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

2026/06/05 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

2 任务失败执行不完整

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
```
InfAI / R-Kiro
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

SAIAi

O-Max

Tokaify

M-AWS

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 01:48:08 ~ 01:48:13 (3.2s) 01:48:04 ~ 01:48:09 (3.6s) 01:48:02 ~ 01:48:12 (4.9s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,070 ms 2,544 ms 3,016 ms

首文本(SSE delta) 2,071 ms 2,546 ms 3,017 ms

总耗时 2,207 ms 2,667 ms 3,234 ms

输入 2 1,454 1,454

输出 4 4 4

缓存创建

1,452

5m: 1,452 / 1h: 0

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

缓存读取 30,222 0 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 01:50:01 ~ 01:50:06 (3.7s) 01:51:47 ~ 01:51:52 (3.3s) 01:50:41 ~ 01:50:46 (4.2s)

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。自报身份，输出严格遵守以下 3 行格式（不允许 markdown、代码块、额外文本）：
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) 2,124 ms 2,022 ms 3,132 ms

首文本(SSE delta) 2,126 ms 2,023 ms 3,135 ms

总耗时 2,500 ms 2,349 ms 3,496 ms

输入 2 2 2

输出 28 28 28

缓存创建

1,646

5m: 0 / 1h: 1,646

5m: 0 / 1h: 0

1,646

5m: 0 / 1h: 1,646

缓存读取 30,222 31,868 30,222

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 01:54:03 ~ 01:54:08 (3.3s) 01:53:55 ~ 01:54:00 (3.3s) 01:53:57 ~ 01:54:07 (9.4s)

提示词

查看本步 Prompt

你的训练数据知识截止到哪一年哪一月？只用 YYYY-MM 格式回答，不要解释。

HTTP 头(TTFB) 2,186 ms 2,148 ms 7,965 ms

首文本(SSE delta) 2,188 ms 2,150 ms 7,996 ms

总耗时 2,357 ms 2,310 ms 8,434 ms

输入 2 2 2

输出 6 6 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 71

5m: 0 / 1h: 49

5m: 0 / 1h: 54

缓存读取 31,868 31,868 31,868

响应

2026-01

2025-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 01:57:45 ~ 01:57:50 (4.6s) 01:55:59 ~ 01:56:04 (4.7s) 01:57:19 ~ 01:57:29 (5.1s)

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) 2,831 ms 2,366 ms 3,388 ms

首文本(SSE delta) 2,834 ms 2,368 ms 3,390 ms

总耗时 3,582 ms 3,581 ms 4,395 ms

输入 2 2 2

输出 51 73 61

缓存创建

5m: 0 / 1h: 37

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 31,939 31,917 31,922

输出速度 68.2 tok/s 60.2 tok/s 60.7 tok/s

响应

我是 Claude（具体型号为 Claude Opus 4.8），属于 Claude 产品系列，由 Anthropic 公司开发。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能帮你写代码、分析问题、解答疑惑和处理各种软件工程任务。当前模型是 Opus 4.8。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，基于 Claude Opus 4.8 模型，可协助编程、写作、分析等多种任务。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 02:01:49 ~ 02:01:59 (8.3s) 01:58:33 ~ 01:58:43 (7.7s) 01:58:40 ~ 01:58:55 (9.9s)

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) 2,873 ms 2,732 ms 4,866 ms

首文本(SSE delta) 7,164 ms 6,551 ms 8,197 ms

总耗时 7,225 ms 6,686 ms 8,889 ms

输入 2 2 2

输出 518 414 441

缓存创建

540

5m: 0 / 1h: 540

562

5m: 0 / 1h: 562

550

5m: 0 / 1h: 550

缓存读取 31,976 31,956 31,961

输出速度 burst burst -

响应

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

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","OUT","OUT","OUT"],"calc":2650}

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

总计

总输入(含缓存) 159,983 159,943 159,946

总输出 607 525 540

总缓存创建

3,746

5m: 1,452 / 1h: 2,294

30,872

5m: 0 / 1h: 30,872

32,511

5m: 0 / 1h: 32,511

总缓存读取 156,227 127,609 125,973

输出速度 68.2 tok/s 60.2 tok/s 60.7 tok/s

总执行时间 23.0s 22.7s 33.6s

总墙钟时间

13m 50.8s

含步骤间等待

10m 38.7s

含步骤间等待

10m 52.9s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1133

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2772

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2870

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN - - -

ID 格式 msg_01CS6tYsBBT7pMX48x8YzPps msg_014nkAGxPYNc7vALamwthS3R msg_014tMjBj77JGA86bYidGFDLA

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_011Cbif8517wBekVmPPzuuyS

O-Max

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_011CbiesbM5ZubneqYp2Dm9p

M-AWS

server: nginx/1.18.0 (Ubuntu)
x-new-api-version: v0.0.0
x-oneapi-request-id: 20260604175841863287681lOEkGFi8zzbs0kxC

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-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 97 92 97

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 7.0 /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 10.0 /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 10.0 /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) 10.0 /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 10.0 /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

与基线相似度基准（参考） 92 v3.9.1 97 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 3574 ms 3519 ms 5690 ms

输出速度 68.2 tok/s 60.2 tok/s 60.7 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 ⓘ

$0.1133

$0.2772

$0.2870

缓存读取占比 ⓘ 98% 80% 79%

揭晓

通道

官方基准

服务商 SAIAi ↗

通道O-Max

服务商 Tokaify ↗

通道M-AWS

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