Monatlich Nach Modell Modelle mit hoher Denkleistung (kostenlose Modelle ausgeschlossen) TOP 10

Leitfaden für Denkraten-Indikator

Das Denkverhältnis wird basierend auf dem Verhältnis von Reasoning-Token / Input-Token berechnet. Je höher dieses Verhältnis ist, desto mehr interne Denkprozesse durchläuft das Modell.

Diese Metrik zeigt an, wie tiefgreifend der Denkprozess ist, den das Modell vor der Generierung einer Antwort durchläuft. Modelle mit einem höheren Denkverhältnis haben die Möglichkeit, bei Aufgaben wie komplexer Problemlösung, logischem Denken und mehrstufiger Planung ausgefeiltere Ergebnisse zu erzielen. Ein hohes Denkverhältnis bedeutet jedoch nicht unbedingt eine bessere Leistung. Bei einigen Aufgaben kann übermäßiges internes Denken unnötige Rechenkosten verursachen oder in Situationen, in denen prägnante Antworten erforderlich sind, ineffizient sein. Daher sollte diese Metrik entsprechend den Eigenschaften und dem Zweck der Aufgabe interpretiert werden.

Rang Modellname Eingabe-Token Reasoning-Token Denkverhältnis
1 perplexity/sonar-deep-research 70.58M 2.2B 30.8616
2 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 104.40M 132.48M 1.2689
3 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b 128.26M 109.82M 0.8562
4 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 238.59K 202.33K 0.848
5 microsoft/mai-ds-r1 37.90M 32.06M 0.8459
6 x-ai/grok-3-mini-beta 23.2B 16.7B 0.7194
7 openai/o1-preview 19.59M 13.92M 0.7106
8 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 17.5B 12.3B 0.7017
9 qwen/qwen3-8b-04-28 3.0B 2.0B 0.6651
10 openai/o3-mini-high-2025-01-31 445.14M 284.50M 0.6391