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

2026/06/07 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 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

DBAI / M-
```
评测失败
```

步骤 / 指标

FoxCode

R-ultra

FoxCode

R-super

官方基准

AIMZ

M-Max

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001

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 10:49:16 ~ 10:49:22 (4.2s) 10:49:22 ~ 10:49:28 (3.3s) 10:49:24 ~ 10:49:30 (4.0s) 10:49:18 ~ 10:49:23 (3.7s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,674 ms 1,938 ms 2,285 ms 2,223 ms

首文本(SSE delta) 2,737 ms 1,939 ms 2,292 ms 2,566 ms

总耗时 3,220 ms 2,541 ms 3,053 ms 2,723 ms

输入 33,022 33,023 10 10

输出 2 45 46 41

缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

32,785

5m: 0 / 1h: 32,785

缓存读取 0 0 0 0

输出速度 - 74.8 tok/s 60.4 tok/s -

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 10:51:59 ~ 10:52:04 (3.5s) 10:50:36 ~ 10:50:41 (4.9s) 10:52:04 ~ 10:52:09 (4.6s) 10:52:50 ~ 10:53:10 (16.3s)

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) 2,233 ms 2,141 ms 1,626 ms 2,533 ms

首文本(SSE delta) 2,235 ms 2,142 ms 1,628 ms 13,174 ms

总耗时 2,684 ms 3,954 ms 3,405 ms 13,913 ms

输入 33,206 33,557 10 10

输出 29 232 214 1,018

缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

226

5m: 0 / 1h: 226

221

5m: 0 / 1h: 221

缓存读取 0 0 33,122 32,785

输出速度 - 128.0 tok/s 120.4 tok/s burst

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-3-5-haiku-20241022

步骤 3: cutoff text

时间 10:53:06 ~ 10:53:11 (3.0s) 10:53:46 ~ 10:53:51 (4.3s) 10:53:37 ~ 10:53:42 (2.7s) 10:56:29 ~ 10:56:34 (4.1s)

提示词

查看本步 Prompt

你掌握的世界知识截止于何时？YYYY-MM 格式作答，不解释。

HTTP 头(TTFB) 2,035 ms 2,398 ms 1,273 ms 2,117 ms

首文本(SSE delta) 2,104 ms 2,423 ms 1,275 ms 2,706 ms

总耗时 2,216 ms 3,466 ms 1,704 ms 2,866 ms

输入 33,278 34,136 10 10

输出 5 58 63 80

缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

243

5m: 0 / 1h: 243

1,047

5m: 0 / 1h: 1,047

缓存读取 0 0 33,348 33,006

输出速度 - 55.6 tok/s 146.9 tok/s -

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2024-04

步骤 4: identity_free text

时间 10:55:50 ~ 10:55:55 (3.7s) 10:56:14 ~ 10:56:24 (6.2s) 10:54:48 ~ 10:54:58 (6.8s) 10:57:57 ~ 10:58:12 (12.5s)

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) 2,128 ms 2,116 ms 4,118 ms 3,471 ms

首文本(SSE delta) 2,207 ms 2,118 ms 4,130 ms 10,972 ms

总耗时 2,729 ms 5,388 ms 5,810 ms 11,233 ms

输入 33,317 34,560 10 10

输出 54 431 288 1,494

缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

103

5m: 0 / 1h: 103

120

5m: 0 / 1h: 120

缓存读取 0 0 33,591 34,053

输出速度 103.4 tok/s 131.8 tok/s 171.4 tok/s burst

响应

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我可以帮助用户进行软件工程、写作、分析、研究等多种专业任务。

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手，可以帮助用户进行软件工程、写作、分析等多种任务。

我叫Claude Haiku 4.5，是Claude产品家族的一个模型，由Anthropic公司开发。

我名叫Claude，由Anthropic公司开发，是一个AI大语言模型。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 10:59:02 ~ 10:59:07 (3.7s) 10:59:41 ~ 10:59:51 (7.4s) 10:57:12 ~ 10:57:27 (11.5s) 11:00:32 ~ 11:00:52 (15.0s)

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) 2,192 ms 2,115 ms 1,455 ms 2,712 ms

首文本(SSE delta) 2,194 ms 2,116 ms 1,457 ms 12,324 ms

总耗时 2,855 ms 6,507 ms 10,538 ms 12,690 ms

输入 33,757 35,705 10 10

输出 24 779 1,391 1,562

缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

668

5m: 0 / 1h: 668

1,874

5m: 0 / 1h: 1,874

缓存读取 0 0 33,694 34,173

输出速度 - 177.4 tok/s 153.2 tok/s burst

响应

```json
{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":"OUT"}
```

```json
{"a":["OUT","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}
```

{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

{"a":["OUT","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 166,580 170,981 168,167 170,114

总输出 114 1,545 2,002 4,195

总缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

34,362

5m: 0 / 1h: 34,362

36,047

5m: 0 / 1h: 36,047

总缓存读取 0 0 133,755 134,017

输出速度 103.4 tok/s 139.0 tok/s 145.8 tok/s burst

总执行时间 18.1s 26.2s 29.6s 51.6s

总墙钟时间

9m 50.8s

含步骤间等待

10m 28.9s

含步骤间等待

8m 2.8s

含步骤间等待

11m 33.9s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1671

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.1787

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0664

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0795

Anthropic: Claude Haiku 4.5

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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 cloudflare - cloudflare

ID 格式 msg_01XADcXnu1UP3SSiFwPP5X40 msg_01GHo1y1L2FktFjvuS6y8MiH msg_01Uc8JdRn37qiRL62Bpegoje msg_015rSnpH3EY6zuWQnPcLrMwL

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-ultra	cf-ray: a07c660b9f21e3bf-NRT server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 202606070259042015914678268d9d6icVGHBKZ	id_format: msg_prefix has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a07c660b9f21e3bf-NRT
R-super	cf-ray: a07c67007f5de393-NRT server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 202606070259433331667528268d9d6IpVM6Akr	id_format: msg_prefix has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a07c67007f5de393-NRT
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: true usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011Cbo9Zp2iKNBcrZngddtpG
M-Max	cf-ray: a07c684769e7a009-AMS server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 20260607030036414063738268d9d6NBdKttoa	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a07c684769e7a009-AMS

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 62 66 100 86

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

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

sliding 5m 5.0 /10 ×13 5.0 /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 5.0 /10 ×8

身份(结构) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 6.7 /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 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 62 v3.9.1 66 v3.9.1 基准（参考） 86 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 2741 ms 4371 ms 4902 ms 8685 ms

输出速度 103.4 tok/s 139.0 tok/s 145.8 tok/s burst

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 ⓘ

$0.1671

$0.1787

$0.0664

$0.0795

缓存读取占比 ⓘ 0% 0% 80% 79%

揭晓

通道

服务商 FoxCode ↗

通道R-ultra

服务商 FoxCode ↗

通道R-super

官方基准

服务商 AIMZ ↗

通道M-Max

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