Wöchentlich 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 17.43M 628.87M 36.0746
2 microsoft/mai-ds-r1 21.37M 25.92M 1.2129
3 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 15.57M 15.07M 0.9675
4 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 17.90M 13.23M 0.7388
5 openai/o1-preview 985.47K 727.32K 0.738
6 thudm/glm-4.1v-9b-thinking 85.65M 63.04M 0.736
7 openai/o3-mini-high-2025-01-31 127.60M 88.92M 0.6968
8 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b 36.75M 25.11M 0.6833
9 minimax/minimax-m1 335.83M 219.43M 0.6534
10 qwen/qwen3-8b-04-28 2.4B 1.4B 0.6109