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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 1.28M 68.09M 53.1884
2 thudm/glm-z1-32b-0414 58.26K 200.75K 3.4458
3 thudm/glm-z1-rumination-32b-0414 21.52K 33.83K 1.5716
4 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b 33.89M 38.89M 1.1478
5 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 198.89M 216.61M 1.0891
6 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 2.74M 2.15M 0.7877
7 openai/o1-mini-2024-09-12 149.81K 114.37K 0.7634
8 openai/o1-mini 4.65M 3.09M 0.6646
9 qwen/qwq-32b 86.66M 50.96M 0.5881
10 openai/o1-preview 1.51M 672.48K 0.445