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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 33.19M 900.63M 27.1334
2 cognitivecomputations/dolphin3.0-r1-mistral-24b 7.96M 7.79M 0.9792
3 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 87.63M 74.63M 0.8517
4 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 5.98M 4.75M 0.7946
5 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b 105.33M 75.94M 0.721
6 qwen/qwen3-8b-04-28 344.59M 229.96M 0.6673
7 openai/o1-mini-2024-09-12 1.48M 985.58K 0.6638
8 thudm/glm-4.1v-9b-thinking 78.60M 51.84M 0.6595
9 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 1.7B 1.0B 0.5841
10 thudm/glm-z1-32b-0414 260.06K 140.71K 0.5411