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Guide des Indicateurs de Classement d'Efficacité

Les classements d'efficacité sont calculés selon le ratio tokens de sortie / tokens d'entrée. Plus ce ratio est faible, plus le modèle fonctionne efficacement.

Cette métrique revêt une importance particulière dans les tâches telles que l'édition de documents, le refactoring de code et l'analyse de données. Les modèles hautement efficaces ont tendance à extraire avec précision uniquement les parties nécessaires des informations fournies par l'utilisateur et à répondre de manière concise, réduisant la consommation inutile de tokens et permettant une utilisation d'AI rentable. Cependant, un faible ratio d'efficacité ne signifie pas nécessairement une meilleure performance. Certaines tâches complexes peuvent nécessiter plus de tokens de sortie, et lorsque des explications détaillées ou une fourniture d'informations étendues sont nécessaires, un ratio d'efficacité plus élevé pourrait en fait être préférable. Par conséquent, cette métrique doit être interprétée selon la nature et l'objectif de la tâche.

Rang Nom du Modèle Tokens d'Entrée Tokens de Sortie Ratio d'Efficacité
1 meta-llama/llama-guard-4-12b 115.96M 193.95K 0.0017
2 qwen/qwen3-coder-480b-a35b-07-25 27.2B 320.65M 0.0118
3 mistralai/devstral-small-2507 326.56M 4.19M 0.0128
4 qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct 582.08M 9.29M 0.016
5 meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct 58.41M 1.01M 0.0174
6 neversleep/llama-3.1-lumimaid-8b 152.19M 3.15M 0.0207
7 anthropic/claude-4-sonnet-20250522 100.7B 2.1B 0.0209
8 anthropic/claude-4.1-opus-20250805 5.7B 121.31M 0.0214
9 anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219 36.9B 878.93M 0.0238
10 mistralai/mistral-large-2411 175.74M 4.81M 0.0274