:23:51 (11.4s)

提示词

查看本步 Prompt

本请求询问的是你（正在生成此回复的当前 API 模型）自身的身份，不是用户提到的任何外部产品。必须直接作答，禁止追问、拒答、解释或输出占位符；不能要求更多上下文。严格按以下 3 行格式输出，全部小写英文，不要任何其他文字、解释、标点：
vendor: <厂商公司名一个英文小写单词>
brand: <产品或模型品牌名一个英文小写单词>
model: <实际 API model 字段值，保留原始短横线格式>

HTTP 头(TTFB) 3,919 ms 1,756 ms 2,610 ms

首文本(SSE delta) 3,921 ms 1,757 ms 2,612 ms

总耗时 4,415 ms 2,674 ms 2,613 ms

输入 3 3 8

输出 22 22 20

缓存创建

191

5m: 0 / 1h: 191

191

5m: 0 / 1h: 191

6,944

5m: 0 / 1h: 6,944

缓存读取 32,318 32,317 28,923

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

步骤 3: cutoff text

时间 18:26:32 ~ 18:26:37 (4.1s) 18:26:40 ~ 18:26:45 (4.0s) 18:27:18 ~ 18:27:23 (4.9s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 2,834 ms 1,923 ms 3,044 ms

首文本(SSE delta) 2,961 ms 2,265 ms 3,045 ms

总耗时 3,023 ms 2,337 ms 3,050 ms

输入 3 3 8

输出 8 8 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 44

5m: 0 / 1h: 64

6,890

5m: 0 / 1h: 6,890

缓存读取 32,509 32,508 28,943

响应

2025-08

2025-08

2025-08

步骤 4: identity_free text

时间 18:28:52 ~ 18:29:02 (7.4s) 18:28:22 ~ 18:28:27 (4.1s) 18:28:41 ~ 18:28:46 (4.3s)

提示词

查看本步 Prompt

用中文回答：你是谁？由谁开发？50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 5,170 ms 1,874 ms 2,827 ms

首文本(SSE delta) 5,172 ms 1,875 ms 3,023 ms

总耗时 6,325 ms 2,854 ms 3,033 ms

输入 3 3 8

输出 24 65 34

缓存创建

5m: 0 / 1h: 35

5m: 0 / 1h: 43

7,123

5m: 0 / 1h: 7,123

缓存读取 32,553 32,572 28,749

输出速度 - 66.4 tok/s burst

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能帮助你完成写作、分析、编程、问答等多种任务，致力于提供安全、有帮助的回答。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。当前运行的模型是 claude-sonnet-4-6。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 18:32:13 ~ 18:32:23 (9.7s) 18:32:09 ~ 18:32:24 (14.3s) 18:31:51 ~ 18:32:07 (10.0s)

提示词

查看本步 Prompt

Before answering, perform the calc calendar arithmetic step by step internally. Use extended internal reasoning if available. Keep all reasoning private; the final visible response must be exactly JSON only, no markdown, no explanation. Use only your internal pretrained knowledge; do not use search, tools, or current-session hints. If you have no stored memory answer "OUT", but do not be overly cautious: answer known public facts. Return {"a":[q1,q2,q3,q4,q5],"calc":N}.
q1: Who won the 2024 U.S. presidential election and became president on 2025-01-20? Answer surname or OUT.
q2: Who was elected pope on 2025-05-08? Answer papal name plus birth surname or OUT.
q3: Who won the 2025 Nobel Peace Prize, announced on 2025-10-10? Answer name or OUT.
q4: Who won the 2025 men's Ballon d'Or, awarded on 2025-09-22? Answer name or OUT.
q5: Who won the 2025 New York City mayoral election on 2025-11-04? Answer name or OUT.
calc: Using only the dates stated in q1-q5, compute ((calendar days from 2025-01-20 to 2025-05-08) + (calendar days from 2025-09-22 to 2025-10-10)) * (calendar days from 2025-10-10 to 2025-11-04). Count days as end_date - start_date, excluding the start date. Return the integer N.

HTTP 头(TTFB) 2,082 ms 2,059 ms 4,224 ms

首文本(SSE delta) 2,802 ms 2,580 ms 4,225 ms

总耗时 8,697 ms 12,321 ms 4,567 ms

输入 3 3 8

输出 492 498 112

缓存创建

397

5m: 0 / 1h: 397

438

5m: 0 / 1h: 438

7,335

5m: 0 / 1h: 7,335

缓存读取 32,588 32,615 29,386

输出速度 83.5 tok/s 51.1 tok/s -

响应

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV Robert Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 162,968 163,080 181,041

总输出 551 598 175

总缓存创建

32,985

5m: 0 / 1h: 32,985

33,053

5m: 0 / 1h: 33,053

35,324

5m: 0 / 1h: 35,324

总缓存读取 129,968 130,012 145,677

输出速度 83.5 tok/s 52.5 tok/s burst

总执行时间 31.7s 31.0s 38.4s

总墙钟时间

11m 9.8s

含步骤间等待

11m 13.0s

含步骤间等待

10m 59.2s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1710

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1720

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1789

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 direct (100%) one-api (100%) direct (100%)

上游 Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%)

CDN - - -

ID 格式 msg_01Kw2vJTBQeSjEMsfLbXcWWB msg_01E8F4irsPrrZ6g6UnSPX9FE msg_t0B924PW9L9WoekdlYBUXBqp

展开详细指纹（响应头 / body 特征 / 完整信号列表）

通道

response_headers_notable

response_body_traits

signals

request_id_chain

官方基准

server: nginx/1.22.1

id_format: msg_prefix
extra_fields: ["stop_details"]
has_service_tier: true
has_inference_geo: true
model_has_date_suffix: false
usage_has_cache_fields: true

body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

req_011Cc2zvg36AqLK2ypw2RVGN

O-Max

server: nginx/1.24.0 (Ubuntu)
x-oneapi-request-id: 20260614183212181533441UpN9Azaf

id_format: msg_prefix
extra_fields: ["stop_details"]
has_service_tier: true
has_inference_geo: true
model_has_date_suffix: false
usage_has_cache_fields: true

hdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

—

M-

server: nginx

id_format: msg_prefix
extra_fields: ["stop_details"]
has_service_tier: true
has_inference_geo: true
model_has_date_suffix: false
usage_has_cache_fields: true

body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

—

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 100 98 85

基线状态已对照基线已对照基线已对照基线

缓存命中比 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15

模型匹配 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

缓存连续性 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

sliding 5m 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13

原生 msg-ID 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8

系统提示纯净 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8

身份(结构) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

知识截止 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

身份(自由) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

service_tier 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6

inference_geo 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

延迟基线 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

Req-ID 透传 10.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4

stop_reason 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3

SDK 一致 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2

流式投递 — — —

综合结论

与基线相似度基准（参考） 98 v3.11.0 85 v3.11.0

雷达图例

共 20 个维度（顺时针，从顶部 12 点起）— 点击展开对照

1 模型匹配 model_match
2 知识截止 cutoff_match
3 SDK 一致 sdk_consistency
4 Thinking 存在 thinking_present
5 自由身份 identity_free_clean
6 停止原因 stop_reason_present
7 系统提示纯净 system_prompt_clean
8 Service Tier service_tier_present
9 缓存命中比 cache_hit_ratio_match
10 缓存 TTL 一致 cache_ttl_consistency
11 推理地区 inference_geo_present
12 Thinking 体量 thinking_volume_match
13 缓存连续 cache_continuity_intra
14 延迟基线 latency_baseline_match
15 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
16 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
17 结构化身份 identity_structured_match
18 中文遵循 instruction_following_lang
19 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
20 Req-ID 透传 anthropic_request_id_passthrough

每根轴长度 = 该维度 0-10 分（越长越接近基线）。蓝色虚线圆 = 满分基准。具体权重见方法论页。

维度雷达

平均延迟 5326 ms 4626 ms 3841 ms

输出速度 83.5 tok/s 52.5 tok/s burst

完成步骤 5/5 成功 5/5 成功 5/5 成功

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1710

$0.1720

$0.1789

缓存读取占比 ⓘ 80% 80% 80%

揭晓

通道

官方基准

服务商 RunAPI ↗

通道O-Max

服务商 AnyAIGC ↗

通道M-

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