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

2026/06/10 运行日期

claude-sonnet-4-6 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

FoxCode / R-ultra
```
评测失败
```
ClaudeCN / O-Max
```
评测失败
```

步骤 / 指标

Novaris

O-Max

官方基准

PackyCode

cc-Zeus

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code

模型 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

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 06:56:03 ~ 06:56:08 (3.9s) 06:56:11 ~ 06:56:16 (4.4s) 06:56:07 ~ 06:56:12 (3.7s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,862 ms 3,202 ms 2,458 ms

首文本(SSE delta) 2,863 ms 3,203 ms 2,459 ms

总耗时 3,086 ms 3,294 ms 2,621 ms

输入 3 3 3

输出 5 5 5

缓存创建

26,483

5m: 0 / 1h: 26,483

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

缓存读取 0 0 0

响应

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 06:57:39 ~ 06:57:44 (3.0s) 06:59:29 ~ 06:59:34 (3.9s) 06:59:42 ~ 06:59:47 (3.3s)

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。请只输出以下 3 行内容（label 小写，值小写）：
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) 1,808 ms 2,107 ms 2,036 ms

首文本(SSE delta) 1,822 ms 2,109 ms 2,037 ms

总耗时 2,237 ms 2,472 ms 2,370 ms

输入 3 3 3

输出 22 22 22

缓存创建

178

5m: 0 / 1h: 178

178

5m: 0 / 1h: 178

178

5m: 0 / 1h: 178

缓存读取 26,483 32,318 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

步骤 3: cutoff text

时间 06:59:11 ~ 06:59:16 (2.8s) 07:00:59 ~ 07:01:04 (3.7s) 07:01:24 ~ 07:01:29 (3.5s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 1,736 ms 2,400 ms 2,244 ms

首文本(SSE delta) 1,750 ms 2,401 ms 2,245 ms

总耗时 2,022 ms 2,685 ms 2,434 ms

输入 3 3 3

输出 8 8 8

缓存创建

5m: 0 / 1h: 44

5m: 0 / 1h: 40

5m: 0 / 1h: 64

缓存读取 26,661 32,496 32,496

响应

2025-04

2025-08

2025-08

步骤 4: identity_free text

时间 07:02:56 ~ 07:03:06 (7.0s) 07:04:14 ~ 07:04:24 (5.0s) 07:04:18 ~ 07:04:23 (4.4s)

提示词

查看本步 Prompt

用中文说说你的身份：什么产品？由谁打造？50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 5,206 ms 3,216 ms 2,288 ms

首文本(SSE delta) 5,215 ms 3,219 ms 2,289 ms

总耗时 6,206 ms 4,020 ms 3,338 ms

输入 3 3 3

输出 67 50 67

缓存创建

5m: 0 / 1h: 39

5m: 0 / 1h: 43

缓存读取 26,705 32,536 32,560

输出速度 67.6 tok/s 62.4 tok/s 63.9 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手。Anthropic 是一家专注于 AI 安全研究的公司，致力于构建安全、可靠且有益的人工智能系统。

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。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能帮助您完成写作、分析、编程、问答等各类任务，致力于提供安全、有益的智能对话服务。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 07:05:16 ~ 07:05:31 (10.2s) 07:08:02 ~ 07:08:17 (10.8s) 07:07:07 ~ 07:07:22 (11.1s)

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) 2,650 ms 2,059 ms 2,317 ms

首文本(SSE delta) 3,077 ms 2,546 ms 2,743 ms

总耗时 9,400 ms 9,719 ms 10,019 ms

输入 3 3 3

输出 448 481 500

缓存创建

440

5m: 0 / 1h: 440

423

5m: 0 / 1h: 423

440

5m: 0 / 1h: 440

缓存读取 26,744 32,579 32,603

输出速度 70.9 tok/s 67.1 tok/s 68.7 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}

总计

总输入(含缓存) 133,792 162,946 163,035

总输出 550 566 602

总缓存创建

27,184

5m: 0 / 1h: 27,184

33,002

5m: 0 / 1h: 33,002

33,043

5m: 0 / 1h: 33,043

总缓存读取 106,593 129,929 129,977

输出速度 70.4 tok/s 66.6 tok/s 68.1 tok/s

总执行时间 26.9s 27.7s 26.1s

总墙钟时间

9m 27.8s

含步骤间等待

12m 5.9s

含步骤间等待

11m 14.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1422

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1713

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1720

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN - - cloudflare

ID 格式 msg_016kVsGReGB1SSEE34zc8yxX msg_015bUatiBzwXmCvLPrSTJsXg msg_01T3KQwoC4EYRzar1W3H5FG9

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

server: nginx
x-oneapi-request-id: 202606092305172801468518268d9d6KFIxDnIG

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-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

—

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_011CbtXWytYS25asB4AdvBXA

cc-Zeus

via: 1.1 Caddy
cf-ray: a093ca72eaeaf59a-LAX
server: cloudflare
x-oneapi-request-id: 2026061007070998308249WtPin1NL

id_format: msg_prefix
via_chain: ["1.1 Caddy"]
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-rayhdr:viabody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body

a093ca72eaeaf59a-LAX

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 85 100 98

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 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 0.0 /10 ×8 10.0 /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 5.0 /10 ×7 10.0 /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 0.0 /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 85 v3.9.1 基准（参考） 98 v3.9.1

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 4590 ms 4438 ms 4156 ms

输出速度 70.4 tok/s 66.6 tok/s 68.1 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 ⓘ

$0.1422

$0.1713

$0.1720

缓存读取占比 ⓘ 80% 80% 80%

揭晓

通道

服务商 Novaris ↗

通道O-Max

官方基准

服务商 PackyCode ↗

通道cc-Zeus

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