模型对比 | RPDiag

测试说明点击展开 5 步 quick-probe-v1 详解

前 4 步同一会话（交互 TUI 多轮），第 5、6 步各自独立新会话，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 1-3 步的延迟在交互进程内发生，让缓存前缀在墙钟里老化）。第 3 步（cutoff）累计跨度 > 5 分钟保住 sliding cache 检测；总跨度 > 6 分钟。第 5 步（知识召回）与第 6 步（档位）都是独立新会话（第 6 步不复用上下文，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。

1 通道 · 6 步骤

2026/07/03 运行日期

claude-sonnet-4-6 官方基准

3 任务失败执行不完整

已揭晓揭晓进度

⚠ 3 通道不可测 · 已从主对比表移除点击展开原因

DBAI / M-

不可测：未取得可评分响应（如 403 / 上游错误）

SSSAiCode / R-Kiro
```
评测失败
```
SAIAi / O-Max
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

基本信息

服务名 Claude Code

模型 claude-sonnet-4-6

客户端 claude-cli v2.1.195

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 21:42:28 ~ 21:42:31 (3.2s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,166 ms

首文本(SSE delta) 3,184 ms

总耗时 3,245 ms

输入 3

输出 5

缓存创建

6,217

5m: 0 / 1h: 6,217

缓存读取 16,046

响应

pong

步骤 2: identity text

时间 21:45:11 ~ 21:45:21 (10.2s)

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) 9,896 ms

首文本(SSE delta) 9,897 ms

总耗时 10,231 ms

输入 3

输出 22

缓存创建

189

5m: 0 / 1h: 189

缓存读取 22,263

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

步骤 3: cutoff text

时间 21:49:12 ~ 21:49:15 (3.3s)

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) 3,052 ms

首文本(SSE delta) 3,053 ms

总耗时 3,300 ms

输入 3

输出 8

缓存创建

5m: 0 / 1h: 55

缓存读取 22,452

响应

2025-08

步骤 4: identity_free text

时间 21:51:06 ~ 21:51:10 (3.8s)

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) 3,273 ms

首文本(SSE delta) 3,274 ms

总耗时 3,845 ms

输入 3

输出 50

缓存创建

5m: 0 / 1h: 41

缓存读取 22,507

输出速度 87.6 tok/s

响应

我叫 Claude，是 Anthropic 开发的 AI 助手，属于 Claude 产品系列，当前版本为 Claude Sonnet 4.6。

步骤 5: knowledge_recall text

时间 21:54:45 ~ 21:55:00 (14.4s)

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) 1,737 ms

首文本(SSE delta) 1,738 ms

总耗时 3,565 ms

输入 3

输出 205

缓存创建

4,660

5m: 0 / 1h: 4,660

缓存读取 2,129

输出速度 112.2 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

步骤 6: digit_count text

时间 21:56:15 ~ 21:56:40 (20.8s)

提示词

查看本步 Prompt

Count digits exactly in s. Return {"n":len(s),"c":[count0,count7,count9]}. s=520320361573304202849599249792791768806594372135290110162664923432035716

HTTP 头(TTFB) 839 ms

首文本(SSE delta) 840 ms

总耗时 19,831 ms

输入 164

输出 1,427

缓存创建

5m: 0 / 1h: 0

缓存读取 0

输出速度 75.1 tok/s

响应

### Parsing the string

```
s = "520320361573304202849599249792791768806594372135290110162664923432035716"
```

**Counting in groups of 10:**

| Group | Chars |
|-------|-------|
| 1–10  | 5203203615

总计

总输入(含缓存) 96,738

总输出 1,717

总缓存创建

11,162

5m: 0 / 1h: 11,162

总缓存读取 85,397

输出速度 78.6 tok/s

总执行时间 55.9s

总墙钟时间

14m 12.1s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0938

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

通道指纹

来源步骤 digit_count

平台 direct (100%)

上游 Anthropic 直连 (100%)

CDN -

ID 格式 msg_01QdYCqeBF9YKVXZUb5mk46M

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_011CcfErUJZ2Ln9qsogKK6gb

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 100

基线状态已对照基线

缓存命中比 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15

延迟基线 10.0 /10 ×15

模型匹配 10.0 /10 ×14

缓存连续性 10.0 /10 ×14

sliding 5m 10.0 /10 ×13

原生 msg-ID 10.0 /10 ×8

系统提示纯净 10.0 /10 ×8

身份(结构) 10.0 /10 ×7

身份(自由) 10.0 /10 ×7

service_tier 10.0 /10 ×6

知识截止 10.0 /10 ×5

inference_geo 10.0 /10 ×5

流式投递 10.0 /10 ×5

stop_reason 10.0 /10 ×3

Req-ID 透传 10.0 /10 ×2

SDK 一致 10.0 /10 ×2

综合结论

与基线相似度基准（参考）

雷达图例

共 20 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 流式投递 buffer_dump_match
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 知识召回 knowledge_recall_match
14 延迟基线 latency_baseline_match
15 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
16 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
17 结构化身份 identity_structured_match
18 信封自报一致 envelope_self_report_match
19 档位思考量 tier_thinking_volume_match
20 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 7336 ms

输出速度 78.6 tok/s

完成步骤 6/6 成功

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0938

缓存读取占比 ⓘ 88%

揭晓

通道官方基准

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