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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 3.96M 124.91M 31.5366
2 deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b 5.38M 7.49M 1.3909
3 qwen/qwen3-8b-04-28 38.87M 43.17M 1.1107
4 mistralai/magistral-medium-2506 24.58M 18.22M 0.7414
5 deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b 188.91M 119.87M 0.6346
6 tencent/hunyuan-a13b-instruct 23.76K 14.82K 0.6234
7 openai/o3-mini-2025-01-31 87.57M 50.81M 0.5802
8 thudm/glm-4.1v-9b-thinking 13.38M 7.49M 0.5598
9 openai/o1-mini-2024-09-12 223.69K 118.40K 0.5293
10 deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b 213.82M 96.55M 0.4516