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。

5 通道 · 5 步骤

2026/06/13 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

1 通道分数 < 70 与基线相似度

已揭晓揭晓进度

步骤 / 指标

WorldBase.ai

M-

LingxiCode

M-

FastCode

ByteCatCode

O-Max

官方基准

基本信息

服务名 Claude Code 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 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 claude-cli v2.1.160

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 09:56:58 ~ 09:57:08 (5.1s) 09:56:56 ~ 09:57:06 (5.3s) 09:57:00 ~ 09:57:10 (5.1s) 09:57:02 ~ 09:57:07 (3.9s) 09:57:04 ~ 09:57:09 (4.0s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,703 ms 3,962 ms 3,348 ms 2,240 ms 2,853 ms

首文本(SSE delta) 3,704 ms 3,972 ms 3,354 ms - 2,856 ms

总耗时 3,721 ms 4,187 ms 3,796 ms 2,489 ms 2,946 ms

输入 1,152 1,454 1,454 1,454 1,454

输出 1 4 4 4 4

缓存创建

23,173

5m: 0 / 1h: 23,173

30,224

5m: 0 / 1h: 30,224

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,294

5m: 0 / 1h: 30,294

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

缓存读取 0 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 10:00:09 ~ 10:00:19 (5.8s) 10:00:59 ~ 10:01:09 (5.1s) 10:00:04 ~ 10:00:14 (6.1s) 09:58:26 ~ 09:58:31 (4.0s) 09:59:53 ~ 09:59:58 (3.4s)

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。请按下列 3 行格式精确填空作答（label 不变，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) 3,012 ms 3,135 ms 3,533 ms 2,453 ms 1,953 ms

首文本(SSE delta) 3,013 ms 3,136 ms 3,534 ms - 1,955 ms

总耗时 3,043 ms 3,549 ms 4,695 ms 2,914 ms 2,238 ms

输入 206 2 2 2 2

输出 20 28 28 28 28

缓存创建

1,151

5m: 0 / 1h: 1,151

1,634

5m: 0 / 1h: 1,634

1,634

5m: 0 / 1h: 1,634

31,940

5m: 0 / 1h: 31,940

1,634

5m: 0 / 1h: 1,634

缓存读取 23,154 30,224 30,222 0 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

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

步骤 3: cutoff text

时间 10:02:43 ~ 10:02:48 (3.8s) 10:02:55 ~ 10:03:00 (4.1s) 10:04:04 ~ 10:04:14 (6.8s) 10:00:33 ~ 10:00:38 (4.5s) 10:02:45 ~ 10:02:50 (3.2s)

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) 2,701 ms 2,985 ms 5,363 ms 2,902 ms 2,004 ms

首文本(SSE delta) 2,702 ms 2,986 ms 5,364 ms - 2,005 ms

总耗时 2,727 ms 3,231 ms 5,559 ms 3,124 ms 2,236 ms

输入 40 2 2 2 2

输出 4 6 6 6 6

缓存创建

229

5m: 0 / 1h: 229

5m: 0 / 1h: 54

5m: 0 / 1h: 64

32,093

5m: 0 / 1h: 32,093

5m: 0 / 1h: 54

缓存读取 24,291 31,858 31,856 0 31,856

响应

2026-01

2026-01

2026-01

2026-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 10:05:41 ~ 10:05:51 (5.2s) 10:04:18 ~ 10:04:23 (4.5s) 10:07:23 ~ 10:07:33 (5.5s) 10:02:53 ~ 10:02:58 (4.9s) 10:05:56 ~ 10:06:01 (4.4s)

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) 3,359 ms 2,817 ms 3,031 ms 2,385 ms 2,173 ms

首文本(SSE delta) 3,360 ms 2,819 ms 3,032 ms - 2,176 ms

总耗时 4,112 ms 3,643 ms 4,304 ms 3,789 ms 3,467 ms

输入 29 2 2 2 2

输出 16 65 65 70 75

缓存创建

5m: 0 / 1h: 44

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 24,513 31,912 31,920 32,093 31,910

输出速度 - 78.9 tok/s 51.1 tok/s 49.9 tok/s 58.1 tok/s

响应

我是 Claude,一个由 Anthropic 开发的 AI 助手。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 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。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，可帮助你完成编程、写作、分析等各类任务。当前模型为 Claude Opus 4.8。

我是 Claude Code，Anthropic 开发的官方命令行编程助手，基于 Claude Opus 4.8 模型，可帮你完成编写代码、调试和各类软件工程任务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能帮你编程、写作、分析问题和解答疑惑，擅长软件工程任务，致力于提供安全、有用的帮助。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 10:09:00 ~ 10:09:15 (14.3s) 10:05:52 ~ 10:06:02 (8.6s) 10:08:54 ~ 10:09:04 (8.0s) 10:05:25 ~ 10:05:55 (29.3s) 10:09:19 ~ 10:09:29 (6.7s)

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) 6,412 ms 4,080 ms 3,556 ms 4,080 ms 3,035 ms

首文本(SSE delta) 6,413 ms 7,492 ms 6,597 ms - 5,384 ms

总耗时 11,814 ms 7,849 ms 6,891 ms 6,814 ms 5,649 ms

输入 420 2 2 2 2

输出 39 471 438 349 342

缓存创建

5m: 0 / 1h: 47

554

5m: 0 / 1h: 554

554

5m: 0 / 1h: 554

32,592

5m: 0 / 1h: 32,592

564

5m: 0 / 1h: 564

缓存读取 24,555 31,951 31,959 0 31,949

输出速度 7.2 tok/s - - 127.7 tok/s -

响应

{"a":["Trump","Leo XIV (Robert Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"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","Mamdani"],"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","Mamdani"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 123,004 159,912 159,932 160,513 159,912

总输出 80 574 541 457 455

总缓存创建

24,644

5m: 0 / 1h: 24,644

32,505

5m: 0 / 1h: 32,505

32,513

5m: 0 / 1h: 32,513

126,958

5m: 0 / 1h: 126,958

32,513

5m: 0 / 1h: 32,513

总缓存读取 96,513 125,945 125,957 32,093 125,937

输出速度 7.2 tok/s 78.9 tok/s 51.1 tok/s 101.3 tok/s 58.1 tok/s

总执行时间 34.2s 27.5s 31.6s 46.6s 21.6s

总墙钟时间

12m 16.8s

含步骤间等待

9m 5.9s

含步骤间等待

12m 3.8s

含步骤间等待

8m 52.9s

含步骤间等待

12m 24.7s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2135

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2878

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2870

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.8283

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2849

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN cloudflare cloudflare - - -

ID 格式 msg_01Lrq94foc7VBn34AMjqxHG7 msg_01ECZUus5teafFHzodhpHjDS msg_014N3Ema4hnGQAzSuux8hoz5 msg_01VKiKHTqwU3gpDPCrzDq227 msg_0185cvQ3W2Wu17ygpzRgCGgw

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
M-	cf-ray: a0ad8d080b1cc11c-AMS server: cloudflare	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:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	30aea9dc-cdb4-466e-86ec-6a513dea3869 a0ad8d080b1cc11c-AMS
M-	cf-ray: a0ad8866e8987343-NRT server: cloudflare set-cookie: server_name_session=46db03c0040e9983379bcced7435c21b; Max-Age=86400; httponly; path=/ x-oneapi-request-id: 20260613020554149931697kV0UHhD4	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	a0ad8866e8987343-NRT
cc	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	—
O-Max	server: nginx/1.29.8 x-oneapi-request-id: 20260613020548997242848268d9d6QU6zFBlb	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_011CbzSmUnS6B6ZqTgCRVff5

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 92 97 97 81 100

基线状态已对照基线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 0.0 /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 10.0 /10 ×15

模型匹配 10.0 /10 ×14 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 10.0 /10 ×14

sliding 5m 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 5.3 /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 10.0 /10 ×8

系统提示纯净 0.0 /10 ×8 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 10.0 /10 ×7

知识截止 10.0 /10 ×7 10.0 /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 10.0 /10 ×7

service_tier 10.0 /10 ×6 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 10.0 /10 ×5

延迟基线 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 9.6 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

Req-ID 透传 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 10.0 /10 ×4

stop_reason 10.0 /10 ×3 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 10.0 /10 ×2

流式投递 — — — — —

综合结论

与基线相似度 92 v3.10.0 97 v3.10.0 97 v3.10.0 81 v3.10.0 基准（参考）

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 5083 ms 4492 ms 5049 ms 3826 ms 3307 ms

输出速度 7.2 tok/s 78.9 tok/s 51.1 tok/s 101.3 tok/s 58.1 tok/s

完成步骤 5/5 成功 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 ⓘ

$0.2135

$0.2878

$0.2870

$0.8283

$0.2849

缓存读取占比 ⓘ 78% 79% 79% 20% 79%

揭晓

通道

服务商 WorldBase.ai ↗

通道M-

服务商 LingxiCode ↗

通道M-

服务商 FastCode ↗

通道cc

服务商 ByteCatCode ↗

通道O-Max

官方基准

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