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

2026/06/12 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

AIMZ / M-Max
```
评测失败
```
DawAPI / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

FoxCode

R-ultra

官方基准

ByteCatCode

O-Max

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 17:07:06 ~ 17:07:16 (5.3s) 17:07:12 ~ 17:07:17 (3.7s) 17:07:10 ~ 17:07:20 (9.6s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,999 ms 2,445 ms 3,585 ms

首文本(SSE delta) 3,110 ms 2,447 ms -

总耗时 4,401 ms 2,646 ms 8,378 ms

输入 9 1,454 1,454

输出 2 4 4

缓存创建

23,550

5m: 23,550 / 1h: 0

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,380

5m: 0 / 1h: 30,380

缓存读取 0 0 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 17:10:50 ~ 17:10:55 (3.7s) 17:08:57 ~ 17:09:02 (3.2s) 17:09:45 ~ 17:09:50 (3.8s)

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) 2,138 ms 1,793 ms 1,931 ms

首文本(SSE delta) 2,139 ms 1,795 ms -

总耗时 2,983 ms 2,079 ms 2,506 ms

输入 56 2 2

输出 23 28 28

缓存创建

23,698

5m: 23,698 / 1h: 0

1,634

5m: 0 / 1h: 1,634

1,634

5m: 0 / 1h: 1,634

缓存读取 0 30,222 30,380

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 17:12:54 ~ 17:12:59 (3.5s) 17:12:05 ~ 17:12:10 (3.8s) 17:12:07 ~ 17:12:17 (6.9s)

提示词

查看本步 Prompt

请回报你的 knowledge cutoff，只输出 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 2,011 ms 2,585 ms 4,583 ms

首文本(SSE delta) 2,197 ms 2,587 ms -

总耗时 2,606 ms 2,782 ms 4,606 ms

输入 8 2 2

输出 5 6 6

缓存创建

5m: 92 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 54

5m: 0 / 1h: 49

缓存读取 23,698 31,856 32,014

响应

2026-01

2025-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 17:14:48 ~ 17:14:53 (4.9s) 17:13:55 ~ 17:14:05 (5.1s) 17:15:22 ~ 17:15:32 (5.7s)

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) 2,141 ms 2,706 ms 3,682 ms

首文本(SSE delta) 2,335 ms 2,708 ms -

总耗时 3,984 ms 4,062 ms 4,547 ms

输入 8 2 2

输出 72 64 52

缓存创建

23,836

5m: 23,836 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 39

5m: 0 / 1h: 35

缓存读取 0 31,910 32,063

输出速度 43.7 tok/s 47.3 tok/s 60.1 tok/s

响应

我叫 Kiro，是基于 Anthropic 开发的 Claude 模型（claude-opus-4-8）构建的 AI 智能体，集成在 Kiro CLI 工具中，帮助用户完成软件工程等专业任务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，基于 Claude Opus 4.8 模型，可帮助处理编程、写作、分析等各类任务。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手，当前模型为 Opus 4.8（claude-opus-4-8）。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 17:15:57 ~ 17:16:02 (3.7s) 17:17:32 ~ 17:17:43 (9.6s) 17:18:49 ~ 17:19:05 (14.4s)

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) 1,928 ms 2,781 ms 7,208 ms

首文本(SSE delta) 1,989 ms 8,464 ms -

总耗时 2,778 ms 8,643 ms 13,118 ms

输入 55 2 2

输出 24 608 415

缓存创建

413

5m: 413 / 1h: 0

553

5m: 0 / 1h: 553

32,662

5m: 0 / 1h: 32,662

缓存读取 23,836 31,949 0

输出速度 - burst 70.2 tok/s

响应

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":13448}

{"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) 119,259 159,901 160,679

总输出 126 710 505

总缓存创建

71,589

5m: 71,589 / 1h: 0

32,502

5m: 0 / 1h: 32,502

64,760

5m: 0 / 1h: 64,760

总缓存读取 47,534 125,937 94,457

输出速度 43.7 tok/s 47.3 tok/s 68.9 tok/s

总执行时间 21.1s 25.3s 40.3s

总墙钟时间

8m 56.8s

含步骤间等待

10m 30.8s

含步骤间等待

11m 54.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.3072

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2912

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.4719

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 one-api (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_012xjqtSPu5bF7logk9GazFg msg_01CUcaKcHXMpdeHSa5GeXU8m msg_0119E8LYDiDcC9KsUeuGSnmP

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: a0a7c10cbdc9e3bf-NRT
server: cloudflare
x-new-api-version: v0.0.0
x-oneapi-request-id: 202606120915593094992208268d9d6phzVxi6p

id_format: msg_prefix
has_service_tier: true
has_inference_geo: true
model_has_date_suffix: false
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:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

a0a7c10cbdc9e3bf-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: 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_011Cby7cauZkR8UpiBaSVmaN

O-Max

server: nginx/1.29.8
x-oneapi-request-id: 202606120918516123628758268d9d6SiIqAIC1

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

—

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 56 96 94

基线状态已对照基线已对照基线已对照基线

缓存命中比 0.2 /10 ×20 10.0 /10 ×20 8.2 /10 ×20

缓存 TTL 一致 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

缓存连续性 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

sliding 5m 5.3 /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

系统提示纯净 0.0 /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

知识截止 10.0 /10 ×7 0.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

身份(自由) 0.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

service_tier 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6

inference_geo 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

Req-ID 透传 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

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 56 v3.10.0 基准（参考） 94 v3.10.0

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 3350 ms 4042 ms 6631 ms

输出速度 43.7 tok/s 47.3 tok/s 68.9 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 ⓘ

$0.3072

$0.2912

$0.4719

缓存读取占比 ⓘ 40% 79% 59%

揭晓

通道

服务商 FoxCode ↗

通道R-ultra

官方基准

服务商 ByteCatCode ↗

通道O-Max

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