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Guide de l'Indicateur de Ratio de Réflexion

Le ratio de réflexion est calculé sur la base du ratio tokens de raisonnement / tokens d'entrée. Plus ce ratio est élevé, plus le modèle traverse de processus de raisonnement interne.

Cette métrique indique à quel point le processus de réflexion du modèle est approfondi avant de générer une réponse. Les modèles avec un ratio de réflexion plus élevé ont la possibilité de produire des résultats plus sophistiqués dans des tâches telles que la résolution de problèmes complexes, le raisonnement logique et la planification en plusieurs étapes. Cependant, un ratio de réflexion élevé ne signifie pas nécessairement de meilleures performances. Dans certaines tâches, un raisonnement interne excessif peut générer des coûts de calcul inutiles ou être inefficace dans des situations où des réponses concises sont nécessaires. Par conséquent, cette métrique doit être interprétée selon les caractéristiques et l'objectif de la tâche.

Rang Nom du Modèle Tokens d'Entrée Tokens de Raisonnement Ratio de Réflexion
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