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

2026/06/08 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

SudoCode / M-Max
```
评测失败
```
DBAI / M-
```
评测失败
```

步骤 / 指标

FastCode

官方基准

PackyCode

cc-Zeus

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 05:55:23 ~ 05:55:28 (4.8s) 05:55:29 ~ 05:55:39 (5.0s) 05:55:21 ~ 05:55:26 (3.5s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,406 ms 3,793 ms 2,319 ms

首文本(SSE delta) 3,407 ms 3,794 ms 2,321 ms

总耗时 3,572 ms 3,923 ms 2,536 ms

输入 3 3 3

输出 5 5 5

缓存创建

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

缓存读取 0 0 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 05:59:15 ~ 05:59:25 (6.0s) 05:57:11 ~ 05:57:16 (3.3s) 05:58:36 ~ 05:58:41 (3.1s)

提示词

查看本步 Prompt

输出 3 行 metadata 描述你自己（当前 API 模型）。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。禁止任何额外字符：
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) 3,627 ms 1,968 ms 1,810 ms

首文本(SSE delta) 3,628 ms 1,970 ms 1,811 ms

总耗时 4,638 ms 2,245 ms 2,133 ms

输入 3 3 3

输出 22 22 22

缓存创建

189

5m: 0 / 1h: 189

189

5m: 0 / 1h: 189

189

5m: 0 / 1h: 189

缓存读取 32,318 32,318 32,318

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 06:02:42 ~ 06:02:47 (4.1s) 05:58:25 ~ 05:58:30 (3.0s) 06:00:13 ~ 06:00:18 (3.1s)

提示词

查看本步 Prompt

你的训练数据知识截止到哪一年哪一月？只用 YYYY-MM 格式回答，不要解释。

HTTP 头(TTFB) 2,641 ms 1,890 ms 1,987 ms

首文本(SSE delta) 2,642 ms 1,891 ms 1,988 ms

总耗时 2,643 ms 2,012 ms 2,185 ms

输入 3 3 3

输出 8 8 8

缓存创建

5m: 0 / 1h: 64

5m: 0 / 1h: 38

缓存读取 32,507 32,507 32,507

响应

2025-08

2025-08

2025-08

步骤 4: identity_free text

时间 06:06:31 ~ 06:06:36 (4.8s) 06:01:45 ~ 06:01:51 (3.5s) 06:03:58 ~ 06:04:04 (3.9s)

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) 3,628 ms 1,759 ms 1,874 ms

首文本(SSE delta) 3,629 ms 1,760 ms 1,875 ms

总耗时 3,629 ms 2,558 ms 2,789 ms

输入 3 3 3

输出 57 46 61

缓存创建

5m: 0 / 1h: 35

5m: 0 / 1h: 41

5m: 0 / 1h: 43

缓存读取 32,571 32,545 32,545

输出速度 burst 57.6 tok/s 66.7 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我基于大型语言模型构建，旨在提供安全、有帮助的对话和任务协助。

我叫 Claude，是由 Anthropic 开发的 AI 助手，当前使用的模型版本为 claude-sonnet-4-6。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我基于大语言模型构建，能够帮助用户完成写作、编程、分析、问答等多种任务。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 06:07:56 ~ 06:08:11 (12.6s) 06:02:51 ~ 06:03:01 (9.2s) 06:05:42 ~ 06:05:57 (11.2s)

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) 3,728 ms 2,361 ms 2,668 ms

首文本(SSE delta) 4,052 ms 2,678 ms 2,971 ms

总耗时 11,403 ms 8,294 ms 10,141 ms

输入 3 3 3

输出 652 364 481

缓存创建

430

5m: 0 / 1h: 430

419

5m: 0 / 1h: 419

434

5m: 0 / 1h: 434

缓存读取 32,606 32,586 32,588

输出速度 88.7 tok/s 64.8 tok/s 67.1 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 Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 163,053 162,976 162,995

总输出 744 445 577

总缓存创建

33,036

5m: 0 / 1h: 33,036

33,005

5m: 0 / 1h: 33,005

33,022

5m: 0 / 1h: 33,022

总缓存读取 130,002 129,956 129,958

输出速度 88.7 tok/s 63.9 tok/s 67.0 tok/s

总执行时间 32.2s 24.0s 24.9s

总墙钟时间

12m 47.9s

含步骤间等待

7m 31.8s

含步骤间等待

10m 35.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1741

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1695

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1715

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN - - cloudflare

ID 格式 msg_01MBMRLVBjAkLG7FWm2N1jbQ msg_01X1t4rUWKZf5fa2QqSc4BWu msg_012cE3Y4EPiv5Gp97rNrRHA7

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

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

—

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_011Cbpevp1gjhM64CDpXApcg

cc-Zeus

via: 1.1 Caddy
cf-ray: a082f5b93b68b74c-LAX
server: cloudflare
x-oneapi-request-id: 20260608060543682516594KZ6Vfirk

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

a082f5b93b68b74c-LAX

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 98 100 98

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 10.0 /10 ×8

系统提示纯净 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

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 0.0 /10 ×4 10.0 /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 98 v3.9.1 基准（参考） 98 v3.9.1

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 5177 ms 3806 ms 3957 ms

输出速度 88.7 tok/s 63.9 tok/s 67.0 tok/s

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 ⓘ

$0.1741

$0.1695

$0.1715

缓存读取占比 ⓘ 80% 80% 80%

揭晓

通道

服务商 FastCode ↗

通道cc

官方基准

服务商 PackyCode ↗

通道cc-Zeus

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