Täglich 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 1.28M 68.09M 53.1884
2 thudm/glm-z1-32b-0414 58.26K 200.75K 3.4458
3 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 21.52K 33.83K 1.5716
4 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 33.89M 38.89M 1.1478
5 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 198.89M 216.61M 1.0891
6 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 2.74M 2.15M 0.7877
7 openai/o1-mini-2024-09-12 149.81K 114.37K 0.7634
8 openai/o1-mini 4.65M 3.09M 0.6646
9 qwen/qwq-32b 86.66M 50.96M 0.5881
10 openai/o1-preview 1.51M 672.48K 0.445