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

2026/06/08 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 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

SudoCode / M-Max
```
评测失败
```

步骤 / 指标

ZeroCode

SSSAiCode

O-Max

SAIAi

O-Max

官方基准

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001

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 00:52:53 ~ 00:53:08 (10.0s) 00:52:57 ~ 00:53:02 (2.8s) 00:52:55 ~ 00:53:00 (3.6s) 00:52:59 ~ 00:53:04 (3.4s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 6,985 ms 1,278 ms 2,145 ms 1,646 ms

首文本(SSE delta) 6,991 ms 1,498 ms 2,146 ms 1,648 ms

总耗时 7,498 ms 1,544 ms 2,466 ms 1,995 ms

输入 4 10 10 10

输出 58 39 43 51

缓存创建

31,129

5m: 0 / 1h: 31,129

32,790

5m: 0 / 1h: 32,790

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

5m: 0 / 1h: 0

缓存读取 0 0 0 33,122

输出速度 114.4 tok/s burst 134.4 tok/s 147.0 tok/s

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 00:55:06 ~ 00:55:16 (6.5s) 00:56:13 ~ 00:56:18 (3.2s) 00:56:27 ~ 00:56:32 (4.1s) 00:54:11 ~ 00:54:16 (4.6s)

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) 3,802 ms 885 ms 1,724 ms 1,277 ms

首文本(SSE delta) 3,803 ms 2,359 ms 1,727 ms 1,280 ms

总耗时 5,202 ms 2,452 ms 3,126 ms 3,636 ms

输入 12 10 10 10

输出 171 194 160 289

缓存创建

173

5m: 0 / 1h: 173

232

5m: 0 / 1h: 232

236

5m: 0 / 1h: 236

244

5m: 0 / 1h: 244

缓存读取 31,129 32,790 33,122 33,122

输出速度 122.2 tok/s - 114.4 tok/s 122.7 tok/s

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-3-5-sonnet

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

步骤 3: cutoff text

时间 00:58:48 ~ 00:58:58 (6.0s) 00:58:28 ~ 00:58:33 (2.4s) 00:57:59 ~ 00:58:04 (3.5s) 00:56:23 ~ 00:56:28 (3.2s)

提示词

查看本步 Prompt

What's your training data cutoff (YYYY-MM only, no prose)?

HTTP 头(TTFB) 4,174 ms 1,236 ms 2,088 ms 1,520 ms

首文本(SSE delta) 4,175 ms 1,597 ms 2,090 ms 1,521 ms

总耗时 4,836 ms 1,642 ms 2,528 ms 2,273 ms

输入 20 10 10 10

输出 69 59 63 82

缓存创建

159

5m: 0 / 1h: 159

243

5m: 0 / 1h: 243

189

5m: 0 / 1h: 189

316

5m: 0 / 1h: 316

缓存读取 31,302 33,022 33,358 33,366

输出速度 104.4 tok/s burst 143.8 tok/s 109.0 tok/s

响应

2025-02

2024-04

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 01:02:18 ~ 01:02:34 (11.4s) 00:59:52 ~ 00:59:57 (3.8s) 00:59:17 ~ 00:59:27 (6.0s) 00:58:02 ~ 00:58:22 (15.0s)

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) 4,007 ms 1,033 ms 1,390 ms 1,789 ms

首文本(SSE delta) 4,033 ms 3,001 ms 1,392 ms 1,791 ms

总耗时 10,012 ms 3,056 ms 5,007 ms 14,049 ms

输入 28 10 10 10

输出 723 323 597 1,414

缓存创建

5m: 0 / 1h: 74

5m: 0 / 1h: 93

105

5m: 0 / 1h: 105

120

5m: 0 / 1h: 120

缓存读取 31,461 33,265 33,547 33,682

输出速度 120.9 tok/s burst 165.1 tok/s 115.4 tok/s

响应

我是Anthropic公司开发的Claude Haiku 4.5，一个大型语言模型，用于协助完成各类编程和技术任务。

我是Claude，一个由Anthropic开发的AI助手。我能帮助用户进行编程、分析、写作等多种任务。

我是Claude，由Anthropic开发的AI助手。我是Haiku 4.5模型，可以帮助用户完成编程、分析、写作等多种任务。

Claude Haiku 4.5，由Anthropic开发。助力编程、分析等任务。知识截止2025年2月。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 01:06:23 ~ 01:06:33 (9.2s) 01:02:04 ~ 01:02:14 (6.5s) 01:02:33 ~ 01:02:43 (9.8s) 01:00:52 ~ 01:01:07 (10.9s)

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) 3,586 ms 1,048 ms 1,553 ms 1,416 ms

首文本(SSE delta) 3,587 ms 5,723 ms 1,555 ms 1,417 ms

总耗时 8,058 ms 5,790 ms 8,804 ms 9,960 ms

输入 36 10 10 10

输出 719 644 1,207 1,394

缓存创建

953

5m: 0 / 1h: 953

703

5m: 0 / 1h: 703

977

5m: 0 / 1h: 977

1,794

5m: 0 / 1h: 1,794

缓存读取 31,535 33,358 33,652 33,802

输出速度 160.8 tok/s burst 166.5 tok/s 163.2 tok/s

响应

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

```json
{"a":["OUT","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}
```

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

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

总计

总输入(含缓存) 158,015 166,546 168,358 169,618

总输出 1,740 1,259 2,070 3,230

总缓存创建

32,488

5m: 0 / 1h: 32,488

34,061

5m: 0 / 1h: 34,061

34,629

5m: 0 / 1h: 34,629

2,474

5m: 0 / 1h: 2,474

总缓存读取 125,427 132,435 133,679 167,094

输出速度 133.7 tok/s burst 159.0 tok/s 133.2 tok/s

总执行时间 43.1s 18.8s 27.1s 37.2s

总墙钟时间

13m 39.9s

含步骤间等待

9m 16.8s

含步骤间等待

9m 47.8s

含步骤间等待

8m 7.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0620

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0622

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0671

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0360

Anthropic: Claude Haiku 4.5

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 one-api (100%) direct (100%) direct (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_70a99f682a6643198153c0509dd2971d msg_01QjFoyTQVckstVcJNcre5qy msg_01Bt2ZVKhr967h8B1MaLRsmn msg_0123ZxuF8G8HxdTUj1DmMb8G

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
cc	cf-ray: a0813f462c9b66a2-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202606071706252235370108268d9d6a1hN18kd	id_format: msg_prefix has_service_tier: false has_inference_geo: false model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a0813f462c9b66a2-AMS
O-Max	cf-ray: a08138f18c8001d9-LAX server: Photon-Edge set-cookie: _cfuvid=pG.ex9KsjcV3GcySeXmaI8gSvCaiPeeQVTpT08O2uLY-1780851725.0413442-1.0.1.1-I.7xMGR3Q0SyFfha7dNLbIeJN4NTCfm6cQXI4gDPaE4; 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: true usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	1780851724968-zos1i7nsu6tkk req_011CbpFzSgyRBoGZ7NeKBRAM a08138f18c8001d9-LAX
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: true usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011CbpG2dPTc4im4tFqTtzZi
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: true usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011CbpFuBKrqXng1ZrGXe55M

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 78 86 100 100

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 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 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 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13

原生 msg-ID 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

系统提示纯净 0.0 /10 ×8 5.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

身份(结构) 10.0 /10 ×7 6.7 /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 10.0 /10 ×7

身份(自由) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

service_tier 0.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6

inference_geo 0.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

延迟基线 8.3 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

Req-ID 透传 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 10.0 /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 78 v3.9.1 86 v3.9.1 100 v3.9.1 基准（参考）

雷达图例

共 21 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 自报身份一致 self_identity_consistency
19 中文遵循 instruction_following_lang
20 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
21 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 7121 ms 2897 ms 4386 ms 6383 ms

输出速度 133.7 tok/s burst 159.0 tok/s 133.2 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 ⓘ

$0.0620

$0.0622

$0.0671

$0.0360

缓存读取占比 ⓘ 79% 80% 79% 99%

揭晓

通道

服务商 ZeroCode ↗

通道cc

服务商 SSSAiCode ↗

通道O-Max

服务商 SAIAi ↗

通道O-Max

官方基准

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