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

2026/06/15 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

Aiberm / cc
```
评测失败
```
AIMZ / M-Max
```
评测失败
```

步骤 / 指标

SSSAiCode

O-Max-L2

FoxCode

R-ultra

官方基准

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 04:58:42 ~ 04:58:52 (7.9s) 04:58:40 ~ 04:58:45 (3.3s) 04:58:44 ~ 04:58:49 (3.6s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 6,606 ms 2,227 ms 2,566 ms

首文本(SSE delta) 6,729 ms 2,408 ms 2,567 ms

总耗时 6,854 ms 2,427 ms 2,662 ms

输入 1,428 83 1,454

输出 4 2 4

缓存创建

29,761

5m: 0 / 1h: 29,761

23,477

5m: 23,477 / 1h: 0

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

缓存读取 0 0 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 05:01:20 ~ 05:01:25 (3.1s) 05:01:38 ~ 05:01:43 (3.6s) 05:01:57 ~ 05:02:02 (3.5s)

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) 1,709 ms 1,728 ms 2,129 ms

首文本(SSE delta) 2,010 ms 1,730 ms 2,133 ms

总耗时 2,158 ms 2,842 ms 2,500 ms

输入 2 57 2

输出 30 60 28

缓存创建

1,617

5m: 0 / 1h: 1,617

225

5m: 225 / 1h: 0

1,643

5m: 0 / 1h: 1,643

缓存读取 29,761 23,477 30,222

输出速度 - 54.0 tok/s -

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-20250514

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 05:05:11 ~ 05:05:16 (4.3s) 05:04:59 ~ 05:05:04 (2.8s) 05:04:27 ~ 05:04:32 (3.7s)

提示词

查看本步 Prompt

请回报你的 knowledge cutoff，只输出 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 3,007 ms 1,675 ms 2,504 ms

首文本(SSE delta) 3,187 ms 1,677 ms 2,506 ms

总耗时 3,336 ms 2,031 ms 2,687 ms

输入 2 11 2

输出 66 11 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 59

24,164

5m: 24,164 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 51

缓存读取 31,378 0 31,865

响应

2025-01

2026-01

2025-01

步骤 4: identity_free text

时间 05:09:16 ~ 05:09:21 (4.6s) 05:08:48 ~ 05:08:58 (5.0s) 05:08:19 ~ 05:08:24 (4.4s)

提示词

查看本步 Prompt

中文做个自我介绍：你是什么产品或助手？谁开发的？50 字内。

HTTP 头(TTFB) 2,397 ms 3,147 ms 2,425 ms

首文本(SSE delta) 3,735 ms 3,149 ms 2,426 ms

总耗时 3,795 ms 4,104 ms 3,438 ms

输入 2 56 2

输出 74 71 51

缓存创建

5m: 0 / 1h: 99

24,466

5m: 24,466 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 37

缓存读取 31,437 0 31,916

输出速度 - 74.3 tok/s 50.4 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我可以帮你写代码、分析问题、查找资料和处理各类软件工程任务，致力于提供安全、可靠的帮助。

我是 Kiro，一个由 Anthropic 开发的 AI 助手，基于 Claude 模型构建，帮助用户完成开发、写作、分析等专业任务。

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

步骤 5: knowledge_recall text

时间 05:11:57 ~ 05:12:07 (5.6s) 05:12:40 ~ 05:13:00 (17.3s) 05:12:09 ~ 05:12:19 (6.0s)

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: "euro2024", "olympics2024_medals", "nobel_peace_2024", "superbowl_lix", "canada_pm_2025_03", "pope_2025_05", "club_world_cup_2025", "us_open_2025_men".
- "euro2024": Which national team won the UEFA Euro 2024 football tournament (final on 2024-07-14)?
- "olympics2024_medals": Which country finished top of the total medal count at the Paris 2024 Summer Olympics (closed 2024-08-11)?
- "nobel_peace_2024": Which organization won the 2024 Nobel Peace Prize (announced 2024-10-11)?
- "superbowl_lix": Which NFL team won Super Bowl LIX (played 2025-02-09)?
- "canada_pm_2025_03": Who became Prime Minister of Canada on 2025-03-14?
- "pope_2025_05": Who was elected pope on 2025-05-08 (papal name)?
- "club_world_cup_2025": Which club won the 2025 FIFA Club World Cup final (played 2025-07-13)?
- "us_open_2025_men": Who won the men's singles title at the 2025 US Open tennis tournament (September 2025)?

HTTP 头(TTFB) 2,254 ms 1,300 ms 2,486 ms

首文本(SSE delta) 3,802 ms 1,302 ms 3,881 ms

总耗时 4,858 ms 16,488 ms 4,997 ms

输入 2 59 2

输出 314 1,078 312

缓存创建

3,879

5m: 0 / 1h: 3,879

4,283

5m: 4,283 / 1h: 0

4,273

5m: 0 / 1h: 4,273

缓存读取 0 0 0

输出速度 burst 71.0 tok/s burst

响应

{"facts":{"euro2024":"Spain","olympics2024_medals":"United States","nobel_peace_2024":"Nihon Hidankyo","superbowl_lix":"Philadelphia Eagles","canada_pm_2025_03":"Mark Carney","pope_2025_05":"UNKNOWN",

{"facts":{"euro2024":"Spain","olympics2024_medals":"United States","nobel_peace_2024":"Nihon Hidankyo","superbowl_lix":"Philadelphia Eagles","canada_pm_2025_03":"Mark Carney","pope_2025_05":"Leo XIV",

{"facts":{"euro2024":"Spain","olympics2024_medals":"United States","nobel_peace_2024":"Nihon Hidankyo","superbowl_lix":"Philadelphia Eagles","canada_pm_2025_03":"Mark Carney","pope_2025_05":"Leo XIV",

总计

总输入(含缓存) 129,427 100,358 131,691

总输出 488 1,222 401

总缓存创建

35,415

5m: 0 / 1h: 35,415

76,615

5m: 76,615 / 1h: 0

36,226

5m: 0 / 1h: 36,226

总缓存读取 92,576 23,477 94,003

输出速度 burst 70.1 tok/s 50.4 tok/s

总执行时间 25.5s 32.0s 21.2s

总墙钟时间

13m 24.8s

含步骤间等待

14m 19.8s

含步骤间等待

13m 34.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2870

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.3429

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2907

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_recall knowledge_recall knowledge_recall

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

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

CDN - cloudflare -

ID 格式 msg_01MPPfgdVoNEhQLHYMdh1rLD msg_01Y4hSsxqF98M53YLBhv1y03 msg_01P4sMTraG4mxkJDk4QUR464

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-L2

cf-ray: a0bc549ff8bfd7ac-LAX
server: Photon-Edge
set-cookie: _cfuvid=J1Sfe_okXQ9h9YtXf2L18kLC4J6XWqiw2GccU9r3wb8-1781471518.7194183-1.0.1.1-VRSbc2wEnsT2y.TjAJ7A2Of5m42Y80I2MTsfZTNKwNY; 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

1781471518679-7n7mzec5vhbi6
req_011Cc3qi6qS75jWyN8s4fWyb
a0bc549ff8bfd7ac-LAX

R-ultra

cf-ray: a0bc55a9ef5a7962-NRT
server: cloudflare
x-new-api-version: v0.0.0
x-oneapi-request-id: 202606142112414216473028268d9d6WuMsLSSU

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

a0bc55a9ef5a7962-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_011Cc3qizcR5faERDnoFcfHi

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 89 59 96

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 0.0 /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 0.0 /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 5.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

身份(结构) 6.7 /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 0.0 /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 0.0 /10 ×4 10.0 /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 89 v3.14.0 59 v3.14.0 基准（参考）

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 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 中文遵循 instruction_following_lang
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 4200 ms 5578 ms 3257 ms

输出速度 burst 70.1 tok/s 50.4 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 ⓘ

$0.2870

$0.3429

$0.2907

缓存读取占比 ⓘ 72% 23% 71%

揭晓

通道

服务商 SSSAiCode ↗

通道O-Max-L2

服务商 FoxCode ↗

通道R-ultra

官方基准

返回列表