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Semanal Por Modelo Modelos de Alto Razonamiento (excluyendo modelos gratuitos) TOP 10

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 17.50M 634.15M 36.2431
2 microsoft/mai-ds-r1 21.43M 25.94M 1.2104
3 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 15.60M 15.08M 0.9672
4 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 17.92M 13.24M 0.7386
5 openai/o1-preview 985.47K 727.32K 0.738
6 thudm/glm-4.1v-9b-thinking 85.82M 63.12M 0.7355
7 openai/o3-mini-high-2025-01-31 129.20M 90.50M 0.7005
8 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-7b 36.83M 25.15M 0.6828
9 minimax/minimax-m1 339.86M 219.76M 0.6466
10 qwen/qwen3-8b-04-28 2.4B 1.4B 0.6132