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Guia do Indicador de Taxa de Pensamento

A proporção de pensamento é calculada com base na proporção de tokens de raciocínio / tokens de entrada. Quanto maior for esta proporção, mais processos de raciocínio interno o modelo passa.

Esta métrica indica quão profundo é o processo de pensamento que o modelo passa antes de gerar uma resposta. Modelos com maior proporção de pensamento têm a possibilidade de produzir resultados mais sofisticados em tarefas como resolução de problemas complexos, raciocínio lógico e planejamento de múltiplas etapas. No entanto, uma alta proporção de pensamento não significa necessariamente melhor desempenho. Em algumas tarefas, o raciocínio interno excessivo pode gerar custos computacionais desnecessários ou ser ineficiente em situações onde respostas concisas são necessárias. Portanto, esta métrica deve ser interpretada de acordo com as características e propósito da tarefa.

Classificação Nome do Modelo Tokens de Entrada Tokens de Raciocínio Taxa de Pensamento
1 perplexity/sonar-deep-research 1.96M 79.93M 40.7464
2 minimax/minimax-m1 13.70M 45.36M 3.3117
3 qwen/qwen3-8b-04-28 12.64M 14.09M 1.1148
4 openai/o1-mini 13.55M 14.14M 1.0436
5 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b 928.56K 817.08K 0.8799
6 deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b 109.83M 86.83M 0.7906
7 qwen/qwen3-14b-04-28 594.76M 423.61M 0.7122
8 openai/o1-mini-2024-09-12 45.56K 32.38K 0.7107
9 openai/o3-mini-high-2025-01-31 23.41M 15.51M 0.6624
10 openai/o3-mini-2025-01-31 92.05M 56.08M 0.6092