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

2026/06/11 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

3 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

ZeroCode / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

luminai

M-Kiro/Antigravity

官方基准

NowCoding

R-Kiro

ClaudeCN

O-Max

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 14:50:50 ~ 14:51:01 (8.1s) 14:50:56 ~ 14:51:02 (3.9s) 14:50:48 ~ 14:50:54 (2.9s) 14:50:54 ~ 14:51:05 (6.8s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 6,102 ms 2,204 ms 1,786 ms 3,577 ms

首文本(SSE delta) 6,125 ms 2,206 ms 1,802 ms 3,578 ms

总耗时 6,207 ms 2,333 ms 1,815 ms 4,783 ms

输入 1,643 1,454 147 1,454

输出 1 4 2 4

缓存创建

1,888

5m: 1,888 / 1h: 0

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

1,263

30,224

5m: 0 / 1h: 30,224

缓存读取 16,996 0 22,632 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 14:53:19 ~ 14:53:34 (12.7s) 14:52:33 ~ 14:52:38 (3.3s) 14:54:35 ~ 14:54:40 (3.0s) 14:54:10 ~ 14:54:20 (7.2s)

提示词

查看本步 Prompt

输出 3 行 metadata 描述你自己（当前 API 模型）。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。禁止任何额外字符：
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) 9,818 ms 1,953 ms 1,899 ms 4,443 ms

首文本(SSE delta) 10,240 ms 1,956 ms 1,901 ms 4,445 ms

总耗时 11,631 ms 2,234 ms 1,923 ms 5,148 ms

输入 1,657 2 233 2

输出 23 28 16 28

缓存创建

1,905

5m: 1,905 / 1h: 0

1,643

5m: 0 / 1h: 1,643

1,704

31,865

5m: 0 / 1h: 31,865

缓存读取 17,145 30,222 22,314 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

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

步骤 3: cutoff text

时间 14:54:44 ~ 14:55:04 (16.0s) 14:56:02 ~ 14:56:07 (2.9s) 14:56:43 ~ 14:56:48 (4.0s) 14:56:27 ~ 14:56:37 (5.7s)

提示词

查看本步 Prompt

请直接回答你的知识截止日期，格式 YYYY-MM，不要附加任何说明。

HTTP 头(TTFB) 14,139 ms 1,705 ms 2,062 ms 4,420 ms

首文本(SSE delta) 14,597 ms 1,709 ms 2,069 ms 4,421 ms

总耗时 14,676 ms 1,937 ms 2,086 ms 4,507 ms

输入 1,662 2 76 2

输出 4 6 3 6

缓存创建

1,910

5m: 1,910 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 49

1,883

31,918

5m: 0 / 1h: 31,918

缓存读取 17,194 31,865 22,360 0

响应

2026-01

2026-01

2026-01

2025-01

步骤 4: identity_free text

时间 14:57:30 ~ 14:59:20 (105.6s) 14:59:16 ~ 14:59:21 (4.7s) 14:57:48 ~ 14:58:03 (10.1s) 14:58:45 ~ 14:58:55 (6.4s)

提示词

查看本步 Prompt

中文回答：你叫什么、属于哪个产品、谁开发？50 字内。

HTTP 头(TTFB) 104,538 ms 2,751 ms 7,925 ms 4,746 ms

首文本(SSE delta) 104,540 ms 2,753 ms 7,926 ms 5,051 ms

总耗时 104,540 ms 3,670 ms 8,947 ms 5,051 ms

输入 1,665 2 57 2

输出 35 67 37 44

缓存创建

1,914

5m: 1,914 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 31

1,924

5m: 0 / 1h: 37

缓存读取 17,230 31,914 22,369 31,918

输出速度 burst 73.1 tok/s 36.2 tok/s burst

响应

我是 Claude Opus 4.8，由 Anthropic 开发的 AI 助手，属于 Claude 模型系列。

我是 Claude，一个由 Anthropic 开发的人工智能助手。具体型号为 Claude Opus 4.8。我可以协助处理编程、写作、分析等多种任务。

我是 Claude，一个由 Anthropic 开发的 AI 助手。当前模型是 Claude Opus 4.8，可以帮你处理软件工程和各类任务。

我是 Claude（claude-opus-4-8），属于 Claude 模型家族，由 Anthropic 公司开发。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 15:01:50 ~ 15:02:11 (17.3s) 15:01:33 ~ 15:01:43 (8.4s) 15:00:59 ~ 15:01:09 (8.0s) 15:00:27 ~ 15:00:42 (10.7s)

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) 10,273 ms 2,398 ms 5,616 ms 5,936 ms

首文本(SSE delta) 10,274 ms 7,087 ms 6,979 ms 7,815 ms

总耗时 15,923 ms 7,386 ms 7,035 ms 9,114 ms

输入 1,696 2 387 2

输出 256 557 29 325

缓存创建

1,949

5m: 1,949 / 1h: 0

556

5m: 0 / 1h: 556

1,415

533

5m: 0 / 1h: 533

缓存读取 17,548 31,945 22,973 31,955

输出速度 45.3 tok/s - - -

响应

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

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","Maria Corina Machado","Ousmane Dembele","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

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

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 104,002 159,909 121,737 159,912

总输出 319 662 87 407

总缓存创建

9,566

5m: 9,566 / 1h: 0

32,501

5m: 0 / 1h: 32,501

8,189

94,577

5m: 0 / 1h: 94,577

总缓存读取 86,113 125,946 112,648 63,873

输出速度 45.3 tok/s 73.1 tok/s 36.2 tok/s burst

总执行时间 2m 39.8s 23.3s 28.0s 36.7s

总墙钟时间

11m 20.0s

含步骤间等待

10m 46.7s

含步骤间等待

10m 20.8s

含步骤间等待

9m 47.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1300

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2900

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.0950

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.6405

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN cloudflare - - cloudflare

ID 格式 msg_01r2VWJgb7CVMvkZ6f8peKEYD2 msg_01TjFNsPUqJJR7bzi3K3BSAQ msg_ed03032f875d4dcfbdb7da2dc034b25d msg_01GE7oVPUcSMQK2T9TZWnphJ

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-Kiro/Antigravity	cf-ray: a09ebf3a7fe3b151-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202606110701534604253448268d9d6IbyfdXAo	id_format: msg_prefix extra_fields: ["container"] has_service_tier: true has_inference_geo: false 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.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a09ebf3a7fe3b151-AMS
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_011Cbw3SCXfhZTcMMiPVXYTK
R-Kiro	server: nginx x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 202606110701011170612817EqzsDaR	id_format: msg_prefix has_service_tier: false has_inference_geo: false model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
O-Max	cf-ray: a09ebd33af567751-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202606111500306214565267JmF1TDS	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	a09ebd33af567751-AMS

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 77 100 68 72

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 0.2 /10 ×20

缓存 TTL 一致 0.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 0.0 /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 5.3 /10 ×13

原生 msg-ID 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

系统提示纯净 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /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 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 0.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6

inference_geo 0.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 0.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

延迟基线 0.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 8.9 /10 ×5

Req-ID 透传 0.0 /10 ×4 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 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 77 v3.9.1 基准（参考） 68 v3.9.1 72 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 30595 ms 3512 ms 4361 ms 5721 ms

输出速度 45.3 tok/s 73.1 tok/s 36.2 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 ⓘ

$0.1300

$0.2900

$0.0950

$0.6405

缓存读取占比 ⓘ 83% 79% 93% 40%

揭晓

通道

服务商 luminai ↗

通道M-Kiro/Antigravity

官方基准

服务商 NowCoding ↗

通道R-Kiro

服务商 ClaudeCN ↗

通道O-Max

返回列表