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

2026/06/02 运行日期

claude-opus-4-7 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

SSSAiCode / R-Kiro
```
评测失败
```
InfAI / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

Xnark

M-Max/Azure

LingxiCode

M-

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code

模型 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

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 00:33:03 ~ 00:33:08 (4.2s) 00:32:59 ~ 00:33:14 (10.1s) 00:32:57 ~ 00:33:02 (4.8s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,003 ms 8,864 ms 3,547 ms

首文本(SSE delta) 3,005 ms 8,887 ms 3,549 ms

总耗时 3,135 ms 8,964 ms 3,733 ms

输入 6 1 6

输出 6 2 6

缓存创建

36,556

5m: 0 / 1h: 36,556

4,285

36,556

5m: 0 / 1h: 36,556

缓存读取 0 38,556 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 00:36:09 ~ 00:36:14 (3.0s) 00:35:14 ~ 00:35:39 (20.4s) 00:36:47 ~ 00:37:07 (19.6s)

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。严格按以下 3 行格式输出，全部小写英文，不要任何其他文字、解释、标点：
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) 1,671 ms 18,586 ms 2,866 ms

首文本(SSE delta) 1,672 ms 18,901 ms 2,867 ms

总耗时 2,111 ms 18,992 ms 3,319 ms

输入 6 1 6

输出 30 16 30

缓存创建

198

5m: 0 / 1h: 198

4,307

198

5m: 0 / 1h: 198

缓存读取 36,556 38,758 36,556

输出速度 68.3 tok/s - 66.4 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

步骤 3: cutoff text

时间 00:38:13 ~ 00:38:19 (3.6s) 00:38:50 ~ 00:39:20 (26.1s) 00:39:45 ~ 00:39:50 (4.5s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 2,397 ms 24,957 ms 3,165 ms

首文本(SSE delta) 2,575 ms 25,119 ms 3,308 ms

总耗时 2,632 ms 25,197 ms 3,404 ms

输入 6 1 6

输出 9 3 9

缓存创建

5m: 0 / 1h: 63

4,312

5m: 0 / 1h: 72

缓存读取 36,754 38,802 36,754

响应

2025-01

2026-01

2025-01

步骤 4: identity_free text

时间 00:41:56 ~ 00:42:01 (4.8s) 00:40:44 ~ 00:40:54 (5.2s) 00:41:29 ~ 00:41:39 (5.5s)

提示词

查看本步 Prompt

请用中文介绍你自己是什么产品或助手，由谁开发，50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 2,546 ms 3,788 ms 4,020 ms

首文本(SSE delta) 2,548 ms 4,096 ms 4,544 ms

总耗时 3,684 ms 4,189 ms 4,708 ms

输入 6 1 6

输出 66 24 47

缓存创建

5m: 0 / 1h: 47

4,320

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 36,817 38,872 36,826

输出速度 58.1 tok/s - -

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，当前基于 Claude Opus 4.7 模型，可协助编程、写作、分析等多种任务。

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

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

步骤 5: knowledge_tier text

时间 00:44:18 ~ 00:44:28 (7.1s) 00:42:06 ~ 00:42:36 (28.5s) 00:45:28 ~ 00:45:38 (8.6s)

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) 1,740 ms 26,207 ms 3,904 ms

首文本(SSE delta) 5,706 ms 27,372 ms 7,423 ms

总耗时 6,080 ms 27,456 ms 7,776 ms

输入 6 1 6

输出 281 30 320

缓存创建

559

5m: 0 / 1h: 559

4,411

540

5m: 0 / 1h: 540

缓存读取 36,864 39,698 36,865

响应

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

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

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

总计

总输入(含缓存) 184,444 216,326 184,436

总输出 392 75 412

总缓存创建

37,423

5m: 0 / 1h: 37,423

21,635

37,405

5m: 0 / 1h: 37,405

总缓存读取 146,991 194,686 147,001

输出速度 61.0 tok/s - 66.4 tok/s

总执行时间 22.7s 1m 30.2s 42.9s

总墙钟时间

11m 24.8s

含步骤间等待

9m 36.9s

含步骤间等待

12m 40.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.3173

Anthropic: Claude Opus 4.7

$0.1838

Anthropic: Claude Opus 4.7

$0.3177

Anthropic: Claude Opus 4.7

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 direct (100%) direct (75%) one-api (100%)

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

CDN - - cloudflare

ID 格式 msg_01H4VvGtCpESHmkL4rjs82Kw msg_bf7d741897a845409c8bf91764d00de0 msg_01C1q8Z6MRdgwmnH7jpm3ZgP

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_011CbcsnSaahsksP4MGNGST8

M-Max/Azure

server: nginx/1.24.0 (Ubuntu)

id_format: msg_prefix
has_service_tier: false
has_inference_geo: false
model_has_date_suffix: false
usage_has_cache_fields: true

body:id:msg_prefixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

6fe82373-3d47-4bc5-a723-8a77318c42ff

M-

cf-ray: a04fb0611cee734b-NRT
server: cloudflare
set-cookie: server_name_session=ba115a7370ccc9e9324d91897312e7f0; Max-Age=86400; httponly; path=/
x-oneapi-request-id: 20260601164530136056753kXLOuxx9

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

a04fb0611cee734b-NRT

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 96 68 93

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 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 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

缓存连续性 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

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

系统提示纯净 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

知识截止 0.0 /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

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

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

延迟基线 10.0 /10 ×5 4.7 /10 ×5 10.0 /10 ×5

Req-ID 透传 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

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

流式投递 — — —

综合结论

与基线相似度基准（参考） 68 v3.9.1 93 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 3528 ms 16960 ms 4588 ms

输出速度 61.0 tok/s - 66.4 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 ⓘ

$0.3173

$0.1838

$0.3177

缓存读取占比 ⓘ 80% 90% 80%

揭晓

通道

官方基准

服务商 Xnark ↗

通道M-Max/Azure

服务商 LingxiCode ↗

通道M-

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