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Guía del Indicador de Relación de Pensamiento

La proporción de pensamiento se calcula basándose en la proporción de tokens de razonamiento / tokens de entrada. Cuanto más alta sea esta proporción, más procesos de razonamiento interno atraviesa el modelo.

Esta métrica indica qué tan profundo es el proceso de pensamiento que experimenta el modelo antes de generar una respuesta. Los modelos con una mayor proporción de pensamiento tienen la posibilidad de producir resultados más sofisticados en tareas como resolución de problemas complejos, razonamiento lógico y planificación de múltiples pasos. Sin embargo, una alta proporción de pensamiento no necesariamente significa mejor rendimiento. En algunas tareas, el razonamiento interno excesivo puede generar costos computacionales innecesarios o ser ineficiente en situaciones donde se necesitan respuestas concisas. Por lo tanto, esta métrica debe interpretarse según las características y el propósito de la tarea.

Rango Nombre del Modelo Tokens de Entrada Tokens de Razonamiento Proporción de Pensamiento
1 perplexity/sonar-deep-research 45.39M 2.0B 44.1233
2 thudm/glm-z1-32b-0414 32.98M 71.12M 2.1564
3 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 14.96M 27.72M 1.8532
4 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 84.57M 105.03M 1.2419
5 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 7.8B 7.2B 0.9288
6 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b 136.55M 91.45M 0.6697
7 qwen/qwq-32b 2.5B 1.6B 0.6504
8 deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b 643.23M 392.25M 0.6098
9 openai/o1-mini 206.32M 117.34M 0.5687
10 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 987.75M 485.04M 0.4911