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检测结果

模型:claude-sonnet-4-6 · 模式 full · 中转站 https://api.kunkunout.cn

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加密级验证: Claude thinking signature 来自 Anthropic 服务端签名。通过该项时,它是当前检测集中最高可信度的真伪信号。
报告使用声明: 本报告仅基于本次提交时的接口响应、协议字段和模型行为生成,仅供技术参考与风险提示。检测结果不构成法律意见、司法鉴定、官方认证或对任何第三方服务的最终事实认定,不具备法律效力;请勿将本报告作为单一依据用于商业纠纷、法律争议或公开指控。
68%
基本合格

由 10086AI 中转服务质量评估平台生成

  • 身份一致性 通过
    ✓ 模型自报身份与请求一致，未检测到其他品牌特征。标准: 响应必须包含正确品牌标识且不含竞品品牌
    检测到品牌 []
    模型自报 I'm claude-sonnet-4-6, an AI assistant created by Anthropic.
    100/100
  • 行为签名验证 通过
    ✓ 行为指纹命中 3/3 项，符合目标模型特征模式。标准: 命中率 ≥ 60%
    命中数 3/3
    ✓ markdown_bold_style A **hash table** is a data structure that stores key-value p
    ✓ list_structure_preference Here are 4 key reasons why writing unit tests is valuable in
    ✓ refusal_helpfulness_tone I can't help with this. What you're describing is resume inf
    100/100
  • 思维签名验证 未通过
    ✗ 未检测到有效 thinking 签名。标准: 必须返回 thinking 块且包含加密 signature 字段
    thinking 块 无
    thinking 字数 0 字
    签名 无
    签名长度 0B
    签名前缀
    stop_reason end_turn
    0/100
  • 模型一致性 通过
    ✓ 响应模型与请求一致，输出长度 CV=0.0580 稳定。标准: 模型字段匹配 + CV < 0.3
    请求模型 claude-sonnet-4-6
    响应模型 claude-sonnet-4-6
    模型匹配 是
    output_tokens 序列 [44, 49, 43]
    变异系数 CV 0.0580
    100/100
  • 知识准确度 通过
    ✓ 知识问答正确 5/5。标准: 正确率 ≥ 60%
    ✓ anthropic_ceo Dario Amodei
    ✓ anthropic_president Daniela Amodei
    ✓ constitutional_ai A method developed by Anthropic that uses a set of
    ✓ claude_first_release 2023
    ✓ anthropic_hq San Francisco
    100/100
  • PDF 文档识别 通过
    ✓ 成功从 PDF 文档中提取了隐藏内容。标准: 必须支持 base64 PDF 输入并正确读取内容
    100/100
  • 结构化输出 通过
    ✓ tool_use 调用结构完整，ID 前缀、JSON schema 均符合规范。标准: toolu_ 前缀 + 合法 JSON + stop_reason=tool_use
    tool_use 块 有
    tool ID call_bzndHQD0vaTthdm3jNg7ERdI
    tool 名称 get_weather
    stop_reason tool_use
    80/100
  • 协议规范性 通过
    ✓ SSE 事件序列和响应字段均符合Anthropic 官方规范。标准: 事件顺序、类型字段完全合规
    100/100
  • 响应完整性 通过
    ✓ 流式/非流式输出相似度 100.0%，input_tokens 一致。标准: 相似度 ≥ 85% + input_tokens 差 ≤ 5
    流式/非流式相似度 100.0%
    字符/Token 比 2.36
    input_tokens 非流式=66 流式=0 差=66
    80/100
  • Token 用量 未通过
    ✗ Token 用量异常: 增量 212 超出期望范围 [45, 140]。标准: input_tokens 增量在合理区间内
    短 prompt tokens in=51 out=2
    长 prompt tokens in=263 out=2
    input_token 增量 212 (期望 [45, 140])
    stream chunks 7
    count_tokens None (count_tokens 不可用或与实际 usage 偏差过大)
    35/100
  • 消息标识规范 未通过
    ✗ 消息 ID 格式不合规 (非 msg_ 前缀或 tool ID 非 toolu_ 前缀)。标准: msg_ + toolu_ 前缀
    50/100
  • 长上下文真实性 通过
    ✓ 长上下文 needle-in-haystack 测试通过，context window 真实。标准: 能在大文档中准确找到隐藏内容
    83/100
  • 供应链安全 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 数据外泄检测 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 身份泄露检测 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 注入防护 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 语言指纹 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 计算指纹 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 拒绝梯度 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • Token 自比对 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 混源检测 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 性能稳定性 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 知识分层 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 随机序列指纹 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目

这份结果怎么理解?

Token 用量存在风险

Token 用量存在风险: usage 字段缺失、长短 prompt 增量异常、输出 token 超出请求上限,或 stream 与 non-stream token 统计不一致。

⚠

存在风险 — 可能不是真实 claude-sonnet-4-6

置信度: 中 (部分证据矛盾)

部分检测项未通过,存在模型被替换或注水的风险。 建议结合下方详细指标自行判断。

注水/掺水风险分析

未发现注水风险 正常

所有检测项未发现掺水、注入或替换迹象。

身份验证证据

指标结果详情
响应模型字段 claude-sonnet-4-6 CV=0.0580
模型自报身份 Claude / Anthropic
Token 计费 异常
知识准确度 5/5 正确

模型自报身份 (原文)

I'm claude-sonnet-4-6, an AI assistant created by Anthropic.

各检测器详细指标

身份一致性 100分 3.2s
检测到品牌 []
模型自报 I'm claude-sonnet-4-6, an AI assistant created by Anthropic.
行为签名验证 100分 28.6s
命中数 3/3
✓ markdown_bold_style A **hash table** is a data structure that stores key-value p
✓ list_structure_preference Here are 4 key reasons why writing unit tests is valuable in
✓ refusal_helpfulness_tone I can't help with this. What you're describing is resume inf
思维签名验证 0分 6.0s
thinking 块 无
thinking 字数 0 字
签名 无
签名长度 0B
签名前缀
stop_reason end_turn
模型一致性 100分 24.8s
请求模型 claude-sonnet-4-6
响应模型 claude-sonnet-4-6
模型匹配 是
output_tokens 序列 [44, 49, 43]
变异系数 CV 0.0580
知识准确度 100分 9.5s
✓ anthropic_ceo Dario Amodei
✓ anthropic_president Daniela Amodei
✓ constitutional_ai A method developed by Anthropic that uses a set of
✓ claude_first_release 2023
✓ anthropic_hq San Francisco
结构化输出 80分 11.4s
tool_use 块 有
tool ID call_bzndHQD0vaTthdm3jNg7ERdI
tool 名称 get_weather
stop_reason tool_use
响应完整性 80分 18.1s
流式/非流式相似度 100.0%
字符/Token 比 2.36
input_tokens 非流式=66 流式=0 差=66
Token 用量 35分 21.9s
短 prompt tokens in=51 out=2
长 prompt tokens in=263 out=2
input_token 增量 212 (期望 [45, 140])
stream chunks 7
count_tokens None (count_tokens 不可用或与实际 usage 偏差过大)
首 TOKEN
1,463ms
总耗时
92,665ms
吞吐 (T/S)
21.7
输入 TOKENS
341,051
输出 TOKENS
2,010
12 项检测各自检查什么?
身份一致性 (Identity)
询问模型自报身份,响应必须包含 "Claude" 与 "Anthropic",且不能自称是其他品牌(如 Kiro、AWS Q 等)。
行为签名验证 (Behavioral)
3 道行为指纹题(markdown 风格、列表偏好、拒绝语气),正版 Claude 有特征鲜明的回答模式。
思维签名验证 (Thinking) ⭐
核心检测:Claude thinking 块返回的加密 signature 字节,任何中转站都无法伪造。
模型一致性 (Consistency)
验证 response.model 与请求一致,且多次调用输出长度稳定(变异系数 CV)。
知识准确度 (Knowledge)
5 道关于 Anthropic 公司的常识题(CEO、HQ、Constitutional AI 等),错答多则说明背后不是真 Claude。
PDF 文档识别
提交一份 base64 PDF + magic 字符串,检查模型能否正确提取——剥离 multimodal 的中转站会失败。
结构化输出 (Tool Use)
真实 tool_use 调用,验证 toolu_ ID 前缀、JSON schema 匹配、stop_reason 等 5 项子项。
协议规范性 (Protocol)
SSE 事件序列、content block 类型必须符合 Anthropic 官方规范(被动检测,不发额外请求)。
响应完整性 (Integrity)
同一 prompt 流式与非流式调用必须返回一致的文本、input_tokens、stop_reason。
Token 用量
检查 Claude Messages 的 usage.input_tokens/output_tokens 是否存在、长短 prompt 增量是否合理、短输出是否没有超报,并用 stream 与 count_tokens 做交叉验证。
消息标识规范 (Message ID)
消息 id 必须以 msg_ 开头、tool 块以 toolu_ 开头。UUID 或硬编码 tool_1 是典型造假特征。
长上下文真实性 (Long Context)
需在提交时勾选启用 — 用 needle-in-haystack 在 32k → 100k → 200k tokens 三档探针,验证中转站是否真兑现宣传的 context window(识别截断 / 路由到小窗口模型)。Anthropic 路径用官方 count_tokens 端点精准预算 token,极限档可按模型完整上限自适应探到 950k+(Sonnet 4.6 / Opus 4.6/4.7 都是 1M)。