模型对比 | RPDiag

测试说明点击展开 5 步 quick-probe-v1 详解

前 5 步同一会话，第 6 步独立新会话，覆盖 6 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。 6. 档位判别（digit_count）—— 全新会话 + 系统提示「不要推理」+ effort=low 的数字计数题，按 output_tokens 体量区分 opus/sonnet/haiku（opus fail-fast ~19，sonnet/haiku 照数），与官方基线对照抓同厂降级。前 5 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；总跨度 > 6 分钟。第 6 步是独立新会话（不复用前 5 轮上下文，否则 opus 不再 fail-fast）。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 · 6 步骤

2026/07/01 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

DBAI / M-
```
评测失败
```
SudoCode / M-Max
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

Aiide

O-Max

NowCoding

R-Kiro

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 v2.1.195 claude-cli v2.1.195 claude-cli v2.1.195

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 20:50:29 ~ 20:50:39 (6.0s) 20:50:25 ~ 20:50:35 (6.2s) 20:50:27 ~ 20:50:32 (4.2s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 4,441 ms 4,110 ms 3,142 ms

首文本(SSE delta) 4,442 ms 4,133 ms 3,145 ms

总耗时 4,582 ms 4,536 ms 3,158 ms

输入 2,326 2,326 12,242

输出 4 4 2

缓存创建

1,711

5m: 0 / 1h: 1,711

14,443

5m: 0 / 1h: 14,443

缓存读取 12,732 0 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 20:52:17 ~ 20:52:22 (4.7s) 20:54:32 ~ 20:54:42 (6.1s) 20:52:30 ~ 20:52:35 (3.0s)

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) 2,558 ms 3,828 ms 1,901 ms

首文本(SSE delta) 2,561 ms 3,830 ms 1,932 ms

总耗时 2,980 ms 4,233 ms 1,958 ms

输入 2 2 12,468

输出 28 28 16

缓存创建

2,528

5m: 0 / 1h: 2,528

2,528

5m: 0 / 1h: 2,528

缓存读取 14,443 14,443 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

步骤 3: cutoff text

时间 20:54:06 ~ 20:54:11 (3.2s) 20:57:53 ~ 20:58:03 (6.0s) 20:55:40 ~ 20:55:45 (3.0s)

提示词

查看本步 Prompt

Knowledge cutoff date? Reply with YYYY-MM only.

HTTP 头(TTFB) 2,024 ms 3,756 ms 1,990 ms

首文本(SSE delta) 2,026 ms 3,758 ms 1,991 ms

总耗时 2,304 ms 3,758 ms 2,002 ms

输入 2 2 12,530

输出 6 6 3

缓存创建

5m: 0 / 1h: 54

5m: 0 / 1h: 62

缓存读取 16,971 16,971 0

响应

2026-01

2026-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 20:56:39 ~ 20:56:44 (4.2s) 20:59:45 ~ 20:59:55 (6.4s) 20:59:20 ~ 20:59:25 (4.4s)

提示词

查看本步 Prompt

用中文说说你的身份：什么产品？由谁打造？50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 1,975 ms 3,872 ms 2,925 ms

首文本(SSE delta) 1,976 ms 5,065 ms 2,934 ms

总耗时 3,284 ms 5,065 ms 3,423 ms

输入 2 2 12,573

输出 60 41 54

缓存创建

5m: 0 / 1h: 35

缓存读取 17,025 17,033 0

输出速度 45.9 tok/s burst 110.4 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 公司打造的 AI 助手，当前模型为 Opus 4.8，可协助编程、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。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能帮你处理编程、写作、分析和研究等各类任务，擅长软件工程，也乐意陪你一起探讨问题、理清思路。

步骤 5: knowledge_recall text

时间 20:59:50 ~ 21:00:05 (10.7s) 21:02:00 ~ 21:02:20 (18.5s) 21:03:03 ~ 21:03:18 (10.4s)

提示词

查看本步 Prompt

Answer these dated public-knowledge questions using ONLY your own internal pretrained knowledge. Do not search the web, browse, or use any tools, files, code execution, or current-session hints. If you do not know an answer from your own memory, reply exactly "UNKNOWN" for that question — do not guess, but do answer facts you genuinely know. Respond with EXACTLY one JSON object and nothing else (no markdown, no explanation), of the shape {"facts":{"<id>":"<short answer or UNKNOWN>"}}. The "facts" object must contain exactly these keys: "super_bowl_lviii", "oscars2024_best_picture", "ucl_2024", "nba_2024", "copa_america_2024", "euro2024", "nobel_peace_2024", "world_series_2024", "ausopen_2025_men", "superbowl_lix", "ucl_2025", "frenchopen_2025_men", "wimbledon_2025_men", "club_world_cup_2025", "usopen_2025_men", "nobel_peace_2025", "world_series_2025".
- "super_bowl_lviii": Which NFL team won Super Bowl LVIII (played 2024-02-11)?
- "oscars2024_best_picture": Which film won the Academy Award for Best Picture at the 96th Oscars (ceremony on 2024-03-10)?
- "ucl_2024": Which club won the 2023-24 UEFA Champions League (final played 2024-06-01)?
- "nba_2024": Which team won the 2024 NBA Finals (concluded 2024-06-17)?
- "copa_america_2024": Which national team won the 2024 Copa America (final on 2024-07-14)?
- "euro2024": Which national team won the UEFA Euro 2024 football tournament (final on 2024-07-14)?
- "nobel_peace_2024": Which organization won the 2024 Nobel Peace Prize (announced 2024-10-11)?
- "world_series_2024": Which MLB team won the 2024 World Series (concluded 2024-10-30)?
- "ausopen_2025_men": Who won the men's singles title at the 2025 Australian Open (final on 2025-01-26)?
- "superbowl_lix": Which NFL team won Super Bowl LIX (played 2025-02-09)?
- "ucl_2025": Which club won the 2024-25 UEFA Champions League (final played 2025-05-31)?
- "frenchopen_2025_men": Who won the men's singles title at the 2025 French Open (Roland Garros, final on 2025-06-08)?
- "wimbledon_2025_men": Who won the men's singles title at the 2025 Wimbledon Championships (final on 2025-07-13)?
- "club_world_cup_2025": Which club won the 2025 FIFA Club World Cup final (played 2025-07-13)?
- "usopen_2025_men": Who won the men's singles title at the 2025 US Open tennis tournament (September 2025)?
- "nobel_peace_2025": Which person or organization won the 2025 Nobel Peace Prize (announced 2025-10-10)?
- "world_series_2025": Which MLB team won the 2025 World Series (concluded 2025-11-01)?

HTTP 头(TTFB) 3,335 ms 11,844 ms 6,435 ms

首文本(SSE delta) 4,280 ms 12,102 ms 6,436 ms

总耗时 9,504 ms 16,209 ms 8,911 ms

输入 2 2 4,443

输出 714 720 249

缓存创建

5,757

5m: 0 / 1h: 5,757

5,746

5m: 0 / 1h: 5,746

缓存读取 0 0 0

输出速度 136.7 tok/s burst 100.6 tok/s

响应

{"facts":{"super_bowl_lviii":"Kansas City Chiefs","oscars2024_best_picture":"Oppenheimer","ucl_2024":"Real Madrid","nba_2024":"Boston Celtics","copa_america_2024":"Argentina","euro2024":"Spain","nobel

{"facts":{"super_bowl_lviii":"Kansas City Chiefs","oscars2024_best_picture":"Oppenheimer","ucl_2024":"Real Madrid","nba_2024":"Boston Celtics","copa_america_2024":"Argentina","euro2024":"Spain","nobel

{"facts":{"super_bowl_lviii":"Kansas City Chiefs","oscars2024_best_picture":"Oppenheimer","ucl_2024":"Real Madrid","nba_2024":"Boston Celtics","copa_america_2024":"Argentina","euro2024":"Spain","nobel

步骤 6: digit_count text

时间 21:01:29 ~ 21:01:34 (3.6s) 21:04:47 ~ 21:04:57 (6.1s) 21:06:09 ~ 21:06:34 (23.3s)

提示词

查看本步 Prompt

Count digits exactly in s. Return {"n":len(s),"c":[count0,count7,count9]}. s=523061130570989725976797138507585033257793554918202693988274343185210095

HTTP 头(TTFB) 1,542 ms 3,089 ms 8,597 ms

首文本(SSE delta) 1,544 ms 3,090 ms 8,598 ms

总耗时 2,057 ms 3,462 ms 21,942 ms

输入 211 211 237

输出 19 19 110

缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

缓存读取 0 0 0

输出速度 - - 8.2 tok/s

响应

{"n":72,"c":[6,7,10]}

{"n":72,"c":[7,7,9]}

{"n":74,"c":[8,9,9]}

总计

总输入(含缓存) 73,801 73,806 54,493

总输出 831 818 434

总缓存创建

10,085

5m: 0 / 1h: 10,085

22,814

5m: 0 / 1h: 22,814

总缓存读取 61,171 48,447 0

输出速度 118.5 tok/s burst 25.3 tok/s

总执行时间 32.5s 49.2s 48.2s

总墙钟时间

11m 4.9s

含步骤间等待

14m 32.1s

含步骤间等待

16m 6.9s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1271

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2000

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2833

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 digit_count digit_count digit_count

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

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

CDN - cloudflare -

ID 格式 msg_01FBUipVdM74eExckQRvQLbW msg_01RFfKySyKCDRLHpgmBuxdNX msg_4365547cd47b48dd914717345603dbbd

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

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_011CcbP4SvCsQonMb1YX8Bye

O-Max

cf-ray: a1459e6b58da6aa3-AMS
server: cloudflare
x-new-api-version: 0.12.11
x-oneapi-request-id: 202607011304507052606828268d9d6RE5NMdGM

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-new-api-versionhdr: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

a1459e6b58da6aa3-AMS

R-Kiro

server: nginx
x-new-api-version: v0.0.0
x-oneapi-request-id: 20260701130610951413279zMbFaTwf

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

—

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 100 92 47

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 9.7 /10 ×20 0.0 /10 ×20

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

延迟基线 10.0 /10 ×15 9.3 /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 5.0 /10 ×14

sliding 5m 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 5.0 /10 ×13

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

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

身份(结构) 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

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

知识截止 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

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

流式投递 10.0 /10 ×5 0.0 /10 ×5 0.0 /10 ×5

stop_reason 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3

Req-ID 透传 10.0 /10 ×2 0.0 /10 ×2 0.0 /10 ×2

SDK 一致 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2

综合结论

与基线相似度基准（参考） 92 v3.26.0 47 v3.26.0

雷达图例

共 22 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 流式投递 buffer_dump_match
6 自由身份 identity_free_clean
7 停止原因 stop_reason_present
8 系统提示纯净 system_prompt_clean
9 Service Tier service_tier_present
10 缓存命中比 cache_hit_ratio_match
11 缓存 TTL 一致 cache_ttl_consistency
12 推理地区 inference_geo_present
13 Thinking 体量 thinking_volume_match
14 缓存连续 cache_continuity_intra
15 知识召回 knowledge_recall_match
16 延迟基线 latency_baseline_match
17 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
18 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
19 结构化身份 identity_structured_match
20 信封自报一致 envelope_self_report_match
21 档位思考量 tier_thinking_volume_match
22 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 4119 ms 6211 ms 6899 ms

输出速度 118.5 tok/s burst 25.3 tok/s

完成步骤 6/6 成功 6/6 成功 6/6 成功

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1271

$0.2000

$0.2833

缓存读取占比 ⓘ 83% 66% 0%

揭晓

通道

官方基准

服务商 Aiide ↗

通道O-Max

服务商 NowCoding ↗

通道R-Kiro

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