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

2026/06/15 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

1 任务失败执行不完整

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

duckcoding

cc专用

RunAPI

O-Max

官方基准

LingxiCode

M-

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 01:36:23 ~ 01:36:28 (4.1s) 01:36:18 ~ 01:36:23 (4.0s) 01:36:25 ~ 01:36:30 (3.6s) 01:36:19 ~ 01:36:24 (4.1s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,825 ms 1,811 ms 2,299 ms 2,739 ms

首文本(SSE delta) 2,826 ms 1,814 ms 2,301 ms 2,740 ms

总耗时 3,030 ms 2,386 ms 2,485 ms 2,911 ms

输入 1,454 1,454 1,454 1,454

输出 4 4 4 4

缓存创建

30,223

5m: 0 / 1h: 30,223

30,224

5m: 0 / 1h: 30,224

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

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 01:37:41 ~ 01:37:46 (4.4s) 01:39:25 ~ 01:39:30 (4.3s) 01:38:30 ~ 01:38:35 (3.4s) 01:40:17 ~ 01:40:22 (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) 3,046 ms 2,069 ms 2,010 ms 3,025 ms

首文本(SSE delta) 3,047 ms 2,077 ms 2,012 ms 3,026 ms

总耗时 3,509 ms 2,590 ms 2,312 ms 3,578 ms

输入 2 2 2 2

输出 28 28 28 28

缓存创建

1,630

5m: 0 / 1h: 1,630

1,630

5m: 0 / 1h: 1,630

1,630

5m: 0 / 1h: 1,630

1,630

5m: 0 / 1h: 1,630

缓存读取 30,223 30,224 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-4-8

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

步骤 3: cutoff text

时间 01:39:55 ~ 01:40:00 (4.2s) 01:41:33 ~ 01:41:38 (3.4s) 01:41:22 ~ 01:41:27 (3.8s) 01:42:54 ~ 01:42:59 (4.3s)

提示词

查看本步 Prompt

What's your training data cutoff (YYYY-MM only, no prose)?

HTTP 头(TTFB) 2,530 ms 1,747 ms 2,213 ms 3,161 ms

首文本(SSE delta) 2,541 ms 1,846 ms 2,217 ms 3,163 ms

总耗时 2,872 ms 2,240 ms 2,419 ms 3,416 ms

输入 2 2 2 2

输出 6 6 6 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 54

5m: 0 / 1h: 49

5m: 0 / 1h: 64

缓存读取 31,853 31,854 31,852 31,852

响应

2025-01

2026-01

2026-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 01:42:28 ~ 01:42:38 (5.3s) 01:44:41 ~ 01:44:51 (7.6s) 01:43:36 ~ 01:43:41 (4.1s) 01:44:33 ~ 01:44:43 (8.6s)

提示词

查看本步 Prompt

请用中文介绍你自己是什么产品或助手，由谁开发，50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 2,349 ms 5,017 ms 1,970 ms 6,134 ms

首文本(SSE delta) 2,350 ms 5,019 ms 1,972 ms 6,135 ms

总耗时 3,481 ms 6,397 ms 3,042 ms 7,543 ms

输入 2 2 2 2

输出 64 68 65 65

缓存创建

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 31,907 31,903 31,916 31,916

输出速度 56.6 tok/s 49.3 tok/s 60.7 tok/s 46.2 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能协助编程、写作、分析等多种任务，致力于提供安全、有用、诚实的帮助。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。当前模型为 Claude Opus 4.8，可协助编程、写作、分析等任务，注重安全与可靠。

你好！我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我可以帮你处理软件工程、写作、分析等各类任务，乐意为你提供帮助。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的人工智能助手，基于 Claude Opus 4.8 模型，可帮助你完成编程、写作、分析等各类任务。

步骤 5: knowledge_recall text

时间 01:44:10 ~ 01:44:20 (8.0s) 01:45:58 ~ 01:46:08 (6.4s) 01:45:05 ~ 01:45:15 (6.2s) 01:45:56 ~ 01:46:06 (5.7s)

提示词

查看本步 Prompt

Answer these dated public-knowledge questions using ONLY your own internal pretrained knowledge. Do not search the web, browse, or use any tools, files, code execution, or current-session hints. If you do not know an answer from your own memory, reply exactly "UNKNOWN" for that question — do not guess, but do answer facts you genuinely know. Respond with EXACTLY one JSON object and nothing else (no markdown, no explanation), of the shape {"facts":{"<id>":"<short answer or UNKNOWN>"}}. The "facts" object must contain exactly these keys: "euro2024", "olympics2024_medals", "nobel_peace_2024", "superbowl_lix", "canada_pm_2025_03", "pope_2025_05", "club_world_cup_2025", "us_open_2025_men".
- "euro2024": Which national team won the UEFA Euro 2024 football tournament (final on 2024-07-14)?
- "olympics2024_medals": Which country finished top of the total medal count at the Paris 2024 Summer Olympics (closed 2024-08-11)?
- "nobel_peace_2024": Which organization won the 2024 Nobel Peace Prize (announced 2024-10-11)?
- "superbowl_lix": Which NFL team won Super Bowl LIX (played 2025-02-09)?
- "canada_pm_2025_03": Who became Prime Minister of Canada on 2025-03-14?
- "pope_2025_05": Who was elected pope on 2025-05-08 (papal name)?
- "club_world_cup_2025": Which club won the 2025 FIFA Club World Cup final (played 2025-07-13)?
- "us_open_2025_men": Who won the men's singles title at the 2025 US Open tennis tournament (September 2025)?

HTTP 头(TTFB) 4,495 ms 2,482 ms 2,690 ms 2,667 ms

首文本(SSE delta) 5,901 ms 3,725 ms 4,089 ms 3,656 ms

总耗时 6,984 ms 5,090 ms 5,106 ms 4,935 ms

输入 2 2 2 2

输出 340 234 266 233

缓存创建

4,279

5m: 0 / 1h: 4,279

4,279

5m: 0 / 1h: 4,279

4,289

5m: 0 / 1h: 4,289

4,289

5m: 0 / 1h: 4,289

缓存读取 0 0 0 0

输出速度 burst burst burst burst

响应

{"facts":{"euro2024":"Spain","olympics2024_medals":"United States","nobel_peace_2024":"Nihon Hidankyo","superbowl_lix":"Philadelphia Eagles","canada_pm_2025_03":"Mark Carney","pope_2025_05":"Leo XIV",

{"facts":{"euro2024":"Spain","olympics2024_medals":"United States","nobel_peace_2024":"Nihon Hidankyo","superbowl_lix":"Philadelphia Eagles","canada_pm_2025_03":"Mark Carney","pope_2025_05":"Leo XIV",

{"facts":{"euro2024":"Spain","olympics2024_medals":"United States","nobel_peace_2024":"Nihon Hidankyo","superbowl_lix":"Philadelphia Eagles","canada_pm_2025_03":"Mark Carney","pope_2025_05":"Leo XIV",

{"facts":{"euro2024":"Spain","olympics2024_medals":"United States","nobel_peace_2024":"Nihon Hidankyo","superbowl_lix":"Philadelphia Eagles","canada_pm_2025_03":"Mark Carney","pope_2025_05":"Leo XIV",

总计

总输入(含缓存) 131,670 131,664 131,696 131,696

总输出 442 340 369 336

总缓存创建

36,225

5m: 0 / 1h: 36,225

36,221

5m: 0 / 1h: 36,221

36,244

5m: 0 / 1h: 36,244

36,244

5m: 0 / 1h: 36,244

总缓存读取 93,983 93,981 93,990 93,990

输出速度 56.6 tok/s 49.3 tok/s 60.7 tok/s 46.2 tok/s

总执行时间 25.9s 25.7s 21.1s 27.3s

总墙钟时间

7m 57.5s

含步骤间等待

9m 50.7s

含步骤间等待

8m 49.8s

含步骤间等待

9m 46.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2918

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2892

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2901

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2892

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_recall knowledge_recall knowledge_recall knowledge_recall

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

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

CDN - - - cloudflare

ID 格式 msg_01LBzYmvSwxzYezrFjBeruPV msg_011KTKNyNV4vNHrFqrpsRHZp msg_01D4QvzhDHqkcUGqsqv7GXDQ msg_015PXo34PsvkGMi7UwrnjbVP

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
cc专用	server: Nginx x-oneapi-request-id: 202606141744122919879138268d9d66j1sQ5gI	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	—
O-Max	server: nginx/1.24.0 (Ubuntu) x-oneapi-request-id: 202606150146001436867295sxnsQzG	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	—
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_011Cc3Zw92eeUjddCf9q4as3
M-	cf-ray: a0bb26d66a84734b-NRT server: cloudflare set-cookie: server_name_session=46db03c0040e9983379bcced7435c21b; Max-Age=86400; httponly; path=/ x-oneapi-request-id: 20260614174558210412114edvsPweF	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	a0bb26d66a84734b-NRT

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 93 97 100 97

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 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 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 10.0 /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 0.0 /10 ×7 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 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 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

Req-ID 透传 0.0 /10 ×4 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 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 93 v3.14.0 97 v3.14.0 基准（参考） 97 v3.14.0

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 知识召回 knowledge_recall_match
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 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 3975 ms 3741 ms 3073 ms 4477 ms

输出速度 56.6 tok/s 49.3 tok/s 60.7 tok/s 46.2 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 ⓘ

$0.2918

$0.2892

$0.2901

$0.2892

缓存读取占比 ⓘ 71% 71% 71% 71%

揭晓

通道

服务商 duckcoding ↗

通道cc专用

服务商 RunAPI ↗

通道O-Max

官方基准

服务商 LingxiCode ↗

通道M-

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