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

2026/06/14 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

2 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

ZeroCode / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

SSSAiCode

R-Kiro

官方基准

AnyAIGC

M-

FastCode

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 05:55:58 ~ 05:56:03 (3.6s) 05:56:06 ~ 05:56:11 (3.7s) 05:56:02 ~ 05:56:07 (4.7s) 05:56:00 ~ 05:56:10 (8.5s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,633 ms 2,475 ms 3,046 ms 6,457 ms

首文本(SSE delta) 2,690 ms 2,476 ms 3,048 ms 6,471 ms

总耗时 2,776 ms 2,583 ms 3,048 ms 6,839 ms

输入 0 1,454 20,665 1,454

输出 4 4 3 4

缓存创建

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

缓存读取 0 0 - 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 05:59:25 ~ 05:59:30 (3.3s) 05:57:33 ~ 05:57:43 (6.6s) 06:00:00 ~ 06:00:10 (7.7s) 05:57:31 ~ 05:57:36 (4.6s)

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。请只输出以下 3 行内容（label 小写，值小写）：
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) 2,511 ms 5,341 ms 5,559 ms 2,953 ms

首文本(SSE delta) 2,513 ms 5,342 ms 5,560 ms 2,954 ms

总耗时 2,657 ms 5,606 ms 6,288 ms 3,260 ms

输入 0 2 20,853 2

输出 25 28 28 28

缓存创建

1,630

5m: 0 / 1h: 1,630

1,630

5m: 0 / 1h: 1,630

缓存读取 0 30,222 - 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-4-1

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

步骤 3: cutoff text

时间 06:01:02 ~ 06:01:07 (3.3s) 05:59:21 ~ 05:59:26 (3.1s) 06:02:00 ~ 06:02:10 (6.5s) 05:59:23 ~ 05:59:33 (6.0s)

提示词

查看本步 Prompt

请回报你的 knowledge cutoff，只输出 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 2,274 ms 1,901 ms 5,326 ms 3,750 ms

首文本(SSE delta) 2,326 ms 1,903 ms 5,327 ms 3,751 ms

总耗时 2,422 ms 2,130 ms 5,328 ms 4,712 ms

输入 0 2 20,897 2

输出 8 6 5 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 49

5m: 0 / 1h: 64

缓存读取 0 31,852 - 31,852

响应

2026-01

2026-01

2025-03

2025-01

步骤 4: identity_free text

时间 06:04:10 ~ 06:04:16 (4.8s) 06:02:45 ~ 06:02:50 (4.2s) 06:04:42 ~ 06:04:52 (6.9s) 06:02:52 ~ 06:03:02 (5.2s)

提示词

查看本步 Prompt

中文做个自我介绍：你是什么产品或助手？谁开发的？50 字内。

HTTP 头(TTFB) 3,536 ms 2,019 ms 5,530 ms 3,194 ms

首文本(SSE delta) 3,538 ms 2,021 ms 5,531 ms 3,200 ms

总耗时 4,008 ms 3,205 ms 5,531 ms 3,967 ms

输入 0 2 20,938 2

输出 49 66 66 61

缓存创建

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 0 31,901 - 31,916

输出速度 104.3 tok/s 55.7 tok/s burst 79.5 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我可以帮你写代码、分析问题、研究资料和处理各类软件工程任务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能协助编程、写作、分析和回答各类问题，致力于提供有用、安全、诚实的帮助。

我是 Claude,由 Anthropic 打造的 AI 助手。在这个环境中,我作为 Kiro 开发助手为你提供编程和技术支持。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，基于 Claude Opus 4.8 模型，能协助编程、写作、分析等多种任务。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 06:06:07 ~ 06:06:17 (8.6s) 06:05:24 ~ 06:05:34 (8.2s) 06:08:48 ~ 06:09:08 (18.3s) 06:05:54 ~ 06:06:09 (12.1s)

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) 4,679 ms 3,256 ms 17,082 ms 4,436 ms

首文本(SSE delta) 7,716 ms 6,996 ms 17,083 ms 9,867 ms

总耗时 7,862 ms 7,230 ms 17,083 ms 10,896 ms

输入 0 2 21,359 2

输出 62 496 24 602

缓存创建

555

5m: 0 / 1h: 555

550

5m: 0 / 1h: 550

缓存读取 0 31,940 - 31,955

输出速度 - - - 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","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

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

总计

总输入(含缓存) 0 159,872 104,712 159,912

总输出 148 600 126 701

总缓存创建

32,495

5m: 0 / 1h: 32,495

32,505

5m: 0 / 1h: 32,505

总缓存读取 0 125,915 0 125,945

输出速度 104.3 tok/s 55.7 tok/s burst 79.5 tok/s

总执行时间 23.6s 25.8s 44.1s 36.4s

总墙钟时间

10m 18.9s

含步骤间等待

9m 27.8s

含步骤间等待

13m 5.9s

含步骤间等待

10m 8.9s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

>=$0.0037

Anthropic: Claude Opus 4.8 (成本不完整)

$0.2884

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.5267

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2910

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 direct (75%) direct (100%) direct (75%) direct (100%)

上游 Anthropic 直连 (75%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (75%) Anthropic 直连 (100%)

CDN - - - -

ID 格式 msg_dbadf1f10264494eb558cb69718ea907 msg_01VHAVMWJaij18cUnXyQSxh9 msg_042c26a5-925f-4e11-bd82- msg_01Uiyfo96MS8vPC6QoMXVTwA

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
R-Kiro	server: Photon-Edge x-amzn-requestid: 08d7ed53-a337-4d8e-8553-c771754dbaa5	id_format: msg_prefix has_service_tier: false has_inference_geo: false model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.cache_fieldsupstream:x-amzn-requestidupstream:anthropic-direct-from-body	1781388368612-pgu4j80j1k6cx 08d7ed53-a337-4d8e-8553-c771754dbaa5
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_011Cc21ycCrLPoxWXvozvDSW
M-	server: nginx	id_format: msg_prefix has_service_tier: false has_inference_geo: false model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
cc	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 50 100 36 93

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 0.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 0.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 0.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 0.0 /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 5.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 5.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

sliding 5m 5.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 5.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13

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

身份(结构) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 6.7 /10 ×7 10.0 /10 ×7

知识截止 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 0.0 /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 0.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 0.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6

inference_geo 0.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 0.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

延迟基线 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 8.8 /10 ×5 10.0 /10 ×5

Req-ID 透传 0.0 /10 ×4 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 10.0 /10 ×3

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

系统提示纯净未计入 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

流式投递 — — — —

综合结论

与基线相似度 50 v3.10.0 基准（参考） 36 v3.10.0 93 v3.10.0

雷达图例

共 18 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 Service Tier service_tier_present
8 缓存命中比 cache_hit_ratio_match
9 缓存 TTL 一致 cache_ttl_consistency
10 推理地区 inference_geo_present
11 缓存连续 cache_continuity_intra
12 延迟基线 latency_baseline_match
13 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
14 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
15 结构化身份 identity_structured_match
16 中文遵循 instruction_following_lang
17 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
18 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 3945 ms 4151 ms 7456 ms 5935 ms

输出速度 104.3 tok/s 55.7 tok/s burst 79.5 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 ⓘ

>=$0.0037 (成本不完整)

$0.2884

$0.5267

$0.2910

缓存读取占比 ⓘ - 79% 0% 79%

揭晓

通道

服务商 SSSAiCode ↗

通道R-Kiro

官方基准

服务商 AnyAIGC ↗

通道M-

服务商 FastCode ↗

通道cc

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