Erkennungsergebnisse

Modell: claude-sonnet-5 · Modus full · Relais https://agi.tontian.com/

Gesamtpunktzahl

Jedes Element ist bestanden/nicht bestanden/fehlerhaft; die Summe ist ein gewichtetes Ergebnis und kann dazwischen liegen.

27 / 100

Modellauthentifizierung Ausnahme überprüfen

Untersuchen Sie die selbst angegebene Identität des Models, Markenrückstände und häufige Tarnzeichen.

Ausnahme überprüfen 0

Denken Sie unterstützend Verifizierung abgeschlossen

Überprüfen Sie, ob serverseitige exklusive Felder wie Claude Denken / Signatur transparent übertragen werden.

Pass 100

Genaue Befehlswiedergabe (Anti-Casing) Ausnahme überprüfen

Das Modell wird aufgefordert, eine feste Markierung wörtlich zu reproduzieren und dabei zu prüfen, wie deterministisch die Anweisungen befolgt werden.

Ausnahme überprüfen 0

Systemkonflikttests Ausnahme überprüfen

Vergleichen Sie Benutzer nur mit explizitem System+Benutzer und prüfen Sie, ob feste Wörter durch versteckte Anweisungen überschrieben werden.

Ausnahme überprüfen 0

Extreme Denkfähigkeit (zahlentheoretisches Zählen) Ausnahme überprüfen

Verwenden Sie vorgefertigte Argumentationsfragen, um zu überprüfen, ob überprüfbare Antworten richtig sind.

Ausnahme überprüfen 0

Kanalerkennung Ausnahme überprüfen

Identifiziert den Hosting-Kanal anhand des Antwort-ID-Präfixes.

Ausnahme überprüfen 0

Claude Tokenizer-Überprüfung Verifizierung abgeschlossen

Modell：— · Beobachtete Token：None · Erwartete Token：None · Spiel：unknown

Nicht zutreffend —

Minimalistisches Input-Token-Audit Ausnahme überprüfen

Verwenden Sie minimalistische Anfragen, um zu beobachten, ob input_tokens ungewöhnlich hoch ist, und um implizite Systeminjektionen zu identifizieren.

Ausnahme überprüfen 0

Konsistenz des Verhaltensstils Verifizierung abgeschlossen

Vergleichen Sie die Merkmale der Claude-Serie anhand von Verhaltenspräferenzen und Antwortmustern.

gescheitert 0

Wissensgenauigkeit Verifizierung abgeschlossen

Verwenden Sie Anthropic / Claude allgemeine Wissensfragen, um zu überprüfen, ob das Backend den Ansprüchen von Claude entspricht.

gescheitert 0

Konsistenz der Modelldeklaration Ausnahme überprüfen

Vergleich des Anfragemodells, des Antwortmodells und der Identitätsstabilität in mehreren Rückgaberunden.

Ausnahme überprüfen 0

Spezifikation der Nachrichtenstruktur Verifizierung abgeschlossen

Überprüfen Sie Nachrichten-IDs, SSE-Ereignissequenzen und Inhaltsblöcke auf Übereinstimmung mit den Anthropic-Spezifikationen.

Pass 100

Werkzeugverwendung/strukturierte Ausgabe Ausnahme überprüfen

Überprüfen Sie, ob der Tool_use-Block, die Toolu_-ID, der Funktionsname und das Parameterschema standardisiert sind.

Ausnahme überprüfen 0

Streaming-Konsistenz Ausnahme überprüfen

Vergleichen Sie Stream- und Nicht-Stream-Text, Token und Endgrund auf Konsistenz.

Ausnahme überprüfen 0

Konsistenz der Token-Nutzung Ausnahme überprüfen

Überprüfen Sie, ob die Eingabe-/Ausgabe-/Cache-Token-Felder vollständig und authentisch sind.

Ausnahme überprüfen 0

Offizieller Vergleich desselben Titels Ausnahme überprüfen

Die gleiche Frage vergleicht den Input-Verbrauch und das Antwortverhalten zwischen Kanälen und offiziellen Kanälen (oder Baseline).

Ausnahme überprüfen 0

Injektionserkennung ausblenden Verifizierung abgeschlossen

Zufällige Varianten führen eine Gegenprüfung auf ungewöhnliche Signale wie Nonce-Lecks, korrigierte Antworten und verdächtige Cache-Wiederverwendung durch.

Pass 100

Sicherheitsverweigerung und politische Stabilität Verifizierung abgeschlossen

Überprüfen Sie, ob die Sicherheitsrichtlinie stabil ist, indem Sie Denial-of-Antwort-Szenarien und Umschreibungs-/Kodierungs-/progressive Varianten verwenden.

gescheitert 50

lange Kontextauthentizität Verifizierung abgeschlossen

Verwenden Sie „Nadel im Heuhaufen“, um zu überprüfen, ob lange Kontextfenster berücksichtigt werden.

gescheitert 0

Multimodale/PDF-Erkennung Verifizierung abgeschlossen

Senden Sie eine PDF-Prüfung, um zu bestätigen, dass der Link zum Dokumentverständnis nicht von der Übertragungsstation entfernt wurde.

gescheitert 0

Wie ist dieses Ergebnis zu lesen?

Token 用量存在风险

usage 字段缺失或统计不自洽,建议不要直接依赖该中转站返回的 token 数做计费核算。

Erstes Token

1,342ms

Gesamtzeit

24,506ms

Durchsatz (T/S)

61.5

Eingabe-Tokens

802

Ausgabetoken

1,508

What does each Claude check cover?

Modellauthentifizierung: Untersuchen Sie die selbst angegebene Identität des Models, Markenrückstände und häufige Tarnzeichen.
Denken Sie unterstützend ⭐: Überprüfen Sie, ob serverseitige exklusive Felder wie Claude Denken / Signatur transparent übertragen werden.
Genaue Befehlswiedergabe (Anti-Casing): Das Modell wird aufgefordert, eine feste Markierung wörtlich zu reproduzieren und dabei zu prüfen, wie deterministisch die Anweisungen befolgt werden.
Systemkonflikttests: Vergleichen Sie Benutzer nur mit explizitem System+Benutzer und prüfen Sie, ob feste Wörter durch versteckte Anweisungen überschrieben werden.
Minimalistisches Input-Token-Audit: Verwenden Sie minimalistische Anfragen, um zu beobachten, ob input_tokens ungewöhnlich hoch ist, und um implizite Systeminjektionen zu identifizieren.
Extreme Denkfähigkeit (zahlentheoretisches Zählen): Verwenden Sie vorgefertigte Argumentationsfragen, um zu überprüfen, ob überprüfbare Antworten richtig sind.
Kanalerkennung: Identifiziert den Hosting-Kanal anhand des Antwort-ID-Präfixes.
Claude Tokenizer-Überprüfung: Zählen Sie Eingabetokens mit festen Hinweisen im Vergleich zur kalibrierten Modellbasislinie.
Konsistenz des Verhaltensstils: Vergleichen Sie die Merkmale der Claude-Serie anhand von Verhaltenspräferenzen und Antwortmustern.
Wissensgenauigkeit: Verwenden Sie Anthropic / Claude allgemeine Wissensfragen, um zu überprüfen, ob das Backend den Ansprüchen von Claude entspricht.
Konsistenz der Modelldeklaration: Vergleich des Anfragemodells, des Antwortmodells und der Identitätsstabilität in mehreren Rückgaberunden.
Spezifikation der Nachrichtenstruktur: Überprüfen Sie Nachrichten-IDs, SSE-Ereignissequenzen und Inhaltsblöcke auf Übereinstimmung mit den Anthropic-Spezifikationen.
Werkzeugverwendung/strukturierte Ausgabe: Überprüfen Sie, ob der Tool_use-Block, die Toolu_-ID, der Funktionsname und das Parameterschema standardisiert sind.
Streaming-Konsistenz: Vergleichen Sie Stream- und Nicht-Stream-Text, Token und Endgrund auf Konsistenz.
Konsistenz der Token-Nutzung: Überprüfen Sie, ob die Eingabe-/Ausgabe-/Cache-Token-Felder vollständig und authentisch sind.
Offizieller Vergleich desselben Titels: Die gleiche Frage vergleicht den Input-Verbrauch und das Antwortverhalten zwischen Kanälen und offiziellen Kanälen (oder Baseline).
lange Kontextauthentizität: Verwenden Sie „Nadel im Heuhaufen“, um zu überprüfen, ob lange Kontextfenster berücksichtigt werden.
Multimodale/PDF-Erkennung: Senden Sie eine PDF-Prüfung, um zu bestätigen, dass der Link zum Dokumentverständnis nicht von der Übertragungsstation entfernt wurde.
Injektionserkennung ausblenden: Zufällige Varianten führen eine Gegenprüfung auf ungewöhnliche Signale wie Nonce-Lecks, korrigierte Antworten und verdächtige Cache-Wiederverwendung durch.
Sicherheitsverweigerung und politische Stabilität: Überprüfen Sie, ob die Sicherheitsrichtlinie stabil ist, indem Sie Denial-of-Antwort-Szenarien und Umschreibungs-/Kodierungs-/progressive Varianten verwenden.