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

2026/05/27 运行日期

claude-opus-4-7 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

InfAI / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

FoxCode

R-ultra

官方基准

XROK

R-Kiro

LingxiCode

M-

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-opus-4-7 claude-opus-4-7 claude-opus-4-7 claude-opus-4-7

客户端 claude-cli v2.1.146 claude-cli v2.1.146 claude-cli v2.1.146 claude-cli v2.1.146

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 11:21:51 ~ 11:21:56 (3.1s) 11:21:59 ~ 11:22:04 (3.2s) 11:21:55 ~ 11:22:10 (11.3s) 11:21:57 ~ 11:22:07 (6.1s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,252 ms 2,139 ms 9,851 ms 4,710 ms

首文本(SSE delta) 2,308 ms 2,141 ms 10,027 ms 4,992 ms

总耗时 2,421 ms 2,241 ms 10,102 ms 5,064 ms

输入 31 2 898 6

输出 2 4 2 6

缓存创建

26,981

5m: 26,981 / 1h: 0

36,170

5m: 0 / 1h: 36,170

41,947

38,020

5m: 38,020 / 1h: 0

缓存读取 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 11:24:24 ~ 11:24:29 (4.7s) 11:24:59 ~ 11:25:04 (4.1s) 11:23:32 ~ 11:23:42 (6.7s) 11:25:29 ~ 11:25:39 (6.4s)

提示词

查看本步 Prompt

以下是对你自身的 metadata 探针。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。按以下 3 行回答自己的身份，每行一个 label，不要寒暄不要解释：
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) 3,731 ms 2,644 ms 3,602 ms 5,000 ms

首文本(SSE delta) 3,732 ms 2,645 ms 3,667 ms 5,002 ms

总耗时 3,969 ms 3,043 ms 3,741 ms 5,308 ms

输入 82 2 225 6

输出 23 28 16 30

缓存创建

163

5m: 163 / 1h: 0

204

5m: 0 / 1h: 204

14,999

38,231

5m: 38,231 / 1h: 0

缓存读取 26,981 36,170 27,855 0

输出速度 - - - 98.0 tok/s

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-7

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-7

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-7

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-7

步骤 3: cutoff text

时间 11:27:52 ~ 11:28:02 (7.6s) 11:28:50 ~ 11:28:55 (3.4s) 11:26:17 ~ 11:26:27 (7.4s) 11:27:38 ~ 11:27:48 (5.5s)

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) 6,648 ms 2,228 ms 6,192 ms 4,704 ms

首文本(SSE delta) 6,695 ms 2,231 ms 6,255 ms 4,705 ms

总耗时 6,835 ms 2,297 ms 6,339 ms 4,754 ms

输入 36 2 40 6

输出 5 6 2 9

缓存创建

27,256

5m: 27,256 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 65

15,082

38,289

5m: 38,289 / 1h: 0

缓存读取 0 36,374 28,007 0

响应

2025-01

2026-01

2026-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 11:30:59 ~ 11:31:04 (4.8s) 11:30:15 ~ 11:30:20 (3.9s) 11:28:38 ~ 11:28:53 (12.7s) 11:28:57 ~ 11:29:07 (5.4s)

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) 3,808 ms 1,945 ms 11,289 ms 4,400 ms

首文本(SSE delta) 3,811 ms 1,947 ms 11,566 ms 4,620 ms

总耗时 4,007 ms 2,949 ms 11,635 ms 4,693 ms

输入 50 2 37 6

输出 36 53 22 30

缓存创建

27,279

5m: 27,279 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 39

15,111

5m: 97 / 1h: 0

缓存读取 0 36,439 28,062 38,231

输出速度 - 52.9 tok/s - -

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。当前运行的模型版本是 claude-opus-4-7。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，可帮你编程、写作、分析问题和处理各类软件工程任务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，当前模型为 Opus 4.7。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 11:32:35 ~ 11:32:40 (4.4s) 11:31:59 ~ 11:32:09 (7.2s) 11:31:56 ~ 11:32:11 (10.0s) 11:33:01 ~ 11:33:11 (5.8s)

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) 3,069 ms 2,647 ms 6,658 ms 4,058 ms

首文本(SSE delta) 3,070 ms 5,989 ms 8,489 ms 4,059 ms

总耗时 3,497 ms 6,093 ms 8,819 ms 5,019 ms

输入 50 2 360 6

输出 24 447 29 48

缓存创建

27,704

5m: 27,704 / 1h: 0

542

5m: 0 / 1h: 542

15,326

38,851

5m: 38,851 / 1h: 0

缓存读取 0 36,478 28,460 0

输出速度 - burst - 50.0 tok/s

响应

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":7314}

{"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","OUT","Dembélé","Mamdani"],"calc":3425}

总计

总输入(含缓存) 136,613 182,491 216,409 191,749

总输出 90 538 71 123

总缓存创建

109,383

5m: 109,383 / 1h: 0

37,020

5m: 0 / 1h: 37,020

102,465

153,488

5m: 153,488 / 1h: 0

总缓存读取 26,981 145,461 112,384 38,231

输出速度 - 52.9 tok/s - 61.6 tok/s

总执行时间 24.6s 21.7s 48.1s 29.2s

总墙钟时间

10m 48.8s

含步骤间等待

10m 9.7s

含步骤间等待

10m 15.8s

含步骤间等待

11m 13.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.4443

Anthropic: Claude Opus 4.7

$0.3176

Anthropic: Claude Opus 4.7

$0.4660

Anthropic: Claude Opus 4.7

$0.6219

Anthropic: Claude Opus 4.7

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 (75%)

CDN cloudflare - cloudflare cloudflare

ID 格式 msg_01iNh5M1M12ptB5IRP5Bfvf7 msg_01P199HgisVLnrZ9sBsU8VwD msg_899cdf5647254a08a415c78c2593ecd2 msg_vrtx_01TgQwg4DpppbiVWuPtpzomB

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: a021f4101ea87963-NRT server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 20260527033237456316518268d9d6A7aBVPk4	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	a021f4101ea87963-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_011CbSNKaPDtF1oa7TcecZNk
R-Kiro	cf-ray: a021f31f2d6bb2aa-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202605270331592622680000QzTDLfD	id_format: msg_prefix has_service_tier: false 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.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a021f31f2d6bb2aa-AMS
M-	cf-ray: a021f4b1a9677963-NRT server: cloudflare set-cookie: server_name_session=d73c85039afc57a2aebce0727189d744; Max-Age=86400; httponly; path=/ x-oneapi-request-id: 20260527033302890368032LTseZCv0	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: false 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.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a021f4b1a9677963-NRT

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 51 100 60 52

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 10.0 /10 ×20 5.0 /10 ×20 0.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 0.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 0.0 /10 ×15 0.0 /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 0.0 /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 0.0 /10 ×8

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

service_tier 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 0.0 /10 ×6 0.0 /10 ×6

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

延迟基线 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 2.5 /10 ×5 10.0 /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 51 v3.9.1 基准（参考） 60 v3.9.1 52 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 4146 ms 3325 ms 8127 ms 4968 ms

输出速度 - 52.9 tok/s - 61.6 tok/s

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 ⓘ

$0.4443

$0.3176

$0.4660

$0.6219

缓存读取占比 ⓘ 20% 80% 52% 20%

揭晓

通道

服务商 FoxCode ↗

通道R-ultra

官方基准

服务商 XROK ↗

通道R-Kiro

服务商 LingxiCode ↗

通道M-

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