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

2026/06/04 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

1 通道分数 < 70 另含 2 任务失败

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

ZeroCode / cc
```
评测失败
```
DBAI / M-
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

ClaudeCN

O-Max

SSSAiCode

R-Kiro

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code

模型 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

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 13:18:12 ~ 13:18:17 (3.9s) 13:18:04 ~ 13:18:14 (5.4s) 13:18:10 ~ 13:18:20 (6.1s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,715 ms 2,931 ms 2,298 ms

首文本(SSE delta) 2,717 ms 2,932 ms 2,501 ms

总耗时 2,857 ms 3,110 ms 2,501 ms

输入 1,454 1,454 0

输出 4 4 4

缓存创建

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,224

5m: 0 / 1h: 30,224

缓存读取 0 0 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 13:20:57 ~ 13:21:02 (3.2s) 13:20:17 ~ 13:20:27 (5.8s) 13:20:30 ~ 13:20:40 (5.6s)

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) 1,853 ms 3,406 ms 4,494 ms

首文本(SSE delta) 1,855 ms 3,407 ms 4,495 ms

总耗时 2,182 ms 4,535 ms 4,586 ms

输入 2 2 0

输出 28 28 25

缓存创建

1,643

5m: 0 / 1h: 1,643

1,643

5m: 0 / 1h: 1,643

缓存读取 30,222 30,224 0

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

步骤 3: cutoff text

时间 13:23:12 ~ 13:23:18 (3.5s) 13:23:58 ~ 13:24:08 (4.9s) 13:23:52 ~ 13:23:57 (4.2s)

提示词

查看本步 Prompt

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

HTTP 头(TTFB) 2,314 ms 3,229 ms 3,103 ms

首文本(SSE delta) 2,315 ms 3,230 ms 3,136 ms

总耗时 2,486 ms 3,284 ms 3,144 ms

输入 2 2 0

输出 6 6 8

缓存创建

5m: 0 / 1h: 54

5m: 0 / 1h: 56

缓存读取 31,865 31,867 0

响应

2025-01

2026-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 13:24:21 ~ 13:24:26 (3.7s) 13:25:43 ~ 13:25:53 (5.4s) 13:26:56 ~ 13:27:06 (6.1s)

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) 1,741 ms 3,490 ms 3,422 ms

首文本(SSE delta) 1,743 ms 3,494 ms 3,424 ms

总耗时 2,756 ms 4,283 ms 3,602 ms

输入 2 2 0

输出 65 45 52

缓存创建

5m: 0 / 1h: 31

5m: 0 / 1h: 37

缓存读取 31,919 31,923 0

输出速度 64.2 tok/s 57.0 tok/s -

响应

我是 Claude，一个由 Anthropic 开发的 AI 助手。当前模型为 Claude Opus 4.8，可协助处理编程、写作、分析等各类任务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发，属于 Claude 模型家族（当前为 Opus 4.8）。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手，基于 Claude Opus 4.8 模型，可协助编程、写作、分析等各类任务。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 13:27:31 ~ 13:27:41 (8.2s) 13:29:29 ~ 13:29:44 (12.2s) 13:29:19 ~ 13:29:34 (14.6s)

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) 3,814 ms 8,011 ms 6,372 ms

首文本(SSE delta) 7,167 ms 10,273 ms 11,516 ms

总耗时 7,245 ms 10,974 ms 11,619 ms

输入 2 2 0

输出 414 459 61

缓存创建

554

5m: 0 / 1h: 554

534

5m: 0 / 1h: 534

缓存读取 31,950 31,960 0

输出速度 burst - -

响应

{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"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) 159,922 159,930 0

总输出 517 542 150

总缓存创建

32,504

5m: 0 / 1h: 32,504

32,494

5m: 0 / 1h: 32,494

总缓存读取 125,956 125,974 0

输出速度 64.2 tok/s 57.0 tok/s -

总执行时间 22.4s 33.7s 36.6s

总墙钟时间

9m 28.8s

含步骤间等待

11m 39.8s

含步骤间等待

11m 23.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2864

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2869

Anthropic: Claude Opus 4.8

>=$0.0037

Anthropic: Claude Opus 4.8 (成本不完整)

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 direct (100%) one-api (100%) direct (75%)

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

CDN - cloudflare cloudflare

ID 格式 msg_01Rj57SKQpRuKR6FbHrX2fX6 msg_01AxCjQzrUKfeB39crUTeayQ msg_9ee0676791514d1c9848161d3fc9a94b

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_011CbhfbsHwocaV6qRizKiDs

O-Max

cf-ray: a0648a4edfbe3441-AMS
server: cloudflare
x-oneapi-request-id: 20260604132931811002101JbnID9eq

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

a0648a4edfbe3441-AMS

R-Kiro

cf-ray: a0648a1b0e8e3354-SJC
server: cloudflare
x-amzn-requestid: 32a5b7d4-f094-42d6-ba3e-b96c8d9a1828

id_format: msg_prefix
has_service_tier: false
has_inference_geo: false
model_has_date_suffix: false
usage_has_cache_fields: true

hdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.cache_fieldsupstream:x-amzn-requestidupstream:anthropic-direct-from-body

1780550962793-9avuagqo2lsmv
32a5b7d4-f094-42d6-ba3e-b96c8d9a1828
a0648a1b0e8e3354-SJC

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 88 97 50

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 0.0 /10 ×20

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

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

身份(结构) 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

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 0.0 /10 ×6

inference_geo 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 0.0 /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） 97 v3.9.1 50 v3.9.1

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 3505 ms 5237 ms 5090 ms

输出速度 64.2 tok/s 57.0 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 ⓘ

$0.2864

$0.2869

>=$0.0037 (成本不完整)

缓存读取占比 ⓘ 79% 79% -

揭晓

通道

官方基准

服务商 ClaudeCN ↗

通道O-Max

服务商 SSSAiCode ↗

通道R-Kiro

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