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

2026/06/13 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 官方基准

2 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

LinkAPI / O-Max
```
评测失败
```
0-0 / O-Max
```
探测超时
```

步骤 / 指标

SSSAiCode

O-Max-L2

官方基准

ZeroCode

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code

模型 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

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 13:53:37 ~ 13:53:52 (11.4s) 13:53:45 ~ 13:53:50 (3.2s) 13:53:41 ~ 13:53:51 (6.3s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 6,966 ms 1,683 ms 4,501 ms

首文本(SSE delta) 7,283 ms 1,685 ms 4,617 ms

总耗时 7,439 ms 2,144 ms 4,649 ms

输入 10 10 5,986

输出 41 56 4,309

缓存创建

32,788

5m: 0 / 1h: 32,788

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

缓存读取 0 0 22,791

输出速度 - 122.0 tok/s burst

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 13:57:26 ~ 13:57:37 (9.6s) 13:56:05 ~ 13:56:10 (4.2s) 13:57:35 ~ 13:57:46 (6.2s)

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) 1,566 ms 1,421 ms 3,675 ms

首文本(SSE delta) 8,576 ms 1,423 ms 3,718 ms

总耗时 8,805 ms 3,094 ms 5,068 ms

输入 10 10 6,502

输出 615 205 4,269

缓存创建

221

5m: 0 / 1h: 221

236

5m: 0 / 1h: 236

缓存读取 32,788 33,122 22,449

输出速度 burst 122.7 tok/s burst

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-1

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

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

步骤 3: cutoff text

时间 13:59:58 ~ 14:00:03 (2.6s) 13:57:38 ~ 13:57:48 (5.6s) 14:00:27 ~ 14:00:32 (4.5s)

提示词

查看本步 Prompt

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

HTTP 头(TTFB) 1,408 ms 4,084 ms 2,966 ms

首文本(SSE delta) 1,813 ms 4,085 ms 3,091 ms

总耗时 1,852 ms 4,523 ms 3,140 ms

输入 10 10 6,199

输出 66 62 4,004

缓存创建

642

5m: 0 / 1h: 642

234

5m: 0 / 1h: 234

1,271

缓存读取 33,009 33,358 21,512

输出速度 burst 141.6 tok/s burst

响应

2024-04

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 14:03:54 ~ 14:03:59 (4.2s) 14:00:22 ~ 14:00:37 (13.6s) 14:04:18 ~ 14:04:28 (6.7s)

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) 1,760 ms 8,281 ms 4,391 ms

首文本(SSE delta) 3,249 ms 8,282 ms 4,392 ms

总耗时 3,293 ms 12,624 ms 4,744 ms

输入 10 10 8,195

输出 250 613 4,027

缓存创建

108

5m: 0 / 1h: 108

104

5m: 0 / 1h: 104

缓存读取 33,651 33,592 20,922

输出速度 burst 141.2 tok/s -

响应

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我可以帮助用户进行对话、回答问题、分析文本、编写代码等各种任务。

我是Claude Code，由Anthropic公司开发。基于Claude语言模型，是代码编辑助手，可帮助软件工程任务：编写、调试、测试和重构代码。与用户协作完成编程工作。

我是由Anthropic公司打造的Claude AI助手。我是一个大型语言模型，可以帮助用户进行代码编写、文本分析、问题解答等多种任务。我叫Claude，目前的版本是Haiku 4.5。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 14:05:27 ~ 14:05:42 (11.0s) 14:01:45 ~ 14:02:10 (21.2s) 14:07:20 ~ 14:07:30 (7.3s)

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) 1,559 ms 6,596 ms 4,357 ms

首文本(SSE delta) 9,985 ms 6,598 ms 4,894 ms

总耗时 10,196 ms 20,240 ms 4,906 ms

输入 10 10 8,007

输出 922 2,400 4,091

缓存创建

630

5m: 0 / 1h: 630

993

5m: 0 / 1h: 993

缓存读取 33,759 33,696 21,513

输出速度 burst 175.9 tok/s burst

响应

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

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

```json
{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":0}
```

总计

总输入(含缓存) 167,646 168,507 145,347

总输出 1,894 3,336 20,700

总缓存创建

34,389

5m: 0 / 1h: 34,389

34,689

5m: 0 / 1h: 34,689

1,271

总缓存读取 133,207 133,768 109,187

输出速度 burst 162.3 tok/s burst

总执行时间 38.7s 47.8s 30.9s

总墙钟时间

12m 4.9s

含步骤间等待

8m 24.9s

含步骤间等待

13m 48.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0658

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0735

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.1503

Anthropic: Claude Haiku 4.5

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_01KHvPmAABTvehYGeae4vFMx msg_011X2Zhqc1iNvR9HoSBtNpwT msg_jBM1v8CZMriSCqJokyGH654R

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

O-Max-L2

cf-ray: a0aee7613962d7ab-LAX
server: Photon-Edge
set-cookie: _cfuvid=GStaIHs7pBbLBdK1RpNy226f8F6RSUdaeqeorFuWJKs-1781330729.153864-1.0.1.1-.wX1H4Z_wu8AZck29INlyIkJYZ8Q0ad9Hx1984Euie8; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com

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

1781330729095-r7f9z9v5ouzhw
req_011CbzkmtyKwT1oCQfhuHt6e
a0aee7613962d7ab-LAX

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_011CbzkVvLyeHRoZVcc7xKys

cf-ray: a0aeea281e7be690-AMS
server: cloudflare
x-oneapi-request-id: 202606130607236531563828268d9d6hhR1V8FB

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

hdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

a0aeea281e7be690-AMS

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 84 99 66

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 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 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 0.0 /10 ×8

系统提示纯净 5.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8

身份(结构) 6.7 /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 7.4 /10 ×5 9.8 /10 ×5

Req-ID 透传 10.0 /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 84 v3.10.0 基准（参考） 66 v3.10.0

雷达图例

共 21 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 自报身份一致 self_identity_consistency
19 中文遵循 instruction_following_lang
20 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
21 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 6317 ms 8525 ms 4501 ms

输出速度 burst 162.3 tok/s burst

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 ⓘ

$0.0658

$0.0735

$0.1503

缓存读取占比 ⓘ 79% 79% 75%

揭晓

通道

服务商 SSSAiCode ↗

通道O-Max-L2

官方基准

服务商 ZeroCode ↗

通道cc

返回列表