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。

4 通道 · 5 步骤

2026/06/10 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

1 通道分数 < 70 另含 1 任务失败

已揭晓揭晓进度

⚠ 1 通道不可测 · 已从主对比表移除点击展开原因

InfAI / R-Kiro
```
评测失败
```

步骤 / 指标

LingxiCode

M-

PackyCode

cc-Zeus

ClaudeCN

O-Max

官方基准

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8

客户端 claude-cli v2.1.160 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 09:17:16 ~ 09:17:21 (4.6s) 09:17:10 ~ 09:17:15 (3.4s) 09:17:14 ~ 09:17:24 (6.4s) 09:17:18 ~ 09:17:23 (3.7s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,952 ms 1,922 ms 5,129 ms 2,212 ms

首文本(SSE delta) 2,953 ms 1,923 ms 5,131 ms 2,267 ms

总耗时 3,403 ms 2,227 ms 5,134 ms 2,551 ms

输入 1,454 1,454 1,454 1,454

输出 4 4 4 4

缓存创建

30,224

5m: 0 / 1h: 30,224

30,226

5m: 0 / 1h: 30,226

30,225

5m: 0 / 1h: 30,225

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

缓存读取 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 09:18:32 ~ 09:18:42 (5.0s) 09:20:49 ~ 09:20:54 (4.8s) 09:19:55 ~ 09:20:06 (5.2s) 09:19:23 ~ 09:19:29 (3.6s)

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) 2,776 ms 2,279 ms 3,218 ms 2,180 ms

首文本(SSE delta) 2,777 ms 2,280 ms 3,219 ms 2,182 ms

总耗时 3,323 ms 3,824 ms 3,899 ms 2,578 ms

输入 2 2 2 2

输出 28 28 28 28

缓存创建

1,643

5m: 0 / 1h: 1,643

1,643

5m: 0 / 1h: 1,643

31,867

5m: 0 / 1h: 31,867

1,643

5m: 0 / 1h: 1,643

缓存读取 30,224 30,226 0 30,222

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

步骤 3: cutoff text

时间 09:20:28 ~ 09:20:33 (4.4s) 09:23:27 ~ 09:23:32 (3.5s) 09:22:17 ~ 09:22:22 (4.9s) 09:23:02 ~ 09:23:07 (3.8s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 3,147 ms 2,138 ms 3,346 ms 2,590 ms

首文本(SSE delta) 3,148 ms 2,139 ms 3,347 ms 2,592 ms

总耗时 3,603 ms 2,331 ms 3,646 ms 2,729 ms

输入 2 2 2 2

输出 6 6 6 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 56

1,708

5m: 0 / 1h: 1,708

5m: 0 / 1h: 51

缓存读取 31,867 31,869 30,225 31,865

响应

2026-01

2026-01

2026-01

2025-01

步骤 4: identity_free text

时间 09:22:57 ~ 09:23:17 (16.7s) 09:26:09 ~ 09:26:19 (7.6s) 09:25:13 ~ 09:25:23 (6.1s) 09:25:35 ~ 09:25:40 (3.5s)

提示词

查看本步 Prompt

用中文说说你的身份：什么产品？由谁打造？50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 15,855 ms 4,583 ms 4,438 ms 1,828 ms

首文本(SSE delta) 15,856 ms 4,589 ms 4,439 ms 1,830 ms

总耗时 15,857 ms 5,562 ms 5,074 ms 2,475 ms

输入 2 2 2 2

输出 61 61 40 40

缓存创建

5m: 0 / 1h: 35

5m: 0 / 1h: 37

缓存读取 31,923 31,925 31,933 31,916

输出速度 burst 62.7 tok/s 63.0 tok/s 62.0 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手，具体型号为 Claude Opus 4.8，可用于编程、写作、研究等多种任务。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手，当前模型为 Claude Opus 4.8，可协助编程、写作、分析等多种任务。

我是 Claude，属于 Claude 模型系列（Opus 4.8），由 Anthropic 开发。

我是 Claude，属于 Claude 模型系列（Opus 4.8），由 Anthropic 开发。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 09:24:27 ~ 09:24:37 (7.5s) 09:29:02 ~ 09:29:12 (8.1s) 09:28:49 ~ 09:28:59 (8.2s) 09:28:41 ~ 09:28:56 (10.4s)

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) 4,074 ms 3,832 ms 3,216 ms 3,070 ms

首文本(SSE delta) 5,960 ms 6,192 ms 6,854 ms 9,142 ms

总耗时 6,747 ms 6,378 ms 6,908 ms 9,442 ms

输入 2 2 2 2

输出 383 358 437 691

缓存创建

550

5m: 0 / 1h: 550

550

5m: 0 / 1h: 550

32,497

5m: 0 / 1h: 32,497

529

5m: 0 / 1h: 529

缓存读取 31,958 31,960 0 31,953

输出速度 - burst burst burst

响应

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 159,942 159,952 159,954 159,900

总输出 482 457 515 769

总缓存创建

32,508

5m: 0 / 1h: 32,508

32,510

5m: 0 / 1h: 32,510

96,334

5m: 0 / 1h: 96,334

32,482

5m: 0 / 1h: 32,482

总缓存读取 125,972 125,980 62,158 125,956

输出速度 burst 62.7 tok/s 63.0 tok/s 62.0 tok/s

总执行时间 38.1s 27.4s 30.9s 25.0s

总墙钟时间

7m 20.8s

含步骤间等待

12m 1.7s

含步骤间等待

11m 44.8s

含步骤间等待

11m 37.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2855

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2849

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.6534

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2925

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN cloudflare cloudflare cloudflare -

ID 格式 msg_0195WfNdDGknoMAeQbBJmnSC msg_016ff5Nip9HDASG2b2JmEEQA msg_01R3q6JYpF6fPwhM1XFnWjmT msg_01QpMS3dnT8GjjHKFDFpK3ED

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
M-	cf-ray: a094939dfff3e393-NRT server: cloudflare set-cookie: server_name_session=e09021c0a50534b12700d0f3e0d52d86; Max-Age=86400; httponly; path=/ x-oneapi-request-id: 20260610012429407857898ve8aGNMF	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-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a094939dfff3e393-NRT
cc-Zeus	via: 1.1 Caddy cf-ray: a0949a5a0d86cbae-LAX server: cloudflare x-oneapi-request-id: 20260610092904671628041YY66ihCG	id_format: msg_prefix via_chain: ["1.1 Caddy"] 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-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-rayhdr:viabody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a0949a5a0d86cbae-LAX
O-Max	cf-ray: a0949a06d814d3f4-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 20260610092851815025874R9G594Ha	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-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a0949a06d814d3f4-AMS
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_011CbtiF3Zdcb9LZML5gS6Pm

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 97 97 82 95

基线状态已对照基线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 0.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15 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 10.0 /10 ×14

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

sliding 5m 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 7.7 /10 ×13 10.0 /10 ×13

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

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

身份(结构) 10.0 /10 ×7 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 0.0 /10 ×7

身份(自由) 10.0 /10 ×7 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 10.0 /10 ×6

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

延迟基线 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 9.6 /10 ×5 10.0 /10 ×5

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

stop_reason 10.0 /10 ×3 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 10.0 /10 ×2

流式投递 — — — —

综合结论

与基线相似度 97 v3.9.1 97 v3.9.1 82 v3.9.1 基准（参考）

雷达图例

共 19 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 缓存连续 cache_continuity_intra
13 延迟基线 latency_baseline_match
14 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
15 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
16 结构化身份 identity_structured_match
17 中文遵循 instruction_following_lang
18 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
19 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 6587 ms 4064 ms 4932 ms 3955 ms

输出速度 burst 62.7 tok/s 63.0 tok/s 62.0 tok/s

完成步骤 5/5 成功 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 ⓘ

$0.2855

$0.2849

$0.6534

$0.2925

缓存读取占比 ⓘ 79% 79% 39% 79%

揭晓

通道

服务商 LingxiCode ↗

通道M-

服务商 PackyCode ↗

通道cc-Zeus

服务商 ClaudeCN ↗

通道O-Max

官方基准

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