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

2026/06/13 运行日期

claude-sonnet-4-6 官方基准

1 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

PackyCode / cc-Zeus
```
评测失败
```

步骤 / 指标

SSSAiCode

O-Max

ClaudeAPI

O-Bdrk

FoxCode

R-ultra

官方基准

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6

客户端 claude-cli v2.1.160 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 18:05:55 ~ 18:06:00 (3.1s) 18:05:51 ~ 18:06:01 (6.9s) 18:05:51 ~ 18:06:01 (5.1s) 18:05:57 ~ 18:06:02 (3.3s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 1,852 ms 3,912 ms 2,719 ms 2,082 ms

首文本(SSE delta) 1,925 ms 3,914 ms 2,720 ms 2,084 ms

总耗时 1,992 ms 4,074 ms 3,673 ms 2,288 ms

输入 3 3 12 3

输出 5 5 14 5

缓存创建

31,988

5m: 0 / 1h: 31,988

32,799

5m: 32,799 / 1h: 0

33,003

5m: 33,003 / 1h: 0

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

缓存读取 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 18:07:04 ~ 18:07:09 (3.1s) 18:09:59 ~ 18:10:09 (6.0s) 18:07:42 ~ 18:07:48 (4.2s) 18:08:26 ~ 18:08:31 (3.1s)

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) 1,841 ms 4,188 ms 2,930 ms 1,780 ms

首文本(SSE delta) 2,119 ms 4,190 ms 2,931 ms 1,782 ms

总耗时 2,449 ms 4,516 ms 3,209 ms 2,106 ms

输入 3 3 57 3

输出 22 22 62 22

缓存创建

191

5m: 0 / 1h: 191

191

5m: 191 / 1h: 0

33,474

5m: 33,474 / 1h: 0

191

5m: 0 / 1h: 191

缓存读取 31,988 32,799 0 32,318

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-5

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

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

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

步骤 3: cutoff text

时间 18:11:01 ~ 18:11:16 (12.6s) 18:13:56 ~ 18:14:01 (4.7s) 18:09:24 ~ 18:09:29 (4.2s) 18:10:01 ~ 18:10:06 (3.1s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 8,495 ms 2,379 ms 2,164 ms 1,900 ms

首文本(SSE delta) 8,685 ms 2,381 ms 2,165 ms 1,902 ms

总耗时 8,790 ms 2,692 ms 3,421 ms 2,043 ms

输入 3 3 11 3

输出 8 8 51 8

缓存创建

5m: 0 / 1h: 44

32,552

5m: 0 / 1h: 32,552

453

5m: 453 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 42

缓存读取 32,179 0 33,474 32,509

输出速度 - - 40.6 tok/s -

响应

2025-04

2025-08

2025-08

2025-08

步骤 4: identity_free text

时间 18:13:17 ~ 18:13:22 (3.4s) 18:16:14 ~ 18:16:19 (4.2s) 18:12:27 ~ 18:12:32 (4.9s) 18:13:24 ~ 18:13:29 (4.7s)

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) 1,395 ms 2,131 ms 2,200 ms 2,779 ms

首文本(SSE delta) 2,579 ms 2,132 ms 2,201 ms 3,221 ms

总耗时 2,649 ms 2,940 ms 3,901 ms 3,720 ms

输入 3 3 56 3

输出 70 44 76 44

缓存创建

5m: 0 / 1h: 43

5m: 0 / 1h: 39

34,274

5m: 34,274 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 32,223 32,552 0 32,551

输出速度 - 54.5 tok/s 44.7 tok/s 88.2 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我擅长回答问题、编写代码、分析文本和协助各类任务，致力于提供安全、有帮助的智能对话服务。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手。当前运行的模型版本为 claude-sonnet-4-6。

我是 Kiro，由 Anthropic 打造的 AI 编程助手，基于 Claude 模型（claude-sonnet-4-6），帮助开发者完成软件工程任务。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手。当前运行的模型版本为 claude-sonnet-4-6。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 18:14:42 ~ 18:14:52 (8.8s) 18:18:56 ~ 18:19:11 (12.3s) 18:16:28 ~ 18:16:43 (10.0s) 18:14:56 ~ 18:15:11 (10.2s)

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) 2,148 ms 3,152 ms 3,062 ms 1,815 ms

首文本(SSE delta) 7,701 ms 3,550 ms 3,063 ms 2,289 ms

总耗时 7,846 ms 10,476 ms 9,085 ms 9,245 ms

输入 3 3 10 3

输出 406 425 587 540

缓存创建

443

5m: 0 / 1h: 443

417

5m: 0 / 1h: 417

35,088

5m: 35,088 / 1h: 0

417

5m: 0 / 1h: 417

缓存读取 32,266 32,591 0 32,590

输出速度 burst 61.4 tok/s 97.5 tok/s 77.6 tok/s

响应

{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 161,380 163,955 169,912 162,990

总输出 511 504 790 619

总缓存创建

32,709

5m: 0 / 1h: 32,709

65,998

5m: 32,990 / 1h: 33,008

136,292

5m: 136,292 / 1h: 0

33,007

5m: 0 / 1h: 33,007

总缓存读取 128,656 97,942 33,474 129,968

输出速度 burst 60.6 tok/s 79.5 tok/s 78.3 tok/s

总执行时间 30.9s 34.0s 28.3s 24.4s

总墙钟时间

8m 57.1s

含步骤间等待

13m 20.3s

含步骤间等待

10m 52.1s

含步骤间等待

9m 14.0s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1690

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.2381

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.3418

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1721

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN - - cloudflare -

ID 格式 msg_01WwCefTC7iHmcssHXUR4h2N msg_01VthXf7XPpCbUqc5ttBj1CC msg_015535v56s2bcdzjFBTnjuSe msg_01F8D9fKQqVxZu9egZ9sdpqL

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
O-Max	cf-ray: a0b0547e58b09e1f-LAX server: Photon-Edge set-cookie: _cfuvid=7DM_Qt1ScgcTH9.JSM4AHCz0KsIdSzFloLBb.YDNrTo-1781345684.213303-1.0.1.1-EylZLnub1b0upBbRN65yZ86kWR5fv98t_lJxQ00pV1g; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com	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	1781345684151-2au4kttbdu07x req_011Cc15nJHF59YyY62LSJRCH a0b0547e58b09e1f-LAX
O-Bdrk	x-new-api-version: v2026.05.18 x-oneapi-request-id: 202606131018586463864398268d9d6FKseptH6	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	—
R-ultra	cf-ray: a0b0571068ecaf8b-NRT server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 20260613101630675660628268d9d6Hu0id9Tn	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	a0b0571068ecaf8b-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_011Cc15oJqWenVvmLAbmGoKG

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 87 86 64 100

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 10.0 /10 ×20 8.3 /10 ×20 0.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15 4.0 /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 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 10.0 /10 ×13 7.7 /10 ×13 5.3 /10 ×13 10.0 /10 ×13

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

系统提示纯净 5.0 /10 ×8 5.0 /10 ×8 5.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

身份(结构) 6.7 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

知识截止 5.0 /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 0.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

service_tier 10.0 /10 ×6 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 10.0 /10 ×5

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

Req-ID 透传 10.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 10.0 /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 87 v3.10.0 86 v3.10.0 64 v3.10.0 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 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 Thinking 体量 thinking_volume_match
13 缓存连续 cache_continuity_intra
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 中文遵循 instruction_following_lang
19 世界知识层级 world_knowledge_tier_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 4745 ms 4940 ms 4658 ms 3880 ms

输出速度 burst 60.6 tok/s 79.5 tok/s 78.3 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 ⓘ

$0.1690

$0.2381

$0.3418

$0.1721

缓存读取占比 ⓘ 80% 60% 20% 80%

揭晓

通道

服务商 SSSAiCode ↗

通道O-Max

服务商 ClaudeAPI ↗

通道O-Bdrk

服务商 FoxCode ↗

通道R-ultra

官方基准

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